1.Docker 源码分析
2.slate.js源码分析（四）- 历史记录机制
3.coreboot源码分析之 boot state machine 设计
4.RocketMQ源码分析：Broker概述+同步消息发送原理与高可用设计及思考
5.dayjs源码解析（一）：概念、源码locale、分析constant、设计utils tags
6.Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)

Docker 源码分析

       本文旨在解析Docker的源码核心架构设计思路，内容基于阅读《Docker源码分析》系文章后，分析整理的设计圣经 源码核心架构设计与关键部分摘抄。Docker是源码Docker公司开源的基于轻量级虚拟化技术的容器引擎项目，使用Go语言开发，分析遵循Apache 2.0协议。设计Docker提供快速自动化部署应用的源码能力，利用内核虚拟化技术（namespaces及cgroups）实现资源隔离与安全保障。分析相比虚拟机，设计Docker容器运行时无需额外的源码系统开销，提升资源利用率与性能。分析

       Docker迅速获得业界认可，设计包括Google、Microsoft、VMware在内的领导者支持。Google推出Kubernetes提供Docker容器调度服务，Microsoft宣布Azure支持Kubernetes，VMware与Docker合作。Docker在分布式应用领域获得万美元的C轮融资。

       Docker的架构主要由Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry、Graph、Driver、libcontainer以及Docker container组成。

Docker Client：用户通过命令行工具与Docker Daemon建立通信，发起容器管理请求。

Docker Daemon：后台运行的系统进程，接收并处理Docker Client请求，通过路由与分发调度执行相应任务。

Docker Registry：存储容器镜像的eclipse 设置源码路径仓库，支持公有与私有注册。

Graph：存储已下载镜像，并记录镜像间关系的数据库。

Driver：驱动模块，实现定制容器执行环境，包括graphdriver、networkdriver和execdriver。

libcontainer：库，使用Go语言设计，直接访问内核API，提供容器管理功能。

Docker container：Docker架构的最终服务交付形式。

       架构内各模块功能如下：

Docker Client：用户与Docker Daemon通信的客户端。

Docker Daemon：后台服务，接收并处理请求，执行job。

Graph：存储容器镜像，记录镜像间关系。

Driver：实现定制容器环境，包括管理、网络与执行驱动。

libcontainer：库，提供内核访问，实现容器管理。

Docker container：执行容器，提供隔离环境。

       核心功能包括从Docker Registry下载镜像、创建容器、运行命令与网络配置。

       总结，通过Docker源码学习，深入了解其设计、功能与价值，多功能查询源码有助于在分布式系统实现中找到与已有平台的契合点。同时，熟悉Docker架构与设计思想，为云计算PaaS领域带来实践与创新启发。

slate.js源码分析（四）- 历史记录机制

       应用中常见撤销与重做功能，尤其在编辑器中，其实现看似简单却也非易事。为了更好地理解这一机制，本文将深入探讨 MVC 设计模式，并聚焦于 slate.js 如何巧妙地实现撤销与重做功能。

       MVC 模式是一种经典的软件架构模式，自 年提出以来便广为应用。在 MVC 模式中，模型（Model）负责管理数据，视图（View）展示数据，而控制器（Controller）则负责处理用户输入与模型更新。

       在撤销与重做功能的设计中，通常有两种实现思路。其中一种是通过 Redux 等状态管理库实现，而 slate.js 则采用了一种更为直接的方法。本文将重点介绍 slate.js 的实现策略。

       撤销功能允许用户回溯至之前的页面状态，而重做功能则让用户能够恢复已撤销的操作。在执行操作后，当用户请求撤销时，系统会抛弃当前状态并恢复至前一状态。对于复杂的操作，如表格的复制与粘贴，系统的处理逻辑则更为精细，能够跳过不需要记录在历史记录中的状态，确保撤销操作的精准性。

       slate.js 的状态模型主要基于树状的文档结构，通过三种类型的android英雄决源码操作指令来管理文档状态：针对节点的修改、光标位置的调整以及文本内容的变更。对节点与文本的修改，可通过特定指令来实现，而光标操作则通常直接修改数据。借助这九种基本操作，富文本内容的任何变化都能被准确地记录与恢复。

       在实现撤销功能时，关键在于如何根据操作指令中的信息推导出相应的撤销操作。例如，撤销对节点的修改操作，只需对记录的操作进行逆向操作即可。相比之下，重做功能则相对简单，只需在撤销操作时记录下指令，以便在后续操作中恢复。

