openVXI的缓存实现机制
重学c#系列——缓存[盛派源码分析cache]（九）
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重学c#系列——缓存[盛派源码分析cache]（九）前⾔以前整理过缓存的东西在：只是粗略的例⼦，因为真的要去介绍缓存这个东西，要从内存开始，是⼀个有时间系列。
该⽂通过分析盛派源码，简单介绍如何实现⼀个简单的缓存机制。
正⽂查看源码的出发点，我当时是这样想的，⽆论你采⽤哪种缓存，那么你都得暴露出⼀个object，让我可以进程增删改查吧。
在BaseContainer中，查看到：/// <summary>/// 获取符合当前缓存策略配置的缓存的操作对象实例/// </summary>protected static IBaseObjectCacheStrategy /*IBaseCacheStrategy<string,Dictionary<string, TBag>>*/ Cache{get{//使⽤⼯⼚模式或者配置进⾏动态加载//return CacheStrategyFactory.GetContainerCacheStrategyInstance();//以下代码可以实现缓存“热切换”，损失的效率有限。
如果需要追求极致效率，可以禁⽤type的判断var containerCacheStrategy = ContainerCacheStrategyFactory.GetContainerCacheStrategyInstance()/*.ContainerCacheStrategy*/;if (_containerCache == null || _containerCache.GetType() != containerCacheStrategy.GetType()){_containerCache = containerCacheStrategy;}if (_baseCache == null){_baseCache = _baseCache ?? containerCacheStrategy.BaseCacheStrategy();}return _baseCache;}}像这种属性，不⽤看肯定是单例了。
多节点的缓存同步方法
多节点的缓存同步方法
在多节点的环境下，常见的缓存同步方法有以下几种：
1. 主动同步：一个节点更新缓存后，立即通知其他节点进行同步。
可以通过消息队列、发布-订阅模式或者分布式锁等机制来实现。
主动同步可以实现即时性，但会增加节点间的通信开销。
2. 被动同步：一个节点更新缓存后，不主动通知其他节点，而是等待其他节点访问缓存时自动从源节点同步最新数据。
可以通过使用一致性哈希算法来确保不同节点之间的数据分布相对均衡。
被动同步减少了节点间的通信开销，但可能造成数据不一致的时间窗口。
3. 单节点更新：只允许一个节点负责更新缓存，其他节点只能读取缓存。
通过分布式锁来保证只有一个节点获取到锁后进行更新操作，其他节点在获取锁失败时等待。
这种方法可以保证数据一致性，但会增加单点故障的风险。
4. 基于时间或事件触发的同步：定时或者在特定事件发生时，对所有节点进行全量或增量的缓存同步。
可以通过定时任务或者使用事件驱动模型来触发同步操作。
这种方法可以保证数据的一致性，但可能会造成同步期间的系统压力增加。
根据不同的需求和场景，可以选择适合的缓存同步方法。
一般来说，主动同步适用于对实时性要求较高的场景，被动同步适用于读多写少的场景，单节点更新适用于对一致性要求较高的
场景，基于时间或事件触发的同步适用于数据变化不频繁的场景。
sqlite的缓存机制
sqlite的缓存机制SQLite 的缓存机制是其性能优化的关键部分，主要涉及以下几个方面：1.Page Cache (也称为Pager):o SQLite 使用一个称为“Page Cache”的内存区域来存储数据库文件的数据。
这个缓存区域用于存储从磁盘读取的数据页面。
o每个SQLite 数据库都有一个或多个Pager 对象，这些对象管理着数据库文件的读写操作。
o Pager 负责缓存、回收和重新使用内存中的数据页面。
它还负责将数据从缓存同步回磁盘文件。
2.Page Size:o SQLite 的默认页面大小是4096 字节，但可以通过PRAGMA page_size命令或sqlite3_config()函数进行调整。
o页面大小会影响缓存的效率，因为如果一个操作涉及多个页面，则较大的页面大小可能会减少页面切换的次数。
3.Shared Cache Model:o SQLite 支持多个数据库共享同一个Page Cache。
这是通过称为“Shared Page Cache”的机制实现的。
o在多线程或多进程环境中，多个数据库可以共享相同的内存缓存，这有助于减少内存使用和提高性能。
4.WAL Mode (Write-Ahead Logging):o从SQLite 3.7.0 开始，WAL 模式成为默认的事务模式。
在WAL 模式下，写操作首先记录在日志文件中，然后在稍后的某个时间点应用到主数据库文件。
o WAL 模式的好处是允许多个读取操作并发进行，而不会与写入操作冲突。
这有助于提高并发性能。
5.Synchronous Write:o通过使用PRAGMA synchronous命令或sqlite3_config()函数，可以调整同步写入级别。
默认情况下，SQLite 是同步的，这意味着在写入操作完成之前，它会等待磁盘I/O 完成。
这样可以保证数据完整性，但可能会影响性能。
o通过降低同步级别，SQLite 可以更快地写入数据，但可能会牺牲一些数据完整性。
open vswitch工作原理
Open vSwitch（OVS）是一种虚拟化的网络交换机，它是一个开源项目，旨在为虚拟化环境提供灵活的网络解决方案。
Open vSwitch最初是由Nicira Networks开发的，后来成为了一个独立的开源项目，并受到了广泛的关注和支持。
Open vSwitch能够在虚拟化环境中扮演网络交换机的角色，并支持各种网络虚拟化技术，例如VLAN、VXLAN、GRE等。
本文将介绍Open vSwitch的工作原理，包括其软件架构、数据平面和控制平面等方面的内容。
一、Open vSwitch的软件架构Open vSwitch的软件架构采用了模块化的设计，它包括数据平面和控制平面两部分。
其中，数据平面负责对数据包进行转发和处理，而控制平面则负责对数据平面进行配置和管理。
在Open vSwitch的软件架构中，数据平面和控制平面之间通过OpenFlow协议进行通信。
1. 数据平面数据平面是Open vSwitch中的核心部分，它负责处理和转发网络数据包。
数据平面由多个内部组件组成，其中最重要的组件是内核模块和用户态的ovs-vswitchd进程。
内核模块负责在内核空间中处理数据包，而ovs-vswitchd进程则负责在用户态中控制内核模块的行为。
数据平面还包括了一些其他组件，例如流表、端口组、虚拟交换机等。
2. 控制平面控制平面负责对数据平面进行配置和管理。
在Open vSwitch中，控制平面使用OpenFlow协议与数据平面进行通信。
通过OpenFlow协议，控制器可以向数据平面下发流表项，配置数据平面的行为。
除了OpenFlow控制器，Open vSwitch还支持其他控制平面的接入方式，例如OVSDB协议和管理接口等。
二、Open vSwitch的数据平面工作原理Open vSwitch的数据平面负责对网络数据包进行处理和转发。
它使用流表来管理数据包的转发行为，而ovs-vswitchd进程则负责根据流表对数据包进行处理。
缓存设计方案
采用分布式缓存架构，提高系统并发处理能力，确保缓存高可用。
五、详细设计
1.架构设计
-缓存层：负责存储热点数据，减少数据库访问压力。
-服务层：处理业务逻辑，与缓存层交互获取数据。
-数据源：提供原始数据，可以是数据库或其他数据存储服务。
2.数据一致性
-双写策略：在数据更新时同时更新数据库和缓存。
2.缓存架构
采用分布式缓存架构，主要包括以下组件：
（1）缓存服务器：选用成熟稳定的缓存服务器，如Redis、Memcached等。
（2）缓存客户端：集成缓存客户端库，负责与缓存服务器进行通信。
（3）应用服务器：部署缓存策略，实现数据缓存和查询。
3.缓存数据一致性
为确保缓存数据的一致性，采用以下措施：
