1.Դ?源码级뼶
2.[源码级解析] 巧妙解决并深度分析Linux下rm命令提示参数列表过长的问题
3.MySql轻松入门系列——第二站 使用visual studio 对mysql进行源码级调试
4.源码级低代码开发平台：JVS列表页数据处理与逻辑联动
5.大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
6.源码级解析，搞懂 React 动态加载（上） —— React Loadable

Դ?源码级뼶

       源码级解析，探索 React 动态加载的源码级实现与特性

       本系列文章旨在深入探讨单页应用（SPA）技术栈，重点关注动态加载方案的源码级实现原理。上篇中，源码级我们已介绍了 react-loadable 和 React.lazy，源码级qq头像源码其中后者几乎已覆盖所有使用场景，源码级并在 React 版本中添加了 SSR 支持。源码级今天，源码级我们将聚焦于一款名为 @loadable/component 的源码级新方案，探索其在动态加载领域的源码级独特优势与实现机制。

       根据官方说明，源码级@loadable/component 不仅支持动态加载组件，源码级还扩展了 prefetch、源码级library 分割等特性，源码级并提供简洁的 API。它允许用户在不依赖其他高阶组件的情况下，直接动态加载组件或库。

       为了直观理解动态加载的实现原理，我们先从具体例子入手。通过改造开头的例子，我们展示了如何使用 @loadable/component 实现组件动态加载。

       接下来，我们将深入探讨动态加载组件与库之间的区别，以及如何利用 loadable 和 loadable.lib 函数实现动态加载。通过分析源码，我们发现核心逻辑在于使用 createLoadable 工厂方法，该方法根据不同的加载方式（loadable 和 lazy）生成高阶组件 Loadable。

       分析 loadable 和 lazy 的实现区别后，我们发现它们在加载模块时的流程相似，但在加载组件时有所差异。动态加载的 ref 属性转发机制也是动态加载组件与库的重要特性之一，通过分析 Loadable 组件内部的实现细节，我们揭示了 ref 属性的指向原理。

       在服务端渲染场景下，@loadable/component 的动态加载机制与客户端有所不同，主要通过同步加载动态组件/库来确保渲染过程的流畅性。通过构造函数中的同步加载操作，我们实现了服务端与浏览器端的加载一致，进而保证了渲染时可以获取到动态资源。

       总结对比不同动态加载方案，wordpress源码学习React.lazy + Suspense 提供了强大的异步渲染控制能力，而 react-loadable 和 @loadable/component 则通过高阶组件的形式，实现了组件与库的动态加载。在选择动态加载方案时，应根据项目需求和具体场景进行评估，考虑到不同的特性和限制。

[源码级解析] 巧妙解决并深度分析Linux下rm命令提示参数列表过长的问题

       在处理大型文件夹清理任务时，发现使用Linux下rm命令清理包含数百万文件的目录时，会遇到“参数列表过长”的提示问题。经过一系列的试验与深入研究内核源码，最终找到了巧妙的解决方案，并理解了Linux Shell的一些有趣特性。以下内容是对这一问题的详细解析与解决办法的记录。

       最初，以为是rm命令对文件数量有特定限制，但尝试执行其他命令如ls和touch时也遇到相同问题，暗示问题可能与Shell的通配符使用有关。于是，通过管道功能，成功完成了清理任务。随后，通过使用find命令列出所有文件，并发现文件名格式包含日期和时间信息，导致在使用rm命令时，文件名被不当分割。为了解决这一问题，引入了-print0与-0参数，这样可以区分空格与分界符，正确解析包含空格的文件名。

       吸取教训后，使用find命令配合-1参数，避免了递归操作，确保只删除文件而不删除目录，成功解决了第二次处理大量文件时的问题。紧接着，开始探索通配符长度限制的来源。通过实验，发现限制与Bash无关，而是Shell执行命令的本质。进一步研究得知，microbit固件源码Shell执行命令的过程涉及exec()类系统调用，且限制可能源自系统调用，而非Shell自身。深入分析源码后发现，最大参数长度限制为ARG_MAX，且其大小为栈空间的1/4。通过调整栈空间大小，可以增加允许的最大参数数量，从而解决“参数列表过长”的问题。

