1.EasyLogger源码学习笔记（1）
2.easylogging源码学习笔记（6）
3.PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译
4.Mobx源码阅读笔记——3. proxy 还是列表defineProperty，劫持对象行为的源码两个方案
5.Vuex 4源码学习笔记 - mapState、mapGetters、笔记表源mapActions、什列mapMutations辅助函数原理（六）
6.Java并发编程笔记之LinkedBlockingQueue源码探究

EasyLogger源码学习笔记（1）

       在编程中，预处理器通过宏定义执行特定的源码ETF期权交易源码逻辑。使用`#ifdef`和`#else`可以实现条件编译。笔记表源当`#ifdef _XXXX`中的什列标识符_XXXX被`#define`命令定义时，编译器将执行`#ifdef`后的列表程序段1，否则执行`#else`后的源码程序段2。`#ifndef _XXXX`则表示如果标识符未被定义，笔记表源则执行程序段1，什列反之执行程序段2。列表

       ANSI C宏提供了多种实用信息，源码如`__DATE__`返回当前日期，笔记表源`__TIME__`返回当前时间，`__FILE__`包含当前文件名，`__LINE__`包含当前行号。`__STDC__`常量用于判断程序是否遵循ANSI C标准。`__FUNCTION__`宏在预编译时返回所在函数的名称。

       宏参数的处理可以通过`#`将参数变为字符串，使用`##`将两个宏参数连接起来。`__VA_ARGS__`是一个可变参数宏，需配合`define`使用，将宏左侧的`..`内容原样复制到右侧。

       `#if defined`和`#if !defined`在功能上相似，都用于判断宏是否定义。`#error`指令在编译时生成错误消息并停止编译，用于警告开发者。

       `extern`关键字用于引用其他文件中的函数或全局变量。例如`extern ElogErrCode elog_port_init(void);`声明了一个名为`elog_port_init`的外部函数，调用时需要指明返回值类型和参数。

       在多线程编程中，使用`sched_param`结构来管理线程调度参数。`sem_t`表示信号量，用于实现互斥和同步。`pthread_attr_setschedpolicy(&thread_attr, SCHED_RR);`设置进程调度策略为实时轮转调度。

       `SCHED_OTHER`默认分时调度策略，`SCHED_FIFO`采用先进先出策略，而`SCHED_RR`是`SCHED_FIFO`的增强版，提供实时轮转功能。使用`sched_get_priority_max(int policy);`和`sched_get_priority_min(int policy);`函数可以获取线程可设置的最高和最低优先级，其中策略参数即上述三种调度策略的宏定义。

       `pthread_attr_setschedparam(&thread_attr, &thread_sched_param);`用于设置线程的优先级。通过这些函数，开发者可以精细地控制线程调度，提高程序性能。

easylogging源码学习笔记（6）

       `LOG` 是默认日志、CLOG自定义日志、LOG_IF条件日志

       特殊日志

       LOG_EVERY_N、LOG_AFTER_N、LOG_N_TIMES

       for (int i = 1; i <= ; ++i) {

       LOG_EVERY_N(2,转转源码最新 INFO) << "Logged every second iter";

       }// 5 logs written; 2, 4, 6, 7,

       for (int i = 1; i <= ; ++i) {

       LOG_AFTER_N(2, INFO) << "Log after 2 hits; " << i;

       }// 8 logs written; 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,

       for (int i = 1; i <= ; ++i) {

       LOG_N_TIMES(3, INFO) << "Log only 3 times; " << i;

       }// 3 logs writter; 1, 2, 3

       条件日志和特殊日志可以搭配使用

       * `VLOG_IF(condition, verbose-level)`

       * `CVLOG_IF(condition, verbose-level, loggerID)`

       * `VLOG_EVERY_N(n, verbose-level)`

       * `CVLOG_EVERY_N(n, verbose-level, loggerID)`

       * `VLOG_AFTER_N(n, verbose-level)`

       * `CVLOG_AFTER_N(n, verbose-level, loggerID)`

       * `VLOG_N_TIMES(n, verbose-level)`

       * `CVLOG_N_TIMES(n, verbose-level, loggerID)`

       日志详细等级判定

       if (VLOG_IS_ON(2)) {

       // Verbosity level 2 is on for this file

       }

       性能追踪

       * `TIMED_FUNC(obj-name)`

       * `TIMED_SCOPE(obj-name, block-name)`

       * `TIMED_BLOCK(obj-name, block-name)`

       这些宏实际上都是关于el::base::type::PerformanceTrackerPtr，一个指向el::base::PerformanceTracker的指针