-动态缓存：针对实时性要求较高的数据，采用动态缓存策略，结合数据更新频率和应用场景选择合适的缓存算法。
2.缓存算法
- LRU（Least Recently Used）：对于访问模式稳定、热点数据明显的场景，采用LRU算法。
- LFU（Least Frequently Used）：对于访问模式不固定、数据更新频繁的场景，采用LFU算法。
第2篇
缓存设计方案
一、引言
在当前互联网服务日益依赖于大数据处理的背景下，提升数据访问速度、降低系统响应时间成为技术架构设计的重要考量。缓存技术作为提升系统性能的有效手段，其重要性不言而喻。本方案旨在制定一套详细、合规的缓存设计方案，以优化系统性能，提升用户体验。
二、设计原则
1.性能优化：确保缓存机制能够显著降低数据访问延迟，提升系统吞吐量。
5.监控与优化：上线后持续监控，根据反馈优化缓存策略。
七、总结
缓冲池的工作原理
缓冲池的工作原理
缓冲池是一种用于存储临时数据的内存区域，其工作原理基于预分配和复用的概念。
缓冲池通常用于提高数据读取和写入的效率，并降低对底层资源（如磁盘、网络等）的压力。
当数据需要被读取或写入时，缓冲池会首先检查是否有可用的缓冲区。
如果有可用的缓冲区，数据将会被存储到该缓冲区中，或者从缓冲区中读取。
如果没有可用的缓冲区，则需要分配一个新的缓冲区。
预分配是指在系统启动或需要大量缓冲区时，提前分配一定数量的缓冲区。
这样可以避免频繁的内存分配操作，提高效率。
预分配的缓冲区会一开始就分配好并保存在缓冲池中。
复用是指在缓冲区被使用完后，不立即释放，而是保留在缓冲池中，以便下次需要时可以直接使用。
这样可以减少内存分配和释放的开销，提高系统的响应速度。
缓冲池通常使用先进先出（FIFO）或最近最少使用（LRU）
算法来管理缓冲区的分配和释放。
FIFO算法将最早分配的缓
冲区首先释放，而LRU算法则根据缓冲区的使用频率来决定
释放哪个缓冲区。
总的来说，缓冲池通过预分配和复用的机制，有效地管理和利用内存资源，提高系统的性能和响应速度。
chromium 资源缓存 机制
chromium 资源缓存机制摘要：一、Chromium 资源缓存简介二、Chromium 资源缓存机制的工作原理1.缓存资源的分类2.缓存策略3.缓存命中率与性能优化三、Chromium 资源缓存的优势1.提高网页加载速度2.减少网络传输数据量3.降低服务器负载正文：【一、Chromium 资源缓存简介】Chromium 是一款开源的浏览器项目，其目标是为用户提供快速、稳定的浏览体验。
为了实现这一目标，Chromium 采用了资源缓存机制，以提高网页加载速度和减少网络传输数据量。
通过这一机制，Chromium 能够降低用户访问网页时的延迟，并减轻服务器端的负载。
【二、Chromium 资源缓存机制的工作原理】1.缓存资源的分类：Chromium 将缓存资源分为以下几类：- 静态资源：如图片、CSS 文件、JavaScript 文件等，这些资源在网页加载过程中不会发生变化。
- 动态资源：如网页内容、请求数据等，这些资源在加载过程中可能会发生变化。
- 页面资源：包括网页的HTML、CSS、JavaScript 等文件。
2.缓存策略：Chromium 采用了以下几种缓存策略来提高缓存效率：- 强缓存：当资源在一定时间内未被访问时，浏览器会主动删除缓存中的资源，以节省存储空间。
- 协商缓存：当客户端请求资源时，服务器会根据资源的缓存状态返回相应的内容。
例如，如果资源已被缓存，则返回缓存版本；如果未被缓存，则返回最新版本。
- 缓存预加载：预测用户即将访问的资源，并提前加载到浏览器缓存中。
3.缓存命中率与性能优化：Chromium 通过提高缓存命中率来优化浏览器的性能。
缓存命中率指的是浏览器在请求资源时，从缓存中直接获取到所需资源的次数与总请求次数之比。
提高缓存命中率可以减少网络请求次数，从而降低网络延迟和服务器负载。
【三、Chromium 资源缓存的优势】1.提高网页加载速度：通过缓存已下载的资源，浏览器可以在访问相同资源时减少请求和响应的时间，从而提高网页加载速度。
简述深度缓冲器算法的基本实现过程
简述深度缓冲器算法的基本实现过程深度缓冲器是一种用于加速随机访问的算法,常用于缓存一致性检验、分布式系统中的数据访问等方面。
深度缓冲器的基本思想是在缓存深度优先地访问数据,以尽可能地减少对底层磁盘或其他存储介质的访问。
深度缓冲器算法的基本实现过程可以概括为以下几个步骤:1. 确定缓存深度:根据应用程序的需求和数据访问的频率,确定缓存的深度。
通常情况下,缓存深度应该尽量大,以最大程度地利用缓存的带宽和加速性能。
2. 确定访问模式:深度缓冲器算法需要确定数据的访问模式。
通常情况下,数据的访问模式可以分为三种:随机访问、深度优先访问和广度优先访问。
深度优先访问是指按照数据在缓存中的深度进行访问,广度优先访问是指按照数据在缓存中的宽度进行访问,而随机访问是指不按照数据的深度或宽度进行访问。
3. 建立深度缓冲器:根据确定的访问模式,建立深度缓冲器。
深度缓冲器是一种缓存结构,其中包含多个队列,每个队列中包含缓存中的不同数据段。
每个队列的深度代表了该数据段在缓存中的位置,广度代表了该数据段可以被缓存的次数。
4. 填充深度缓冲器:当应用程序需要访问数据时,首先填充深度缓冲器。
填充的过程通常是按照访问模式进行访问,直到访问到缓存中的某个数据段。
如果访问到的数据段不在缓存中,则需要从缓存中检索该数据段,并重新填充深度缓冲器。
5. 处理缓存一致性检验:如果缓存中的数据不一致,则需要处理缓存一致性检验。
通常情况下,应用程序需要将数据更新到缓存中,以确保缓存中的数据和实际数据一致。
拓展:深度缓冲器算法可以应用于许多领域,例如分布式系统中的数据访问、网络传输中的缓存、大规模数据处理等。
在分布式系统中,深度缓冲器可以帮助缓存一致性检验,以确保分布式系统的一致性和可用性。
在网络传输中,深度缓冲器可以帮助缓存数据的传输,以提高数据传输的速度和可靠性。
在大规模数据处理中,深度缓冲器可以帮助加速数据访问,从而减少对底层磁盘或其他存储介质的访问,提高数据处理的效率。
python 串口缓冲区机制
python 串口缓冲区机制在Python中，串口通信可以通过PySerial库来实现。
串口缓冲区机制在串口通信中起着重要作用，它影响着数据的传输和处理。
在PySerial中，串口缓冲区机制涉及到输入缓冲区和输出缓冲区。
首先，让我们来看看输入缓冲区。
当从串口读取数据时，数据会被存储在输入缓冲区中，直到被读取。
如果输入缓冲区中没有可用数据，读取操作会被阻塞，直到有数据可用或者超时。
在PySerial中，可以通过`serial.Serial`对象的`read`和`readline`方法来从输入缓冲区中读取数据。
此外，可以通过`in_waiting`属性来获取当前输入缓冲区中的字节数。
接下来是输出缓冲区。
当向串口写入数据时，数据会被存储在输出缓冲区中，然后逐渐被发送到串口。
在PySerial中，可以通过`serial.Serial`对象的`write`方法向输出缓冲区中写入数据。
此外，可以通过`out_waiting`属性来获取当前输出缓冲区中的字节数。
在串口通信中，缓冲区机制对于控制数据的流动和避免数据丢失非常重要。
当数据量很大或者通信速度较慢时，缓冲区机制可以帮助我们更好地管理数据的传输。
同时，了解和合理利用缓冲区机制也可以提高串口通信的效率和稳定性。
总之，在Python中使用PySerial库进行串口通信时，了解和理解串口缓冲区机制是非常重要的。
通过合理地操作输入和输出缓冲区，我们可以更好地控制数据的传输，确保数据的准确性和完整性。
希望这个回答能够帮助你更好地理解Python中的串口缓冲区机制。
openharmony hdc 缓存机制
OpenHarmony HDC 缓存机制1. 简介OpenHarmony是华为推出的开放原子系统，旨在构建一个开放、共享的生态，为用户提供更加智能、便捷的体验。
HDC（Harmony Distributed Cache）是OpenHarmony中的一个重要组件，它主要用于解决分布式系统中的数据访问性能问题，提高系统的响应速度和吞吐量。
2. HDC 缓存机制的设计目标HDC缓存机制的设计目标主要包括以下几个方面：- 提高系统的性能：通过缓存技术，减少系统对后端存储系统的访问，从而提高系统的响应速度和吞吐量。