       这一限制在许多现代操作系统中存在，不仅影响了Linux环境，也见于MacOS和Windows等系统。通过理解和调整相关配置，能够有效解决处理大型文件夹清理任务时遇到的“参数列表过长”问题，提升系统管理的效率与灵活性。

MySql轻松入门系列——第二站 使用visual studio 对mysql进行源码级调试

       在探索MySQL世界的过程中，有些同学希望更深入地了解如何在Visual Studio中进行源码级调试。不用担心，让我们一步步来。

       必备工具

       MySQL是用C++编写的，要在Windows上编译，需要几个关键工具：CMake用于生成可打开的解决方案，如MySQL.sln；Boost是强大的C++库，Bison是用于解析MySQL语法规则的工具；当然，选择适合自己版本的MySQL源码（如5.7.）也是必不可少的。

       详细安装步骤

       安装过程需要细心，特别是Bison，务必避免默认路径中的空格问题，以免后续VS编译受阻。安装CMake和Bison时选择自定义路径，例如C:\2\GnuWin，确保它们的bin文件路径被添加到环境变量中。接下来解压mysql-5.7..zip，构建项目。

       编译与调试

       使用CMake编译MySQL源码，当看到Build files written to: C:/2/mysql-5.7./brelease，说明成功生成.sln文件。用Visual Studio 打开MySql.Sln，耐心等待十几分钟，编译成功后即可进行下一步。后端云源码

       启动MySQL并调试

       首先，开启MySQL的调试模式，修改mysqld.cc中的test_lc_time_sz方法。然后，在Visual Studio的命令行参数中加入--console --initialize，开始调试。可能会遇到编码问题，解决后，输入默认密码zJDE>IC5o+ya，连接到MySQL并修改密码。

       追踪write_row

       在上一篇中提到的write_row是一个虚方法，通过实际调试，我们可以看到它在ha_innodb.cc的实现。设置断点，执行insert操作，可以看到代码进入ha_innodb::write_row方法，深入查看局部变量和调用堆栈，验证之前的理论。

       总结

       通过一整天的努力，我们掌握了在Visual Studio中对MySQL源码进行调试的技巧。记住，每一步都可能是个挑战，但只有亲自动手，才能真正理解MySQL的运作机制。希望这些经验能帮助你避免一些常见的坑，祝你在源码的世界里探索得更深入！

源码级低代码开发平台：JVS列表页数据处理与逻辑联动

       列表页作为数据管理的关键入口，其与逻辑的联动功能至关重要。让我们以按钮触发逻辑操作为例进行分析。按钮可以设计为触发不同场景的业务逻辑，针对列表页的数据进行修改。例如，列表页顶部的表级按钮可以对模型中的所有数据进行特定操作（如增加1），而行级按钮则可以执行针对每行数据的特定操作（如减少1），实现对数据模型的实时更新。

       为了实现这样的功能，首先需要访问具备应用配置权限的用户界面，找到并进入列表页的设计界面。在设计界面中，通过鼠标操作找到并配置需要实现联动功能的戏曲论坛源码按钮。

       按钮配置通常包括其所在位置的选择（顶部或行内）以及是否使用逻辑引擎来驱动其操作。顶部按钮常用于执行列表级的操作，如新增、删除等；而行内按钮则聚焦于每行数据的操作，如修改、查看或删除。

       配置按钮时，需选择调用自定义逻辑的选项，然后进入逻辑设计界面。设计逻辑时需要考虑数据的具体操作，比如使用行级按钮时，传递整行数据至逻辑处理，根据这些数据进行判断或计算。当触发表级数据修改时，利用逻辑的循环处理机制来遍历所有满足条件的数据，并对每个数据进行特定操作（如数量+1）。

