1.如何用 Flutter 实现混合开发？闲鱼公开源代码实例
2.别人给了一个源代码的网站网站网站实例，怎么编辑呀
3.Vue3 源码中创建应用实例(createApp)流程
4.FLINK 部署（阿里云）、实例实例监控 和 源码案例

如何用 Flutter 实现混合开发？闲鱼公开源代码实例

       阿里妹导读：具有一定规模的 App 通常有一套成熟通用的基础库，尤其是网站网站阿里系 App，一般需要依赖很多体系内的实例实例基础库。那么使用 Flutter 重新从头开发 App 的源码源码jquery选择器源码成本和风险都较高。所以在 Native App 进行渐进式迁移是网站网站 Flutter 技术在现有 Native App 进行应用的稳健型方式。

       今天我们来看看，实例实例闲鱼团队如何在这个实践过程中沉淀出一套独具特色的源码源码混合技术方案。

       现状及思考

       闲鱼目前采用的网站网站混合方案是共享同一个引擎的方案。这个方案基于这样一个事实：任何时候我们最多只能看到一个页面，实例实例当然有些特定的源码源码场景你可以看到多个 ViewController ，但是网站网站这些特殊场景我们这里不讨论。

       我们可以这样简单去理解这个方案：我们把共享的实例实例 Flutter View 当成一个画布，然后用一个 Native 的源码源码容器作为逻辑的页面。每次在打开一个容器的时候我们通过通信机制通知 Flutter View 绘制成当前的逻辑页面，然后将 Flutter View 放到当前容器里面。

       这个方案无法支持同时存在多个平级逻辑页面的情况，因为你在页面切换的时候必须从栈顶去操作，无法再保持状态的同时进行平级切换。举个例子：有两个页面A，B，当前B在栈顶。切换到A需要把B从栈顶 Pop 出去，智能名片系统源码此时B的状态丢失，如果想切回B，我们只能重新打开B之前页面的状态无法维持住。

       如在 pop 的过程当中，可能会把 Flutter 官方的 Dialog 进行误杀。而且基于栈的操作我们依赖对 Flutter 框架的一个属性修改，这让这个方案具有了侵入性的特点。

       新一代混合技术方案 FlutterBoost

       重构计划

       在闲鱼推进 Flutter 化过程当中，更加复杂的页面场景逐渐暴露了老方案的局限性和一些问题。所以我们启动了代号 FlutterBoost（向C++ Boost库致敬）的新混合技术方案。这次新的混合方案我们的主要目标有：

       跟老方案类似，新的方案还是采用共享引擎的模式实现。主要思路是由 Native 容器 Container 通过消息驱动 Flutter 页面容器 Container，从而达到 Native Container与 Flutter Container 的同步目的。我们希望做到 Flutter 渲染的内容是由 Naitve 容器去驱动的。

       简单的理解，我们想做到把 Flutter 容器做成浏览器的感觉。填写一个页面地址，然后由容器去管理页面的绘制。在 Native 侧我们只需要关心如果初始化容器，然后设置容器对应的页面标志即可。

       主要概念

       Native 层概念

       Dart 层概念

       关于页面的理解

       在 Native 和 Flutter 表示页面的对象和概念是不一致的。在 Native，淘客源码分享我们对于页面的概念一般是 ViewController，Activity。而对于 Flutter 我们对于页面的概念是 Widget。我们希望可统一页面的概念，或者说弱化抽象掉 Flutter 本身的 Widget 对应的页面概念。换句话说，当一个 Native 的页面容器存在的时候， FlutteBoost 保证一定会有一个 Widget 作为容器的内容。所以我们在理解和进行路由操作的时候都应该以 Native 的容器为准， Flutter Widget 依赖于 Native 页面容器的状态。

       那么在 FlutterBoost 的概念里说到页面的时候，我们指的是 Native 容器和它所附属的 Widget。所有页面路由操作，打开或者关闭页面，实际上都是对 Native 页面容器的直接操作。无论路由请求来自何方，最终都会转发给 Native 去实现路由操作。这也是接入 FlutterBoost 的时候需要实现 Platform 协议的原因。