- 提高系统的可扩展性：支持水平扩展和垂直扩展，满足不同规模系统的需求。
- 提高系统的可用性：通过高可用性设计，保证系统的稳定运行，避免单点故障对系统造成影响。
3. HDC 缓存机制的实现原理HDC缓存机制的实现原理主要包括以下几个方面：- 缓存策略：HDC采用LRU（Least Recently Used）作为默认的缓存淘汰策略，当缓存空间不足时，根据最近使用的时间来淘汰最旧的缓存数据。
- 一致性哈希：HDC采用一致性哈希算法来保证数据的均衡分布，并在数据节点发生变化时，尽量减少数据迁移的数量。
- 缓存预热：HDC支持缓存预热功能，可以在系统启动或配置变更时，通过预热缓存来提高系统的性能。
- 缓存同步：HDC支持缓存同步功能，可以保证缓存数据和后端存储系统的一致性，避免数据丢失或不一致的情况。
4. HDC 缓存机制的优势HDC缓存机制的优势主要体现在以下几个方面：- 高性能：通过缓存技术，减少系统对后端存储系统的访问，提高系统的响应速度和吞吐量。
- 高可扩展性：支持水平扩展和垂直扩展，满足不同规模系统的需求。
- 高可用性：通过高可用性设计，保证系统的稳定运行，避免单点故障对系统造成影响。
- 灵活性：支持多种缓存策略和配置参数，满足不同业务场景的需求。
- 易用性：提供友好的管理界面和丰富的API接口，方便用户进行配置和监控。
onnxruntime 缓存机制
一、概述ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式，它允许不同的深度学习框架之间共享模型。
ONNX Runtime是一个高性能的推理引擎，可用于在不同硬件评台上运行ONNX模型。
由于ONNX Runtime的广泛应用，有必要探讨其缓存机制，以便更好地理解其性能和内部工作原理。
二、ONNX Runtime概述ONNX Runtime是一个跨评台的开源推理引擎，它可以在CPU、GPU和其他加速器上高效地运行深度学习模型。
它支持ONNX格式的模型，可以集成到多种深度学习框架和应用程序中。
ONNX Runtime的关键特点包括高性能、低延迟、可扩展性和灵活性，使其成为许多机器学习和深度学习项目的首选推理引擎。
三、ONNX Runtime缓存机制ONNX Runtime的缓存机制是其性能优化的关键之一。
在推理过程中，模型计算图的计算会产生大量的中间结果，这些中间结果可以被缓存起来以减少后续推理过程中的重复计算。
ONNX Runtime使用缓存来存储中间结果，以提高推理速度并降低资源消耗。
下面将详细介绍ONNX Runtime的缓存机制：1. 缓存类型ONNX Runtime的缓存机制主要包括两种类型：计算图缓存和张量缓存。
计算图缓存用于存储已经计算过的计算图，以便在后续推理中直接使用，避免重复计算；张量缓存用于存储计算图中的中间张量结果，以便在后续计算中直接使用，避免重复计算。
这两种缓存类型共同作用于提高ONNX Runtime的推理效率。
2. 缓存策略ONNX Runtime的缓存策略是动态的，根据计算图和张量的特性动态调整缓存的使用和回收。
当计算图或张量被频繁使用时，ONNX Runtime会将其缓存起来以提高后续推理速度；当计算图或张量长时间没有被使用时，ONNX Runtime会自动回收其缓存以释放资源。
这种动态的缓存策略可以使ONNX Runtime在不同场景下都能取得良好的性能表现。
implements cacheloader缓存机制
implements cacheloader缓存机制CacheLoader 是一种用于实现缓存机制的接口，通常在 Java 中与 LoadingCache 结合使用。
CacheLoader 的主要目的是在缓存中查找一个键对应的值时，如果该键在缓存中不存在，那么 CacheLoader 会负责加载或计算该键对应的值。
CacheLoader 的主要方法是 load(K key)，这个方法会在缓存中找不到给定键的值时被调用。
K 是键的类型，load 方法应该返回一个与键关联的值。
使用 CacheLoader 的主要优势在于，它允许你在数据加载到缓存中时执行一些自定义的加载逻辑。
例如，你可能希望从数据库、网络请求或其他数据源加载数据。
通过将这种加载逻辑封装在 CacheLoader 中，你可以使缓存的使用更加简洁和一致。
此外，CacheLoader 还支持缓存值的自动刷新。
如果你希望缓存的值能够定期更新，你可以实现 CacheLoader 的 refresh(K key, V oldValue) 方法。
这个方法会在旧值被新的计算值替换之前被调用，允许你执行一些额外的刷新逻辑。
总的来说，CacheLoader 是一种强大的工具，可以帮助你实现复杂而灵活的缓存机制。
通过使用 CacheLoader，你可以更好地控制缓存的加载和刷新逻辑，从而提高应用程序的性能和响应速度。
例如，以下是一个简单的 CacheLoader 实现，它从数据库中加载用户数据：javapublic class UserCacheLoader implements CacheLoader<Integer, User> {private final UserDao userDao;public UserCacheLoader(UserDao userDao) {erDao = userDao;}@Overridepublic User load(Integer userId) throws AnyException {return userDao.findById(userId);}}在这个例子中，UserCacheLoader 的 load 方法会从 UserDao 中加载用户数据。
h5缓存机制
h5缓存机制HTML5缓存机制是一种用于将网页资源缓存到用户设备上的技术，以提高网页加载速度和离线访问能力。
它利用浏览器的缓存来存储网页资源，从而减少对服务器的请求次数，同时可以让用户在没有网络连接的情况下访问已缓存的网页。
HTML5缓存机制通过使用两个主要的API来实现：Application Cache API 和 IndexedDB API。
Application Cache API 允许开发者将网页资源列入缓存清单，而 IndexedDB API 则提供了一种将网页资源存储在本地数据库中的方式。
使用 Application Cache API 必须在 HTML 文档的头部添加一个manifest 文件的链接。
这个 manifest 文件里列出了需要缓存的资源，包括 HTML、CSS、JavaScript 和图片等静态文件。
一旦浏览器下载了这个 manifest 文件，它会根据其中的路径和文件信息自动下载并缓存相应的资源。
同时，我们还可以使用一些特殊的注释来控制缓存的行为。
比如，我们可以通过在 HTML 头部的注释中添加 "CACHE MANIFEST" 来指定一个缓存清单的文件，或者使用 "FALLBACK" 来指定在无网络连接时的替代资源。
此外，我们还可以使用 "NETWORK" 注释来指定不需要缓存的资源。
除了使用 Application Cache API，我们还可以使用 IndexedDB API 来实现更加灵活的缓存控制。
IndexedDB 是一种在浏览器中存储结构化数据的方式，它允许我们将网页资源存储在本地数据库中。
通过使用 IndexedDB，我们可以更加精细地控制缓存的更新和存储策略。
在使用 IndexedDB 时，我们首先需要创建一个数据库，并定义对象存储空间。
然后，我们可以将网页资源以键值对的形式存储在数据库中。
openvx 实现原理
openvx 实现原理
OpenVX 是一种用于计算机视觉和机器学习的开源工具和 API 集合。
它的实现原理基于以下几个关键组件和技术：
1. 图像和视频处理：OpenVX 提供了一系列用于图像和视频处理的函数和算法，如图像增强、滤波、变换、色彩空间转换等。
这些函数可以用于对输入的图像或视频进行预处理，以提高后续计算机视觉任务的性能。
2. 计算机视觉算法：OpenVX 实现了多种常见的计算机视觉算法，如特征检测、目标检测、分类、跟踪等。
这些算法可以用于识别和理解图像或视频中的对象、场景和动作。
3. 机器学习支持：OpenVX 还包括一些机器学习相关的功能，如数据预处理、模型训练和推理。
它支持常见的机器学习框架和算法，可以与其他机器学习工具和库集成使用。
