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<span>技术文章摘抄</span>
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<li><a href="/" class="current-tab">首页</a></li>
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<li><a href="../">上一级</a></li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/00 开篇词你为什么需要学习并发编程？.md.html">00 开篇词你为什么需要学习并发编程？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/01 如何制定性能调优标准？.md.html">01 如何制定性能调优标准？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/02 如何制定性能调优策略？.md.html">02 如何制定性能调优策略？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/03 字符串性能优化不容小觑，百M内存轻松存储几十G数据.md.html">03 字符串性能优化不容小觑，百M内存轻松存储几十G数据</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/04 慎重使用正则表达式.md.html">04 慎重使用正则表达式</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/05 ArrayList还是LinkedList？使用不当性能差千倍.md.html">05 ArrayList还是LinkedList？使用不当性能差千倍</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/06 Stream如何提高遍历集合效率？.md.html">06 Stream如何提高遍历集合效率？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/07 深入浅出HashMap的设计与优化.md.html">07 深入浅出HashMap的设计与优化</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/08 网络通信优化之IO模型：如何解决高并发下IO瓶颈？.md.html">08 网络通信优化之IO模型：如何解决高并发下IO瓶颈？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/09 网络通信优化之序列化：避免使用Java序列化.md.html">09 网络通信优化之序列化：避免使用Java序列化</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/10 网络通信优化之通信协议：如何优化RPC网络通信？.md.html">10 网络通信优化之通信协议：如何优化RPC网络通信？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/11 答疑课堂：深入了解NIO的优化实现原理.md.html">11 答疑课堂：深入了解NIO的优化实现原理</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/12 多线程之锁优化（上）：深入了解Synchronized同步锁的优化方法.md.html">12 多线程之锁优化（上）：深入了解Synchronized同步锁的优化方法</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/13 多线程之锁优化（中）：深入了解Lock同步锁的优化方法.md.html">13 多线程之锁优化（中）：深入了解Lock同步锁的优化方法</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/14 多线程之锁优化（下）：使用乐观锁优化并行操作.md.html">14 多线程之锁优化（下）：使用乐观锁优化并行操作</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/15 多线程调优（上）：哪些操作导致了上下文切换？.md.html">15 多线程调优（上）：哪些操作导致了上下文切换？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/16 多线程调优（下）：如何优化多线程上下文切换？.md.html">16 多线程调优（下）：如何优化多线程上下文切换？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/17 并发容器的使用：识别不同场景下最优容器.md.html">17 并发容器的使用：识别不同场景下最优容器</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/18 如何设置线程池大小？.md.html">18 如何设置线程池大小？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/19 如何用协程来优化多线程业务？.md.html">19 如何用协程来优化多线程业务？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/20 磨刀不误砍柴工：欲知JVM调优先了解JVM内存模型.md.html">20 磨刀不误砍柴工：欲知JVM调优先了解JVM内存模型</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/21 深入JVM即时编译器JIT，优化Java编译.md.html">21 深入JVM即时编译器JIT，优化Java编译</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/22 如何优化垃圾回收机制？.md.html">22 如何优化垃圾回收机制？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/23 如何优化JVM内存分配？.md.html">23 如何优化JVM内存分配？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/24 内存持续上升，我该如何排查问题？.md.html">24 内存持续上升，我该如何排查问题？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/25 答疑课堂：模块四热点问题解答.md.html">25 答疑课堂：模块四热点问题解答</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/26 单例模式：如何创建单一对象优化系统性能？.md.html">26 单例模式：如何创建单一对象优化系统性能？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/27 原型模式与享元模式：提升系统性能的利器.md.html">27 原型模式与享元模式：提升系统性能的利器</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/28 如何使用设计模式优化并发编程？.md.html">28 如何使用设计模式优化并发编程？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/29 生产者消费者模式：电商库存设计优化.md.html">29 生产者消费者模式：电商库存设计优化</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/30 装饰器模式：如何优化电商系统中复杂的商品价格策略？.md.html">30 装饰器模式：如何优化电商系统中复杂的商品价格策略？</a>
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</li>
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<li>