       #if defined(ELPP_FEATURE_ALL) || defined(ELPP_FEATURE_PERFORMANCE_TRACKING)

       PerformanceTracker::PerformanceTracker(const std::string& blockName,

       base::TimestampUnit timestampUnit,

       const std::string& loggerId,

       bool scopedLog, Level level) :

       m_blockName(blockName), m_timestampUnit(timestampUnit), m_loggerId(loggerId), m_scopedLog(scopedLog),

       m_level(level), m_hasChecked(false), m_lastCheckpointId(std::string()), m_enabled(false) {

       #if !defined(ELPP_DISABLE_PERFORMANCE_TRACKING) && ELPP_LOGGING_ENABLED

       // We store it locally so that if user happen to change configuration by the end of scope

       // or before calling checkpoint, we still depend on state of configuration at time of construction

       el::Logger* loggerPtr = ELPP->registeredLoggers()->get(loggerId, false);

       m_enabled = loggerPtr != nullptr && loggerPtr->m_typedConfigurations->performanceTracking(m_level);

       if (m_enabled) {

       base::utils::DateTime::gettimeofday(&m_startTime);

       }

       #endif // !defined(ELPP_DISABLE_PERFORMANCE_TRACKING) && ELPP_LOGGING_ENABLED

       }

       在构造函数中获取一个时间，

       PerformanceTracker::~PerformanceTracker(void) {

       #if !defined(ELPP_DISABLE_PERFORMANCE_TRACKING) && ELPP_LOGGING_ENABLED

       if (m_enabled) {

       base::threading::ScopedLock scopedLock(lock());

       if (m_scopedLog) {

       base::utils::DateTime::gettimeofday(&m_endTime);

       base::type::string_t formattedTime = getFormattedTimeTaken();

       PerformanceTrackingData data(PerformanceTrackingData::DataType::Complete);

       data.init(this);

       data.m_formattedTimeTaken = formattedTime;

       PerformanceTrackingCallback* callback = nullptr;

       for (const std::pair& h

       : ELPP->m_performanceTrackingCallbacks) {

       callback = h.second.get();

       if (callback != nullptr && callback->enabled()) {

       callback->handle(&data);

       }

       }

       }

       }

       #endif // !defined(ELPP_DISABLE_PERFORMANCE_TRACKING)

       }

       在析构函数中获取一个时间，处理时间data，使用PerformanceTrackingCallback类型指针callback，并在callback->handle(&data)中处理输出。

       由于定义了ELPP_FEATURE_PERFORMANCE_TRACKING，因此在初始化（INITIALIZE_EASYLOGGINGPP）中实际上是安装了一个base::DefaultPerformanceTrackingCallback。

       在PerformanceTracker类的handle函数中，callback是一个PerformanceTrackingCallback类型指针，由于安装的是DefaultPerformanceTrackingCallback对象，因此是一个基类指针指向了派生类对象。处理输出的逻辑在DefaultPerformanceTrackingCallback类的handle函数中。

       DefaultPerformanceTrackingCallback类的handle函数首先会将数据成员m_data的指针赋值给函数参数，并创建一个base::type::stringstream_t类型的对象ss用于构建输出内容。根据m_data的dataType，输出不同的信息。在输出时，会使用el::base::Writer类构造并输出内容。

PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译

       查询模块是数据库与用户进行交互的模块，允许用户使用结构化查询语言(SQL)或其它高级语言在高层次上表达查询任务，并将用户的查询命令转化成数据库上的操作序列并执行。查询处理分为查询编译与查询执行两个阶段：

       当PostgreSQL的后台进程Postgres接收到查询命令后，首先传递到查询分析模块，进行词法，语法与语义分析。用户的查询命令，如SELECT，CREATE TABLE等，会被构建为原始解析树，然后交给查询重写模块。查询重写模块根据解析树及参数执行解析分析及规则重写，得到查询树，最后输入计划模块得到计划树。