4. 硬件加速：为了提高性能和效率，OpenVX 可以利用硬件加速技术，如 GPU、DSP 或其他专用硬件。
它提供了相应的 API 和接口，以便在支持硬件加速的平台上实现高效的图像和视频处理。
5. 跨平台支持：OpenVX 旨在支持多种操作系统和硬件平台，以确保其广泛的适用性和可移植性。
它可以在不同的嵌入式设备、移动设备、桌面系统和服务器上运行。
6. 开源社区：OpenVX 是一个开源项目，鼓励社区参与和贡献。
开发者可以通过参与开源社区来分享自己的代码、优化算法、修复问题，并推动 OpenVX 的发展和改进。
总的来说，OpenVX 的实现原理是基于图像和视频处理技术、计算机视觉算法、机器学习支持、硬件加速以及跨平台支持等方面的综合应用。
它旨在为开发者提供一个强大而灵活的工具集，以便在各种应用中实现计算机视觉和机器学习功能。
vlc缓存机制
vlc缓存机制
VLC（VideoLAN Client）是一个开源的媒体播放器，具有强大的功能和广泛的格式支持。
它的缓存机制可以在网络流媒体播放时提供更好的用户体验。
VLC 的缓存机制涉及到两个主要方面：
1. 本地文件缓存：
•当播放本地文件时，VLC 通常会将一些数据缓存到本地，以确保平滑播放。
这种缓存主要涉及到视频和音频数据。
你可以通过 VLC 的设置进行调整，以更改缓存大小和其他相关参数。
2. 网络流媒体缓存：
•当播放网络流媒体时，VLC 会缓存一定量的数据，以减少网络波动对播放造成的影响。
这对于避免视频中断或缓冲等问题非常有用。
•在 VLC 中，你可以通过调整网络缓存参数来改变流媒体的缓存行为。
这可以在 VLC 设置中的 "Input/Codecs" 部分找到。
有两个主要的选项：
•缓冲大小（Caching value）：表示缓存的数据大小，以毫秒为单位。
增加这个值可能会增加缓存的深度，但也会增加启动时的等待时间。
•网络缓冲区大小（Network caching value）：表示网络数据缓存的大小，以毫秒为单位。
这个值通常用于网络流媒体。
请注意，更改缓存参数可能会影响播放性能，具体的最佳值取决于你的网络状况和播放需求。
在调整这些参数时，建议进行适当的测试以找到最佳配置。
Redis缓存的原理和工作流程
Redis缓存的原理和工作流程Redis是一种开源的内存数据存储系统，常用于缓存、消息队列和数据存储等场景。
本文将介绍Redis缓存的原理和工作流程。
一、Redis缓存原理Redis缓存的原理基于键值对存储结构，使用内存作为数据存储介质，因此具有高速读写的特性。
下面将详细介绍Redis缓存的原理。
1. 缓存架构Redis缓存采用了经典的客户端-服务器架构模式。
客户端通过网络连接方式与Redis服务器通信，将需要缓存的数据发送给服务器，服务器将这些数据存储在内存中。
当客户端需要获取数据时，通过网络请求将数据从服务器取回。
这种架构使得Redis缓存能够支持高并发的读写操作。
2. 缓存策略Redis缓存常用的缓存策略包括FIFO（先进先出）、LRU（最近最少使用）、LFU（最不常使用）等。
其中，LRU是最常用的策略之一，根据数据的访问时间进行淘汰，保留最近使用频率较高的数据。
采用合适的缓存策略可以提高缓存的效率和命中率。
3. 缓存更新为了保证缓存数据的一致性，当原始数据发生更新时，需要及时更新缓存中的数据。
Redis提供了多种缓存更新方式，包括主动更新和被动更新。
主动更新是指在数据更新时，通过更新缓存的操作保持缓存与数据库的一致性；被动更新是指在缓存数据过期后，再次请求数据时更新缓存。
二、Redis缓存的工作流程Redis缓存的工作流程包括数据写入、数据读取和缓存失效三个步骤。
下面将详细介绍Redis缓存的工作流程。
1. 数据写入当客户端需要将数据写入到Redis缓存中时，首先将数据发送给Redis服务器。
服务器接收到数据后，将数据按照键值对的方式存储在内存中，并设置对应的缓存策略和过期时间。
数据写入完成后，服务器返回写入成功的消息给客户端。
2. 数据读取当客户端需要读取缓存中的数据时，首先向Redis服务器发送数据请求。
服务器接收到读取请求后，检查缓存中是否存在对应的数据。
如果存在，则将数据返回给客户端；如果不存在，则继续从数据库中读取数据，并将读取到的数据存入缓存，然后返回给客户端。
分布式缓存 原理、架构及go语言实现
分布式缓存原理、架构及go语言实现
分布式缓存是一种用于存储和提供高速访问数据的技术，在分布式系统中起到了关键的作用。
下面是关于分布式缓存的原理、架构以及Go 语言实现的简要介绍：
**原理：**
分布式缓存的原理是将数据存储在高速缓存服务器中，以减少对底层存储系统（如数据库）的访问压力，提高系统的性能和扩展性。
当需要访问数据时，应用程序首先会检查缓存服务器，如果缓存中有所需数据，则直接从缓存中获取，避免了对底层存储系统的访问。
如果缓存中没有所需数据，则应用程序会去底层存储系统获取数据，并将数据存储到缓存服务器中，以备将来的访问使用。
**架构：**
分布式缓存通常采用客户端-服务器架构。
缓存服务器集群由多个缓存节点组成，每个节点负责存储一部分数据。
客户端通过与缓存服务器进行交互，存储和获取数据。
常见的分布式缓存架构包括Memcached 和Redis 等。
**Go 语言实现：**
Go 语言提供了许多用于实现分布式缓存的库和工具。
其中比较流行
的库包括：
- Go-Memcached: 一个基于Memcached 协议的Go 语言库，用于与Memcached 缓存服务器进行交互。
- Redigo: 一个用于与Redis 交互的Go 语言库，支持Redis 的各种功能和特性。
-GroupCache: 一个用于在本地节点上缓存数据的Go 语言库，适用于低延迟、高吞吐量的分布式缓存场景。
通过使用这些库，开发人员可以方便地在Go 语言中实现分布式缓存，并利用分布式缓存提升系统性能和扩展性。
electron的缓存机制
electron的缓存机制
Electron的缓存机制涉及到两个方面，一是WebContents的缓存，二是应用程序本身的缓存。
首先，让我们来看WebContents的缓存机制。
在Electron中，WebContents是用来渲染web页面的对象，它可以通过session来
进行缓存控制。
Electron使用Chromium作为底层引擎，因此可以
利用Chromium的缓存机制。
在Electron中，可以通过session的
相关API来控制缓存的行为，比如可以通过session的clearCache
方法来清除缓存，也可以通过设置缓存策略来控制缓存的行为。
其次，应用程序本身也有自己的缓存机制。
比如Electron应用
程序可以通过使用IndexedDB、LocalStorage等Web技术来进行数
据的缓存，也可以使用Node.js的文件系统模块来进行文件的缓存。
此外，Electron应用程序还可以通过使用第三方模块来实现更复杂
的缓存机制，比如可以使用node-cache模块来实现内存缓存，使用redis或者memcached来实现分布式缓存等。
总的来说，Electron的缓存机制是非常灵活的，可以根据具体
的需求来选择合适的缓存方案。
开发者可以通过控制WebContents
的缓存行为和应用程序自身的缓存机制来实现对数据和资源的高效管理，从而提升应用程序的性能和用户体验。
exoplayer缓存原理
exoplayer缓存原理ExoPlayer缓存原理引言：ExoPlayer是一个功能强大的开源媒体播放器库，广泛应用于Android平台上的音视频播放。
在ExoPlayer中，缓存是一个重要的功能，它可以提高媒体播放的流畅性和稳定性。
本文将介绍ExoPlayer的缓存原理，包括缓存的作用、缓存的实现方式以及缓存的工作流程。
一、缓存的作用在网络环境不理想的情况下，通过缓存可以将媒体数据预先下载到本地存储设备上，再进行播放。
这样一来，即使网络出现抖动或者断连，仍然可以从本地缓存中读取数据，保证播放的连续性和流畅性。
另外，缓存还可以减少网络请求，节约用户的流量消耗。
二、缓存的实现方式ExoPlayer的缓存实现方式主要有两种：文件缓存和内存缓存。
1. 文件缓存文件缓存是将媒体数据以文件的形式保存在本地存储设备上。
ExoPlayer使用一个独立的线程来负责文件的读写操作，通过读取网络数据流并写入本地文件，或者从本地文件读取数据进行播放。