       另一方面，我们无法控制业务代码通过 Flutter 本身的 Navigator 去 push 新的 Widget。对于业务不通过 FlutterBoost 而直接使用 Navigator 操作 Widget 的情况，包括 Dialog 这种非全屏 Widget，我们建议是考试类网站源码业务自己负责管理其状态。这种类型 Widget 不属于 FlutterBoost 所定义的页面概念。

       理解这里的页面概念，对于理解和使用 FlutterBoost 至关重要。

       与老方案主要差别

       前面我们提到老方案在 Dart 层维护单个 Navigator 栈结构用于 Widget 的切换。而新的方案则是在 Dart 侧引入了 Container 的概念，不再用栈的结构去维护现有的页面，而是通过扁平化 key-value 映射的形式去维护当前所有的页面，每个页面拥有一个唯一的 id。这种结构很自然的支持了页面的查找和切换，不再受制于栈顶操作的问题，之前的一些由于 pop 导致的问题迎刃而解。也不需要依赖修改 Flutter 源码的形式去进行页面栈操作，去掉了实现的侵入性。

       实际上我们引入的 Container 就是 Navigator 的，也就是说一个 Native 的容器对应了一个 Navigator。那这是如何做到的呢？

       多 Navigator 的实现

       Flutter 在底层提供了让你自定义 Navigator 的接口，我们自己实现了一个管理多个 Navigator 的对象。当前最多只会有一个可见的 Flutter Navigator，这个 Navigator 所包含的页面也就是我们当前可见容器所对应的页面。

       Native 容器与 Flutter 容器（Navigator）是一一对应的，生命周期也是同步的。当一个 Native 容器被创建的时候，Flutter 的aide源码点餐一个容器也被创建，它们通过相同的 id 关联起来。当 Native 的容器被销毁的时候，Flutter 的容器也被销毁。Flutter 容器的状态是跟随 Native 容器，这也就是我们说的 Native 驱动。由 Manager 统一管理切换当前在屏幕上展示的容器。

       我们用一个简单的例子描述一个新页面创建的过程：

       这就是一个新页面创建的主要逻辑，销毁和进入后台等操作也类似有 Native 容器事件去进行驱动。

       官方提出的混合方案

       基本原理

       Flutter 技术链主要由 C++ 实现的 Flutter Engine 和 Dart 实现的 Framework 组成（其配套的编译和构建工具我们这里不参与讨论）。Flutter Engine 负责线程管理，Dart VM 状态管理和 Dart 代码加载等工作。而 Dart 代码所实现的 Framework 则是业务接触到的主要 API，诸如 Widget 等概念就是在 Dart 层面 Framework 内容。

       一个进程里面最多只会初始化一个 Dart VM。然而一个进程可以有多个 Flutter Engine，多个 Engine 实例共享同一个 Dart VM。

       我们来看具体实现，在 iOS 上面每初始化一个 FlutterViewController 就会有一个引擎随之初始化，也就意味着会有新的线程（理论上线程可以复用）去跑 Dart 代码。Android 类似的 Activity 也会有类似的效果。如果你启动多个引擎实例，注意此时Dart VM 依然是共享的，只是不同 Engine 实例加载的代码跑在各自独立的 Isolate。

       官方建议

       引擎深度共享

       在混合方案方面，我们跟 Google 讨论了可能的一些方案。Flutter 官方给出的建议是从长期来看，我们应该支持在同一个引擎支持多窗口绘制的能力，至少在逻辑上做到 FlutterViewController 是共享同一个引擎的资源的。换句话说，我们希望所有绘制窗口共享同一个主 Isolate。

       但官方给出的长期建议目前来说没有很好的支持。

       多引擎模式

       我们在混合方案中解决的主要问题是如何去处理交替出现的 Flutter 和 Native 页面。Google 工程师给出了一个 Keep It Simple 的方案：对于连续的 Flutter 页面（Widget）只需要在当前 FlutterViewController 打开即可，对于间隔的 Flutter 页面我们初始化新的引擎。

       例如，我们进行下面一组导航操作：

       我们只需要在 Flutter Page1 和 Flutter Page3 创建不同的 Flutter 实例即可。

       这个方案的好处就是简单易懂，逻辑清晰，但是也有潜在的问题。如果一个 Native 页面一个 Flutter 页面一直交替进行的话，Flutter Engine 的数量会线性增加，而 Flutter Engine 本身是一个比较重的对象。

