wilson 买blade还是clash路由器clash模式ss安卓怎么用（安卓clash配置使用教程说明）？生活中难免会有各种各样的问题，如果你对这个不了解，一起来学习。
安卓clash配置使用教程说明,下面一起来看看本站小编爱思考不敢给大家精心整理的答案，希望对您有帮助
Surge超详细使用教程，Surge操作步骤详解wilson 买blade还是clash，相信很多朋友都有听过这款神器的名字，这是一款功能强大且非常好用的应用，用户可以用来阻挡广告、网络调试、流量跟踪wilson 买blade还是clash、代理上网等，虽然特别实用，但是该软件的使用还是有许多需要注意的地方，有一定的方法和门槛，那么今天小编就来为各位整理一些该软件的相关使用教程，有在手机精灵网下载的伙伴可以使用前看看哦。
3、默认会提示这是个invalid配置，根据导入提示复制从服务商处购买的订阅地址。可以选择edit in text mode编辑SS服务器的配置信息，也可以在电脑上改好后传上去，如果是先下到了电脑上的线、看proxy那行，把IP、PORT，(加密方式是aes-256-cfb就不用改)、PASSWORD改一下就行了。
5、编辑ok后选择这个配置，正常的话右边会有个小圆点，点start就可以了。
以上就是为大家分享的Surge超详细使用教程，Surge操作步骤详解的内容，欢迎大家进行下载
于是乎，我对头发，只是用去头屑止痒，用完又滑溜溜的洗发水就够了，关键味道得合我心意！
我洗头发放两遍洗发水，因为很久以前看见一个文章说头发不能洗的太勤，所以我一周两到三次的频率，这个时候，放两遍洗发水，会发现第二遍头发润滑的多
而且我喜欢在头发上有很多洗发水的时候用梳子梳，一是因为这个时候容易梳顺了，二是因为不想刷梳子……（emm，捂脸，我也是懒到家了）
我很少用护发素，但是这段时间吹风机用多了，头发干枯毛躁易打结，所以开始在发梢用护发素，远离头皮的地方 不然头皮容易出油。
我不用吹风机吹头发之前，要么早上洗头发，擦擦，梳好，上班的时候就绑起来，下班再解开。或者下班回来先洗头发，吃饭散步这些做完就干了。
关于洗发水牌子，嗯，我觉得洗发水都差不多，就那样吧~喜欢的味道，喜欢的牌子，用起来心情愉快就好~
唤端的协议分为自定义协议和平台标准协议，自定义协议在 iOS 端会有系统提示弹框，在 Android 端 chrome 25 后自定义协议失效，需用 Intent 协议包装才能打开 App。如果希望提高体验最好使用平台标准协议。平台标准协议在 iOS 平台叫 Universal Links，在 iOS 9 开始引入的，所以 iOS 9 及以上系统都支持，如果用户安装了要跳的 App 就会直接跳到 App，不会有系统弹框提示。相对应的 Android 平台标准协议叫 App Links，Android 6 以上都支持。
这里需要注意的是 iOS 的 Universal Links 不支持自动唤端，也就是页面加载后自动执行唤端是不行的，需要用户主动点击进行唤端。对于自定义协议和平台标准协议在有些 App 里是遇到屏蔽或者那些 App 自定义弹窗提示，这就只能通过沟通加白来解决了。
另外对于启动时展示 H5 启动页，或唤端跳转特定功能页，可以将拦截判断置前，判断出启动去往功能页，优先加载功能页的任务，主图相关任务项延后再加载，以提升启动到特定页面的速度。
iOS 的话可以使用 ODR(On-Demand Resources) 在安装后先下载下来，点击启动前实际上就可以直接加载本地的了。ODR 安装后立刻下载的模式，下载资源会被清除，所以需要将下载内容移动到自定义的地方，同时还需要做自己兜底的下载来保证在 On-Demand Resources 下载失败时，还能够再从自己兜底服务器上拉下资源。
On-Demand Resources 还能够放很多资源，甚至包括脚本代码的预加载，可以减少包体积。由于使用的是苹果服务器，还能够减少 CDN 产生的峰值成本。
如果不使用 On-Demand Resources 也可以对 WKWebView 进行预加载，虽然安装后第一次还是需要从服务器上加载一次，不过后面就可以从本地快速读取了。