文件缓存允许用户指定缓存的大小和位置，可以根据实际需求进行灵活配置。
2. 内存缓存内存缓存是将媒体数据保存在系统内存中，以便快速读取和播放。
ExoPlayer使用LRU（Least Recently Used）算法来管理内存缓存，保证缓存数据的有效性和一致性。
当内存缓存空间不足时，ExoPlayer会根据缓存策略自动清除最不常用的数据，以释放内存空间。
三、缓存的工作流程ExoPlayer的缓存工作流程可以分为以下几个步骤：1. 请求数据当ExoPlayer需要播放一个媒体文件时，它会首先向服务器发送请求，获取媒体数据的URL地址。
2. 检查缓存ExoPlayer会检查本地缓存，看是否已经缓存了该媒体文件。
如果已经缓存，则直接读取缓存的数据进行播放；如果未缓存，则继续下一步。
3. 下载数据ExoPlayer会通过网络请求，从服务器获取媒体数据，并将数据写入本地缓存文件。
同时，ExoPlayer还会将数据保存到内存缓存中，以便快速读取和播放。
移动应用开发技术中的数据缓存方案
移动应用开发技术中的数据缓存方案随着移动应用的普及，用户对于应用的性能要求也越来越高。
而移动应用开发技术中的数据缓存方案，则是提升应用性能的重要一环。
数据缓存方案可以有效减少数据传输的时间和成本，提升应用的响应速度和用户体验。
一、本地缓存方案本地缓存方案是将数据保存在移动设备的本地存储中，供应用程序随时读取和更新。
本地缓存常见的实现方式有数据库、文件缓存和SharedPreferences。
首先，数据库作为一种常见的本地缓存方式，可以提供结构化的数据存储和查询。
开发人员可以使用SQL语句来操作数据库，实现数据的持久化和快速检索。
SQLite是一个轻量级的数据库引擎，可以嵌入到移动设备的应用中，支持丰富的SQL操作。
其次，文件缓存是一种简单而有效的本地缓存方式。
应用程序可以将数据以文件的形式保存在设备中，然后通过读取文件的方式获取数据。
文件缓存适用于一些大量的静态数据，如图片、音频和视频等。
使用文件缓存时，需要注意数据的存储路径和读写权限的管理。
最后，SharedPreferences是一种轻量级的键值对本地存储方案。
开发人员可以使用SharedPreferences API来快速读写一些简单的配置信息和用户偏好设置。
SharedPreferences使用XML文件来保存数据，适用于一些简单且不频繁更新的数据。
二、网络缓存方案除了本地缓存，网络缓存方案也是一种常见的数据缓存方式。
网络缓存通过在应用程序和服务器之间建立缓存层，存储服务器返回的数据，供后续的访问和更新。
主流的网络缓存方案有HTTP缓存和图片缓存。
HTTP缓存是通过HTTP协议来实现的一种缓存机制，可以在客户端和服务器之间缓存并重复使用已请求的资源。
客户端通过在请求头中发送缓存相关的字段来控制缓存的行为，如Cache-Control、Expires、Last-Modified等。
服务器则通过响应头中的字段来指示缓存的有效期和验证信息。
图片缓存是一种专门针对图片资源的网络缓存方案。
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DocumentParser的FetchDocument方法的声明如下：int DocumentParser::FetchDocument(const VXIchar * url,const VXIMapHolder & properties,VXIinetInterface * inet,VXIcacheInterface * cache,SimpleLogger & log,VXMLDocument & document,VXIMapHolder & docProperties,bool isDefaults,bool isRootApp,VXIbyte **content,VXIulong *size);很明显声明用到了VXIcacheInterface，但是继续阅读代码，却没有发现使用了参数cache。
就是参数中虽有VXIcacheInterface，但是函数中并没有用到。
浏览一下函数FetchDocument，里面有这样的注释：// (1) Load the VXML DTD for validation. This will override an externally// specified DTD if the user provides a link.// (2) Load the url into memory.// (3) Pull the document from cache.// (4) Not in cache; parse buffer into our VXML document representation// (5) Write the compiled form out to the cache.// (6) Parse was successful, process document. W e want only the top level <vxml> node.看一下// (3) Pull the document from cache.下面的代码，会发现是从一个叫DocumentStorageSingleton的变量里面。
DocumentStorageSingleton::Instance()->Retrieve(doc, buffer, bufSize, docURL.c_str())看一下DocumentStorageSingleton里面有个成员变量DOC_STORAGE storage;其实是map类型的。
注释所指的cache就是DocumentStorageSingleton。
也就是说DocumentParser用到的cache的功能是由DocumentSt orageSingleton实现的。
看一下VXIcache.h开头的注释：/* Abstract interface for accessing caching functionality, which* permits writing arbitrary data into the cache with a client* supplied key name, then retrieving that data from the cache one or* more times by reading against that key name. <p>** Normally the cache implementation can choose to discard the data* between the write and the read when necessary (due to running out* of cache space, etc.), but it is also possible for clients to lock* data in the cache to support built-in grammars and other data that* is explicitly provisioned by system administrators and thus must* not be removed unless by explicit system administrator command. <p>* The interface is a synchronous interface based on the ANSI/ISO C* standard file I/O interface. The client of the interface may use this in* an asynchronous manner by using non-blocking I/O operations,* creating threads, or by invoking this from a separate server* process. <p>** Typically the key name specified by clients will be the URL to the* source form of the data that is being written back, such