       整个查询编译的函数调用流程包括查询分析、查询重写与计划生成三个阶段。查询分析涉及词法分析、语法分析与语义分析，分别由Lex与Yacc工具完成。词法分析识别输入的SQL命令中的模式，语法分析找出这些模式的组合，形成解析树。出于与用户交互的考虑，语义分析与重写放在另一个函数处理，以避免在输入语句时立即执行事务操作。Lex与Yacc是词法与语法分析工具，分别通过正则表达式解析与语法结构定义，生成用于分析的C语言代码。

       查询分析由pg_parse_query函数与pg_analyze_and_rewrite函数完成。pg_parse_query处理词法与语法分析，而语义分析与重写在pg_analyze_and_rewrite函数中进行。语义分析需要访问数据库系统表，maven源码编译以检查命令中的表或字段是否存在，以及聚合函数的适用性。

       查询重写核心在于规则系统，存储在pg_rewrite系统表中。规则系统由一系列重写规则组成，包括创建规则、删除规则以及利用规则进行查询重写三个操作。规则系统提供定义、删除规则以及利用规则优化查询的功能。PG中实现多种查询优化策略，包括谓语下滑、WHERE语句合并等，通过动态规划与遗传算法选择代价最小的执行方案。

       查询规划的总体过程包括预处理、生成路径和生成计划三个阶段。预处理阶段消除冗余条件、减少递归层数与简化路径生成。提升子链接与子查询是预处理中的关键步骤，通过将子查询提升至与父查询相同的优化等级，提高查询效率。提升子链接与子查询的函数包括pull_up_sublinks与pull_up_subqueries。

       在路径生成阶段，优化器检查MIN/MAX聚集函数的存在与索引条件，生成通过索引扫描获得最大值或最小值的路径。表达式预处理由preprocess_expression函数完成，包括目标链表、WHERE语句、HAVING谓语等的处理。HAVING子句的提升或保留取决于是否包含聚集条件。删除冗余信息以优化路径生成。

       生成路径的入口函数query_planner负责找到从一组基本表到最终连接表的最高效路径。路径生成算法包括动态规划与遗传算法，分别解决路径选择与状态传递问题。路径生成流程涉及make_one_rel函数，最终生成最优路径并转换为执行计划。

       在得到最优路径后，优化器根据路径生成对应的执行计划。创建计划的入口函数create_plan提供顺序扫描、采样扫描、索引扫描与TID扫描等计划生成。整理计划树函数set_plan_references负责最后的细节调整，优化执行器执行效率。代价估算考虑磁盘I/O与CPU时间，根据统计信息与查询条件估计路径代价。

       查询编译与规划是数据库性能的关键环节。PostgreSQL通过高效的查询分析、重写与规划，生成最优执行计划，显著提高查询执行效率。动态规划与遗传算法等优化策略的应用，确保了查询处理的虚拟系统源码高效与灵活性。

Mobx源码阅读笔记——3. proxy 还是defineProperty，劫持对象行为的两个方案

       这篇文章将深入分析 MobX 的 observableObject 数据类型的源码，同时探讨使用 Proxy 和 Object.defineProperty 这两种实现方案来劫持对象行为的策略。通过分析，我们能够理解 MobX 在创建 observableObject 时是如何同时采用这两种方案，并在创建时决定使用哪一种。

       首先，回顾 observableArray 的实现方式，通过 Proxy 代理数组的行为，转发给 ObservableArrayAdministration 来实现响应式修改的逻辑。同样，我们已经讨论过 observableValue 的实现，通过一个特殊的类 ObservableValue 直接使用其方法，无需代理。

       对于 observableObject 的实现机制，其特点在于同时采用了上述两种方案，并且在创建时决定使用哪一种。让我们回到文章中提到的工厂方法，其中根据 options.proxy 的值来决定使用哪一种方案。

       在 options.proxy 为 false 的情况下，使用第一条路径来实现 observableObject。这通过直接返回 extendObservable 的结果，其中 extendObservable 是一个工具函数，用于向已存在的目标对象添加 observable 属性。属性映射中的所有键值对都会导致目标上生成新的 observable 属性，并且属性映射中的任意 getters 会被转化为计算属性。

       这里首先根据 options 参数选择特定的 decorator，这个过程与之前在第一篇文章中通过 options 参数选择特定的 enhancer 类似。实际上，这里的 decorator 起到了类似的作用，甚至在创建 decorator 这个过程本身也需要通过 enhancer 参数。

