1.为什么 MyBatis 源码源码中，没有我那种 if···else
2.2万多行MyBatis源码，组合你知道里面用了多少种设计模式吗？
3.代码是模式什么意思？
4.Vert.x 源码解析(4.x)——Local EvnentBus入门使用和源码解析
5.干掉if else后，代码看起来爽多了！源码
6.jieba源码解析（一）——中文分词

为什么 MyBatis 组合源码中，没有我那种 if···else

       在 MyBatis 模式workerman底层源码源码中，设计模式的源码巧妙使用是整个框架的精华，共有约种模式，组合包括创建型、模式结构型和行为型模式。源码

       创建型模式包括工厂模式、组合单例模式和建造者模式。模式工厂模式用于创建 SqlSessionFactory，源码单例模式确保 Configuration 的组合唯一实例，建造者模式将 XML 文件解析到对象中。模式

       结构型模式有适配器模式、代理模式、组合模式和装饰器模式。适配器模式使接口不兼容的对象可以协作，代理模式提供 DAO 接口的实现，组合模式用于 SQL 标签组合，装饰器模式允许在不修改结构的情况下增加行为。

       行为型模式包括模板模式、策略模式和迭代器模式。模板模式定义算法框架，策略模式允许算法的替换，迭代器模式遍历集合元素。

       总结，MyBatis 通信达k线源码源码运用设计模式解决复杂问题，合理切割子问题，学习这些方案技术能提高对设计和实现的理解，扩展编码思维，积累经验，成为优秀工程师和架构师。

2万多行MyBatis源码，你知道里面用了多少种设计模式吗？

       在MyBatis的两万多行的框架源码中，设计模式的巧妙使用是整个框架的精华。

       MyBatis中主要使用了以下设计模式：工厂模式、单例模式、建造者模式、适配器模式、代理模式、组合模式、装饰器模式、模板模式、策略模式和迭代器模式。

       具体来说，工厂模式用于SqlSessionFactory的创建，单例模式用于Configuration的管理，建造者模式用于ResultMap的构建，适配器模式用于统一日志接口，代理模式用于MapperProxy的实现，组合模式用于SQL标签的组合，装饰器模式用于二级缓存操作，模板模式用于定义SQL执行流程，策略模式用于多类型处理器的实现，迭代器模式用于字段解析的怎样搜索广告源码网站实现。

       通过运用这些设计模式，MyBatis成功地实现了复杂场景的解耦，并将问题合理切割为若干子问题，以提高理解和解决的效率。

       总的来说，MyBatis大约运用了种左右的设计模式，这使得框架在处理复杂问题时能够更加高效和灵活。

       学习源码不仅可以帮助我们更好地理解设计模式和设计原则，更能够扩展我们的编码思维，积累实际应用的经验。

       希望本文的分享能够帮助到您，同时也推荐您阅读《手写MyBatis：渐进式源码实践》一书，了解更多关于MyBatis的知识。

代码是什么意思？

       代码就是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。代码设计的原则包括唯一确定性、标准化和通用性、可扩充性与稳定性、便于识别与记忆、力求短小与格式统一以及容易修改等。

       在现代程序语言中，源代码可以是以书籍或者磁带的形式出现，但最为常用的格式是文本文件，这种典型格式的目的是为了编译出计算机程序。

       

扩展资料：

       开放源代码

       您购买或下载的大多数软件只提供已编译的可运行版本。“已编译”意味着开发人员创建的实际程序代码（称为源代码）已经由一个称为编译器的特殊程序进行过处理，该程序将源代码转换为计算机可以理解的在线考试系统源码编写格式。

       修改大多数应用程序的已编译版本都是极其困难的，人们几乎不可能知道开发人员究竟是如何创建程序的各个部分的。

       开放源代码软件恰恰相反。源代码随已编译的版本一起提供，而且事实上鼓励人们修改或定制。支持开放源代码概念的软件开发人员相信，通过允许感兴趣的人修改源代码，应用程序将会更加完善，并且在很长时间内不会出现错误。