       整个设计流程中，逻辑的核心在于明确操作的目标（如更新数据模型）、设置合适的触发条件（如指定ID），以及在执行过程中实现具体的操作逻辑（如数值加减运算）。通过合理配置和使用逻辑工具，可以轻松实现列表页与后台逻辑的高效联动，提高数据管理的灵活性和效率。

       为深入理解列表页与逻辑联动的应用实践，推荐查看相关教学资源，如“低代码开发重要工具：JVS列表页与表单配置全解析”、“告别单调的列表页，探索JVS低代码列表页设计的新思路”以及“这两个用低代码表单配置的应用场景，太实用了”等内容。通过学习与实践，您可以掌握更多低代码平台的高效应用技巧。

       在线演示：frame.bctools.cn/

       开源代码：gitee.com/software-mini...

大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题

       我会不间断地更新维护，希望对正在寻找大数据工作的朋友们有所帮助。

       第五章目录

       第五章 Hive

       5.1 Hive 运行原理（源码级）

       1.1 reduce端join

       在reduce端，对两个表的数据分别标记tag，发送数据。根据分区分组规则获取相同key的数据，再根据tag进行join操作，完成实际连接。

       1.2 map端join

       将小表复制到每个map task的内存中，仅扫描大表，对大表中key在小表中存在时进行join操作。使用DistributedCache.addCacheFile设置小表，通过标准IO获取数据。

       1.3 semi join

       先将参与join的表1的key复制到表3中，复制多份到各map task，过滤不在新表3的表2数据，最后进行reduce。

       5.2 Hive 建表

5.3.1 传统方式建表

       定义数据类型，如：TINYINT, STRING, TIMESTAMP, DECIMAL。

       使用ARRAY, MAP, STRUCT结构。

5.3.2 CTAS查询建表

       创建表时指定表名、存储格式、数据来源查询语句。

       缺点：默认数据类型范围限制。

5.3.3 Like建表

       通过复制已有表的结构来创建新表。

5.4 存储格式和压缩格式

       选择ORC+bzip/gzip作为源存储，ORC+Snappy作为中间存储。

       分区表单文件不大采用gzip压缩，桶表使用bzip或lzo支持分片压缩。

       设置压缩参数，如"orc.compress"="gzip"。

5.5 内部表和外部表

       外部表使用external关键字和指定HDFS目录创建。

       内部表在创建时生成对应目录的文件夹，外部表以指定文件夹为数据源。

       内部表删除时删除整个文件夹，外部表仅删除元数据。

5.6 分区表和分桶表

       分区表按分区字段拆分存储，避免全表查询，提高效率。

       动态分区通过设置参数开启，根据字段值决定分区。

       分桶表依据分桶字段hash值分组拆分数据。

5.7 行转列和列转行

       行转列使用split、explode、laterview，列转行使用concat_ws、collect_list/set。

5.8 Hive时间函数

       from_unixtime、unix_timestamp、to_date、month、weekofyear、quarter、trunc、current_date、date_add、date_sub、datediff。