Android 通过系统提供的资源拦截Api即可实现加载拦截，拦截后根据请求的url识别资源类型，命中后设置对应的mimeType、encoding、fileStream即可。
App 安装前的下载速度也直接影响到了用户从选择你的 App 到使用的体验，如果下载大小过大，用户没有耐心等待，可能就放弃了你的 App，4G5G 环境下超 200MB 会弹窗提示是否继续下载，严重影响转化率。
因此还对下载大小做了优化，将 __TEXT 字段迁移到自定义段，使得 iPhone X 以前机器的下载大小减少了50M，几乎少了1/3的大小，这招之所以对 iPhone X 以前机器管用的原因是因为先前机器是按照先加密再压缩，压缩率低，而之后机器改变了策略因此下载大小就会大幅减少。Michael Eisel 这篇博客《One Quick Way to Drastically Reduce your iOS App’s Download Size》[2] 提出了这套方案，此方案已经线上验证，你可以立刻应用到自己应用中，提高老机器下载速度。
通过每月新增激活量、浏览到新增激活转换率、下载到激活转换率、转换率受体积因素影响占比、每个用户获取成本，使用公式计算能够得到每月成本收益，把你们公司对应具体参数数值套到公式中，算出来后你会发现如果降低了50多MB，每月就会有非常大的收益。
对于 Android 来说，很多功能是可以放在云端按需下载使用，后面的方向是重云轻端，云端一体路由器clash模式，打通云端链路。
下载和安装完成后，就要分析 App 开始启动时如何做优化了，我接下来跟你说说 Android 启动 so 库加载如何做监控和优化。
依托自动化构建平台，通过构建配置实现对源码模块的灵活配置，进行定制化编译。
加载 so 需要注意并行出现 loadLibrary0 锁的问题，这样会让多线程发生等锁现象。可以减少并发加载，但不能简单把整个加载过程放到串行任务里，这样耗时可能会更长，并且没法充分利用资源。比较好的做法是，将耗时少的串行起来同时并行耗时长的 so 加载。
说完 Android，那么 iOS 的加载是怎样的，如何优化呢？我接着跟你说。
_dyld_start 之后要少些动态库，因为链接耗时；少些 +load、C 的 constructor 函数和 C++ 静态对象，因为这些会在启动阶段执行，多了就会影响启动时间。因此，没有用的代码就需要定期清理和线上监控。通过元类中flag的方式进行监控然后定期清理。
在 Linux上 有 strace 工具，还有库跟踪工具 ltrace，OSX 有包装了 dtrace 的 instruments 和 dtruss 工具，不过在某些场景需求下不好用。objc_msgSend 实际上会通过在类对象中查找选择器到函数的映射来重定向执行到实现函数。一旦它找到了目标函数，它就会简单地跳转到那里，而不必重新调整参数寄存器。这就是为什么我把它称为路由机制，而不是消息传递。Objective-C 的一个方法被调用时，堆栈和寄存器是为 objc_msgSend 调用配置的，objc_msgSend 路由执行。objc_msgSend 会在类对象中查找函数表对应定向到的函数，找到目标函数就跳转，参数寄存器不会重新调整。
objc_msgSend 可以通过 fishhook 指定到你定义的 hook 方法中，也可以使用创建跳转 page 的方式来 hook。做法是先用 mmap 分配一个跳转的 page，这个内存后面会用来执行原函数，使用特殊指令集将CPU重定向到内存的任意位置。创建一个内联汇编函数用来放置跳转的地址，利用 C 编译器自动复制跳转 page 的结构，指向 hook 的函数，之前把指令复制到跳转 page 中。ARM64 是一个 RISC 架构，需要根据指令种类检查分支指令。可以在 _objc_msgSend[12] 里找到 b 指令的检查。相关代码如下：
