源码分析

作为一名软件开发师，我深知源码平台的技术性能的重要性，明天我要分享的性能是利用海内交友源码去实现，这两个性能并不会引起咱们的特地关注，然而，当咱们在应用海内交友源码平台时，它们却时时刻刻陪伴着咱们。当咱们在应用海内交友源码平台去看视频或是直播时，有没有感觉过画面含糊，而如果想要去扭转画面含糊的状况，就须要去变换画面的品质，像是480p、720p、1080p、4k等就是常见的画面质量选项，没错，画面质量性能就是咱们第一个要讲的性能；第二个性能技术比画面质量性能还要离咱们更近，这个性能不只是海内交友源码平台领有，在各大程序APP中都会体现，在海内交友源码平台中，他经常会呈现在短视频评论区、直播交友互动区等，它以字符的模式让用户去相互传递信息，这个性能就是文字聊天性能。可能有些人就要问了，为什么海内交友源码平台要去实现这两个性能那？首先说画面质量性能，这个性能关系着海内源码平台的画面清晰与否，古代社会，画面质量始终在一直地翻新，让咱们在应用各种电子设备观看内容的时候都很清晰，甚至很渺小的细节都能看清，这也让大家曾经适应了高质量的画面，如果海内交友源码平台的画面质量很低，很含糊，会让大家不适应，不喜爱，这也就没人来应用，很快就会被市场所淘汰；再说文字聊天性能网络时代的倒退使文字聊天沟通能成为大家日常聊天的次要形式，不论是微信还是qq，文字聊天都是大部分人的抉择，还有对于直播来说，如果没有文字聊天性能，只有语音或者视频，那整个直播看直播的人数达到肯定的值的时候，就会特地的乱，不晓得去看谁，也不晓得谁在谈话，直播间可能就会解体，超负荷，而直播源码技术文字聊天性能就能缓解这一问题。讲完海内直播源码为什么要有画面质量和文字聊天性能，接下来，咱们讲这两个性能的实现：（局部代码）画面质量性能实现  文字聊天性能实现  总之，咱们在开发海内直播源码平台的时候，肯定要跟紧时代的潮流，要晓得市场的需要，源码技术性能还有许许多多，前面我会持续为大家分享，如果大家还有什么不懂能够问我。

网络时代的后退，人们对直播也有了新的要求，对于观众们来说，大多数观众更喜爱只让本人和主播进行交换，只有不仅仅能减少私密性，而且还能和本人喜爱的主播更加亲热实在，像是面对面一样；而对于主播而言，大部分主播都想让本人轻松许多，并且收益更高。而随着直播源码平台的倒退，一对一直播源码平台横空出世，它可能满足主播和观众的这些需要，所以一对一直播源码平台日渐火爆，很多人或者公司都想去开发一对一直播源码平台，要想去开发一对一直播源码平台，有很多重要的常识，像是我后面讲过的一对一直播源码技术性能常识，它就是开发一对一直播源码平台的重要组成部分，明天咱们来讲另一个重要组成部分：一对一直播源码平台搭建须要的条件！ 首先一对一直播源码平台在开发过程中要留神的两点。第一点为模块，模块的回声打消，噪声克制，自动增益，丢帧弥补，前向纠错与网络抖动是在开发一对一直播源码要害的问题，所以在做这些时肯定要审慎。第二点为终端的兼容性：安卓端要想全面兼容就要去进行机型适配工作，而其中，最麻烦的就属摄像头适配，所以在做一对一直播源码开发时要有肯定的急躁。其次一对一直播源码要兼容Android和iOS两个终端。Android端：Java语言，应用Android Studio开发，IOS端：采纳OC语言 ，应用Xcode 工具开发，这些和一对多直播开发没有不同；通过流媒体服务器（CDN）实现内容散发，用户在进行拉流，通过设施对音视频流解码进行观看。一对一社交直播零碎的重点在于主播开播前的设置，即咱们该如何以最佳的形式实现一对一视频直播。 一对一直播源码平台的开发建设须要有足够的常识储备量，不仅仅要明确一对一直播源码的技术性能常识，其余常识也同样重要，就像是今台南我所讲到的一对一直播源码平台搭建所须要的条件，当然，我都会为大家分享这些常识，如果大家还有什么不懂的能够问我。

在这个大部分人都是独生子的时代，很多人都会因为没有敌人或是在当地、亲人不在身边而孤单，这时候，很多人就会去抉择去社交app软件，这也促使了社交app源码搭建平台的火爆，然而要想搭建出一个令用户称心的社交app平台，就要去理解用户须要什么样的社交app源码技术性能，明天我要讲的也是用户须要的，对于屏幕的两大实用功能：屏幕共享与屏幕录制！上面就进入咱们明天的次要内容。首先咱们要去理解这两大性能为什么是用户须要的。在用户在社交app平台中意识到敌人时，可能会因为只能聊天，不能一起看电视剧、看电影而苦恼，这时候社交app源码技术屏幕共享性能就派上了用场，它能够将本人的屏幕上的内容实时投到敌人的屏幕上，这样两个人就能够一起看电影，看电视剧等等。当用户和敌人用社交app源码看电影或是电视剧看到精彩的中央的时候，可能想记录下来，这时候社交源码技术屏幕录制性能也派上了用场，它能够将屏幕中的内容实时录制并保留到本人的电子设备里，等到看完屏幕共享完结就能够发给对方，让彼此再次产生话题。综合来看，社交app源码技术屏幕共享与屏幕录制性能有利于用户社交，让用户和敌人更亲切，更有话题，这样也会吸引来更多的用户去应用本人开发的社交app源码平台。说完社交app源码技术屏幕共享与屏幕录制性能的用处，我再为大家去教大家如何去实现社交app源码技术屏幕共享与屏幕录制的实现：（局部代码）社交app源码屏幕共享技术实现，如下 社交app源码屏幕录制的实现，如下  这样，咱们就实现了社交app源码技术的屏幕共享与屏幕录制性能，他是社交app源码技术性能的重要组成部分，当然，社交app源码平台开发还有许许多多的技术性能，我会为大家一一分享，如果大家还有什么不懂的能够问我。

作者：京东科技 李玉亮 目录指引 限流场景软件系统中个别有两种场景会用到限流： •场景一、高并发的用户端场景。 尤其是C端系统，常常面对海量用户申请，如不做限流，遇到霎时高并发的场景，则可能压垮零碎。 •场景二、外部交易解决场景。 如某类交易工作解决时有速率要求，再如上下游调用时上游对上游有速率要求。 •无论哪种场景，都须要对申请解决的速率进行限度，或者单个申请解决的速率绝对固定，或者批量申请的解决速率绝对固定，见下图： 罕用的限流算法有如下几种： •算法一、信号量算法。 保护最大的并发申请数（如连接数），当并发申请数达到阈值时报错或期待，如线程池。 •算法二、漏桶算法。 模仿一个按固定速率漏出的桶，当流入的申请量大于桶的容量时溢出。 •算法三、令牌桶算法。 以固定速率向桶内发放令牌。申请解决时,先从桶里获取令牌，只服务有令牌的申请。 本次要介绍的RateLimiter应用的是令牌桶算法。RateLimiter是google的guava包中的一个笨重限流组件，它次要有两个java类文件，RateLimiter.java和SmoothRateLimiter.java。两个类文件共有java代码301行、正文420行，正文比java代码还要多，写的十分具体，前面的介绍也有相干内容是翻译自其正文，有些形容英文原版更加精确清晰，有趣味的也能够联合原版正文进行更具体的理解。 应用介绍RateLimiter应用时只需引入guava jar便可，最新的版本是31.1-jre, 本文介绍的源码也是此版本。 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>31.1-jre</version> </dependency>源码中提供了两个直观的应用示例。 示例一、有一系列工作列表要提交执行，管制提交速率不超过每秒2个。 final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2.0); // 创立一个每秒2个许可的RateLimiter对象. void submitTasks(List<Runnable> tasks, Executor executor) { for (Runnable task : tasks) { rateLimiter.acquire(); // 此处可能有期待 executor.execute(task); } }示例二、以不超过5kb/s的速率产生数据流。 final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5000.0); // 创立一个每秒5k个许可的RateLimiter对象 void submitPacket(byte[] packet) { rateLimiter.acquire(packet.length); networkService.send(packet); }能够看出RateLimiter的应用非常简单，只须要结构限速器，调用获取许可办法便可，不须要开释许可. 算法介绍在介绍之前，先说一下RateLimiter中的几个名词： ...