       操作的记录以数组形式进行，便于后续的撤销与重做操作。通过合理的指令与数据模型设计，复杂的操作最终被拆解为简单且可逆的原子操作，确保了功能的高效与稳定。

       总结而言，通过精心设计的指令与数据模型，撤销与重做功能得以实现，使应用在面对用户操作时能够灵活应对，提供无缝的用户体验。此外，本文还附带了一个招聘信息，百度如流团队正面向北京、上海、深圳等地招聘，欢迎有志之士加入。

       参考资料包括：Web 应用的撤销重做实现、slatejs。android源码文件目录

coreboot源码分析之 boot state machine 设计

       boot state machine 在 Coreboot 中提供了一种系统启动流程的结构化方式，其主要功能是将整个 ramstage 的启动过程转化为一系列状态机函数的调用。定义了个状态，通过枚举常量 `enum boot_state_t` 进行标识。每个状态可选择性地定义 `entry` 回调函数和 `exit` 回调函数，分别在状态转换前和后执行，以实现类似函数调用栈的操作。

       状态机的核心数据结构包括：

       状态描述符，包含 `run_state` 函数，用于执行状态的主要任务。

       `entry` 和 `exit` 回调函数，分别在状态转换前和后调用。

       `phases` 数组，存放 `entry` 和 `exit` 回调函数的链表。

       `blockers`，用于管理状态转换的条件。

       定义的个状态的 `run_state` 函数具有特定的实现模式，如 `BS_DEV_ENUMERATE` 的 `run_state` 实现。宏 `BS_INIT_ENTRY` 用于初始化状态描述符，创建 `boot_state_init_entry` 结构体，其中包含状态的入口/出口回调函数的详细信息。宏 `BOOT_STATE_INIT_ENTRY` 则简化了结构体的初始化过程。

       所有状态的 `entry/exit` 函数描述符存储在 `.bs_init` 段中，该段的起始和结束地址由 `src\lib\program.ld` 文件定义。通过遍历 `.bs_init` 段，根据描述符中的状态成员查找状态描述符，并将 `entry/exit` 函数描述符插入到 `boot_state` 结构体的 `phases[]` 数组中，实现状态间正确的回调链接。

       启动流程中，`state_tracker` 变量记录当前执行状态的信息。状态机的函数执行通过调用状态描述符中的 `run_state` 函数，同时自动处理 `entry` 和 `exit` 回调函数，确保启动过程的有序性和完整性。

RocketMQ源码分析：Broker概述+同步消息发送原理与高可用设计及思考

       Broker在RocketMQ架构中扮演关键角色，主要负责存储消息，其核心任务在于持久化消息。消息通过生产者发送给Broker，而消费者则从Broker获取消息。Broker的物理部署架构图清晰展示了这一过程。

       从配置文件角度，我们深入探讨Broker的存储设计，重点关注以下几个方面：消息发送、消息协议、消息存储与检索、消费队列维护、消息消费与重试机制。深入分析Broker内部实现，包括消息发送过程、获取topic路由信息、选择消息队列以及发送消息至特定Broker。

       消息发送过程包括参数解析、发送方式选择、回调函数配置以及超时时间设定。同步消息发送流程主要分为获取路由信息、选择消息队列、发送消息、更新失败策略与处理同步调用方式。获取路由信息过程包括从本地缓存尝试获取、从NameServer获取配置信息更新缓存，以及针对特定或默认topic的路由信息查询。

       选择消息队列时考虑Broker负载均衡，通过轮询机制获取下一个可用消息队列。选择队列逻辑涉及发送失败延迟规避机制，确保选择的Broker正常，并根据Broker状态进行排序后选择一个队列。消息发送至指定Broker，使用长连接发送并存储消息，同步消息发送包含重试机制，异步消息发送则在回调中处理重试。

       思考题：分析消息发送异常处理，包括NameServer宕机与Broker挂机情况。NameServer宕机时，生产者可利用本地缓存继续发送消息，而Broker挂机会导致消息发送失败，但通过故障延迟机制可确保高可用性设计。理解这些机制与流程，有助于深入掌握RocketMQ的同步消息发送原理与高可用设计。

dayjs源码解析（一）：概念、locale、constant、utils tags

       深入剖析 Day.js 源码（一）：概念、locale、constant、utils

       Day.js 是一款轻量级的时间库，由饿了么的开发大佬 iamkun 维护，主打无需引入过多依赖，以减少打包体积的特性。本文将通过解析 Day.js 的源码，揭示其结构与功能的奥秘，旨在为开发者提供深入理解与应用 Day.js 的工具。

