java三明治_关于嵌套Java尝试/最终代码三明治的建议

博客讨论了在从C++的资源获取即初始化(RAII)转换到Java时遇到的异常安全资源管理问题。作者提出了一种使用补偿栈的线性控制流解决方案,以保持代码清晰且易于维护。这种方法允许在异常路径下确保资源的正确清理,同时避免了深层嵌套和显式状态管理。尽管作者对其有效性感到满意,但他在其他地方并未见过类似技术,因此寻求反馈和可能的改进。

我想要一些关于我碰到的技术的建议。通过查看代码片段可以很容易地理解,但是我将在以下段落中进一步说明。

使用“代码三明治”成语是处理资源管理的常见问题。用于C的RAII成语,我切换到Java,发现我的异常安全的资源管理导致深入的嵌套代码,其中我很难掌握常规控制流程。

我尝试了不同的解决方案来应对这个问题:

>明确维护程序状态:resource1aquired,fileopened …,并有条件地清理:if(resource1acquired)resource1.cleanup()…但是我在显式变量中复制程序状态 – 运行时知道状态,而我不想关心它。

>在函数中包装每个嵌套块 – 导致更难以跟随控制流,并使真正尴尬的函数名称:runResource1Acquired(r1),runFileOpened(r1,file),…

而不是这样:

// (pseudocode)

try {

connection = DBusConnection.SessionBus(); // may throw, needs cleanup

try {

exported = false;

connection.export("/MyObject", myObject ); // may throw, needs cleanup

exported = true;

//... more try{}finally{} nested blocks

} finally {

if( exported ) connection.unExport( "/MyObject" );

}

} finally {

if (connection != null ) connection.disconnect();

}

使用辅助构造,您可能会得到一个更线性的构造,其中补偿代码就位于发起者旁边。

class Compensation {

public void compensate(){};

}

compensations = new Stack();

而嵌套代码变成线性的:

try {

connection = DBusConnection.SessionBus(); // may throw, needs cleanup

compensations.push( new Compensation(){ public void compensate() {

connection.disconnect();

});

connection.export("/MyObject", myObject ); // may throw, needs cleanup

compensations.push( new Compensation(){ public void compensate() {

connection.unExport( "/MyObject" );

});

// unfolded try{}finally{} code

} finally {

while( !compensations.empty() )

compensations.pop().compensate();

}

我很高兴:无论有多少异常路径,控制流程保持线性,清理代码在视觉上与始发代码相邻。除此之外,它不需要人为限制的CloseQuietly方法,这使得它更加灵活(即不仅可关闭对象,而且还可以断开连接,可回滚以及任何其他方式)。

但…

我在其他地方没有发现这种技术。所以这里的问题是:

这种技术是否有效?你看到什么bug?

非常感谢。

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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