开篇阐明当初做数据库个别都才有 C/C++ 获取其它编译型的语言，为什么会抉择 h2 这种基于 java 的语言？会不会影响效率？其实答复这个问题很简略，无论是用什么语言来实现数据库，其实都是在调用操作系统 IO 的函数。因而仅仅是作为存储的话差异其实是不大的。当初大多数，波及到存储内核的文章或者讲义，要么是一堆原理，要么就是玩具版本例子，根本无法利用到理论的工程下面去，就像马保国的闪电五连鞭一样。咱们抉择 h2 的一个重要起因就是，学习完后，能够间接利用到工程上。行不行间接在擂台上比一下就晓得了。MVStore 的根底办法1、创立一个 MVStore 的对象时，如果 fileName 设置为空示意纯内存模式。也就是说 MVStore 能够作为 redis 应用，当然性能会比 redis 还弱小。1.1、纯内存模式// 创立一个纯内存的 storeMVStore store = MVStore.open(null);1.2、磁盘模式// 文件存储地位String fileName = "/Users/chenfei/temp/my_store.db";// 创立一个 storeMVStore store = new MVStore.Builder().fileName(fileName).pageSplitSize(1000).open();1.3、应用 MVStore.Builder() 生成 MVStoreMVStore.Builder() 罕用办法 生成纯内存 store MVStore.Builder builder = new MVStore.Builder(); MVStore store = builder.open();fileName(String fileName)：设置存储MVStore数据的文件名 String fileName = "/Users/chenfei/temp/my_store.db"; MVStore.Builder builder = new MVStore.Builder(); builder.fileName(fileName); MVStore store = builder.open();encryptionKey(char[] key)：设置加密密钥，用于对MVStore的数据进行加密。如果不设置，则不进行加密。 String fileName = "/Users/chenfei/temp/my_store.db"; MVStore.Builder builder = new MVStore.Builder(); builder.encryptionKey("my_h2".toCharArray()); builder.fileName(fileName); MVStore store = builder.open();compress()：开启压缩选项，用于将MVStore的数据进行压缩，以减小存储空间。默认不开启。 String fileName = "/Users/chenfei/temp/my_store.db"; MVStore.Builder builder = new MVStore.Builder(); builder.encryptionKey("my_h2".toCharArray()); /** * 应用 LZF 算法在写入之前压缩数据。这将节俭 * 大概 50% 的磁盘空间，但会减慢读写速度操作轻微 * */ builder.compress(); builder.fileName(fileName); MVStore store = builder.open();禁用主动提交事务，须要手动提交。默认开启主动提交事务。 String fileName = "/Users/chenfei/temp/my_store.db"; MVStore.Builder builder = new MVStore.Builder(); builder.encryptionKey("my_h2".toCharArray()); /** * 应用 LZF 算法在写入之前压缩数据。这将节俭 * 大概 50% 的磁盘空间，但会减慢读写速度操作轻微 * */ builder.compress(); // 禁用主动提交事务，须要手动提交。 builder.autoCommitDisabled(); builder.fileName(fileName); MVStore store = builder.open();设置MVStore为只读模式，不能进行写操作。 String fileName = "/Users/chenfei/temp/my_store.db"; MVStore.Builder builder = new MVStore.Builder(); builder.encryptionKey("my_h2".toCharArray()); /** * 应用 LZF 算法在写入之前压缩数据。这将节俭 * 大概 50% 的磁盘空间，但会减慢读写速度操作轻微 * */ builder.compress(); // 禁用主动提交事务，须要手动提交。 builder.autoCommitDisabled(); // 设置MVStore为只读模式，不能进行写操作。 builder.readOnly(); builder.fileName(fileName); MVStore store = builder.open();设置MVStore的缓存大小，单位为MB，默认为16MB。 String fileName = "/Users/chenfei/temp/my_store.db"; MVStore.Builder builder = new MVStore.Builder(); builder.encryptionKey("my_h2".toCharArray()); /** * 应用 LZF 算法在写入之前压缩数据。这将节俭 * 大概 50% 的磁盘空间，但会减慢读写速度操作轻微 * */ builder.compress(); // 禁用主动提交事务，须要手动提交。 builder.autoCommitDisabled(); // 设置MVStore为只读模式，不能进行写操作。 // builder.readOnly(); // 设置MVStore的缓存为 8MB，默认为16MB builder.cacheSize(8); builder.fileName(fileName); MVStore store = builder.open();pageSplitSize(int pageSplitSize)：数据页的大小是通过pageSplitSize办法进行设置的，默认值为4KB。**MVStore应用了数据页的概念来治理存储的数据，将较大的数据文件拆分成多个小的数据页，以进步性能。每个数据页的大小是通过pageSplitSize办法进行设置的，默认值为4KB。当MVStore在写入数据时，首先会将数据写入内存缓存中，当缓存中的数据达到肯定大小后，会将数据刷新到磁盘上，并拆分成多个数据页。如果数据大小超过了pageSplitSize的设置值，则会拆分成多个数据页。因而，pageSplitSize的设置值会影响数据拆分的粒度，进而影响MVStore的性能。通常状况下，pageSplitSize的默认值能够满足大部分利用的须要。如果须要调整MVStore的性能，能够依据理论状况适当调整pageSplitSize的值。须要留神的是，pageSplitSize的值必须是2的幂次方。** String fileName = "/Users/chenfei/temp/my_store.db"; MVStore.Builder builder = new MVStore.Builder(); builder.encryptionKey("my_h2".toCharArray()); /** * 应用 LZF 算法在写入之前压缩数据。这将节俭 * 大概 50% 的磁盘空间，但会减慢读写速度操作轻微 * */ builder.compress(); // 禁用主动提交事务，须要手动提交。 builder.autoCommitDisabled(); // 设置MVStore为只读模式，不能进行写操作。 // builder.readOnly(); builder.pageSplitSize(500); builder.fileName(fileName); MVStore store = builder.open();open()：应用builder中的配置选项创立MVStore实例。 String fileName = "/Users/chenfei/temp/my_store.db"; MVStore.Builder builder = new MVStore.Builder(); MVStore store = builder.open();生成MVStore实例的过程如果是纯内存模式，它的 file header 就为空。只有是磁盘模式的时候才有 file header。 ...

作者简介：谭新宇，清华大学软件学院研三在读，Apache IoTDB committer，Talent Plan Community mentor。 TiKV 是一个反对事务的分布式 Key-Value 数据库，目前曾经是 CNCF 基金会 的顶级我的项目。 作为一个新同学，须要肯定的后期筹备才可能有能力参加 TiKV 社区的代码开发，包含但不限于学习 Rust 语言，了解 TiKV 的原理和在前两者的根底上理解相熟 TiKV 的源码。 TiKV 官网源码解析文档 具体地介绍了 TiKV 3.x 版本重要模块的设计要点，次要流程和相应代码片段，是学习 TiKV 源码必读的学习材料。以后 TiKV 曾经迭代到了 6.x 版本，不仅引入了很多新的性能和优化，而且对源码也进行了屡次重构，因此一些官网源码解析文档中的代码片段曾经不复存在，这使得读者在浏览源码解析文档时无奈对照最新源码加深了解；此外只管 TiKV 官网源码解析文档系统地介绍了若干重要模块的工作，但并没有将读写流程全链路串起来去介绍通过的模块和对应的代码片段，实际上尽快地相熟读写流程全链路会更利于新同学从全局角度了解代码。 基于以上存在的问题，笔者将基于 6.1 版本的源码撰写三篇博客，别离介绍以下三个方面： TiKV 源码浏览三部曲（一）重要模块：TiKV 的基本概念，TiKV 读写门路上的三个重要模块（KVService，Storage，RaftStore）和断点调试 TiKV 学习源码的计划TiKV 源码浏览三部曲（二）读流程：TiKV 中一条读申请的全链路流程TiKV 源码浏览三部曲（三）写流程：TiKV 中一条写申请的全链路流程心愿此三篇博客可能帮忙对 TiKV 开发感兴趣的新同学尽快理解 TiKV 的 codebase。 本文为第一篇博客，将次要介绍 TiKV 的基本概念，TiKV 读写门路上的三个重要模块（KVService，Storage，RaftStore）和断点调试 TiKV 学习源码的计划。 基本概念TiKV 的架构简介能够查看 官网文档。总体来看，TiKV 是一个通过 Multi-Raft 实现的分布式 KV 数据库。 TiKV 的每个过程领有一个 store，store 中领有若干 region。每个 region 是一个 raft 组，会存在于正本数个 store 上治理一段 KV 区间的数据。 ...

前言Databend 在 2021 年开源后，陆续受到了很多社区同学的关注。Databend 应用了 Rust 编程语言。为了吸引更多的开发者，特地是没有 Rust 开发教训的新同志，咱们设计了 Rust 相干课程，同时建设了多个 Rust 兴趣小组。 Databend 在 issue 中还引入了“Good First issue”的 label 来疏导社区新同学参加第一次奉献，目共有超过一百多位 contributors，算是一个不错的成绩。但 Databend 也在过来的一年中经验了数次迭代，代码日渐简单。目前代码骨干分支有 26 w 行 rust 代码，46 个 crate，对于新接触 Databend 的技术爱好者来说，奉献门槛越来越高。即便是相熟 rust 的同学，clone 代码后，面对着茫茫码海，竟不知如何读起。在多个社区群中，也有敌人数次提到什么时候能有一个 Databend 源码浏览系列文章，帮忙大家更快相熟 Databend 代码。 因而，咱们接下来会发展“Databend 源码浏览”系列文章，次要受众是社区技术开发者，心愿通过源码浏览，来增强和社区的技术交换，引发更多思维碰撞。Databend 的故事 Databend 的故事很多同学都问过咱们一个问题：为什么你们要用 Rust 从零构建一个数据库？其实这个问题能够分为两个子问题： 1.为什么抉择的是 Rust？ 答：咱们晚期的成员大多是 ClickHouse、tidb 、tokudb 等出名数据库的贡献者，从技术栈来说更相熟的是 C++ 和 Go。虎哥@bohutang 在疫情期间也应用 Go 实现了一个小的数据库原型 vectorsql有同学示意 vectorsql 的架构十分优雅，值得学习借鉴。 语言本没有孰劣之分，要从面向的场景来聊聊。目前大多的 DMBS 应用的是 C++/Java，新型的 NewSQL 更多应用的是 Go。在以往的开发教训来看，C/C++ 曾经是高性能的代名词，开发者更容易写出高运行效率的代码，但 C++ 的开发效率切实不忍直视，工具链不是很欠缺，开发者很难一次性写出内存平安，并发平安的代码。而 Go 可能是另外一个极其，大道至简，工具链欠缺，开发效率十分高，不足之处在于泛型的进度太慢了，在 DB 零碎上内存不能很灵便的管制，且难于达到前者的运行性能，尤其应用 SIMD 指令还须要和汇编代码交互等。咱们须要的是兼具 开发效率（内存平安，并发平安，工具链欠缺）& 运行效率 的语言，过后看来，Rust 可能是咱们惟一的抉择了，历经尝试后，咱们也发现，Rust 不仅能满足咱们的需要，而且很酷！ ...