       至于 decorator 和 enhancer 之间的耦合机制，文章中详细解释了 createDecoratorForEnhancer 和 createPropDecorator 函数，通过这些函数我们能够了解到它们是如何将 decorator 和 enhancer 联系起来的。

       接下来，文章深入分析了 decorator 的作用机制，包括它如何决定是否立即执行，以及在不立即执行时如何将创建 prop 的相关信息保存下来。通过 initializeInstance 函数，我们了解了如何解决 # 问题，这涉及到如何正确处理那些在创建时未被立即执行的 prop。

       最终，通过为 target 对象创建 ObservableObjectAdministration 管理对象，并通过 $mobx 和 target 属性将它们关联起来，我们完成了 observableObject 的创建。如果传入的 properties 不为空，则使用 extendObservableObjectWithProperties 来初始化。这里的代码逻辑相对简单，主要遍历 properties 中的所有键并调用对应的 decorator。

       文章还指出，虽然在第一条路径中，github克隆源码使用 Object.defineProperty 重写了 prop 的 getter 和 setter，但在 MobX 4 及以下版本中，使用 Proxy 来实现 observableObject 的逻辑更为常见。Proxy 特性在 ES6 引入后，提供了更强大的能力来劫持对象的行为，不仅限于 getter 和 setter，还包括对象的其他行为。

       最后，文章总结了使用 Proxy 方案的优点，包括能够更全面地劫持对象的行为，而不仅仅是属性的 getter 和 setter。Proxy 方案在实现双向绑定时，能够提供更灵活和强大的功能。同时，文章也提到了两种方案的局限性，尤其是在处理对象属性的可观察性方面，Proxy 方案在某些情况下可能更具优势。

Vuex 4源码学习笔记 - mapState、mapGetters、mapActions、mapMutations辅助函数原理（六）

       在前一章中，我们通过了解Vuex的dispatch功能，逐步探索了Vuex数据流的核心工作机制。通过这一过程，我们对Vuex的整体运行流程有了清晰的把握，为深入理解其细节奠定了基础。本章节，我们将聚焦于Vuex的辅助函数，包括mapState、mapGetters、mapActions、mapMutations以及createNamespacedHelpers，这些函数旨在简化我们的开发流程，使其更符合实际应用需求。

       请注意，这些辅助函数在Vue 3的Composition API中不适用，因为它们依赖于组件实例（this），而在Setup阶段，this尚未被创建。因此，它们仅适用于基于选项的Vue 2或Vue 3经典API。

       以mapState为例，它允许我们以计算属性的形式访问Vuex中的状态。当组件需要获取多个状态时，通过mapState生成的计算属性可以显著减少代码冗余。若映射的计算属性名称与state子节点名称相同，只需传入字符串数组。此外，通过对象展开运算符，我们能轻松地在已有计算属性中添加新的映射。

       深入代码层面，mapState的核心功能在src/helpers.js文件中得以实现。通过normalizeNamespace函数统一处理命名空间和map数据，然后利用normalizeMap函数将数组或对象格式数据标准化，最终返回一个封装后的函数对象。通过这种方式，mapState有效简化了状态访问的实现。

       mapGetters、mapMutations、mapActions遵循相似的模式，通过normalizeNamespace统一输入，然后使用normalizeMap统一数据处理，最后返回对象格式的函数集合，支持对象展开运算符的使用。这些函数简化了获取、执行actions和mutations的过程。

       createNamespacedHelpers则是为管理命名空间模块提供便利。通过传入命名空间值，它生成一组组件绑定辅助函数，简化了针对特定命名空间的模块操作。此函数通过bind方法巧妙地将namespace参数绑定到返回的函数集合中，实现了高效、灵活的命名空间管理。

       本章节对mapState的实现原理进行了深入分析，并展示了其余辅助函数的相似之处。通过理解这些函数的工作机制，我们能更高效地应用Vuex，优化组件间的交互与状态管理。利用这些工具，开发者能够更专注于业务逻辑的实现，而不是繁琐的状态获取和管理。