       百度百科-代码

Vert.x 源码解析(4.x)——Local EvnentBus入门使用和源码解析

       Vert.x 源码解析(4.x)——Local EvnentBus入门使用和源码解析

       本文将介绍使用和解析Vert.x的本地事件总线（Local EvnentBus）的基本概念、入门使用方法以及源码解析。

       1. 简介

       Vert.x EventBus是一个用于异步通信的分布式事件总线，支持在同个Vert.x应用程序内部或跨多个Vert.x应用程序之间的消息交互，实现组件、模块或服务之间的松耦合与高度可扩展性。

       2. 基本概念

       EventBus分为Local模式和Clustered模式，Local模式适用于项目内部通信，而Clustered模式用于集群间传输。

       3. 入门使用

       3.1 获取EventBus

       每个Vertx实例仅有一个EventBus实例，可使用注册处理器、调用consumer()方法获取MessageConsumer对象。

       在集群模式下注册处理器时，注册信息传播至集群中所有节点可能需要时间。

       3.2 注销处理器

       通过unregister方法注销处理器，在集群模式下，此动作传播至节点可能需要额外时间，可使用回调完成通知。

       3.3 发布消息

       使用publish方法指定地址发布消息，信息采集源码怎么用消息将传递给所有在该地址注册的处理器。

       3.4 发送消息

       使用send方法发送消息至指定地址的单个处理器。

       3.5 设置消息头

       在发送或publish消息时可提供DeliveryOptions来设置头信息。

       3.6 消息顺序

       消息按发送顺序传递给处理器。

       3.7 消息对象

       消息处理器接收到的对象类型为Message，包含消息体和头信息。

       3.8 应答消息/发送回复

       通过reply方法在处理器接收到消息后发送回复至消息来源，确认处理。

       3.9 带超时的发送

       使用DeliveryOptions指定超时时间，若超时未收到回复，则调用应答处理器。

       3. 发送失败

       消息发送失败时，应答处理器将接收到异常失败结果。

       3. 消息编解码器

       注册消息编解码器支持发送任何对象，通过DeliveryOptions指定对象类型。

       3. 集群模式的Event Bus

       将多个Vert.x实例组合为集群，实现分布式Event Bus。

       4. 关键类简介

       4.1 主要类的作用

       EventBus、EventBusInternal、EventBusImpl: EventBus接口定义方法，EventBusImpl实现管理消息、监听器注册、消息派发等功能，异步操作。

       HandlerRegistration、MessageConsumerImpl: 消费者实现类，管理订阅关系与消息派发。

       DeliveryContextBase、InboundDeliveryContext、OutboundDeliveryContext: 消息传递管理类，处理发送和接收过程。

       4.2 EventBus系列

       EventBus、EventBusInternal: EventBus接口，EventBusImpl实现。

       4.3 MessageConsumer系列

       MessageConsumerImpl实现消息消费与订阅管理。

       4.4 DeliveryContext系列

       DeliveryContextBase管理消息传递过程，InboundDeliveryContext处理接收消息，OutboundDeliveryContext处理发送消息。

       4.5 Message系列

       Message实现消息对象，MessageImpl具体实现。

       4.5.3 MessageCodec系列

       CodecManager获取解码器，lookupCodec方法实现消息解码。

       5. Local模式EventBus源码解析

       5.1 consumer方法分析

       绑定时调用consumer方法，创建MessageConsumerImpl实例。

       5.2 handler

       注册处理器，涉及HandlerRegistration、EventBusImpl等类。

       5.3 send

       发送消息，EventBusImpl类实现，包括创建消息、发送上下文等。

       5.4 reply

       回复消息，与send方法类似。

       5.5 总结

       本地事件总线操作简单，消息发布与发送遵循明确的步骤。回复消息与发送类似，关键在于消息处理与应答机制。

干掉if else后，代码看起来爽多了！

       今天，我们来深入剖析Mybatis框架中的设计模式，看看它如何巧妙地摆脱if/else的困扰，展现其独特魅力！

       Mybatis庞大的2万多行源码中，巧妙运用了多种设计模式来优化工程结构，如创建型模式的工厂设计，如SqlSessionFactory的构建。它通过SqlSessionFactory工厂模式，为我们获取会话提供统一接口，每次数据库操作都会通过这个工厂开启新的会话，其中包含了数据源配置、事务处理和SQL执行器的构建。