撰文｜郑建华更新｜赵露阳 1 Op与Kernel的注册持续追踪执行流程会发现，ReluFunctor在结构UserOpExpr时会用到UserOpRegistryMgr治理的Op与Kernel。Op示意算子的形容信息，Kernel在不同设施上实现计算。 注册信息保留在公有的map变量中。UserOpRegistryMgr的头文件（https://github.com/Oneflow-In...）中定义了3个宏，REGISTER_USER_OP、REGISTER_USER_OP_GRAD、REGISTER_USER_KERNEL别离用于注册op、grad_op、kernel。 1.1 ReluOp的注册 REGISTER_USER_OP负责UserOp的注册。通过检索代码能够找到这个宏的应用场景。ReluOp相干的源代码在这3个文件中： class定义:build/oneflow/core/framework/op_generated.h注册op、op的局部实现:build/oneflow/core/framework/op_generated.cpp次要实现:oneflow/oneflow/user/ops/relu_op.cppREGISTER_USER_OP宏在op_generated.cpp中开展后代码如下： static UserOpRegisterTrigger<OpRegistry> g_register_trigger715 = ::oneflow::user_op::UserOpRegistryMgr::Get() .CheckAndGetOpRegistry("relu") .Input("x") .Output("y") .SetGetSbpFn(&ReluOp::GetSbp) .SetLogicalTensorDescInferFn(&ReluOp::InferLogicalTensorDesc) .SetPhysicalTensorDescInferFn(&ReluOp::InferPhysicalTensorDesc) .SetDataTypeInferFn(&ReluOp::InferDataType);调用流程如下：  CheckAndGetOpRegistry（https://github.com/Oneflow-In...）会创立一个OpRegistry（https://github.com/Oneflow-In...）对象，这个类和UserOpRegisterTrigger（https://github.com/Oneflow-In...）类一样，只是为结构OpRegistryResult（https://github.com/Oneflow-In...）用的两头类型。 OpRegistry会暂存两头后果并在Finish中设置一些默认推导逻辑。UserOpRegisterTrigger的构造函数会调用注册逻辑。动态变量就是为了触发构造函数从而调用注册逻辑，将结构好的OpRegistryResult保留到UserOpRegistryMgr（https://github.com/Oneflow-In...）（key是op_type，如relu）。 ReluOp示意一个具体的op_type，负责为OpRegistryResult提供Op特有的办法。 OpRegistryResult把不同的Op形象为一个通用的构造（便于对立注册治理），次要蕴含形容信息，保留了op的输入输出形容，以及数据类型、sbp等的推导逻辑函数。对于relu来说，次要是记录了几个推导函数要调用ReluOp的静态方法；op_def次要蕴含input/output的名字。 1.2 ReluKernel的注册 ReluKernel在relu_kernel.cpp中注册，过程和Op的注册相似。REGISTER_USER_KERNEL宏产开后如下所示： static UserOpRegisterTrigger<OpKernelRegistry> g_register_trigger0 = UserOpRegistryMgr::Get(). CheckAndGetOpKernelRegistry("relu"). .SetCreateFn(...) .SetIsMatchedHob(UnaryPrimitiveExists(ep::primitive::UnaryOp::kRelu, "y", "x")) .SetInplaceProposalFn([](const user_op::InferContext&, const user_op::AddInplaceArgPair& AddInplaceArgPairFn) -> Maybe<void> { OF_RETURN_IF_ERROR(AddInplaceArgPairFn("y", 0, "x", 0, true)); return Maybe<void>::Ok(); });留神SetCreateFn只是把一个如下的lambda表达式赋值给result_.create_fn，这个字段很重要，后续执行就是通过它获取kernel。 []() { return user_op::NewOpKernel<UnaryPrimitiveKernel>( "y", "x", [](user_op::KernelComputeContext* ctx) { const user_op::TensorDesc* src = ctx->TensorDesc4ArgNameAndIndex("x", 0); const user_op::TensorDesc* dst = ctx->TensorDesc4ArgNameAndIndex("y", 0); return ep::primitive::NewPrimitive<ep::primitive::ElementwiseUnaryFactory>( ctx->device_type(), ep::primitive::UnaryOp::kRelu, src->data_type(), dst->data_type()); });}对于relu来说，NewOpKernel就是new一个UnaryPrimitiveKernel对象并返回函数指针。最终注册的后果，会把OpKernelRegistryResult保留到UserOpRegistryMgr（key是op_type_name，如"relu"）。 1.3 Op和Kernel注册相干的类关系图 ...

　威客悬赏工作公布零碎源码是用来进行日常在线工作接单解决的威客零碎。零碎能够用来公布或解决悬赏工作，甚至能够晓得一个帐户的信息，如工作类型和解决状态等，它们很不便，易于应用，它容许雇主和威客执行疾速自助交易。　残缺源码：wk.wxlbyx.icu　在本文中，咱们将探讨用c++编写的开源威客平台零碎，它是一个为用户提供理论工作公布零碎源码所应该具备的各个方面的利用接口。它是一个菜单驱动的架构，包含: 1、威客注册登录页面；　2、显示正在进行交易悬赏工作；　3、雇主账户管理系统；　4、充值和体现零碎；　5、工作公布和接单解决零碎；　6、接单工作投诉和反馈解决零碎。　办法：这个源码应用了类的基本概念，PHP中的Access Modifiers、数据类型、变量和Switch Case等。以下是将要实现的性能:　●setvalue():这个函数在这里应用c++中的根本输出和输入办法来设置数据，即cout和cin语句，它们别离显示和承受来自键盘的输出，即来自用户的输出。　●showvalue():用于打印数据。　●deposit():这个函数帮忙将钱存入特定的账户。　●showbal():该函数显示贷款后可用的总余额。　●withdrawl(): 这个性能有助于从帐户中提款。　●main():这个函数在有限while循环中有一个简略的切换状况(做出抉择)，这样每次用户都能够抉择选项。　上面是应用上述办法的PHP程序: // Management System　#include <iostream>　#include <stdlib.h>　#include <string.h>　using namespace std;　class Bank {　// Private variables used inside class　private:　string name;　int accnumber;　char type[10];　int amount = 0;　int tot = 0;　// Public variables　public:　// Function to set the person's data　void setvalue()　{　cout << "Enter name\n";　cin.ignore();　// To use space in string　getline(cin, name);　cout << "Enter Account number\n";　cin >> accnumber;　cout << "Enter Account type\n";　cin >> type;　cout << "Enter Balance\n";　cin >> tot;　}　// Function to display the required data　void showdata()　{　cout << "Name:" << name << endl;　cout << "Account No:" << accnumber << endl;　cout << "Account type:" << type << endl;　cout << "Balance:" << tot << endl;　}　// Function to deposit the amount in ATM　void deposit()　{　cout << "\nEnter amount to be Deposited\n";　cin >> amount;　}　// Function to show the balance amount　void showbal()　{　tot = tot + amount;　cout << "\nTotal balance is: " << tot;　}　// Function to withdraw the amount in ATM　void withdrawl()　{　int a, avai_balance;　cout << "Enter amount to withdraw\n";　cin >> a;　avai_balance = tot - a;　cout << "Available Balance is" << avai_balance;　}　};　// Driver Code　int main()　{　// Object of class　Bank b;　int choice;　// Infinite while loop to choose　// options everytime　while (1) {　cout << "\n~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"　<< "~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"　<< "~~~WELCOME~~~~~~~~~~~~~~~~~~"　<< "~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"　<< "~~~~~~~~~\n\n";　cout << "Enter Your Choice\n";　cout << "\t1. Enter name, Account "　<< "number, Account type\n";　cout << "\t2. Balance Enquiry\n";　cout << "\t3. Deposit Money\n";　cout << "\t4. Show Total balance\n";　cout << "\t5. Withdraw Money\n";　cout << "\t6. Cancel\n";　cin >> choice;　// Choices to select from　switch (choice) {　case 1:　b.setvalue();　break;　case 2:　b.showdata();　break;　case 3:　b.deposit();　break;　case 4:　b.showbal();　break;　case 5:　b.withdrawl();　break;　case 6:　exit(1);　break;　default:　cout << "\nInvalid choice\n";　}　}　}　输入:　显示威客工作抉择:　...

文｜程征征（花名：泽睿 ) 高德软件开发工程师 负责高德新场景业务摸索开发与保护 对畛域驱动、网络通讯、数据一致性有肯定的钻研与实际 本文 23009字 浏览约 25 分钟 第一次关注 SOFA 社区是在开发一个故障剔除组件时，发现 SOFARPC 中也有相似的组件。在 SOFARPC 的设计中，入口采纳了一种无缝插入的设计形式，使得在不毁坏凋谢关闭准则前提下，引入单机故障剔除能力。并且是基于内核设计和总线设计，做到可插拔、零侵入，整个故障剔除模块是通过 SPI 动静加载的。统计信息的收集也是通过事件驱动的形式，在 RPC 同步或异步调用实现后，会向事件总线 EventBus 发送对应事件。事件总线接管到对应的事件，以执行后续的故障剔除逻辑。 基于以上优良的设计，我也将其纳为己用，也因而开启了在 SOFA 社区的开源摸索之路。陆续钻研了 SOFABoot、SOFARPC 以及 MOSN 等，自我感觉每一个我的项目的代码程度都很高，对我本人的代码晋升有很大的帮忙。 SOFARegistry 是一个开源的注册核心提供了服务的公布注册订阅等性能，反对海量的服务注册订阅申请。作为一个名源码爱好者，尽管看过 SOFA 的架构文章大抵理解其中的设计哲学，然而因为没有从代码中理解过细节，实际上也是只知其一;不知其二。恰好借助 SOFARegistry 开拓的源码剖析流动，基于本人的趣味抉择了 SlotTable 这个工作。 SOFARegistry 对于服务数据是分片进行存储的，因而每一个 data server 只会承当一部分的服务数据，具体哪份数据存储在哪个 data server 是有一个称为 SlotTable 的路由表提供的，session 能够通过 SlotTable 对对应的 data derver 进行读写服务数据， slot 对应的 data follower 能够通过 SlotTable 寻址 leader 进行数据同步。 保护 SlotTable 是由 Meta 的 leader 负责的，Meta 会保护 data 的列表，会利用这份列表以及 data 上报的监控数据创立 SlotTable，后续 data 的高低线会触发 Meta 批改 SlotTable， SlotTable 会通过心跳分发给集群中各个节点。 ...

对于 Layotto 源码解析系列Layotto 源码解析流动是由 SOFAStack 团队主办的开源流动，咱们心愿打造一个人人皆可参加，基于 GitHub 合作的踊跃通明的开源流动。 本次流动旨在加强大家对 Layotto 的理解与认知，促成开源社区的交换，让大家更好的理解、学习和应用开源我的项目，是大家学习和应用 Layotto，与 Layotto 的外围开发者间接交换的一个良好契机。 本次流动所产出的文章将首先发表在 Layotto 我的项目主页上，同时也将会进行线上全渠道的推广，经整顿后的局部内容会作为 SOFAStack 官网博客中，并会在全渠道进行公布。 流动角色划分发起人： 负责经营合作 参与者： 所有对社区我的项目感兴趣的开发者。 Reviewer： 我的项目外围开发者，在源码解析中给予领导和倡议。 seefloodwenxuwanzhenjunmaMoonShiningstulzqZLBerReviewer 既是审稿人也负责 mentor 的角色，是 Layotto 的外围开发者。流动流程流动在 GitHub 上进行合作。流程图如下： 参与者登陆本人的 GitHub 账号，在源码解析流动的 GitHub 页面回复【/assign】认领 issue。Reviewer 指派 issue 给对应的参与者。参与者在认领 issue 胜利后在规定工夫内提交 PR。Reviewer 对提交的 PR 进行 Review。PR 审核通过后，由 Reviewer 进行公布在我的项目主页中。参与者敞开 issue。规定阐明一人一 issue每位参与者一次最多只能够认领一个 issue，如错领 issue 等，需先敞开已领 issue 再进行从新认领。一人可认领实现屡次。 工作分级本次工作难度分为 3 个等级 、的工作为初阶 的星为中阶 、 的星为高阶。 ...