as the URL* to the grammar text being used as the key name for the compiled* grammar. In the case where the VXIinet and VXIcache implementations* share the same underlying cache storage, it is thus necessary to* use prefixes or some other namespace mechanism to avoid collisions* with the cache entry for the original URL. <p>** However, the key names specified by clients may be very large in* some cases. This is most common when writing back data generated* from in-memory source text, such as when writing back the compiled* grammar for a VoiceXML document in-line grammar. One possible* VXIcache implementation approach is to use the MD5 algorithm as* used in HTTP message headers (specified in RFC 1321 with a full* implementation provided) to convert long key names to a 16 byte MD5* value for indexing purposes, using Base64 encoding to convert the* binary MD5 value to ASCII text if desired (as done in HTTP message* headers). <p>** There is one cache interface per thread/line. <p>*/大意是说可以放进去任意的数据，并可以用URL检索出来。
URL如果太长，会用md5和base64处理。
那c ache模块中的功能在那儿用到了那？在VXIclient.cpp的第1088行（左右）有下面的内容：/* Create the cache resource. The cache resource will be used bythe recognizer and prompting components for caching of computeddata like compiled grammars and text-to-speech prompts. */cacheResult = SBcacheCreateResource(newPlatform->VXIlog, &newPlatform->VXIcache);注释的意思是cache是recognizer和prompting 组件用到的。
在VXIprompt和VXIrec中，仅仅有VXIpromptResult VXIpromptCreateResource (VXIlogInterface *log,VXIinetInterface *inet,VXIcacheInterface *cache,VXIpromptInterface **prompt)和VXIREC_API VXIrecResult VXIrecCreateResource(VXIlogInterface *log,VXIinetInterface *inet,VXIcacheInterface *cache,VXIpromptInterface *prompt,VXItelInterface *tel,VXIrecInterface **rec)用到了，而且函数里面参数cache并没有用到，感觉要实现者自己写代码吧。
代码没再继续往下看。
OpenVXI没有保存里面的内容，需要自己实现。
示例代码如下，粗体代码为手动添加的部分。
你需要做的是，备份VXIprompt模块下的VXIprompt.cpp，然后把下面的代码替换掉原来VXIprompt下面VXIprompt. cpp里面的内容，然后编译即可（如果编译有错误，去掉[B][/B]，这是编辑帖子的时候加的）：/****************License************************************************* Vocalocity OpenVXI* Copyright (C) 2004-2005 by Vocalocity, Inc. All Rights Reserved.* This program is free software; you can redistribute it and/or* modify it under the terms of the GNU General Public License* as published by the Free Software Foundation; either version 2* of the License, or (at your option) any later version.** This program is distributed in the hope that it will be useful,* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the* GNU General Public License for more details.** You should have received a copy of the GNU General Public License* along with this program; if not, write to the Free Software* Foundation, Inc., 59 Temple Place - Suite 330, Boston, MA 02111-1307, USA.* Vocalocity, the Vocalocity logo, and VocalOS are trademarks or* registered trademarks of Vocalocity, Inc.* OpenVXI is a trademark of Scansoft, Inc. and used under license* by Vocalocity.***********************************************************************/#include <cstdio>#include <string>#include <cstring>#define VXIstrcmp wcscmp#include "..\include\VXIvalue.h"#include "..