接下来看下 hook _objc_msgSend 的函数，这个我在以前博客《深入剖析 iOS 性能优化》[13] 写过，不过多赘述，只做点补充说明。从这里的源码[14]可以看实现，其中的attribute((naked)) 表示无参数准备和栈初始化， asm 表示其后面是汇编代码，volatile 是让后面的指令避免被编译优化到缓存寄存器中和改变指令顺序，volatile 使其修饰变量被访问时都会在共享内存里重新读取，变量值变化时也能写到共享内存中，这样不同线程看到的变量都是一个值。如果你发现不加 volatile 也没有问题，你可以把编译优化选项调到更优试试。stp表示操作两个寄存器，中括号部分表示压栈存入sp偏移地址，!符号表合并了压栈指令。
调用之间通过 save() 保存参数wilson 买blade还是clash，通过 load() 来读取参数。call 的第一个参数是blr，blr 是指跳转到寄存器地址后会返回，由于 blr 会改变 lr 寄存器X30的值，影响 ret 跳到原方法调用方地址，崩溃堆栈找方法调研栈也依赖 lr 在栈上记录的地址，所以需要在 call() 之前对 lr 进行保存，call() 都调用完后再进行恢复。跳转到hook函数，hook函数可以执行我们自定义的事情，完成后恢复CPU状态。
进入主图后，用户就可以点击按钮进入不同功能了，是否能够快速响应按钮点击操作也是启动体验感知很重要的事情。按钮点击的两个事件 didTouchUp 和 didTouchDown 之间也会有延时，因此可以在 didTouchDown 时在主线程先 async 初始化下一个 VC，把初始化提前完成，这样做可以提高50ms-100ms的速度，甚至更多，具体收益依赖当前主线程繁忙情况和下一个页面 viewDidLoad 等初始化方法里的耗时，启动阶段主线程一定不会闲，即使点击后主线程阻塞，使用 async 也能保证下一个页面的初始化不会停。
对于任务编排有种打法，就是先把所有任务滞后，然后再看哪个是启动开始必须要加载的。效果立竿见影，很快就能看到最好的结果，后面就是反复斟酌，严格把关谁才是必要的启动任务了。
启动阶段的任务，先理出相关依赖关系，在框架中进行配置，有依赖的任务有序执行，无依赖独立任务可以在非密集任务执行期串行分组，组内并发执行。
这里需要注意的是Android 的 SharedPreferences 文件加载导致的 ContextImpl 锁竞争，一种解法是合并文件，不过后期维护成本会高，另一种是使用串行任务加载。你可能会疑惑，我没怎么用锁，那是不是就不会有锁等待的问题了。其实不然，比如在 iOS中，dispatch_once 里有 dispatch_atomic_barrier 方法，此方法就有锁的作用，因此锁其实存在各个 API 之下，如不用工具去做检查，有时还真不容易发现这些问题。
有 IO 操作的任务除了锁等待问题，还有效率方面也需要特别注意，比如 iOS 的 Fundation 库使用的是 NSData writeToFile:atomically: 方法，此方法会调用系统提供的 fsync 函数将文件描述符 fd 里修改的数据强写到磁盘里，fsync 相比较与 fcntl 效率高但写入物理磁盘会有等待，可能会在系统异常时出现写入顺序错乱的情况。系统提供的 write() 和 mmap() 函数都会用到内核页缓存，是否写入磁盘不由调用返回是否成功决定，另外 c 的标准库的读写 API fread 和 fwrite 还会在系统内核页缓存同步对应由保存了缓冲区基地址的 FILE 结构体的内部缓冲区。因此启动阶段 IO 操作方法需要综合做效率、准确和重要性三方面因素的权衡考虑，再进行有 IO 操作的任务编排。
针对初始化耗时的库，比如埋点库，可以延后初始化，先将所需要的数据存储到内存中，待到埋点库初始化时再进行记录。对一些主图上业务网络可以延后请求，比如闪屏、消息盒子、主图天气、限行控件数据请求、开放图层数据、Wi-Fi信息上报请求等。
并发任务编排缺少一个统一的异步编程模型，并发通信共享数据方式的手段，比如代理和通知会让处理到处飞，闭包这种匿名函数排查问题不方便，而且回调中套回调前期设计后期维护和理解很困难，调试、性能测试也乱。这些通过回调来处理异步，不光复杂难控，还有静态条件、依赖关系、执行顺序这样的额外复杂度，为了解决这些额外复杂度，还需要使用更多的复杂机制来保证线程安全，比如使用低效的 mutex、超高复杂度的读写锁、双重检查锁定、底层原子操作或信号量的方式来保护数据，需要保证数据是正确锁住的，不然会有内存问题，锁粒度要定还要注意避免死锁。