Spring bean的加载Spring的bean加载Spring的容器架构[Spring容器架构]finishBeanFactoryInitialization()，正文下面写着 **Instantiate all remaining (non-lazy-init) singletons**，意味着非提早加载的类，将在这一步实例化，实现类的加载。 加载流程： 从开始的getbean入口进行剖析 ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("配置文件xml"); context.getBean("bean名字");1、先获取bean，调用AbstractBeanFactory的doGetBeandoGetBean有四个参数： name：bean的名称 requiredType： 返回的类型 args： 传递的结构参数 typeCheckOnly： 查看类型 protected <T> T doGetBean(final String name, @Nullable final Class<T> requiredType, @Nullable final Object[] args, boolean typeCheckOnly) throws BeansException { //获取beanName，这边有三种模式，一个是原始的beanName，一个是加了&的，一个是别名 final String beanName = transformedBeanName(name); Object bean; // Eagerly check singleton cache for manually registered singletons. // 是否曾经创立了 Object sharedInstance = getSingleton(beanName); //曾经创立了，且没有结构参数，进入这个办法，如果有结构参数，往else走，也就是说不从获取bean，而间接创立bean if (sharedInstance != null && args == null) { if (logger.isTraceEnabled()) { if (isSingletonCurrentlyInCreation(beanName)) { logger.trace("Returning eagerly cached instance of singleton bean '" + beanName + "' that is not fully initialized yet - a consequence of a circular reference"); } else { logger.trace("Returning cached instance of singleton bean '" + beanName + "'"); } } // 如果是一般bean，间接返回，是FactoryBean，返回他的getObject bean = getObjectForBeanInstance(sharedInstance, name, beanName, null); } else { // Fail if we're already creating this bean instance: // We're assumably within a circular reference. // 没创立过bean或者是多例的状况或者有参数的状况 // 创立过Prototype的bean，会循环援用，抛出异样，单例才尝试解决循环依赖的问题 if (isPrototypeCurrentlyInCreation(beanName)) { throw new BeanCurrentlyInCreationException(beanName); } // Check if bean definition exists in this factory. BeanFactory parentBeanFactory = getParentBeanFactory(); // 父容器存在，本地没有以后beanName，从父容器取 if (parentBeanFactory != null && !containsBeanDefinition(beanName)) { // Not found -> check parent. // 解决后，如果是加&，就补上& String nameToLookup = originalBeanName(name); if (parentBeanFactory instanceof AbstractBeanFactory) { return ((AbstractBeanFactory) parentBeanFactory).doGetBean( nameToLookup, requiredType, args, typeCheckOnly); } else if (args != null) { // Delegation to parent with explicit args. return (T) parentBeanFactory.getBean(nameToLookup, args); } else if (requiredType != null) { // No args -> delegate to standard getBean method. return parentBeanFactory.getBean(nameToLookup, requiredType); } else { return (T) parentBeanFactory.getBean(nameToLookup); } } if (!typeCheckOnly) { // typeCheckOnly为false，将beanName放入alreadyCreated中 markBeanAsCreated(beanName); } try { // 获取BeanDefinition final RootBeanDefinition mbd = getMergedLocalBeanDefinition(beanName); // 抽象类查看 checkMergedBeanDefinition(mbd, beanName, args); // Guarantee initialization of beans that the current bean depends on. // 如果有依赖的状况，先初始化依赖的bean String[] dependsOn = mbd.getDependsOn(); if (dependsOn != null) { for (String dep : dependsOn) { // 查看是否循环依赖，a依赖b，b依赖a。包含传递的依赖，比方a依赖b，b依赖c，c依赖a if (isDependent(beanName, dep)) { throw new BeanCreationException(mbd.getResourceDescription(), beanName, "Circular depends-on relationship between '" + beanName + "' and '" + dep + "'"); } // 注册依赖关系 registerDependentBean(dep, beanName); try { // 初始化依赖的bean getBean(dep); } catch (NoSuchBeanDefinitionException ex) { throw new BeanCreationException(mbd.getResourceDescription(), beanName, "'" + beanName + "' depends on missing bean '" + dep + "'", ex); } } } // Create bean instance. // 如果是单例 if (mbd.isSingleton()) { sharedInstance = getSingleton(beanName, () -> { try { // 创立bean return createBean(beanName, mbd, args); } catch (BeansException ex) { // Explicitly remove instance from singleton cache: It might have been put there // eagerly by the creation process, to allow for circular reference resolution. // Also remove any beans that received a temporary reference to the bean. destroySingleton(beanName); throw ex; } }); // 如果是一般bean，间接返回，是FactoryBean，返回他的getObject bean = getObjectForBeanInstance(sharedInstance, name, beanName, mbd); } else if (mbd.isPrototype()) { // It's a prototype -> create a new instance. Object prototypeInstance = null; try { // 退出prototypesCurrentlyInCreation，阐明正在创立 beforePrototypeCreation(beanName); //创立bean prototypeInstance = createBean(beanName, mbd, args); } finally { // 移除prototypesCurrentlyInCreation，阐明曾经创立完结 afterPrototypeCreation(beanName); } // 如果是一般bean，间接返回，是FactoryBean，返回他的getObject bean = getObjectForBeanInstance(prototypeInstance, name, beanName, mbd); } else { String scopeName = mbd.getScope(); final Scope scope = this.scopes.get(scopeName); if (scope == null) { throw new IllegalStateException("No Scope registered for scope name '" + scopeName + "'"); } try { Object scopedInstance = scope.get(beanName, () -> { beforePrototypeCreation(beanName); try { return createBean(beanName, mbd, args); } finally { afterPrototypeCreation(beanName); } }); bean = getObjectForBeanInstance(scopedInstance, name, beanName, mbd); } catch (IllegalStateException ex) { throw new BeanCreationException(beanName, "Scope '" + scopeName + "' is not active for the current thread; consider " + "defining a scoped proxy for this bean if you intend to refer to it from a singleton", ex); } } } catch (BeansException ex) { cleanupAfterBeanCreationFailure(beanName); throw ex; } } // Check if required type matches the type of the actual bean instance. if (requiredType != null && !requiredType.isInstance(bean)) { try { T convertedBean = getTypeConverter().convertIfNecessary(bean, requiredType); if (convertedBean == null) { throw new BeanNotOfRequiredTypeException(name, requiredType, bean.getClass()); } return convertedBean; } catch (TypeMismatchException ex) { if (logger.isTraceEnabled()) { logger.trace("Failed to convert bean '" + name + "' to required type '" + ClassUtils.getQualifiedName(requiredType) + "'", ex); } throw new BeanNotOfRequiredTypeException(name, requiredType, bean.getClass()); } } return (T) bean;}2、获取beanName而后转换名称解析完配置后创立的 Map，应用的是 beanName 作为 key。见 DefaultListableBeanFactory： ...

对于 SOFARegistry 源码解析系列SOFARegistry 源码解析流动是由 SOFAStack 团队主办的开源流动，咱们心愿打造一个人人皆可参加，基于 GitHub 合作的踊跃通明的开源流动。 本次流动旨在加强大家对 SOFARegistry 的理解与认知，促成开源社区的交换，让大家更好的理解、学习和应用开源我的项目，是大家学习和应用 SOFARegistry，与 SOFARegistry 的外围开发者间接交换的一个良好契机。 本次流动所产出的文章将首先发表在 SOFARegistry 我的项目主页上，同时也将会进行线上全渠道的推广，经整顿后的局部内容会作为 SOFAStack 官网博客中，并会在全渠道进行公布。 流动角色划分发起人：负责经营合作参与者：所有对社区我的项目感兴趣的开发者。Reviewer：dzdx，我的项目外围开发者，在源码解析中给予领导和倡议。Reviewer 既是审稿人也负责 mentor 的角色，是 SOFARegistry 的外围开发者。流动流程流动在 GitHub 上进行合作。流程图如下： 参与者登陆本人的 GitHub 账号，在源码解析流动的 GitHub 页面回复【/assign】认领 issue。Reviewer 指派 issue 给对应的参与者。参与者在认领 issue 胜利后在规定工夫内提交 PR。Reviewer 对提交的 PR 进行 Review。PR 审核通过后，由 Reviewer 进行公布在我的项目主页中。参与者敞开 issue。规定阐明一人一 issue每位参与者一次最多只能够认领一个 issue，如错领 issue 等，需先敞开已领 issue 再进行从新认领。一人可认领实现屡次。 工作分级本次工作难度分为 3 个等级 、的工作为初阶 的星为中阶 、 的星为高阶。 issue 提交期限初阶 issue 认领 7 天内提交中阶 issue 认领 15 天内提交高阶 issue 认领 20 天内提交如过期未提交将视为放弃该 issue，issue 将会从新进行调配认领。 ...

上篇文章提到查问时会用到缓存，其内置的两级缓存如下： // 一级缓存，在executor中，与sqlsession绑定// org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor#localCache// 指向org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache#cacheprivate Map<Object, Object> cache = new HashMap<>();// 二级缓存，在MappedStatement中（对应mapper.xml中的一个crud办法），周期与SqlSessionFactory统一org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement#cache// 最终也指向了org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache#cacheprivate Map<Object, Object> cache = new HashMap<>();一、二级缓存都是查问缓存，select写入，insert、update、delete则革除一、二级缓存均指向org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache#cache，实质是一个HashMap一、二级缓存Key的计算形式统一，均指向org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor#createCacheKey，Key的实质：statement的id + offset + limit + sql + param参数一级缓存生命周期和SqlSession统一，默认开启；二级缓存申明周期和SqlSessionFactory统一，需手动开启雷同namespace应用同一个二级缓存；二级缓存和事务关联，事务提交数据才会写入缓存，事务回滚则不会写入接下来通过源码别离来看一下。 一级缓存一级缓存的生命周期是sqlSession；在同一sqlSession中，用雷同sql和查问条件屡次查问DB状况，非首次查问会命中一级缓存。 一级缓存默认是开启的，如果想敞开须要减少配置 // == 如果不设置，默认是SESSION（后续的源码剖析会波及这里）<setting name="localCacheScope" value="STATEMENT"/>以查询方法作为入口 org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession#selectList(java.lang.String, java.lang.Object, org.apache.ibatis.session.RowBounds)org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor#query(org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement, java.lang.Object, org.apache.ibatis.session.RowBounds, org.apache.ibatis.session.ResultHandler)List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException { BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameter); // == 计算CacheKey CacheKey key = createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql); // == 查问中应用缓存 return query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);}CacheKey计算org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor#createCacheKeyCacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) { CacheKey cacheKey = new CacheKey(); // == 调用update办法批改cache cacheKey.update(ms.getId()); cacheKey.update(rowBounds.getOffset()); cacheKey.update(rowBounds.getLimit()); cacheKey.update(boundSql.getSql()); // value是参数 cacheKey.update(value); return cacheKey;}从这里就能够猜测到，CacheKey和statement的id、offset、limit、sql、param参数无关。 ...