       时间戳支持转换和截断，标准格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'。

       month函数基于标准格式截断，识别时截取前7位。

5.9 Hive 排名函数

       row_number、dense_rank、rank。

5. Hive 分析函数：Ntile

       效果：排序并分桶。

       ntile(3) over(partition by A order by B)效果，可用于取前%数据统计。

5. Hive 拉链表更新

       实现方式和优化策略。

5. Hive 排序

       order by、order by limit、sort by、sort by limit的原理和应用场景。

5. Hive 调优

       减少distinct、优化map任务数量、并行度优化、小文件问题解决、存储格式和压缩格式设置。

5. Hive和Hbase区别

       Hive和Hbase的区别，Hive面向分析、高延迟、结构化，Hbase面向编程、低延迟、非结构化。

5. 其他

       用过的开窗函数、表join转换原理、sort by和order by的区别、交易表查询示例、登录用户数量查询、动态分区与静态分区的区别。

源码级解析，搞懂 React 动态加载（上） —— React Loadable

       本系列深入探讨SPA单页应用技术栈，首篇聚焦于React动态加载机制，解析当前流行方案的实现原理。

       随着项目复杂度的提升和代码量的激增，如企业微信文档融合项目，代码量翻倍，性能和用户体验面临挑战。SPA的特性使得代码分割成为优化代码体积的关键策略。

       code-splitting原理在于将大型bundle拆分为多个，实现按需加载和缓存，显著降低前端应用的加载体积。ES标准的import()函数提供动态加载支持，babel编译后，import将模块内容转换为ESM数据结构，通过promise返回，加载后在then中注册回调。

       webpack检测到import()时，自动进行code-splitting，动态import的模块被打包到新bundle中。通过注释可自定义命名，如指定bar为动态加载bundle。

       实现简易版动态加载方案，利用code-splitting和import，组件在渲染前加载，渲染完成前展示Loading状态，优化用户体验。然而，复杂场景如加载失败、未完成等需要额外处理。

       引入React-loadable，动态加载任意模块的高阶组件，封装动态加载逻辑，支持多资源加载。通过传入参数如模块加载函数、Loading状态组件，统一处理动态加载成功与异常。

       通过react-loadable改造组件，实现加载前渲染Loading状态，加载完成后更新组件。支持单资源或多资源Map动态加载，兼容多种场景。

       Loadable核心是createLoadableComponent函数，采用策略模式，根据不同场景（单资源或多资源Map）加载模块。load方法封装加载状态与结果，loadMap方法加载多个loader，返回对象。

       LoadableComponent高阶组件实现逻辑简单，通过注册加载完成与失败的回调，更新组件状态。默认渲染方法为React.createElement()，使用Loadable.Map时需显式传入渲染函数。

       在服务端渲染（SSR）场景下，动态加载组件无法准确获取DOM结构，react-loadable提供解决方案，将异步加载转化为同步，支持SSR。

       React loadable原始仓库不再维护，局限性体现在适用的webpack与babel版本、兼容性问题以及不支持现代React项目。针对此问题，@react-loadable/revised包提供基于Hooks与ts重构的解决方案。

       React-loadable的实现原理与思路较为直观，下文将深入探讨React.lazy + Suspense的原生解决方案，理解Fiber架构中的动态加载，有助于掌握更深层次的知识。

Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解

       Iterable接口是Java集合框架中的顶级接口，通过实现此接口，集合对象能够提供迭代遍历每一个元素的能力。Iterable接口于JDK1.5版本推出，最初包含iterator()方法，规定了遍历集合内元素的标准。实现Iterable接口后，我们能够使用增强的for循环进行迭代。

       Iterable接口内部定义了默认方法，如iterator()、forEach()、spliterator()，这些方法扩展了迭代和并行遍历的灵活性和效率。iterator()方法用于获取迭代器，而forEach()方法允许将操作作为参数传递，实现对每个元素的处理。spliterator()方法则是为了支持并行遍历数据元素而设计，返回的是专门用于并行遍历的迭代器。

       在Java 8中，forEach()方法的参数类型是java.util.function.Consumer，即消费行为接口，可以自定义动作处理元素。默认情况下，如果未自定义动作，迭代顺序与元素顺序保持一致。尝试分割迭代器（trySplit()）可以在多线程环境中实现更高效的并行计算，虽然实际分割不总是完全平均，但能有效提升性能。

       Iterable接口的实现确保了快速失败机制，即在遍历过程中删除或添加元素会抛出异常，以确保数据一致性。这种方法虽然限制了某些操作，但维护了集合数据的稳定性和可靠性。

       总结而言，Iterable接口作为集合顶级接口，定义了迭代遍历的基本规范，通过实现此接口，集合类获得了迭代遍历的能力。它支持的默认方法如iterator()、forEach()和spliterator()，使得Java集合框架在迭代和并行处理方面更加灵活和高效。