并发线程通信一般都会使用 libdispatch（GCD）这样的共享数据方式来处理，也就异步再回调的方式。libdispatch 的 async 策略是把任务的 block 放到队列链表，使用时会在底层的线程池里找可用线程，有就直接用，没有就新建一个线程（参看 libdispatch[15] 源码，监控线程池 workqueue.c，队列调度 queue.c），使用这样的策略来减少线程创建。当并发任务多时，比如启动期间，即使线程没爆，但 CPU 在各个线程切换处理任务时也是会有时间开销的，每次切换线程，CPU 都需要执行调度程序增加调度成本和增加 CPU 使用率，并且还容易出现多线程竞争问题。单次线程切换看起来不长，但整个启动，切换频率高的话，整体时间就会增大。
多线程的问题以及处理方式，带来了开发和排查问题的复杂性，以及出现问题机率的提高，资源和功能云化也有类似的问题，云化和本地的耦合依赖、云化之间的关系处理、版本兼容问题会带来更复杂的开发以及测试挑战，还有问题排查的复杂度。这些都需要去做权衡，对基础建设方案提出了更高的要求，对容错回滚的响应速度也有更高的要求。
说了一堆共享数据方式的问题，没有体感，下面我说个最近碰到的多线程问题，你也看看排查有多费劲。
问题是工程引入一个系统库，暂叫 A 库，出现的问题现象是 CoreMotion 不回调，网络请求无法执行，除了全局并发队列会 pending block 外主线程和其它队列工作正常。
第一阶段，排查思路看是否跟我们工程相关，首先看是不是各个系统都有此问题，发现 iOS14 和 iOS13 都有问题。然后把A库放到一个纯净 Demo 工程中，发现没有出问题了。基于上面两种情况，推测只有将A库引入我们工程才会出现问题。在纯净 Demo 工程中，A库使用时 CPU 会占用60%-80%，集成到我们工程后涨到100%，所以下个阶段排查方向就是性能。
第二阶段的打法是看是否是由性能引起的问题。先在纯净工程中创建大量线程，直到线程打满，然后进行大量浮点运算使 CPU 到100%，但是没法复现，任务通过 libdispatch 到全局并发队列能正常工作。
当 libdispatch 要执行队列里 block 时会去检查是否有可用的线程，发现有可用线程时，在可用线程去执行 block，如果没有，通过 pthread_create 新建一个线程，在上面执行，函数关键代码如下：
接下来使用 Instruments 进行分析 Trace 文件，发现启动阶段立刻开始使用A库的话，CPU 会突然上升，如果使用 A 库稍晚些，CPU 使用率就是稳定正常的。这说明在第一个阶段性能相关结论只是偶现情况才会出现，出问题时，并没有出现系统资源紧张的情况，可以得出并不是性能问题的结论。那么下一个阶段只能从A库的使用和排查我们工程其它功能的问题。
第三个阶段的思路是使用功能二分排查法，先排出 A 库使用问题，做法是在使用最简单的 A 库初始化一个页面在首屏也会复现问题。
我们的功能主要分为渲染、引擎、网络库、基础功能、业务几个部分。将渲染、引擎、网络库拉出来建个Demo，发现这个 Demo 不会出现问题。那么有问题的就可能在基础功能、业务上。
推测验证基础能力和业务对出现问题队列有影响，instruments 只能分析线程，无法分析队列，因此需要写工具分析队列情况。
先 hook 时截获任务 block 使用的 libdispatch 方法、执行队列名、优先级、做唯一标识的入队时间、当前队列的任务数wilson 买blade还是clash，、还有执行堆栈的信息。通过截获的内容按照时间线看，当出现全局并发队列 pending block 数量堆积时，新的使用 libdispatch 加入的部分任务可以得到执行，也有没执行的，都执行了也会有问题。
此时很崩溃，本来做好了一个一个下掉功能的准备（成本高），这时，有同学发现前阶段两个不对的结论。
第一个不对的结论是经 QA 同学长时间多轮测试，只在14.2及以上系统版本有问题，由于只有这个版本才开始有此问题，推断可能是系统 bug；第二个不对的是只有渲染、引擎、网络库的 Demo 再次检查，可复现问题，因此可以针对这个 Demo 进行进一步二分排查。
