第一次真正认识长海叔，还是五年前的事情。
我外婆随大舅家住在乡下，是个典型的农村妇女，平时闲不住又不服老，75岁高龄还坚持下地种菜，没想到雨天在田埂上滑倒，摔坏了腿。一番医治后，老妈勒令她卧床静养。作为外婆从小拉扯大的外甥，我是公务员又有双休日，就认领了特殊任务——每周六下乡去给她老人家送给养，从衣服鞋袜到鸡鸭鱼肉样样都有。老妈仔细准备，一到时辰，就会催我动身。
儿时对于农村的印象，能够记取只有村口宽阔的大河，村后杂乱的谷场，夏天大田里的甘蔗，冬天芦苇丛的野鸭。外婆中年守寡，靠个能抬能挑的好身子撑起了家。我记得我从小是被几个舅舅宠大的，由于生活在城里的缘故，舅舅们特别疼爱我，我也喜欢在寒暑假往外婆家跑，和一帮乡下的小孩子疯玩，每次回到城里就会生病，算是假日综合症。
每次东西送到，卧床的外婆就会在我面前数落我老妈，说准备的东西太多，大手大脚不知节俭，还不忘警告我下周不许再送。我总是不停地点头答应。其实我知道老妈的心思，平日都是几个舅妈轮流伺候，老妈只能用物质来弥补歉意了。
我喜欢到江堤的尽头四处走走。金秋十月，芦苇已经花满枝头。海风从长江口一阵阵袭来，引得芦苇整片地倒伏，然后扬起，错落有致，蔚为壮观。江鸥在空中盘旋俯冲，鹡鸰在滩涂急急奔走，江边浅浅的水坑里，赶不上潮水的鱼虾惊慌的上蹿下跳。我拐下江堤，沿着落潮时形成的弯弯曲曲的水道，越走越深。
我隐约觉得前面有人。
风中摇动的芦苇，密密匝匝挡住我的视线，但是我确实看见一个人影，在我前面几十米远的地方闪现。都五点多了，家家户户冒出了炊烟，滩涂里还会有谁？我慢慢地靠了过去。
我看见了一个背影，一个中年壮汉的背影。
他专心地在水道里插网，结实健壮的身体整个展现在我的前面。背影看上去四十多岁，中等身材，浓密的直发，粗粗的脖颈，浑身古铜色的皮肤，和我那帮从小就翻滚在滩涂里的舅舅们有点不同，显得更健康，更耐看。粗壮的手臂，饱满的肩背，肩膀和背部的肌肉随着手里的动作一隐一现，健壮稍带厚实，圆浑不失轮廓。
他没有穿衣服。我从小看见舅舅们在赶海的时候，是LUO着身子下去的，一来这里的女人很少会去海滩，二来江水不断涌起会打湿你的裤头，所以成年男人都会扒掉衣裤LUO着身，脖颈上套一条长及膝盖的黑色皮兜，用细细的带子在腰后打个结系住，象征性地挡住腰腹以下的部位。
现在他就穿着这样一件皮兜，整个背脊，都展露在我的面前。我的眼光，如饥似渴地注视着他近乎完美的背影。从上大学开始，我就明白了自己的同性倾向。我一直努力改变，甚至惩罚，甚至鞭挞，终究于事无补。我知道，这种情结将深深羁绊我一生，即使我誓言将它打入囚笼，也只是暂时压制，终究还会激越地喷薄，无法根除。
我屏住呼吸，怦然心动。夕阳低低地压着芦苇，给他的身影镀上一层金黄的余晖。我甚至看见他右肩上鼓起的一个肉团，也比习惯肩挑的农夫更大更圆。看他快速地整理着鱼椴，随着手臂的举起放下，腋下浓密的黑毛一现一合，就连手臂上几滩干枯的泥浆，都让我倍感亲切，浮想联翩。
网具已经全部插好，他开始将剩余的竹签卷起，似乎要收工回家了。我这才注意到他前面老远的地方，停着一艘小小的乌篷船。船体淡黄色的桐油，和乌黑的蓬梢无声地幻化在落日的宁静中。他举步向着小船淌水而去，越走越远。留在我脑海深处的，是随着他每一次抬腿，整个跳动的健壮而生机勃勃的剪影。
我终于看见了心中一直幻想着的图画。
回到外婆家，天色已经暗了下来。
在镇上上班的几个亲戚，下班后都来到大舅家，例行探视外婆，在屋里唠叨着家常。外婆一一展示着我送来的东西，并坚持分给各家一些。表姐们已经在炉前灶后忙开了。