       另外，Configuration作为单例配置类，采用单例模式确保全局唯一，整合了映射、缓存等众多配置，并在SqlSessionFactoryBuilder构建阶段初始化。ErrorContext、LogFactory和Configuration也是采用类似的单例模式，为框架的稳定运行提供支持。

       建造者模式在Mybatis中体现在如XMLConfigBuilder等类，通过逐步构建对象，避免了直接设置属性，保持了代码的清晰和可维护性。日志框架的适配则体现了适配器模式，通过统一接口让不同框架能无缝协作，如对Log4j、Log4j2和Slf4J等的适配。

       代理模式在MapperProxy的实现中尤为显著，它作为DAO接口的代理，统一了CRUD方法的调用，简化了业务逻辑。此外，组合模式在SQL配置中体现，通过SqlNode接口构建SQL规则树，组合出各种复杂场景。

       行为型模式如模板模式和策略模式在Mybatis中也大显身手，BaseExecutor定义了查询和修改的通用流程，而多类型处理器策略模式则通过TypeHandler实现了不同类型数据的处理策略。

       迭代器模式在PropertyTokenizer中体现，用于对象关系的解析，提升了代码的灵活性。总之，Mybatis巧妙地运用了约种设计模式，优化了代码结构，使得代码更加简洁和高效。

       深入研究源码不仅有助于理解框架工作原理，还能提升技术理解和实践能力，是成为高级工程师和架构师的重要基石。通过学习这些优秀的设计实践，我们可以更好地应对复杂的技术挑战。

jieba源码解析（一）——中文分词

       全模式解析：

       全模式下的中文分词通过构建字典树和DAG实现。首先加载字典，字典树中记录词频，例如词"不拘一格"在字典树中表示为{ "不" : 0, "不拘" : 0, "不拘一" : 0, "不拘一格" : freq}。接着构造DAG，表示连续词段的起始位置。例如句子'我来到北京清华大学'，分词过程如下：

       1. '我'：字典树中key=0，尝试'我来'，不在字典，结束位置0寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0]}。

       2. '来'：字典树中key=1，尝试'来到'，在字典，继续尝试'来到北'，不在字典，结束位置1寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1]}。

       3. '到'：字典树中key=2，尝试'来到北'，不在字典，结束位置2寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1], 2:[2]}。

       4. 以此类推，最终形成所有可能分词结果：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学。

       全模式的关键代码涉及字典树和DAG的构建与使用。

       精确模式与HMM模式解析：

       精确模式与HMM模式对句子'我来到北京清华大学'的分词结果分别为：

       精确模式：'我'/'来到'/'北京'/'清华大学'

       HMM模式：'我'/'来到'/'了'/'北京'/'清华大学'

       HMM模式解决了发现新词的问题。解析过程分为三个步骤：

       1. 生成所有可能的分词。

       2. 生成每个key认为最好的分词。

       3. 按照步骤2的方式对每个key的结果从前面向后组合，注意判断单字与下个单字是否可以组成新词。

       最后，解析结果为：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学

       HMM模式中的Viterbi算法在jieba中用于发现新词。算法通过统计和概率计算，实现新词的发现与分词。

       具体应用中，HMM模型包含五个元素：隐含状态、可观测状态、初始状态概率矩阵、隐含状态转移概率矩阵、观测状态转移概率矩阵。模型利用这些元素实现状态预测与概率计算，进而实现中文分词与新词发现。

       在Viterbi算法中，重要的是理解隐含状态、可观测状态、转移概率矩阵之间的关系，以及如何利用这些信息进行状态预测和概率计算。具体实现细节在代码中体现，包括字典树构建、DAG构造、概率矩阵应用等。