于是，咱们针对两个先前错误结论，再次出发，同步进行验证。对 Demo 排除了网络库依然复现，后排除引擎还是复现，同时使用了自己的示例工程在iOS14.2上复现了问题，和第一阶段纯净Demo的区别是往全局并发队列里方式，官方 Demo 是 Operation，我们的是 libdispatch。
因此得出结论是苹果系统升级问题，原因可能在 OperationQueue，问题重现后，不再运行其中的 operation。14.3beta 版还没有解决。五个阶段总结如下图所示：
查看 operation 代码更新情况，最新 operation 提交修复了一个问题，commit 在这[25]，根据修复问题的描述来看，和 A 库引入导致队列不可添加 OperationQueue 的情况非常类似。修复的地方可以看下图：
如图所示，在先前 _schedule 函数里使用 nextOperation 而不用 nextPriorityOperation 会导致主操作列表里的不同优先级操作列表交叉连接，可能会在执行后面操作时被挂起，而 A 库里的 OperationQueue 都是高优的，如果有其它优先级的 OperationQueue 加进来就会出现挂起的问题。
从提交记录看，19年6月12日的那次提交变更了很多代码逻辑，描述上看是为了更接近 objc 的实现，changePriority 函数就是那个时候加进去的。提交的 commit 如下图所示：
怀疑（只是怀疑，苹果官方并没有说）可能是在 iOS14 引入 swift 版的 Operation，因此这个 Operation 针对 objc 调用做了适配。之所以14.2之前 Operation 重构后的 bug 没有引起问题，可能是当时 A 库的 Queue 优先级还没调高，14.2版本A库的 Queue 优先级开始调高了，所以出现了优先级交叉挂起的情况。
从这次排查可以发现，目前对于并发的监测还是非常复杂的。那么并发问题在 iOS 的将来会得到解决吗？
实际上在服务端大量使用着 Actor 这样的并行计算模型，在并行世界里，一切都是 actor，actor 就像一个容器，会有自己的状态、行为、串行队列的消息邮箱。actor 之间使用消息来通信，会把消息发到接受消息 actor 的消息邮箱里，消息盒子可并行接受消息，消息的处理是依次进行，当前处理完才处理下一个，消息邮箱这套机制就好像 actor 们的大管家，让 actor 之间的沟通井然有序。
Swift 并发路线]也预示着 Swift 要加入 actor，Chris Lattner 也希望 Swift 能够在多核机器，还有大型服务集群能够得到方便的使用，分布式硬件的发展趋势必定是多核，去共享内存的硬件的，因为共享内存的编程不光复杂而且原子性访问比非原子性要慢近百倍。提案中设计到 actor 的设计是把 actor 设计成一种特殊类，让这个类有引用语义，能形成 map，可以 weak 或 unowned 引用。actor 类中包含一些只有 actor 才有的方法，这些方法提供 actor 编程模型所需安全性。但 actor 类不能继承自非 actor 类，因为这样 actor 状态可能会有机会以不安全的方式泄露。actor 和它的函数和属性之间是静态关系，这样可以通过编译方式避免数据竞争，对数据隔离，如果不是安全访问 actor 属性的上下文，编译器可以处理切换到那个上下文中。对于 actor 隔离会借鉴强制执行对内存的独占访问[32]提案的思想，比如局部变量、inout参数、结构体属性编译器可以分析变量的所有访问，有冲突就可以报错，类属性和全局变量要在运行时可以跟踪在进行的访问，有冲突报错。而全局内存还是没法避免数据竞争，这个需要增加一个全局 actor 保护。
按 actor 模型对任务之间通讯重新调整，不用回调代理等手段，将发送消息放到消息邮箱里进行类似 RxSwift 那样 next 的方式一个一个串行传递。说到 RxSwift，那 RxSwift 和 Combine 这样的框架能替代 actor 吗？
对这些响应式框架来说解决线程通信只是其中很小的一部分，其还是会面临闭包、调试和维护复杂的问题，而且还要使用响应式编程范式，显然还是有些重了，除非你已经习惯了响应式编程。