我拿条凳子，在院子里的桂花树下，坐着喝茶。
我静静地回味着刚才的一幕。从小我就喜欢强健的体魄，喜欢被他们高高举起，象荡秋千一样扔来扔去；我喜欢整个坐上他们的肩膀，用双腿紧紧夹住他们的脑袋，随着他们走镇串乡去看露天电影；我还喜欢他们用长满胡茬的脸颊蹭我，让我感染雄性的力量。虽然我已经是个俊朗青年，但是内心深处的同性渴望总是或隐或现地噬咬着我，使我郁郁寡欢。我也一直在无助地追寻目标，随即又千百次的止住脚步，因为社会就是世俗的围城，我没有一丝勇气去发出挑战。
这时，一个人突然走了进来。
方方正正的脸庞，眼睛在浓密的眉毛下，深邃又威严。眼角的笑纹展得很开，配合着脸颊上浅浅的酒窝，显示出亲切与随和。乌黑的头发每一根都直直地矗立着，很短很亮，发际线很开阔。额头饱满，鼻子方正，脖颈粗壮，一个硕大的喉结，突兀拱立。强壮的上身穿着一件洗得还算清白的短袖，胸口松松垮垮没有扣子，露出饱满的胸肌，下身配着侧缝镶有两条红色杠子的海蓝色保安裤，卷着裤腿，汲着拖鞋，提着两个鱼篓，三两步就走过我面前。
我惊讶得手足无措！
只看一眼，我就肯定这就是刚才在芦苇丛中的那个捕鱼汉。从海滩回来以后，我一直在揣摩他的模样，生怕因他相貌粗陋，而打击我对完美背影产生的遐想。为了保住我长期以来因痛苦追寻偶像而形成的完美迷思，我甚至放弃了上前与他搭讪的冲动。现在他却突然出现在我面前，如此的硬朗成熟，如此的真实生动，我甚至看清了他一口洁白的牙齿，还有腮帮上杂乱坚硬的胡子。
由于桂花树的遮挡，他没有注意到愣愣站着的我，而是径直走向水井，把手里的两个鱼篓放在井边，鱼篓里面传来悉悉索索的轻微撞击声。他打开了盖子，我看见两条青黑色的鳗鱼，游进了水盆。
“长海叔，你干啥呀？”表姐桂芬已经迎了出来。
“刚抓住的鳗鱼，还有些白虾，给你奶奶补补身子。”
“你自己上集市去卖钱哩，这么贵的东西！”大舅二舅也出来了。
“怎么被你说出口的，这么小的东西，寒碜得紧。”
“太多了太多了，你留一些带回去！”
“还不够吃一顿的，你嫌少是不？”
我看着他们推来挡去的客气，视线始终没有离开他的身体。我想移步上前，又想置身局外，就像你突然轻易获取了一个答案，反而会使你惊愕于解题的真实。长海叔？一个似乎很熟的名字，但又无法拼凑出完整记忆。我这人天生就记不住东西，尤其是儿时的景象，我总是在别人娓娓动听的回忆中，觉得自己似乎什么都没有印象，只会傻傻地点头。
我看见大舅在递烟给他，然后他们向我这边走来。
“小清，这是你长海叔，你还记得吗？”
“长海叔好！”我急急忙忙打招呼。
点击阅Destroy 生命周期中通过弱引用队列来持有当前 Activity 引用，如果在主动触发 gc 之后，泄漏对象集合中仍然能找到该引用实例，则说明发生了内存泄漏，就开始 2、Service 的检测预判 LeakCanary 对 Service 的内存泄漏检测时机，是 hook 监听 ActivityThread 的 stopService，然后记录这个 binder 到弱引用集合中，然后代理 AMS 的 serviceDoneExecuting 方法，通过 binder 在弱引用集合中去移除，移除成功的话，说明发生了内存泄漏，就开始 3、Bitmap 大图检测预判 Bitmap 不像 Activity、Service 这种，能够通过生命周期主动监测当前是否有内存泄漏的可能，他一般是在 Activity、Service 发生泄漏 dump 的时候，顺便检测一下 Bitmap 。