       在探索更多前端知识的旅程中，让我们一起关注公众号小帅的编程笔记，每天更新精彩内容，与编程社区一同成长。

Java并发编程笔记之LinkedBlockingQueue源码探究

       LinkedBlockingQueue 是基于单向链表实现的一种阻塞队列，其内部包含两个节点用于存放队列的首尾，并维护了一个表示元素个数的原子变量 count。同时，它利用了两个 ReentrantLock 实例（takeLock 和 putLock）来保证元素的原子性入队与出队操作。此外，notEmpty 和 notFull 两个信号量与条件队列用于实现阻塞操作，使得生产者和消费者模型得以实现。

       LinkedBlockingQueue 的实现主要依赖于其内部锁机制和信号量管理。构造函数默认容量为最大整数值，用户可自定义容量大小。offer 方法用于尝试将元素添加至队列尾部，若队列未满则成功，返回 true，反之返回 false。若元素为 null，则抛出 NullPointerException。put 方法尝试将元素添加至队列尾部，并阻塞当前线程直至队列有空位，若被中断则抛出 InterruptedException。通过使用 putLock 锁，确保了元素的原子性添加以及元素计数的原子性更新。

       在实现细节上，offer 方法通过在获取 putLock 的同时检查队列是否已满，避免了不必要的元素添加。若队列未满，则执行入队操作并更新计数器，同时考虑唤醒等待队列未满的线程。此过程中，通过 notFull 信号量与条件队列协调线程间等待与唤醒。

       put 方法则在获取 putLock 后立即检查队列是否满，若满则阻塞当前线程至 notFull 信号量被唤醒。在入队后，更新计数器，并考虑唤醒等待队列未满的线程，同样通过 notFull 信号量实现。

       poll 方法用于从队列头部获取并移除元素，若队列为空则返回 null。此方法通过获取 takeLock 锁，保证了在检查队列是否为空和执行出队操作之间的原子性。在出队后，计数器递减，并考虑激活因调用 poll 或 take 方法而被阻塞的线程。

       peek 方法类似，但不移除队列头部元素，返回 null 若队列为空。此方法也通过获取 takeLock 锁来保证操作的原子性。

       take 方法用于阻塞获取队列头部元素并移除，若队列为空则阻塞当前线程直至队列不为空。此方法与 put 方法类似，通过 notEmpty 信号量与条件队列协调线程间的等待与唤醒。

       remove 方法用于移除并返回指定元素，若存在则返回 true，否则返回 false。此方法通过双重加锁机制（fullyLock 和 fullyUnlock）来确保元素移除操作的原子性。

       size 方法用于返回当前队列中的元素数量，通过 count.get() 直接获取，确保了操作的准确性。

       综上所述，LinkedBlockingQueue 通过其独特的锁机制和信号量管理，实现了高效、线程安全的阻塞队列操作，适用于生产者-消费者模型等场景。

带源的品牌有哪些

       带源的品牌包括源码链、源码笔记、车源易找等。

       解释如下：

源码链

源码链是一个以技术为核心的品牌。主要致力于区块链技术的研发与应用，为各类企业和开发者提供基于区块链的解决方案。品牌名中的“源码”，寓意着其注重技术的本源，追求技术的纯净与原始；而“链”则反映了其在区块链领域的专注和链接价值。这个品牌以其技术实力和创新能力得到了广大开发者和企业的认可。

源码笔记

源码笔记是一家注重知识分享和传承的品牌。它专注于各类源代码的学习和研究，为广大开发者提供有价值的笔记和教程。品牌名中的“源码”反映了其关注源代码的学习和研究领域；而“笔记”则表达了其注重知识的积累和分享。这个品牌以其深入浅出、实用为主的教程赢得了广大开发者的喜爱。

车源易找

车源易找是一家在汽车领域有着广泛影响力的品牌。其主要业务是提供汽车信息服务和车源查找服务。品牌名中的“车源”直接表达了其主要业务领域——汽车；而“易找”则体现了其服务宗旨，即为消费者提供一个简单、快捷的查找车源的平台。这个品牌以其丰富的信息资源和服务赢得了广大消费者的信任。