本篇文章次要剖析Okio读写流程以及超时检测机制。首先会介绍Okio中几个重要的类，而后提供一段用Okio api 实现读写文件代码，依据这段代码进行整体读写流程剖析，以及剖析Okio为什么比间接应用Java io 高效，最初介绍了在读写时Okio如何进行超时检测。1.OKio介绍Okio作为Okhttp底层io库，它补充了java.io和java.nio的有余，使拜访、存储和解决数据更加容易。Okio中几个重要的类介绍 <font color='red'> ByteString </font> 是不可变的字节序列。对于字符数据，最根本的就是String。而ByteString就像是String的兄弟个别，它使得将二进制数据作为一个变量值变得容易。这个类很聪慧：它晓得如何将本人编码和解码为十六进制、base64和utf-8。<font color='red'> Segment </font> Segment在Okio中作为数据缓冲的载体，一个Segment的数据缓冲大小为8192,即8k。每一个Segment都有前驱和后继结点，也就是说Sement是一个双向链表链表,精确的来说是一个双向循环链表。读取数据从Segment头结点读取写数据从Segment尾结点写。Okio中引入池的概念也就是源码中SegmentPool的实现。SegmentPool负责Segment创立和销毁，SegmentPool最大能够缓存8个Segment。<font color='red'> Buffer </font> 是一个可变的字节序列。像Arraylist一样。得益于它的底层由Segment实现因而你不须要事后设置缓冲区的大小,当你将数据从一个缓冲区挪动到另一个缓冲区时，它会重新分配Segment的持有关系，而不是跨Segment复制数据。其中Buffer实现了BufferedSource和BufferedSink，同时具读写性能。<font color='red'> Sources </font> 相似于java中的InputStream，Source作为Okio中读取数据的顶层接口只提供了简略的api long read(Buffer sink, long byteCount) throws IOException;Timeout timeout();void close() throws IOException;更多读取api由它的子接口BufferedSource提供，实现类为RealBufferdSource，底层InputStream->Buffer,而后基于Buffer的读取。 <font color='red'> Sink </font> 相似于java中的OutPutStream，Sink作为Okio中写入数据的顶层接口也只提供了简略的api void write(Buffer source, long byteCount) throws IOException;void flush() throws IOException;Timeout timeout();void close() throws IOException;更多写入api由它的子接口BufferedSink提供，实现类为RealBufferedSink，底层将数据写入到Buffer，再由Buffer写入到OutPutStream中。 这里省略了GzipSource，GzipSink，HashingSink，HashingSource...等其余实现Source和Sink的类，只关注主流程。 依据后面介绍和UML图得悉,数据的读写在RealBufferedSource和RealBufferedSink中实现 2.Okio读写流程作为一个简略切入点，这里提供一段Okio实现的输出流写入到指定文件的代码。 /*** * 将字节输出流写入到指定文件中 * @return true 写入胜利，false 写入失败 */ fun copy(inputStream: InputStream, dest: File): Boolean { val source = Okio.buffer(Okio.source(inputStream)) val sink = Okio.buffer(Okio.sink(dest)) val buffer = Buffer() return try { var length = source.read(buffer, 8192L) while (-1L != length) { sink.write(buffer, length) sink.flush() length = source.read(buffer, 8192L) } true } catch (e: Exception) { e.printStackTrace() false } finally { source.close() sink.close() } }Okio.source(inputStream)实现了对InputStream的包装，将InputStream包装在Source对象中并返回。 ...

应用样例 ThreadA、ThreadB、ThreadC拜访如下逻辑ReentrantLock lock = new ReentrantLock();// == 1.加锁lock.lock();...省略业务解决...// == 2.开释lock.unlock();非偏心加锁过程偏心形式，无ThreadD局部逻辑，会间接入队 后续都在具体解释这张图一、非偏心加锁1.状态批改// ## 状态：拜访线程会采纳cas的形式批改state的值，加锁过程0->1private volatile int state;// ## 持有线程：state批改胜利的线程，将被记录。比方，exclusiveOwnerThread=ThreadAprivate transient Thread exclusiveOwnerThread;# NonfairSync 非偏心实现final void lock() { // == 1.cas 批改state状态 0->1（插队1） if (compareAndSetState(0, 1)) // state批改胜利批改持有线程 exclusiveOwnerThread = ThreadA setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread()); else // == 2.构建队列，并阻塞线程 acquire(1);}2.队列构建### public final void acquire(int arg) { // a-尝试获取，尝试批改state状态（未获取胜利持续后续逻辑） if (!tryAcquire(arg) // b2-排队获取 && acquireQueued( // b1-新增期待节点，构建“独占”模式队列 addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)) selfInterrupt();}a-尝试获取（可能插队的地位）java.util.concurrent.locks.ReentrantLock.NonfairSync#tryAcquirejava.util.concurrent.locks.ReentrantLock.Sync#nonfairTryAcquirefinal boolean nonfairTryAcquire(int acquires) { final Thread current = Thread.currentThread(); int c = getState(); // ## 插队地位 if (c == 0) { if (compareAndSetState(0, acquires)) { setExclusiveOwnerThread(current); return true; } } // ## 重入，state++ else if (current == getExclusiveOwnerThread()) { int nextc = c + acquires; if (nextc < 0) // overflow throw new Error("Maximum lock count exceeded"); setState(nextc); return true; } return false;}b1-新增期待节点，构建“独占”模式队列class Node { /** 独占 */ static final Node EXCLUSIVE = null; // 指向线程 volatile Thread thread; volatile Node prev; volatile Node next; static final int SIGNAL = -1;java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer#addWaiterprivate Node addWaiter(Node mode) { Node node = new Node(Thread.currentThread(), mode); // Try the fast path of enq; backup to full enq on failure Node pred = tail; // == 2.队列不为空，节点尾插 if (pred != null) { node.prev = pred; if (compareAndSetTail(pred, node)) { pred.next = node; return node; } } // == 1.队列初始构建 enq(node); return node; // 返回尾节点}//== 1.队列初始构建java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer#enqprivate Node enq(final Node node) { for (;;) { Node t = tail; // -- A、初始化构建，头尾指针指向空Node if (t == null) { if (compareAndSetHead(new Node())) tail = head; } // -- B、尾插 else { node.prev = t; // cas 批改尾节点指向 if (compareAndSetTail(t, node)) { t.next = node; return t; // 返回头节点 } } }}b2-排队获取java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer#acquireQueuedfinal boolean acquireQueued(final Node node, int arg) { boolean failed = true; try { boolean interrupted = false; // 循环中 for (;;) { final Node p = node.predecessor(); // ### 前置节点是头节点，有机会尝试获取 //（联合下一个if判断，会自旋两次，也就是说有两次尝试获取机会） if (p == head && tryAcquire(arg)) { setHead(node); p.next = null; // help GC failed = false; return interrupted; } // ### 第1次将waitstatus设置成signal返回false // ### 第2次判断waitstatus==signal返回true if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) // === 线程阻塞（将来唤醒时，从此处继续执行） && parkAndCheckInterrupt()) interrupted = true; } } finally { if (failed) cancelAcquire(node); }}###private static boolean shouldParkAfterFailedAcquire(Node pred, Node node) { int ws = pred.waitStatus; // -- 第二次调用 if (ws == Node.SIGNAL) return true; if (ws > 0) { do { node.prev = pred = pred.prev; } while (pred.waitStatus > 0); pred.next = node; } // -- 第一次调用 else { compareAndSetWaitStatus(pred, ws, Node.SIGNAL); } return false;}===private final boolean parkAndCheckInterrupt() { LockSupport.park(this); // 以后线程是否被中断 return Thread.interrupted();}二、开释java.util.concurrent.locks.ReentrantLock#unlockjava.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer#release{ // == 1.state还原，exclusiveOwnerThread清空 if (tryRelease(arg)) { Node h = head; if (h != null && h.waitStatus != 0) // == 2.“解除阻塞”执行胜利的节点 unparkSuccessor(h); return true; } return false;}1.state还原，exclusiveOwnerThread清空protected final boolean tryRelease(int releases) { // 加锁时线程重入，state++。因而解锁时，state-- int c = getState() - releases; if (Thread.currentThread() != getExclusiveOwnerThread()) throw new IllegalMonitorStateException(); boolean free = false; // state归0时，开释线程援用 if (c == 0) { free = true; setExclusiveOwnerThread(null); } setState(c); return free;}2.“解除阻塞”执行胜利的节点private void unparkSuccessor(Node node) { int ws = node.waitStatus; // 加锁时，ws=SIGNAL，也就是-1。当初改成0 if (ws < 0) compareAndSetWaitStatus(node, ws, 0); /* * Thread to unpark is held in successor, which is normally * just the next node. But if cancelled or apparently null, * traverse backwards from tail to find the actual * non-cancelled successor. */ Node s = node.next; if (s == null || s.waitStatus > 0) { s = null; for (Node t = tail; t != null && t != node; t = t.prev) if (t.waitStatus <= 0) s = t; } // ## 开释s节点，也就是head的下一个节点 if (s != null) LockSupport.unpark(s.thread);}三、偏心加锁差异一# FairSync 偏心实现final void lock() { // 无插队操作，间接构建队列 acquire(1);}再比照下刚刚的非偏心实现，只有else局部 ...