在 Koom 中，Bitmap 大图检测是分析 hprof 中是否有超过 Bitmap 设置的阈值 size (width * height) Glide加载图片的时候默认使用缓存机制，第一次加载之后，会在内存和磁盘中进行缓存，第二次加载图片时根据地址先从内存中取出图片，内存中不存在时，就去磁盘中取，当内存和磁盘中都不存在时，才会真正的访问真实地址的图片。很清楚，看到别人的开源项目有万颗 Star，一声巨佬不过分！因此，开发视频和音频编解码器的一个持续的挑战是提供更高的质量，使用更少的数据，并最小化实时通信的延迟。尽管视频似乎比音频更需要带宽，但现代视频编解码器可以达到比今天使用的一些高质量语音编解码器更低的比特率。结合低比特率视频和语音编解码器，即使在低带宽网络中也能提供高质量的视频通话体验。然而，从历史上看，音频编解码器的比特率越低，语音信号就越难理解，也就越机械。此外，虽然一些人可以访问到一致的高质量、高速的网络，但这种级别的连接并不是通用的，即使是那些连接良好的地区，有时也会遇到质量差、带宽低和网络连接拥塞的情况。不是介绍如何获取万颗 Star，而是如何让你的 Github Profile 更专业一点，如果你还不了解 Github Profile，没关系，简单来说，Github Profile 就是我们在 Github 上的个人简介。如果说 Github 是一个程序员的门面，那么 Github Profile 妥妥就是 Github 的门面，一个好的 Profile 会将一个 Github 账户逼格拉满～ RfFlutter 具有看起来不错的基本警报，并且可以轻松使用。我们将设置一个带有 HomeView 无状态小部件的基本应用程序。我将使用功能性小部件，这样我就不会编写太多代码。您可以通过定义整个类来使用普通的无状态小部件。我们将让我们的应用程序带有一个简单的 HomeView 小部件。我们将在整个教程中使用的中心有一个按钮。旋转手机修改偏移量，为前景和背景层设置相反的偏移量，便可达到两个图层反向运动的效果。所以我们一开始进入时，看到的肯定只是图片的部分区域。我的想法是给每一个图层设置 scale，将图片进行放大。显示窗口是固定的，那么一开始只能看到图片的正中位置。（中层可以不用，因为中层本身是不移动的，所以也不必放大) k不同灵敏度的采集时间不同，sensors_plus 默认是 SENSOR_DELAY_NORMAL 即 0.2S ，实际使用感应延迟非常高，不太适合这种需要及时响应的场景。所以我直接 fork 项目下来，将 SENSOR_DELAY_NORMAL 改为了 SENSOR_DELAY_GAME ，即每次采集时间为 20000微秒（0.02秒）。（如果你有类似需求可以通过 nayuta_sensors: 1.0.0 使用） 汇编、C和C++本质上都是内存不安全的语言，因此开发者的无心之过可能会导致非法访问、内存踩踏等多种问题。这些内存问题一方面会影响用户的使用体验（进程崩溃、系统重启等）；另一方面也会被黑客利用，增加入侵的机会。所以内存问题不仅是稳定性的问题，也是安全性的问题。当然，如果考虑到后期安全补丁带来的升级影响，它或许也能算得上是一个经济问题。让我们再来思考一下，所谓的是否合规到底在判断什么？其实它真正想判断的是内存的所有权问题。一块内存到底属于谁？我们以最容易发生内存问题的堆为例，当我们调用malloc时，系统会返回一个地址，而后续所有的内存操作都基于该地址。