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<a class="current-tab" href="/专栏/Java并发编程实战/31 答疑课堂：模块五思考题集锦.md.html">31 答疑课堂：模块五思考题集锦</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/32 MySQL调优之SQL语句：如何写出高性能SQL语句？.md.html">32 MySQL调优之SQL语句：如何写出高性能SQL语句？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/33 MySQL调优之事务：高并发场景下的数据库事务调优.md.html">33 MySQL调优之事务：高并发场景下的数据库事务调优</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/34 MySQL调优之索引：索引的失效与优化.md.html">34 MySQL调优之索引：索引的失效与优化</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/35 记一次线上SQL死锁事故：如何避免死锁？.md.html">35 记一次线上SQL死锁事故：如何避免死锁？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/36 什么时候需要分表分库？.md.html">36 什么时候需要分表分库？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/37 电商系统表设计优化案例分析.md.html">37 电商系统表设计优化案例分析</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/38 数据库参数设置优化，失之毫厘差之千里.md.html">38 数据库参数设置优化，失之毫厘差之千里</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/39 答疑课堂：MySQL中InnoDB的知识点串讲.md.html">39 答疑课堂：MySQL中InnoDB的知识点串讲</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/41 如何设计更优的分布式锁？.md.html">41 如何设计更优的分布式锁？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/42 电商系统的分布式事务调优.md.html">42 电商系统的分布式事务调优</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/43 如何使用缓存优化系统性能？.md.html">43 如何使用缓存优化系统性能？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/44 记一次双十一抢购性能瓶颈调优.md.html">44 记一次双十一抢购性能瓶颈调优</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/加餐 什么是数据的强、弱一致性？.md.html">加餐 什么是数据的强、弱一致性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/加餐 推荐几款常用的性能测试工具.md.html">加餐 推荐几款常用的性能测试工具</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/答疑课堂：模块三热点问题解答.md.html">答疑课堂：模块三热点问题解答</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/结束语 栉风沐雨，砥砺前行！.md.html">结束语 栉风沐雨，砥砺前行！</a>
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</li>
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</ul>
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</div>
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|
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<div class="book-post">
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>31 答疑课堂：模块五思考题集锦</h1>
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||
<p>你好，我是刘超。</p>
|
||
<p>模块五我们都在讨论设计模式，在我看来，设计模式不仅可以优化我们的代码结构，使代码可扩展性、可读性强，同时也起到了优化系统性能的作用，这是我设置这个模块的初衷。特别是在一些高并发场景中，线程协作相关的设计模式可以大大提高程序的运行性能。</p>
|
||
<p>那么截至本周，有关设计模式的内容就结束了，不知你有没有发现这个模块的思考题都比较发散，很多同学也在留言区中写出了很多硬核信息，促进了技术交流。这一讲的答疑课堂我就来为你总结下课后思考题，希望我的答案能让你有新的收获。</p>
|
||
<h2>[第 26 讲]</h2>
|
||
<p><strong>除了以上那些实现单例的方式，你还知道其它实现方式吗？</strong></p>
|
||
<p>在[第 9 讲]中，我曾提到过一个单例序列化问题，其答案就是使用枚举来实现单例，这样可以避免 Java 序列化破坏一个类的单例。</p>
|
||
<p>枚举生来就是单例，枚举类的域（field）其实是相应的 enum 类型的一个实例对象，因为在 Java 中枚举是一种语法糖，所以在编译后，枚举类中的枚举域会被声明为 static 属性。</p>
|
||
<p>在[第 26 讲]中，我已经详细解释了 JVM 是如何保证 static 成员变量只被实例化一次的，我们不妨再来回顾下。使用了 static 修饰的成员变量，会在类初始化的过程中被收集进类构造器即 <clinit> 方法中，在多线程场景下，JVM 会保证只有一个线程能执行该类的 <clinit> 方法，其它线程将会被阻塞等待。等到唯一的一次 <clinit> 方法执行完成，其它线程将不会再执行 <clinit> 方法，转而执行自己的代码。也就是说，static 修饰了成员变量，在多线程的情况下能保证只实例化一次。</p>
|
||
<p>我们可以通过代码简单了解下使用枚举实现的饿汉单例模式：</p>
|
||
<pre><code>// 饿汉模式 枚举实现
|
||
public enum Singleton {
|
||
INSTANCE;// 不实例化
|
||
public List<String> list = null;// list 属性
|
||
|
||
private Singleton() {// 构造函数
|
||
list = new ArrayList<String>();
|
||
}
|
||
public static Singleton getInstance(){
|
||
return INSTANCE;// 返回已存在的对象
|
||
}
|
||
}
|
||
</code></pre>
|
||
<p>该方式实现的单例没有实现懒加载功能，那如果我们要使用到懒加载功能呢？此时，我们就可以基于内部类来实现：</p>
|
||
<pre><code>// 懒汉模式 枚举实现
|
||
public class Singleton {
|
||
INSTANCE;// 不实例化
|
||
public List<String> list = null;// list 属性
|
||
|
||
private Singleton(){// 构造函数
|
||
list = new ArrayList<String>();
|
||
}
|
||
// 使用枚举作为内部类
|
||
private enum EnumSingleton {
|
||
INSTANCE;// 不实例化
|
||
private Singleton instance = null;
|
||
|
||
private EnumSingleton(){// 构造函数
|
||
instance = new Singleton();
|
||
}
|
||
public static Singleton getSingleton(){
|
||
return instance;// 返回已存在的对象
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
public static Singleton getInstance(){
|
||
return EnumSingleton.INSTANCE.getSingleton();// 返回已存在的对象
|
||
}
|
||
}
|
||
</code></pre>
|
||
<h2>[第 27 讲]</h2>
|
||
<p><strong>上一讲的单例模式和这一讲的享元模式都是为了避免重复创建对象，你知道这两者的区别在哪儿吗？</strong></p>
|
||
<p>首先，这两种设计模式的实现方式是不同的。我们使用单例模式是避免每次调用一个类实例时，都要重复实例化该实例，目的是在类本身获取实例化对象的唯一性；而享元模式则是通过一个共享容器来实现一系列对象的共享。</p>
|
||
<p>其次，两者在使用场景上也是有区别的。单例模式更多的是强调减少实例化提升性能，因此它一般是使用在一些需要频繁创建和销毁实例化对象，或创建和销毁实例化对象非常消耗资源的类中。</p>
|
||
<p>例如，连接池和线程池中的连接就是使用单例模式实现的，数据库操作是非常频繁的，每次操作都需要创建和销毁连接，如果使用单例，可以节省不断新建和关闭数据库连接所引起的性能消耗。而享元模式更多的是强调共享相同对象或对象属性，以此节约内存使用空间。</p>
|
||
<p>除了区别，这两种设计模式也有共性，单例模式可以避免重复创建对象，节约内存空间，享元模式也可以避免一个类的重复实例化。总之，两者很相似，但侧重点不一样，假如碰到一些要在两种设计模式中做选择的场景，我们就可以根据侧重点来选择。</p>