       目录概览

       本文将分五章展开 Day.js 的源码解析，分别从代码结构、基础概念、时间标准、语言（文化）代码以及 locale、constant、utils 的实现进行深入探讨。我们将逐步揭开 Day.js 的核心逻辑与设计思路。

       代码结构与依赖分析

       Day.js 的源代码目录结构简洁明了，主要依赖集中在入口文件 src/index.js 中。此文件依赖链简单，未直接引用 locale 和 plugin 目录下的语言包与插件，体现出 Day.js 优化体积、按需加载的核心优势。

       基础概念与时间标准

       在解析源码之前，理解以下基础概念至关重要，包括时间标准、GMT、UTC、ISO 等。这些标准与概念为后续分析提供了背景知识。

       时间标准解释

       格林尼治平均时间（GMT）与协调世界时（UTC）是本文中的核心时间概念。GMT 作为本初子午线上的平太阳时，而 UTC 则是基于原子时标准，与格林威治标准时间（GTM）关系密切。本文详细解释了 UTC 的定义、用途与与 0 度经线平太阳时的关系。

       ISO 标准

       ISO 是国际标准化组织推荐的日期和时间表示方法。在 JavaScript 中，Date.prototype.toISOString() 方法返回遵循 ISO 标准的字符串，以 UTC 时间为基准。

       语言（文化）代码与 locale

       不同语言对时间的描述各具特色，Day.js 通过 locale 实现了多语言支持，用户可根据需求引入相应的语言包。本文介绍了语言代码与 locale 的关联，以及如何按需加载特定语言。

       constant 与 utils

       src/constant.js 和 src/utils.js 分别负责存储常量与工具函数。constant 文件中包含了时间单位与格式化的正则表达式，而 utils.js 则封装了一系列实用工具函数，用于简化时间操作。

       总结与展望

       本文完成了 Day.js 源码解析的第一部分，深入探讨了概念、locale、constant、utils 的实现。接下来，我们将分析 Day.js 的核心文件 src/index.js，解析 Dayjs 类的实现细节。欢迎关注后续内容，期待与您共同探索 Day.js 的更多奥秘。

Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)

       《Flink Checkpoint源码分析》系列文章深入探讨了Flink的Checkpoint机制，本文聚焦于Task内部状态数据的存储过程，深入剖析状态数据的具体存储方式。

       Flink的Checkpoint核心逻辑被封装在`snapshotStrategy.snapshot()`方法中，这一过程主要由`HeapSnapshotStrategy`实现。在进行状态数据的快照操作时，首先对状态数据进行拷贝，这里采取的是引用拷贝而非实例拷贝，速度快且占用内存较少。拷贝后的状态数据被写入到一个临时的`CheckpointStateOutputStream`，即`$CHECKPOINT_DIR/$UID/chk-n`格式的目录，这个并非最终数据存储位置。

       在拷贝和初始化输出流后，`AsyncSnapshotCallable`被创建，其`callInternal()`方法中负责将状态数据持久化至磁盘。这个过程分为几个关键步骤：

       获取`CheckpointStateOutputStream`，写入状态数据元数据，如状态名、序列化类型等。

       对状态数据按`keyGroupId`进行分组，依次将每个`keyGroupId`对应的状态数据写入文件。

       封装状态数据的元数据信息，包括存储路径和大小，以及每个`keyGroupId`在文件中的偏移位置。

       在分组过程中，状态数据首先被扁平化并添加到`partitioningSource[]`中，同时记录每个元素对应的`keyGroupId`在`counterHistogram[]`中的位置。构建直方图后，数据依据`keyGroupId`进行排序并写入文件，同时将偏移位置记录在`keyGroupOffsets[]`中。

       具体实现细节中，`FsCheckpointStateOutputStream`用于创建文件系统输出流，配置包括基路径、文件系统类型、缓冲大小、文件状态阈值等。`StreamStateHandle`最终封装了状态数据的存储文件路径和大小信息，而`KeyedStateHandle`进一步包含`StreamStateHandle`和`keyGroupRangeOffsets`，后者记录了每个`keyGroupId`在文件中的存储位置，以供状态数据检索使用。

       简而言之，Flink在执行Checkpoint时，通过一系列精心设计的步骤，确保了状态数据的高效、安全存储。从状态数据的拷贝到元数据的写入，再到状态数据的持久化，每一个环节都充分考虑了性能和数据完整性的需求，使得Flink的实时计算能力得以充分发挥。