MyBatis差不多在我刚学编程就始终在用，始终没有去看它源码，这次，正好钻研到了，把源码看了一遍，还是有不小的播种的，特意整顿了下，如果有任何问题，欢送指出 概述MyBatis这个orm框架其实就是把JDBC给封装了一层，用过的敌人必定晓得，创立一个mybatis_config.xml配置文件，创立一个mapper接口，创立一个mapper.xml文件，而后在service层中调用了。暂且先不剖析源码，如果假如本人开发这么个orm框架，性能齐全喝MyBatis一样，那摆在本人背后的问题总共有如下3个 怎么把配置封装起来（数据库链接地址，用户名，明码），达成只注册一次，后续就不须要管这个怎么绑定mapper接口和mapper.xml文件如何生成一个代理对象，让接口中的办法，找到对应的mapper语句，而后把参数带进去执行带着这几个问题，一步一步的比拟好学习源码，当然，光凭这几个问题是无奈齐全开发进去的，这里我会尽可能带着讲一下，如果有些比拟冷门的配置，可能就要本人去深入研究下了。JDBC&原生MyBatis调用回顾首先，MyBatis是对传统jdbc的一层封装，首先咱们先来回顾一下传统的jdbc JDBCpublic class User { //user表的id private Integer id; //用户名 private String username; public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer id) { this.id = id; } public String getUsername() { return username; } public void setUsername(String username) { this.username = username == null ? null : username.trim(); } @Override public String toString() { return "User [id=" + id + ", username=" + username ; }}public class JDBCDemo { //创立一个数据库的连贯 private static Connection getConnection() { Connection connection = null; try { //加载用户驱动 Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); //连贯数据库的地址 String url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test1"; //数据库的用户名 String user = "root"; //数据库的明码 String password = "12345678"; //失去一个数据库的连贯 connection = DriverManager.getConnection(url, user, password); } catch (ClassNotFoundException e) { System.out.println(JDBCDemo.class.getName() + "数据库驱动包未找到!"); return null; } catch (SQLException e) { System.out.println(JDBCDemo.class.getName() + "SQL语句有问题，无奈查问胜利!"); return null; } return connection;//返回该连贯 } public User getUser(int id) { //失去该数据库的连贯 Connection connection = getConnection(); //申明一个null的预处理的Statement PreparedStatement ps = null; //申明一个后果集，用来寄存SQL的查问后的后果 ResultSet rs = null; try { //对查问的User表的SQL进行预处理编译 ps = connection.prepareStatement("select * from user where id=?"); //把参数Id设值到数据的条件中 ps.setInt(1, id); //执行查问语句。把后果返回到ResultSet后果集中 rs = ps.executeQuery(); //遍历从后果集中取数 while (rs.next()) { //取出Statement的用户id int user_id = rs.getInt("id"); //取出Statement的用户名 String username = rs.getString("username"); User user = new User(); //寄存在user对象中 user.setId(user_id); user.setUsername(username); return user; } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } finally { this.close(rs, ps, connection); } return null; } /** * 判断数据库是否敞开 * @param rs 查看后果集是滞敞开 * @param stmt 预处理SQL是否敞开 * @param conn 数据库连贯是否敞开 */ private void close(ResultSet rs, Statement stmt, Connection conn) { try { if (rs != null) { rs.close(); } } catch (SQLException e) { System.out.println(JDBCDemo.class.getName() + "ResultSet 敞开失败!"); } try { if (stmt != null) { stmt.close(); } } catch (SQLException e) { System.out.println(JDBCDemo.class.getName() + "Statement 敞开失败!"); } try { if (conn != null) { conn.close(); } } catch (SQLException e) { System.out.println(JDBCDemo.class.getName() + "Connection 敞开失败!"); } } public static void main(String[] args) { //咱们查问用户的id 为 1 用户 User user = new JDBCDemo().getUser(1); //打印输出查问进去的数据 System.out.println(user); }}这里就简略的介绍下3个次要的类，前面会对介绍如何封装的 ...

监控告警个别是作为一个整体，包含从采集数据、存储、展现、规定计算、告警音讯解决等等。 Alertmanager(以下简称 am 了) 是一个告警音讯治理组件，包含音讯路由、静默、克制、去重等性能，总之其它负责规定计算的组件能够把音讯无脑发给 am, 由它来对音讯进行解决, 尽可能收回高质量的告警音讯。 先看个概览图，这个是我基于原开源库外面的架构图画的，原仓库中的架构图有很多跟理论源码出入的中央，所以这个图比原来的更丰盛，更精确。 这篇先说第一局部：告警的写入 告警的写入到最终被解决能够形象成生产-生产模型，生产侧就是 api 接管告警，生产侧就是图中的 dispatcher，两头的 provider.Alerts 作为缓冲区。 上面是写入时的逻辑，次要就是判断告警状态，am 的告警状态是由 alert.StartsAt 和 alert.EndsAt 来判断，而后续还有很多须要这个属性的逻辑，所以这个地位须要把起止工夫确认。 func (api *API) insertAlerts(w http.ResponseWriter, r *http.Request, alerts ...*types.Alert) { now := time.Now() api.mtx.RLock() resolveTimeout := time.Duration(api.config.Global.ResolveTimeout) api.mtx.RUnlock() // 确定一个告警音讯的起止工夫 // 须要依据起止工夫来定义告警的状态, 如果止工夫在以后之前就是 Resolved for _, alert := range alerts { // 新收到的告警标记接管工夫, 这样如果有两个告警 label 统一, 能够判断出哪个是最新收到的 alert.UpdatedAt = now // Ensure StartsAt is set. if alert.StartsAt.IsZero() { if alert.EndsAt.IsZero() { alert.StartsAt = now } else { alert.StartsAt = alert.EndsAt } } // 止工夫如果没有就须要应用 resolveTimeout 计算一个 if alert.EndsAt.IsZero() { alert.Timeout = true alert.EndsAt = now.Add(resolveTimeout) } if alert.EndsAt.After(time.Now()) { api.m.Firing().Inc() } else { api.m.Resolved().Inc() } } // Make a best effort to insert all alerts that are valid. var ( validAlerts = make([]*types.Alert, 0, len(alerts)) validationErrs = &types.MultiError{} ) // 校验alert, 比方清理空值的 label, 起止工夫, 至多一个label, label中的kv命名规定 等等 for _, a := range alerts { removeEmptyLabels(a.Labels) if err := a.Validate(); err != nil { validationErrs.Add(err) api.m.Invalid().Inc() continue } validAlerts = append(validAlerts, a) } // 写入 alertsProvider, 这一端相当于生产者 if err := api.alerts.Put(validAlerts...); err != nil { api.respondError(w, apiError{ typ: errorInternal, err: err, }, nil) return }}而 provider.Alerts 是一个interface ...

置信大家都对黑客帝国电影里的矩阵雨印象十分粗浅，就是上面这个成果。 成果十分酷炫，我看了一下相干实现库的代码，也非常简单，外围就是用好命令行的控制字符，这里分享一下。 在 matrix-rain 的源代码中，总共只有两个文件，ansi.js 和 index.js，十分玲珑。 控制字符和管制序列ansi.js 中定义了一些命令行的操作方法，也就是对控制字符做了一些办法封装，代码如下： const ctlEsc = `\x1b[`;const ansi = { reset: () => `${ctlEsc}c`, clearScreen: () => `${ctlEsc}2J`, cursorHome: () => `${ctlEsc}H`, cursorPos: (row, col) => `${ctlEsc}${row};${col}H`, cursorVisible: () => `${ctlEsc}?25h`, cursorInvisible: () => `${ctlEsc}?25l`, useAltBuffer: () => `${ctlEsc}?47h`, useNormalBuffer: () => `${ctlEsc}?47l`, underline: () => `${ctlEsc}4m`, off: () => `${ctlEsc}0m`, bold: () => `${ctlEsc}1m`, color: c => `${ctlEsc}${c};1m`, colors: { fgRgb: (r, g, b) => `${ctlEsc}38;2;${r};${g};${b}m`, bgRgb: (r, g, b) => `${ctlEsc}48;2;${r};${g};${b}m`, fgBlack: () => ansi.color(`30`), fgRed: () => ansi.color(`31`), fgGreen: () => ansi.color(`32`), fgYellow: () => ansi.color(`33`), fgBlue: () => ansi.color(`34`), fgMagenta: () => ansi.color(`35`), fgCyan: () => ansi.color(`36`), fgWhite: () => ansi.color(`37`), bgBlack: () => ansi.color(`40`), bgRed: () => ansi.color(`41`), bgGreen: () => ansi.color(`42`), bgYellow: () => ansi.color(`43`), bgBlue: () => ansi.color(`44`), bgMagenta: () => ansi.color(`45`), bgCyan: () => ansi.color(`46`), bgWhite: () => ansi.color(`47`), },};module.exports = ansi;这外面 ansi 对象上的每一个办法不做过多解释了。咱们看到，每个办法都是返回一个奇怪的字符串，通过这些字符串能够扭转命令行的显示成果。 ...

学习不必那么功利，二师兄带你从更高维度轻松浏览源码～说起Nacos的服务订阅机制，对此不理解的敌人，可能感觉十分神秘，这篇文章就大家深入浅出的理解一下Nacos 2.0客户端的订阅实现。因为波及到的内容比拟多，就分几篇来讲，本篇为第一篇。 Nacos订阅概述Nacos的订阅机制，如果用一句话来形容就是：Nacos客户端通过一个定时工作，每6秒从注册核心获取实例列表，当发现实例发生变化时，公布变更事件，订阅者进行业务解决。该更新实例的更新实例，该更新本地缓存的更新本地缓存。 上图画出了订阅办法的主线流程，波及的内容较多，解决细节简单。这里只用把握住外围局部即可。上面就通过代码和流程图来逐渐剖析上述过程。 从订阅到定时工作开启咱们这里聊的订阅机制，其实实质上就是服务发现的准实时感知。下面曾经看到了当执行订阅办法时，会触发定时工作，定时去拉服务器端的数据。所以，实质上，订阅机制就是实现服务发现的一种形式，对照的形式就是间接查问接口了。 NacosNamingService中裸露的许多重载的subscribe，重载的目标就是让大家少写一些参数，这些参数呢，Nacos给默认解决了。最终这些重载办法都会调用到上面这个办法： // NacosNamingServicepublic void subscribe(String serviceName, String groupName, List<String> clusters, EventListener listener) throws NacosException { if (null == listener) { return; } String clusterString = StringUtils.join(clusters, ","); changeNotifier.registerListener(groupName, serviceName, clusterString, listener); clientProxy.subscribe(serviceName, groupName, clusterString);}办法中的事件监听咱们临时不聊，间接看subscribe办法，这里clientProxy类型为NamingClientProxyDelegate。实例化NacosNamingService时该类被实例化，后面章节中曾经讲到，不再赘述。 而clientProxy.subscribe办法在NamingClientProxyDelegate中实现： // NamingClientProxyDelegate@Overridepublic ServiceInfo subscribe(String serviceName, String groupName, String clusters) throws NacosException { String serviceNameWithGroup = NamingUtils.getGroupedName(serviceName, groupName); String serviceKey = ServiceInfo.getKey(serviceNameWithGroup, clusters); // 获取缓存中的ServiceInfo ServiceInfo result = serviceInfoHolder.getServiceInfoMap().get(serviceKey); if (null == result) { // 如果为null，则进行订阅逻辑解决，基于gRPC协定 result = grpcClientProxy.subscribe(serviceName, groupName, clusters); } // 定时调度UpdateTask serviceInfoUpdateService.scheduleUpdateIfAbsent(serviceName, groupName, clusters); // ServiceInfo本地缓存解决 serviceInfoHolder.processServiceInfo(result); return result;}这段办法是不是眼生啊？对的，在后面剖析《Nacos Client服务发现》时咱们曾经讲过了。看来必由之路，查问服务列表和订阅最终都调用了同一个办法。 ...