       多引擎模式的问题

       因此，综合多方面考虑，我们没有采用多引擎混合方案。

       总结

       目前 FlutterBoost 已经在生产环境支撑着在闲鱼客户端中所有的基于 Flutter 开发业务，为更加负复杂的混合场景提供了支持，稳定为亿级用户提供服务。

       我们在项目启动之初就希望 FlutterBoost 能够解决 Native App 混合模式接入 Flutter 这个通用问题。所以我们把它做成了一个可复用的 Flutter 插件，希望吸引更多感兴趣的朋友参与到 Flutter 社区的建设。在有限篇幅中，我们分享了闲鱼在 Flutter 混合技术方案中积累的经验和代码。欢迎兴趣的同学能够积极与我们一起交流学习。

       扩展补充

       在两个 Flutter 页面进行切换的时候，因为我们只有一个 Flutter View 所以需要对上一个页面进行截图保存，如果 Flutter 页面多截图会占用大量内存。这里我们采用文件内存二级缓存策略，在内存中最多只保存 2-3 个截图，其余的写入文件按需加载。这样我们可以在保证用户体验的同时在内存方面也保持一个较为稳定的水平。

       页面渲染性能方面，Flutter 的 AOT 优势展露无遗。在页面快速切换的时候，Flutter 能够很灵敏的响应页面的切换，在逻辑上创造出一种 Flutter 多个页面的感觉。

       项目开始的时候我们基于闲鱼目前使用的 Flutter 版本进行开发，而后进行了 Release 1.0 兼容升级测试目前没有发现问题。

       只要是集成了 Flutter 的项目都可以用官方依赖的方式非常方便的以插件形式引入 FlutterBoost，只需要对工程进行少量代码接入即可完成接入。详细接入文档，请参阅 GitHub 主页官方项目文档。

别人给了一个源代码的网站实例，怎么编辑呀

       后缀名为.aspx的文件是用.NET语言进行编写的。

       想查看.net的源代码你要先安装.net的编辑器。

       当然如果你是高手你可以直接用记事本打开.aspx文件，那样也是可以查看源代码的。不是的话你最好还是安装编辑器，因为在编辑器中你可以进行可视化（就是你可以看见整个网站的框架）编辑。

Vue3 源码中创建应用实例(createApp)流程

       Vue3的核心应用实例创建过程主要由createAppAPI驱动，这个过程涉及到了关键函数如beforeCreateRender和createApp。createApp位于/vue-core/vue-next/packages/runtime-dom/src/index.ts中，它是项目构建的起点，功能包括组件实例的构建和页面挂载。

       首先，createApp通过ensureRenderer函数来构建组件实例，这个过程涉及虚拟节点的操作，如更新和挂载。ensureRenderer会返回createRenderer，进一步生成baseCreateRenderer，最终返回createAppAPI。这个函数的主要任务是为虚拟节点添加如mixin、use、mount、props和emits等功能。

       在beforeCreateRender中，主要负责创建render和hydrate渲染器，这些渲染器负责DOM操作，如节点的更新和挂载。虽然这部分内容详细，但略过了具体的实现细节，有兴趣的话，可以参考vue-core/vue-next/packages/runtime-core/src/renderer.ts文件。

       createAppAPI函数的核心是返回createApp，这个函数接收根组件和其props作为输入，用于生成Vue应用程序实例。至此，组件实例app已经创建完成，但挂载到页面的过程将在后续内容中深入讨论。

FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例

       FLINK部署、监控与源码实例详解

       在实际部署FLINK至阿里云时，POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的包体积并提高效率，我们通常选择将某些依赖项设置为provided，确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中，这些依赖需要被包含以支持测试。

       核心代码示例中，数据流API的运用尤其引人注目。通过Flink，我们实现了从Kafka到Hologres的高效数据流转。具体步骤如下：

Kafka配置：首先，确保Kafka作为数据源的配置正确无误，包括连接参数、主题等，这是整个流程的开端。

Flink处理：Flink的数据流API在此处发挥威力，它可以实时处理Kafka中的数据，执行各种复杂的数据处理操作。

目标存储：数据处理完成后，Flink将结果无缝地发送到Hologres，作为最终的数据存储和分析目的地。