       以上所述的几个带源的品牌，虽然所处领域不同，但它们都以自己的名字准确地反映了自身的业务范围和服务宗旨，从而获得了消费者或用户的广泛认可和信赖。

EasyLogger源码学习笔记（4）

       setbuf函数用于开启或关闭缓冲机制，关闭时使用setbuf(stdout, NULL);。

       在编程中，unlikely(x) 和 likely(x) 函数通过宏定义 __builtin_expect(!!(x), 1) 和 __builtin_expect(!!(x), 0) 实现，用以帮助优化编译器，实现等价于if(a)但更高效的条件判断。

       semget()函数用于创建或获取信号量，其原型为 int semget(key_t key, int num_sems, int sem_flags)。它接受一个键值、指定信号量数量及标志位，成功时返回信号标识符，失败时返回-1。

       semctl()函数用于设置或获取信号量的值，而semop()函数则用于执行信号量的P操作或V操作。

       信号量在共享内存管理中扮演关键角色，内核维护一个名为shmid_ds的数据结构，用于管理共享内存段。

       利用fseek()函数，可以设置文件流的位置，通过参数offset和whence来确定查找位置的偏移量。

       a+方式打开文本文件，允许读写，若文件不存在则创建，读取从头开始，写入只能追加。

       sem_post函数（int sem_post(sem_t *sem);）将信号量值增加1，当线程阻塞在该信号量上时，调用此函数会使一个线程解除阻塞，选择机制由线程调度策略决定。

       sem_wait函数（int sem_wait(sem_t * sem);）则将信号量值减去1，但需等待信号量值非零时才开始减法操作。

       一种应用方法是利用信号量实现类似于信号传递的功能，某线程在特定条件下执行任务，其他线程通过调用sem_post()使信号量加一，该线程在调用sem_wait()后解除阻塞，继续执行。

PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引

       索引是数据库中的关键结构，它加速了查询速度，尽管会增加内存和维护成本，但效益通常显著。在PG中，索引类型丰富多样，包括B-Tree、Hash、GIST、SP-GIST、GIN和BGIN。所有索引本质上都是独立的数据结构，与数据表并存。

       查询时，没有索引会导致全表扫描，效率低下。创建索引可以快速定位满足条件的元组，显著提升查询性能。PG中的索引操作函数，如pg_am中的注册，为上层模块提供了一致的接口，这些函数封装在IndexAmRoutine和IndexScanDesc中。

       B-Tree索引采用Lehman和Yao的算法，每个非根节点有兄弟指针，页面包含"high key"，用于快速扫描。PG的B-Tree构建和维护流程涉及BTBuildState、spool、元页信息等结构，包括创建、插入、扫描等操作。

       哈希索引在硬盘上实现，支持故障恢复。它的页面结构复杂，包括元页、桶页、溢出页和位图页。插入和扫描索引元组时，需要动态管理元页缓存以提高效率。

       GiST和GIN索引提供了更大的灵活性，支持用户自定义索引方法。GiST适用于通用搜索，而GIN专为复合值索引设计，支持全文搜索。它们在创建时需要实现特定的访问方法和函数。

       尽管索引维护有成本，但总体上，它们对提高查询速度的价值不可忽视。了解并有效利用索引是数据库优化的重要环节。

EasyLogger源码学习笔记（3）

       在EasyLogger源码学习中，枚举变量的使用十分直观。定义枚举类型后，可以直接在代码中操作，提升可读性和代码清晰度。

       va_list是一个字符指针，用于在可变参数表中导航和取值。首先，你需要定义一个va_list类型的变量ap，然后通过va_start函数初始化，ap指向变参表的第一个参数，后续的参数获取通过va_arg完成，它会根据指定类型从ap中提取并返回值，同时更新ap的位置。使用完毕后，记得调用va_end来释放ap，以确保程序的健壮性。

       对于字符串处理，vsnprintf提供了格式化输出功能，它能在指定长度内限制输出，避免溢出。例如，snprintf函数可以格式化字符串并存储在给定的缓冲区中，确保字符数不超过预设的大小。

       在查找字符串时，strstr函数用于在haystack中查找needle首次出现的位置，但不包括结束符。在函数定义中，诸如va_start(args, format)这样的语句用于处理可变参数。

       在elog_output函数中，tag_sapce的初始化出现疑问，原因在于需要保证标签对齐，通过memset函数在前面填充空格。这里，用'ELOG_FILTER_TAG_MAX_LEN / 2 - tag_len'的长度来确保足够的空间，而不是'ELOG_FILTER_TAG_MAX_LEN + 1'，因为这样可以避免不必要的填充。

       在elog_find_tag函数中，返回值的问题在于它实际返回了日志的tag及其后续信息，而不是仅限于tag本身。因此，需要检查并修正这个逻辑，以确保返回正确的内容。