\include\VXIpromptAPI.h"#include "../swichar/include/swistring.h"// Global for the base diagnostic tag ID//static VXIunsigned gblDiagLogBase = 0;// Constants for diagnostic logging tags//static const VXIunsigned DIAG_TAG_PROMPTING = 1;static const VXIunsigned DIAG_TAG_PREFETCHING = 2;// VXIprompt implementation of the VXIprompt interface//#include <list>using namespace std;extern "C" {struct VXIpromptImpl {// Base interface, must be firstVXIpromptInterfaceEx intf;// Log interface for this resourceVXIlogInterface *log;// Internet fetch interface for this resourceVXIinetInterface *inet;list<vxistring> ttstexts;};}// A few conversion functions...static inline VXIpromptImpl * ToVXIpromptImpl(VXIpromptInterface * i) { return reinterpret_cast<VXIpromptImpl *>(i); }static inline VXIpromptImpl * ToVXIpromptImpl(VXIpromptInterfaceEx * i) { return reinterpret_cast<VXIpromptImpl *>(i); }/********************************************************* Utility functions********************************************************//*** Log an error*/static VXIlogResult Error(VXIpromptImpl *impl, VXIunsigned errorID,const VXIchar *format, ...){VXIlogResult rc;va_list arguments;if ((! impl) || (! impl->log))return VXIlog_RESULT_NON_FATAL_ERROR;if (format) {va_start(arguments, format);rc = (*impl->log->VError)(impl->log, COMPANY_DOMAIN L".VXIprompt",errorID, format, arguments);va_end(arguments);} else {rc = (*impl->log->Error)(impl->log, COMPANY_DOMAIN L".VXIprompt",errorID, NULL);}return rc;}/*** Log a diagnostic message*/static VXIlogResult Diag(VXIpromptImpl *impl, VXIunsigned tag,const VXIchar *subtag, const VXIchar *format, ...){VXIlogResult rc;va_list arguments;if ((! impl) || (! impl->log))return VXIlog_RESULT_NON_FATAL_ERROR;if (format) {va_start(arguments, format);rc = (*impl->log->VDiagnostic)(impl->log, tag + gblDiagLogBase, subtag, format, arguments);va_end(arguments);} else {rc = (*impl->log->Diagnostic)(impl->log, tag + gblDiagLogBase, subtag, NULL);}return rc;}/********************************************************* Method routines for VXIpromptInterface structure********************************************************/// Get the VXIprompt interface version supported//static VXIint32 VXIpromptGetVersion(void){return VXI_CURRENT_VERSION;}// Get the implementation name//static const VXIchar* VXIpromptGetImplementationName(void){static const VXIchar IMPLEMENTATION_NAME[] = COMPANY_DOMAIN L".VXIprompt"; return IMPLEMENTATION_NAME;}// Begin a session//staticVXIpromptResult VXIpromptBeginSession(VXIpromptInterface * pThis, VXIMap *) {return VXIprompt_RESULT_SUCCESS;}// End a session//staticVXIpromptResult VXIpromptEndSession(VXIpromptInterface *pThis, VXIMap *) {return VXIprompt_RESULT_SUCCESS;}// Start playing queued prompts. This call is non-blocking.//static VXIpromptResult VXIpromptPlay(VXIpromptInterface * vxip){VXIpromptImpl *impl = ToVXIpromptImpl(vxip);vxistring tts;if( impl->ttstexts.size()>0){tts=impl->ttstexts.front();impl->ttstexts.pop_front();printf("****************VXIpromptPlay语音内容********************\n");for(int in=0;in<tts.length();in++){printf("%c",tts[in]);[/B]}printf("\n****************VXIpromptPlay语音内容********************\n"); };Diag(impl, DIAG_TAG_PROMPTING, NULL, L"Playing queued prompts");return VXIprompt_RESULT_SUCCESS;}// Start the special play of a filler prompt. This call is non-blocking.//staticVXIpromptResult VXIpromptPlayFiller(VXIpromptInterface * vxip,const VXIchar *type,const VXIchar *src,const VXIchar *text,const VXIMap* properties,VXIlong minPlayMsec){return VXIprompt_RESULT_SUCCESS;}staticVXIpromptResult VXIpromptPrefetch(VXIpromptInterface * vxip,const VXIchar *type,const VXIchar *src,const VXIchar *text,const VXIMap* properties){VXIpromptImpl *impl = ToVXIpromptImpl(vxip);Diag(impl, DIAG_TAG_PREFETCHING, L"VXIpromptPrefetch", L"%s",(text ? text : L"NULL"));//printf("************%s************%s",src,text);return VXIprompt_RESULT_SUCCESS;}// Queue prompt for playing. This call is non-blocking. The prompt// is not played until VXIpromptPlay( ) is called.