|
||
<h2>[第 28 讲]</h2>
|
||
<p><strong>除了以上这些多线程的设计模式（线程上下文设计模式、Thread-Per-Message 设计模式、Worker-Thread 设计模式），平时你还使用过其它的设计模式来优化多线程业务吗？</strong></p>
|
||
<p>在这一讲的留言区，undifined 同学问到了，如果我们使用 Worker-Thread 设计模式，worker 线程如果是异步请求处理，当我们监听到有请求进来之后，将任务交给工作线程，怎么拿到返回结果，并返回给主线程呢？</p>
|
||
<p>回答这个问题的过程中就会用到一些别的设计模式，可以一起看看。</p>
|
||
<p>如果要获取到异步线程的执行结果，我们可以使用 Future 设计模式来解决这个问题。假设我们有一个任务，需要一台机器执行，但是该任务需要一个工人分配给机器执行，当机器执行完成之后，需要通知工人任务的具体完成结果。这个时候我们就可以设计一个 Future 模式来实现这个业务。</p>
|
||
<p>首先，我们申明一个任务接口，主要提供给任务设计：</p>
|
||
<pre><code>public interface Task<T, P> {
|
||
T doTask(P param);// 完成任务
|
||
}
|
||
</code></pre>
|
||
<p>其次，我们申明一个提交任务接口类，TaskService 主要用于提交任务，提交任务可以分为需要返回结果和不需要返回结果两种：</p>
|
||
<pre><code>public interface TaskService<T, P> {
|
||
Future<?> submit(Runnable runnable);// 提交任务，不返回结果
|
||
Future<?> submit(Task<T,P> task, P param);// 提交任务，并返回结果
|
||
}
|
||
</code></pre>
|
||
<p>接着，我们再申明一个查询执行结果的接口类，用于提交任务之后，在主线程中查询执行结果：</p>
|
||
<pre><code>public interface Future<T> {
|
||
|
||
T get(); // 获取返回结果
|
||
boolean done(); // 判断是否完成
|
||
}
|
||
</code></pre>
|
||
<p>然后，我们先实现这个任务接口类，当需要返回结果时，我们通过调用获取结果类的 finish 方法将结果传回给查询执行结果类：</p>
|
||
<pre><code>public class TaskServiceImpl<T, P> implements TaskService<T, P> {
|
||
|
||
/**
|
||
* 提交任务实现方法，不需要返回执行结果
|
||
*/
|
||
@Override
|
||
public Future<?> submit(Runnable runnable) {
|
||
final FutureTask<Void> future = new FutureTask<Void>();
|
||
new Thread(() -> {
|
||
runnable.run();
|
||
}, Thread.currentThread().getName()).start();
|
||
return future;
|
||
}
|
||
|
||
/**
|
||
* 提交任务实现方法，需要返回执行结果
|
||
*/
|
||
@Override
|
||
public Future<?> submit(Task<T, P> task, P param) {
|
||
final FutureTask<T> future = new FutureTask<T>();
|
||
new Thread(() -> {
|
||
T result = task.doTask(param);
|
||
future.finish(result);
|
||
}, Thread.currentThread().getName()).start();
|
||
return future;
|
||
}
|
||
}
|
||
</code></pre>
|
||
<p>最后，我们再实现这个查询执行结果接口类，FutureTask 中，get 和 finish 方法利用了线程间的通信 wait 和 notifyAll 实现了线程的阻塞和唤醒。当任务没有完成之前通过 get 方法获取结果，主线程将会进入阻塞状态，直到任务完成，再由任务线程调用 finish 方法将结果传回给主线程，并唤醒该阻塞线程：</p>
|
||
<pre><code>public class FutureTask<T> implements Future<T> {
|
||
|
||
private T result;
|
||
private boolean isDone = false;
|
||
private final Object LOCK = new Object();
|
||
|
||
@Override
|
||
public T get() {
|
||
synchronized (LOCK) {
|
||
while (!isDone) {
|
||
try {
|
||
LOCK.wait();// 阻塞等待
|
||
} catch (InterruptedException e) {
|
||
// TODO Auto-generated catch block
|
||
e.printStackTrace();
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
return result;
|
||
}
|
||
|
||
/**
|
||
* 获取到结果，并唤醒阻塞线程
|
||
* @param result
|
||
*/
|
||
public void finish(T result) {
|
||
synchronized (LOCK) {
|
||
if (isDone) {
|
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return;
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}
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this.result = result;
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this.isDone = true;
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LOCK.notifyAll();
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||
}
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||
}
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||
|
||
@Override
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public boolean done() {
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return isDone;
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||
}
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||
}
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</code></pre>
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<p>我们可以实现一个造车任务，然后用任务提交类提交该造车任务：</p>
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<pre><code>public class MakeCarTask<T, P> implements Task<T, P> {
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@SuppressWarnings("unchecked")
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@Override
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public T doTask(P param) {
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||
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String car = param + " is created success";