任务都按 actor 模型方式来写，还能够做到功能之间的解耦，如果是服务器应用，actor 可以布到不同的进程甚至是不同机器上。
actor 中消息邮件在同一时间只能处理一个消息，这样等待返回一个值的方式，需要暂停，内部有返回再继续执行，这要怎么实现呢？
在 Swift 并发路线提案里还提到了基于 coroutine 的 async/await 语法，这种语法风格已经被广泛采纳，比如Python、Dart、JavaScript 都有实现，这样能够写出简洁好维护的并发代码。
上述只是提案，最快也需要两个版本的等待，那么语言上的支持还没有来，怎么能提前享用 coroutine 呢？
如上图所示，ucontext_t 还包含了一个更高层次的 context 封装 uc_mcontext，uc_mcontext 会保存调用线程的寄存器。上图中 eax 是函数入参地址，寄存器值入栈操作代码如下：
轻量级的 coroutine 实现了，下面咱们可以通过 Swift async/await提案[38]（已加了编号0296，表示核心团队已经认可，上线可期）看下系统编程的 coroutine 是怎么实现的。Swift async/await 提案中的思路是让开发者编写异步操作逻辑，编译器用来转换和生成所需的隐式操作闭包。可以看作是个语法糖，并像其它实现那样会改变完成处理程序被调用的队列。工作原理类似 try，也不需要捕获 self 的转义闭包。挂起会中断原子性，比如一个串行队列中任务要挂起，让其它任务在一个串行队列中交错运行，因此异步函数最好是不阻塞线程。将异步函数当作一般函数调用，这样的调用会暂时离开线程，等待当前线程任务完成再从它离开的地方恢复执行这个函数，并保证是在先前的actor里执行完成。
Instruments 中 Time Profiles 中的 Profile 可以方便的分析模块中每个方法的耗时。Time Profiles 中的 Samples 分析将更加准确的显示出 App 启动后每一个 CPU 核心在一个时间片内所执行的代码。如果在模块开发中有以下的需求，可以考虑使用 Samples 分析：
MetricKit 2.0 开始加强了诊断特性，通过收集调用栈信息能够方便我们来进行问题的诊断，通过 didReceive 回调 MXMetricPayload 性能数据，可包含 MXSignpostMetric 自定义采集数据，甚至是你捕获不到的崩溃信号的系统强杀崩溃信息传到自己服务器进行分析和报警。
perfdog 就是使用了libimobiledevice调用了instruments的接口（见接口研究，实现代码）来实现instruments的一些功能，并进行了扩展定制，无侵入的构建本地性能监控并集成到自动测试中出数据，减少人工成本。无侵入的另一个好处就是可以方便用同一套标准看到其他APP的表现情况。
Android Profiler 是 Android 中常用的耗时分析工具，以各种图表的形式展示函数执行时间，帮助开发者分析耗时问题。
启动优化着实是牵一发动全身的事情，手段既琐碎又复杂。如何能够将监控体系建设起来，并融入到整个研发到上线流程中，是个庞大的工程。下面给你介绍下我们是如何做的吧。
如图所示，开发过程会 daily 出迭代报告，开发完成后，会有集成卡口，提前卡住迭代性能问题。
集成后，在集成构建平台能够构建正式包和线下性能包，进行线下测试和线上性能数据采集，线下支持录制回放、Monkey 等自动化测试手段，测试期间会有生成版本报告，发布上线前也会有发布卡口，及时处理版本问题。
发布后，通过云控进行指标配置、阈值配置还有采集比例等。性能数据上传服务经异常检测发现问题会触发报警，自动在 Bug 平台创建工单进行跟踪，以便及时修复问题减少用户体验损失。服务还会做统计、分级、基线对比、版本关联以及过滤等数据分析操作，这些分析后的性能数据最终会通过版本、迭代趋势等统计报表方式在大盘上展示，还能展示详情，包括对比展示、问题详情、场景分类、条件查询等。
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