//staticVXIpromptResult VXIpromptQueue(VXIpromptInterface* vxip,const VXIchar *raw_type,const VXIchar *raw_src, /* no longer used */const VXIchar *raw_text,const VXIMap *properties){VXIpromptImpl *impl = ToVXIpromptImpl(vxip);vxistring type(L""), text(L"");if (raw_type)type = raw_type;if (raw_text){text = raw_text;}// Handle the resolved information to queue.if (text.empty())return VXIprompt_RESULT_INVALID_ARGUMENT;// currently, vxi only queues SSMLif (type == VXI_MIME_SSML) {vxistring bargein;const VXIValue *val = VXIMapGetProperty(properties, L"bargein");if (val != NULL)bargein = VXIStringCStr(reinterpret_cast<const VXIString*>(val));vxistring bargeintype;val = VXIMapGetProperty(properties, L"bargeintype");if (val != NULL)bargeintype = VXIStringCStr(reinterpret_cast<const VXIString*>(val));impl->ttstexts.push_back(text);printf("****************语音内容********************\n");for(int in=0;in<text.length();in++){printf("%c",text[in]);}printf("\n****************语音内容********************\n");Diag(impl, DIAG_TAG_PROMPTING, NULL, L"Queuing TTS: bargein=%s, bargeintype=%s, ssml=%s", bargein.c_str(), bargeintype.c_str(), text.c_str());}else {Diag(impl, DIAG_TAG_PROMPTING, NULL,L"Queuing Unknown type text (%s): %s" , type.c_str(), text.c_str());return VXIprompt_RESULT_UNSUPPORTED;}}// Wait until all queued prompts finish playing.//static VXIpromptResult VXIpromptWait(VXIpromptInterface* vxip,VXIpromptResult* playResult){VXIpromptImpl *impl = ToVXIpromptImpl(vxip);Diag(impl, DIAG_TAG_PROMPTING, NULL,L"%s" , L"VXIpromptWait");*playResult = VXIprompt_RESULT_SUCCESS;return VXIprompt_RESULT_SUCCESS;}// Stop the current playing prompt.//static VXIpromptResult VXIpromptStop (VXIpromptInterfaceEx *prompt) {if (prompt == NULL)return VXIprompt_RESULT_INVALID_ARGUMENT;VXIpromptImpl* promptImpl = reinterpret_cast<VXIpromptImpl*>(prompt); return VXIprompt_RESULT_SUCCESS;}/******************************************************** Global init and factory methods*******************************************************/VXIPROMPT_API VXIpromptResult VXIpromptInit (VXIlogInterface *log,VXIunsigned diagLogBase,const VXIVector *resources,VXIMap *args){if (! log) return VXIprompt_RESULT_INVALID_ARGUMENT;gblDiagLogBase = diagLogBase;return VXIprompt_RESULT_SUCCESS;}VXIPROMPT_API VXIpromptResult VXIpromptShutDown (VXIlogInterface *log) {if (! log) return VXIprompt_RESULT_INVALID_ARGUMENT;}VXIPROMPT_APIVXIpromptResult VXIpromptCreateResource (VXIlogInterface *log,VXIinetInterface *inet,VXIcacheInterface *cache,VXIpromptInterface **prompt){if ((! log) || (! inet)) return VXIprompt_RESULT_INVALID_ARGUMENT;VXIpromptImpl* pp = new VXIpromptImpl();if (pp == NULL) return VXIprompt_RESULT_OUT_OF_MEMORY;pp->log = log;pp->inet = inet;pp->intf.vxiprompt.GetVersion = VXIpromptGetVersion;pp->intf.vxiprompt.GetImplementationName = VXIpromptGetImplementationName; pp->intf.vxiprompt.BeginSession = VXIpromptBeginSession;pp->intf.vxiprompt.EndSession = VXIpromptEndSession;pp->intf.vxiprompt.Play = VXIpromptPlay;pp->intf.vxiprompt.PlayFiller = VXIpromptPlayFiller;pp->intf.vxiprompt.Prefetch = VXIpromptPrefetch;pp->intf.vxiprompt.Queue = VXIpromptQueue;pp->intf.vxiprompt.Wait = VXIpromptWait;pp->intf.Stop = VXIpromptStop;*prompt = &pp->intf.vxiprompt;return VXIprompt_RESULT_SUCCESS;}VXIPROMPT_APIVXIpromptResult VXIpromptDestroyResource (VXIpromptInterface **prompt){if (prompt == NULL || *prompt == NULL)return VXIprompt_RESULT_INVALID_ARGUMENT;VXIpromptImpl* promptImpl = reinterpret_cast<VXIpromptImpl*>(*prompt);delete promptImpl;*prompt = NULL;return VXIprompt_RESULT_SUCCESS;}。