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try {
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Thread.sleep(2000);
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} catch (InterruptedException e) {
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||
// TODO Auto-generated catch block
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||
e.printStackTrace();
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||
}
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||
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return (T) car;
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||
}
|
||
}
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||
</code></pre>
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<p>最后运行该任务：</p>
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<pre><code>public class App {
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public static void main(String[] args) {
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// TODO Auto-generated method stub
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TaskServiceImpl<String, String> taskService = new TaskServiceImpl<String, String>();// 创建任务提交类
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||
MakeCarTask<String, String> task = new MakeCarTask<String, String>();// 创建任务
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||
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||
Future<?> future = taskService.submit(task, "car1");// 提交任务
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||
String result = (String) future.get();// 获取结果
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||
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System.out.print(result);
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||
}
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||
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||
}
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</code></pre>
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<p>运行结果：</p>
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<pre><code>car1 is created success
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</code></pre>
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<p>从 JDK1.5 起，Java 就提供了一个 Future 类，它可以通过 get() 方法阻塞等待获取异步执行的返回结果，然而这种方式在性能方面会比较糟糕。在 JDK1.8 中，Java 提供了 CompletableFuture 类，它是基于异步函数式编程。相对阻塞式等待返回结果，CompletableFuture 可以通过回调的方式来处理计算结果，所以实现了异步非阻塞，从性能上来说它更加优越了。</p>
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<p>在 Dubbo2.7.0 版本中，Dubbo 也是基于 CompletableFuture 实现了异步通信，基于回调方式实现了异步非阻塞通信，操作非常简单方便。</p>
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<h2>[第 29 讲]</h2>
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<p><strong>我们可以用生产者消费者模式来实现瞬时高并发的流量削峰，然而这样做虽然缓解了消费方的压力，但生产方则会因为瞬时高并发，而发生大量线程阻塞。面对这样的情况，你知道有什么方式可以优化线程阻塞所带来的性能问题吗？</strong></p>
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<p>无论我们的程序优化得有多么出色，只要并发上来，依然会出现瓶颈。虽然生产者消费者模式可以帮我们实现流量削峰，但是当并发量上来之后，依然有可能导致生产方大量线程阻塞等待，引起上下文切换，增加系统性能开销。这时，我们可以考虑在接入层做限流。</p>
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<p>限流的实现方式有很多，例如，使用线程池、使用 Guava 的 RateLimiter 等。但归根结底，它们都是基于这两种限流算法来实现的：漏桶算法和令牌桶算法。</p>
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<p>漏桶算法是基于一个漏桶来实现的，我们的请求如果要进入到业务层，必须经过漏桶，漏桶出口的请求速率是均衡的，当入口的请求量比较大的时候，如果漏桶已经满了，请求将会溢出（被拒绝），这样我们就可以保证从漏桶出来的请求量永远是均衡的，不会因为入口的请求量突然增大，致使进入业务层的并发量过大而导致系统崩溃。</p>
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<p>令牌桶算法是指系统会以一个恒定的速度在一个桶中放入令牌，一个请求如果要进来，它需要拿到一个令牌才能进入到业务层，当桶里没有令牌可以取时，则请求会被拒绝。Google 的 Guava 包中的 RateLimiter 就是基于令牌桶算法实现的。</p>
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<p>我们可以发现，漏桶算法可以通过限制容量池大小来控制流量，而令牌算法则可以通过限制发放令牌的速率来控制流量。</p>
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<p>[第 30 讲]</p>
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<p><strong>责任链模式、策略模式与装饰器模式有很多相似之处。在平时，这些设计模式除了在业务中被用到之外，在架构设计中也经常被用到，你是否在源码中见过这几种设计模式的使用场景呢？欢迎你与大家分享。</strong></p>
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<p>责任链模式经常被用在一个处理需要经历多个事件处理的场景。为了避免一个处理跟多个事件耦合在一起，该模式会将多个事件连成一条链，通过这条链路将每个事件的处理结果传递给下一个处理事件。责任链模式由两个主要实现类组成：抽象处理类和具体处理类。</p>
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<p>另外，很多开源框架也用到了责任链模式，例如 Dubbo 中的 Filter 就是基于该模式实现的。而 Dubbo 的许多功能都是通过 Filter 扩展实现的，比如缓存、日志、监控、安全、telnet 以及 RPC 本身，责任链中的每个节点实现了 Filter 接口，然后由 ProtocolFilterWrapper 将所有的 Filter 串连起来。</p>