概述LinkedList 继承自 AbstrackSequentialList 并实现了 List 接口以及 Deque 双向队列接口，因而 LinkedList 岂但领有 List 相干的操作方法，也有队列的相干操作方法。LinkedList 和 ArrayList 一样实现了序列化接口 Serializable 和 Cloneable 接口使其领有了序列化和克隆的个性。继承了AbstractSequentialList抽象类，在遍历的时候，举荐应用迭代器进行遍历。然而只反对浅克隆，在LinkedList类中，其中的外部类Node并没有被克隆，只是调用了Object类中的clone办法进行可克隆。 LinkedList 双向链表实现及成员变量外围组成：用来存储数据的结点，在LinkedList中设计成了外部类。 private static class Node<E> { // 以后节点的元素值 E item; // 下一个节点的索引 Node<E> next; // 上一个节点的索引 Node<E> prev; Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) { this.item = element; this.next = next; this.prev = prev; }}LinkedList 次要成员变量有下边三个： //LinkedList 中的节点个数transient int size = 0;//LinkedList 链表的第一个节点transient Node<E> first;//LinkedList 链表的最初一个节点transient Node<E> last;构造方法LinkedList的构造方法只提供了两个： /** * 空参数的结构因为生成一个空链表 first = last = null */ public LinkedList() { }/** * 传入一个汇合类，来结构一个具备肯定元素的 LinkedList 汇合 * @param c 其外部的元素将按程序作为 LinkedList 节点 * @throws NullPointerException 如果 参数 collection 为空将抛出空指针异样 */public LinkedList(Collection<? extends E> c) { this(); addAll(c);}带参数的构造方法，调用 addAll(c) 这个办法， ...

在本文之前说了 react15的毛病，这里来说下16版本是怎么修复的。我之前的一篇文章 写过mini-react-fiber版本,那是一个简易版。 咱们这里剖析先做总结，而后依据总结的流程来看源码，这里次要就是串通主流程。 大架构：首先从react源码层面执行，宏观角度来看，它实际上分为了两局部。 render阶段：次要就是用来生成新的fiber树并diff出有变动的节点。commit阶段：获取到render阶段中diff进去的产生了变动的节点的fiber，通过原生api更新页面。也就是说，在render阶段中，只会做一些简单的运算，并不会真正的操作页面（在内存中做 新旧 fiber对象比对，找出更新的fiber节点，或者是首次加载时 生成组装html片段），这一阶段是能够被打断的（初始渲染时不会被打断，因为要让用户尽快看到界面），也就是说在react里的工夫分片的概念，分的就是简单运算的局部也就是这里，在这里这个render阶段也就是说可能会被高优先级的工作（例如界面事件）打断。 直到commit阶段才会去通过js的原生api去批改dom，commit阶段是不能够被打断的，因为commit阶段是渲染阶段，它如果也是能够被打断的话，不一次性更新进去的话，就会呈现 相似网速过慢时 图片 迟缓加载的成果，和咱们的要求不符，所以commit阶段是同步的。 本质上我原来那篇mini-react-fiber文章也是遵循了react的两大阶段。 小架构：当初咱们来认真说下react外部的架构划分：react外部架构理论能够分成三层： 调度层Scheduler：调度工作的优先级，高优工作优先进入协调器协调层Reconciler：构建 Fiber 数据结构，比对 Fiber 对象找出差别, 记录 Fiber 对象要进行的 DOM 操作（初始加载的时候，负责组装html片段）渲染层Renderer：负责将发生变化的局部渲染到页面上Scheduler我后面比照15-16的时候讲过 16为了解决 vnode过大stack递归堆栈问题。引入了工作优先级 和 工作可中断的概念。 我那个繁难版本是通过window 对象中 requestIdleCallback API实现的，它能够利用浏览器的闲暇工夫执行工作，然而它本身也存在一些问题，比如说并不是所有的浏览器都反对它，而且它的触发频率也不是很稳固，所以 React 最终放弃了 requestIdleCallback 的应用。 在 React 中，官网实现了本人的任务调度库，这个库就叫做 Scheduler。它也能够实现在浏览器闲暇时执行工作，而且还能够设置工作的优先级，高优先级工作先执行，低优先级工作后执行。 Scheduler 存储在它源码的 packages/scheduler 文件夹中。 Reconciler在 React 15 的版本中，协调器和渲染器交替执行，即找到了差别就间接更新差别。在 React 16 的版本中，这种状况产生了变动，协调器和渲染器不再交替执行。协调器负责找出差别，在所有差别找出之后，对立交给渲染器进行 DOM 的更新。也就是说协调器的次要工作就是找出差别局部，并为差别打上标记。 Renderer渲染器依据协调器为 Fiber 节点打的标记，同步执行对应的DOM操作。 既然比对的过程从递归变成了能够中断的循环，那么 React 是如何解决中断更新时 DOM 渲染不齐全的问题呢？ 其实基本就不存在这个问题，因为在整个过程中，调度器和协调器的工作是在内存中实现的是能够被打断的，渲染器的工作被设定成不能够被打断，所以不存在DOM 渲染不齐全的问题。 这样和咱们后面说的两个大阶段比照的话，Scheduler和Reconciler都能够归属到后面的render阶段，Scheduler负责工作优先级调度 Reconciler负责依据进入的工作来组装比照fiber构造，这个过程里高优先级能够打断低优先级，协调器 生产比照fiber也是能够被打断的， 也就验证了render能够被打断这一说法。 Renderer阶段对应大阶段就是咱们说的commit阶段，这个阶段渲染器 工作是不能够被打断的，它负责渲染更新界面。 ...

XSS 简略来说就是 非法脚本 存储在了服务端，并输入到了用户客户端，脚本执行后就会读取cookie等隐衷数据 并发送信息给攻击者 模仿一段攻打文本 let xssText = '<script> console.log( 'cookie数据为', document.cookie ) </script>'如果将这段文本间接写在html标签外面，那么它会间接执行（如 innerHtml操作 ）这个时候就是十分不平安的，那么怎么做能力防止这种景象产生呢？有两种办法1.innerText 办法2.createTextNode 创立文本节点 vue中是如何操作的呢 咱们来看一段模板代码 <template>   <div>{{ xssText  }}<div></template>这种操作无害吗？no，齐全有害，我来剖析一下 下面一段模板代码生成的render函数相似于 createElement( 'div', {}, xxsText ) // 创立vnodevue 在 patchVnode（ 虚构dom 生成 实在dom ）有如下代码 解决子节点红框局部意思是 如果 vnode 子节点为 根本类型 如字符串，那么该文本会通过createTextNode办法 生成 文本节点，而后插入父节点 所以 很显著  xssText 被 createTextNode 解决成了纯字符串了，变成有害的了，so easy

之前写了一篇stack版的mini-react实现,这里再写一篇fiber版的实现。这里如果不晓得两者的区别的话,举荐先看看我这一篇文章：stack和fiber架构的区别 从我下面连贯这篇文章咱们能够晓得：React 16 之前的版本比对更新 VirtualDOM 的过程是采纳循环加递归实现的，这种比对形式有一个问题，就是一旦工作开始进行就无奈中断，如果利用中组件数量宏大，主线程被长期占用，直到整棵 VirtualDOM 树比对更新实现之后主线程能力被开释，主线程能力执行其余工作。这就会导致一些用户交互，动画等工作无奈立刻失去执行，页面就会产生卡顿, 十分的影响用户体验。 其次要问题是：递归无奈中断，执行重工作耗时长。 JavaScript 又是单线程，无奈同时执行其余工作，导致工作提早页面卡顿，用户体验差。 咱们得解决方案是： 利用浏览器闲暇工夫执行工作，回绝长时间占用主线程放弃递归只采纳循环，因为循环能够被中断工作拆分，将工作拆分成一个个的小工作基于以上几点，在这里咱们先理解下requestIdleCallback这个api 外围 API 性能介绍：利用浏览器的空余工夫执行工作，如果有更高优先级的工作要执行时，以后执行的工作能够被终止，优先执行高级别工作。 requestIdleCallback(function(deadline) { // deadline.timeRemaining() 获取浏览器的空余工夫})这里咱们理解下什么是浏览器空余工夫：页面是一帧一帧绘制进去的，当每秒绘制的帧数达到 60 时，页面是晦涩的，小于这个值时， 用户会感觉到卡顿，1s 60帧，每一帧分到的工夫是 1000/60 ≈ 16 ms，如果每一帧执行的工夫小于16ms，就阐明浏览器有空余工夫。 如果工作在残余的工夫内没有实现则会进行工作执行，持续优先执行主工作，也就是说 requestIdleCallback 总是利用浏览器的空余工夫执行工作。 咱们先用这个api做个例子，来看：html <div class="playground" id="play">playground</div><button id="work">start work</button><button id="interaction">handle some user interaction</button>css <style> .playground { background: palevioletred; padding: 20px; margin-bottom: 10px; }</style>js var play = document.getElementById("play")var workBtn = document.getElementById("work")var interactionBtn = document.getElementById("interaction")var iterationCount = 100000000var value = 0var expensiveCalculation = function (IdleDeadline) { while (iterationCount > 0 && IdleDeadline.timeRemaining() > 1) { value = Math.random() < 0.5 ? value + Math.random() : value + Math.random() iterationCount = iterationCount - 1 } requestIdleCallback(expensiveCalculation)}workBtn.addEventListener("click", function () { requestIdleCallback(expensiveCalculation)})interactionBtn.addEventListener("click", function () { play.style.background = "palegreen"})从这个示例中咱们晓得了，这个api该如何应用，该如何中断工作。 ...