那么这时，虚拟意义上的“属于谁”就变成了实际意义上的“属于哪个指针”。指针和所指向的内存之间如何判断所有权？最直接的想法有点类似于“虎符”，指针和内存各持有一个tag，根据二者是否一致来判断所有权。在32位进程中，指针值的每一个比特都被用于寻址，因此没有多余的比特来记录所有权相关的信息（tag），当然也就无法通过对比来判断所有权。而在64位进程中，地址只有低48位用于寻址，因此高比特可以用来存储tag。HWASan和MTE都采用了这种方式，这也限定了它们只能用于64位进程，不过由于tag的可选范围有限，因此检测具有一定的漏检率(false-negatives)。32位进程中没办法判断所有权，只能退而求其次，给每块内存标记状态，只要访问特定状态的内存就不会出错，这也是ASan所采用的策略。处。设计工作速率为3kbps，听力测试表明，在该比特率下，Lyra的性能优于任何其他编解码器，并优于Opus的8kbps，因此实现了60%以上的带宽削减。当带宽条件不足以满足高比特率和现有的低比特率编解码器不能提供足够的质量时，可以使用Lyra为什么同步和异步模式之间存在性能差异呢？这需要牵涉到流水线优化的知识。内存访问可以分为读和写，写操作在流水线中是可以有些激进的优化策略的。譬如将连续的写操作合为一次写操作，或者将写操作缓存起来，稍后再发生实际的写动作。对同步检测而言，它必须要读取内存的tag，相当于在写操作的同时增加了一个读操作。基于内存一致性的规则，这将使得写操作的某些优化策略无法使用，因此CPU的运行效率降低。（这一块知识我只是粗浅的理解，如果有了解的朋友希望不吝赐教） Tag生成之后，越界的内存访问就会因tag不匹配而发生SIGSEGV。不过需要注意一点，Unused内存中只对第一个16bytes生成了tag，这样线性的越界将会100%检测出来，而非线性的跨越式越界则是概率性检测出来。至于为什么没有将Unused内存全部tag为0，Google的工程师说是基于性能的考虑，不过这样确实可能会漏检一些跨越式的越界。据统计，Chromium的开发实践中约13%的overflow是跨越式的overflow。Secondary Allocator通过mmap分配出新的vma区域。上图中的Content是用户真实数据存放的位置，它的结束地址是按页对齐的。起始地址Ptr前面存放两个Header，一个是Chunk Header，与Primary Allocator保持一致；另一个是LargeBlock Header，属于Secondary独有的设计，其中主要存储前后vma的指针（链表结构）。再往前是补齐的内存，一直补齐到页边界。此外，前后再各加一个不可访问的保护页。由于每个调用栈的大小不一致，所以没法创建统一的数组长度。如果将数组长度设为64，那么当调用栈不足64帧时会浪费内存空间。所以为了更高效地使用内存，Scudo中用一个大型数组存储下所有的返回地址。该数组长度为524288(1<<19)，不同调用栈的返回地址间会插入一个元素进行分隔。这个用于分隔的元素称为"stack trace marker"。那么如何区分一个marker和一个正常的返回地址呢？让我们把目光投向marker的最后一位。由于PC值在64位的机器上都是按4字节对齐的，所以其最后一位必然为0。这样我们就可以人为地将marker的最后一位设为1，以区分它和返回地址。marker的具体含义如下所示读原文继续