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<p>策略模式与装饰器模式则更为相似，策略模式主要由一个策略基类、具体策略类以及一个工厂环境类组成，与装饰器模式不同的是，策略模式是指某个对象在不同的场景中，选择的实现策略不一样。例如，同样是价格策略，在一些场景中，我们就可以使用策略模式实现。基于红包的促销活动商品，只能使用红包策略，而基于折扣券的促销活动商品，也只能使用折扣券。</p>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/30 装饰器模式：如何优化电商系统中复杂的商品价格策略？.md.html">上一页</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/32 MySQL调优之SQL语句：如何写出高性能SQL语句？.md.html">下一页</a>
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</div>
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</div>
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<a class="off-canvas-overlay" onclick="hide_canvas()"></a>
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</div>
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<script defer src="https://static.cloudflareinsights.com/beacon.min.js/v652eace1692a40cfa3763df669d7439c1639079717194" integrity="sha512-Gi7xpJR8tSkrpF7aordPZQlW2DLtzUlZcumS8dMQjwDHEnw9I7ZLyiOj/6tZStRBGtGgN6ceN6cMH8z7etPGlw==" data-cf-beacon='{"rayId":"709971a1ae383d60","version":"2021.12.0","r":1,"token":"1f5d475227ce4f0089a7cff1ab17c0f5","si":100}' crossorigin="anonymous"></script>
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</body>
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-NPSEEVD756"></script>
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<script>
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window.dataLayer = window.dataLayer || [];
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function gtag() {
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dataLayer.push(arguments);
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}
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gtag('js', new Date());
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gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
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var path = window.location.pathname
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var cookie = getCookie("lastPath");
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console.log(path)
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if (path.replace("/", "") === "") {
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if (cookie.replace("/", "") !== "") {
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||
console.log(cookie)
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document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
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||
}
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} else {
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setCookie("lastPath", path)
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}
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function setCookie(cname, cvalue) {
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var d = new Date();
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d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
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||
var expires = "expires=" + d.toGMTString();
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||
document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
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}
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function getCookie(cname) {
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||
var name = cname + "=";
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||
var ca = document.cookie.split(';');
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||
for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
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||
var c = ca[i].trim();
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||
if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
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||
}
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return "";
|
||
}
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||
</script>
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</html>
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