这里要比照一下stack和fiber架构的不同以及react在fiber架构做了那些更改这里说到了react16应用了fiber,那咱们看下16之前输出stack架构的实现的问题，说起React算法架构避不开“Reconciliaton”。 ReconciliationReact 官网外围算法名称是 Reconciliation ， 中文翻译是“协调”！[React diff 算法的实现就与之相干。略微理解浏览器加载页面原理的前端同学都晓得网页性能问题大都呈现在DOM节点频繁操作上；而React通过“虚构DOM” + React Diff算法保障了前端性能 传统Diff算法通过循环递归对节点进行顺次比照，算法复杂度达到 O(n^3) ，n是树的节点数，这个有多可怕呢？——如果要展现1000个节点，得执行上亿次比拟。。即使是CPU快能执行30亿条命令，也很难在一秒内计算出差别。 React Diff算法将Virtual DOM树转换成actual DOM树的起码操作的过程 称为 协调（Reconciliaton）。React Diff三大策略 ： tree diffcomponent diffelement diff在V16版本之前 协调机制 是 Stack reconciler， V16版本公布Fiber 架构后是 Fiber reconciler。 咱们先说Stack reconciler存在的问题:在setState后，react会立刻开始reconciliation过程，从父节点（Virtual DOM）开始递归遍历，以找出不同。将所有的Virtual DOM遍历实现后，reconciler能力给出以后须要批改实在DOM的信息，并传递给renderer，进行渲染，而后屏幕上才会显示此次更新内容。 对于特地宏大的DOM树来说，reconciliation过程会很长(x00ms)，在这期间，主线程是被js占用的，因而任何交互、布局、渲染都会进行，给用户的感觉就是页面被卡住了。 在这里咱们想解决这个问题的话,来引入一个概念,就是工作可中断,以及工作优先级,也就是说咱们的reconciliation的过程中会生成一些工作和子工作,用户的操作的工作优先级是要高于reconciliation产生的工作的,也就是说用户操作的工作是能够打断reconciliation中产生得工作的,它会优先执行. Fiber reconciler原来的React更新工作是采纳递归模式，那么当初如果工作想中断， 在递归中是很难解决， 所以React改成了大循环模式，批改了生命周期也是因为工作可中断。 Fiber reconciler 应用了scheduling(调度)这一过程， 每次只做一个很小的工作，做完后可能“喘口气儿”，回到主线程看下有没有什么更高优先级的工作须要解决，如果有则先解决更高优先级的工作，没有则继续执行(cooperative scheduling 单干式调度)。 所以Fiber 架构就是用 异步的形式解决旧版本 同步递归导致的性能问题。 本文借鉴于https://segmentfault.com/a/11...

前言前段时间，Vite 做了一个优化依赖预编译（Dependency Pre-Bundling）。简而言之，它指的是 Vite 会在 DevServer 启动前对须要预编译的依赖进行编译，而后在剖析模块的导入（import）时会动静地利用编译过的依赖。 这么一说，我想大家可能立马会抛出一个疑难：Vite 不是 No Bundle 吗？的确 Vite 是 No Bundle，然而依赖预编译并不是意味着 Vite 要走向 Bundle，咱们不要急着下定义，因为它的存在必然是有着其理论的价值。 那么，明天本文将会围绕以下 3 点来和大家一起从疑难点登程，深入浅出一番 Vite 的依赖预编译过程： 什么是依赖预编译依赖预编译的作用依赖预编译的实现（源码剖析）一、什么是依赖预编译当你在我的项目中援用了 vue 和 lodash-es，那么你在启动 Vite 的时候，你会在终端看到这样的输入内容： 而这示意 Vite 将你在我的项目中引入的 vue 和 lodash-es 进行了依赖预编译！这里，咱们通过大白话认识一下 Vite 的依赖预编译： 默认状况下，Vite 会将 package.json 中生产依赖 dependencies 的局部启用依赖预编译，即会先对该依赖进行编译，而后将编译后的文件缓存在内存中（node_modules/.vite 文件下），在启动 DevServer 时间接申请该缓存内容。在 vite.config.js 文件中配置 optimizeDeps 选项能够抉择须要或不须要进行预编译的依赖的名称，Vite 则会依据该选项来确定是否对该依赖进行预编译。在启动时增加 --force options，能够用来强制从新进行依赖预编译。须要留神，强制从新依赖预编译指的是疏忽之前已编译的文件，间接从新编译。 所以，回到文章开始所说的疑难，这里咱们能够这样了解依赖预编译，它的呈现是一种优化，即没有它其实 No Bundle 也能够，有它更好（xiang）! 而且，依赖预编译并非无米之炊，Vite 也是受 Snowpack 的启发才提出的。 那么，上面咱们就来理解一下依赖预编译的作用是什么，即优化的意义～ 二、依赖预编译的作用对于依赖预编译的作用，Vite 官网也做了具体的介绍。那么，这里咱们通过联合图例的形式来认识一下，具体会是两点： 1. 兼容 CommonJS 和 AMD 模块的依赖 ...

前言又回到了经典的一句话：“知其然，而后使其然”。置信大家对 Vue 提供 v-if 和 v-show 指令的应用以及对应场景应该都滚瓜烂熟了。然而，我想依然会有很多同学对于 v-if 和 v-show 指令实现的原理存在常识空白。 所以，明天就让咱们来一起理解一番 v-if 和 v-show 指令实现的原理～ v-if在之前 【Vue3 源码解读】从编译过程，了解动态节点晋升 一文中，我给大家介绍了 Vue 3 的编译过程，即一个模版会经验 baseParse、transform、generate 这三个过程，最初由 generate 生成能够执行的代码（render 函数）。 这里，咱们就不从编译过程开始解说 v-if 指令的 render 函数生成过程了，有趣味理解这个过程的同学，能够看我之前的文章从编译过程，了解动态节点晋升咱们能够间接在 Vue3 Template Explore 输出一个应用 v-if 指令的栗子： <div v-if="visible"></div>而后，由它编译生成的 render 函数会是这样： render(_ctx, _cache, $props, $setup, $data, $options) { return (_ctx.visible) ? (_openBlock(), _createBlock("div", { key: 0 })) : _createCommentVNode("v-if", true)}能够看到，一个简略的应用 v-if 指令的模版编译生成的 render 函数最终会返回一个三目运算表达式。首先，让咱们先来认识一下其中几个变量和函数的意义： _ctx 以后组件实例的上下文，即 this_openBlock() 和 _createBlock() 用于结构 Block Tree 和 Block VNode，它们次要用于靶向更新过程_createCommentVNode() 创立正文节点的函数，通常用于占位显然，如果当 visible 为 false 的时候，会在以后模版中创立一个正文节点（也可称为占位节点），反之则创立一个实在节点（即它本人）。例如当 visible 为 false 时渲染到页面上会是这样： ...

Region Merge 是 Range 相邻的两个的 Region 合并的过程，咱们把一个 Region 称为 Source Region，另一个称为 Target Region，在 Merge 过程完结后，Target Region 治理的 Range 会扩充到 Source Region 的局部，Source Region 则被删除。 在上一篇 Region Split 源码解析 的结尾，咱们提到了与其绝对的 Region Merge 的复杂性。 因为两个 Region 属于不同的 Raft group，与 Region Split，Raft Snapshot 的相互作用，再加上网络隔离带来的影响，无疑有更大的复杂度。本文接下来将会解开 Region Merge 的神秘面纱。 Merge 的设计需要咱们心愿 Merge 的设计可能满足以下几个需要： 不依附 PD 在 Merge 期间不发动其余的调度满足正确性不会因为网络隔离或者宕机引发正确性问题只有参加 Merge 的 TiKV 中 Majority 存活且能相互通信，Merge 能够持续或者回滚，不会被阻塞住（跟 Raft 保障可用性的要求统一）不对 Split/Conf Change 加额定条件限度（出于性能思考）尽量减少搬迁数据的开销尽量减少 Merge 期间服务不可用的工夫接下来咱们来看一下 TiKV 的 Merge 是怎么一一满足这些需要的。 ...

这个是前端工夫帮敌人做的一个我的项目，海南那边的七星网站零碎 盘口开奖算法实现，当初分享进去给大家钻研钻研，心愿能够帮到一些敌人，有问题的能够加我q:3523-657133 function bet3add($bet5){ $sql = "UPDATE jz\_bet3 SET BetAmount = CASE id ";     $sql1= "Odds = CASE id ";      foreach ($bet5 as $key => $value) {         if($value['id']){             $idss\[\]=$value['id'];             $sql.=sprintf("WHEN %d THEN %2\\$.2f ",$value\['id'\],$value['BetAmount']);             $sql1.=sprintf("WHEN %d THEN %2\\$.2f ",$value\['id'\],$value['Odds']);               $t=1;                }else{             $bet3add\[\]=$value;         }     }     $ids = implode(',',$idss);     $sql .= "END,".$sql1."END WHERE id IN ($ids)";      if(isset($bet3add)){         M('bet3')->addAll($bet3add);     }       if($t==1){         M()->execute($sql);     } } function bet4add($bet6){ $sql = "UPDATE jz\_bet4 SET BetAmount = CASE id ";     $sql1= "lhmoney = CASE id ";      foreach ($bet6 as $key => $value) {         if($value['id']){             $idss\[\]=$value['id'];             $sql.=sprintf("WHEN %d THEN %2\\$.2f ",$value\['id'\],$value['BetAmount']);             $sql1.=sprintf("WHEN %d THEN %2\\$.2f ",$value\['id'\],$value['lhmoney']);             //$sql1.=sprintf("WHEN %d THEN %2\\$.2f ",$value\['id'\],$value['Odds']);               $t=1;                }else{             $bet4add\[\]=$value;         }     }     $ids = implode(',',$idss);     $sql .= "END,".$sql1."END WHERE id IN ($ids)";      if(isset($bet4add)){         M('bet4')->addAll($bet4add);     }       if($t==1){         M()->execute($sql);     } } function bet5add($bet7){ $sql = "UPDATE jz\_bet5 SET money = CASE id ";     //$sql1= "money = CASE id ";      foreach ($bet7 as $key => $value) {         if($value['id']){             $idss\[\]=$value['id'];             $sql.=sprintf("WHEN %d THEN %2\\$.2f ",$value\['id'\],$value['money']);             //$sql1.=sprintf("WHEN %d THEN %2\\$.2f ",$value\['id'\],$value['money']);             //$sql1.=sprintf("WHEN %d THEN %2\\$.2f ",$value\['id'\],$value['Odds']);               $t=1;                }else{             $bet5add\[\]=$value;         }     }     $ids = implode(',',$idss);     $sql .="END WHERE id IN ($ids)";      if(isset($bet5add)){         M('bet5')->addAll($bet5add);     }       if($t==1){         M()->execute($sql);     } } ...