1.markdown-it 源码分析及插件编写：parse 和 token（1/3）
2.Glide源码分析
3.linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析
4.Nginx源码分析 - 主流程篇 - 多进程的链接链接惊群和进程负载均衡处理
5.JSF源码分析（一）
6.Golang源码分析Golang如何实现自举（一）
markdown-it 源码分析及插件编写：parse 和 token（1/3）
markdown-it 是一个广受欢迎的 JavaScript Markdown 解析库，它提供了强大的源码源码插件系统，简化了 Markdown 转换为 HTML 的分析分析过程。然而，链接链接其文档相对晦涩，源码源码初学者可能难以理解如何编写插件。分析分析彩票支付接口源码本文旨在通过阅读 markdown-it 的链接链接源码，为想要开发插件的源码源码读者提供一些启示。首先，分析分析让我们简要了解一下 markdown-it 的链接链接基本使用方法。
使用 markdown-it 的源码源码核心方法包括 `render` 和 `parse`。`render` 方法直接将 Markdown 转换成 HTML，分析分析而 `parse` 方法则将 Markdown 转换成 token，链接链接之后使用 `renderer.render` 方法将这些 token 转换成 HTML。源码源码实际上，分析分析`render` 方法就是调用了 `parse` 和 `renderer.render` 的组合。
为了更清晰地解释这些流程，本文将分为两部分：Markdown 解析为 token 和 token 转换为 HTML。在深入源码之前，建议读者先尝试使用 markdown-it，以便在阅读过程中更好地理解代码。
下面，我们开始阅读 markdown-it 的源码，建议读者在阅读本部分内容前，先自己动手试用 markdown-it，这样能帮助你更好地理解下面的内容。强烈建议读者从官方链接克隆源码，跟随本文一起阅读。
步骤 1：无需过多解释，我们直接从步骤 2 开始。步骤 2：实例化。实例化涉及初始化几个变量并对配置进行处理。这部分对理解代码逻辑影响不大，故不详细展开。主要关注点在于初始化过程。
步骤 3：Markdown 解析为 token。在深入分析具体代码之前，先看下生成的 token 是什么样子。我们将通过一个例子来展示 parse 后的 token 结构。
在分析源码前，不妨先看看 parse 后的 token 大致是什么样。例如，一个简单的 Markdown 文本通过 parse 后会生成一个包含多个 token 的数组，每个 token 包括类型、内容等信息。你可以在官方文档中查看完整的 token 内容。查看 token 的过程，建议点击右上角的 debug 功能。
token 包含头尾两个元素，中间的 token 通常表示 Markdown 的某一特定元素，如文本、链接、列表等。这些中间的 token 与特定的类型绑定，比如 inline 类型。inline 类型的 token 通常包含子 token，这些子 token 用于处理 Markdown 语法中更复杂的元素，例如标记、列表等。
下面，我们将重点讲解 parse 的核心规则。解析流程主要分为两步：初始化状态和应用预定义规则。状态初始化用于保存解析过程中的仿猪来了源码信息，而规则应用则负责将 Markdown 转换成 token。在源码中，解析流程涉及核心规则，包括 block 规则和 inline 规则。
block 规则是处理 Markdown 中的块元素，如段落、列表等。inline 规则则关注处理 Markdown 中的内联元素，如文本、超链接等。通过理解这些规则，可以深入理解 markdown-it 如何将复杂的 Markdown 文本解析为结构化的 token。
在解析流程中，block 规则会调用特定的函数来处理每行文本，而 inline 规则则应用于每一个需要解析的 token。理解这些规则有助于编写自定义插件，从而扩展 markdown-it 的功能。
深入理解 markdown-it 的源码需要耐心和细致，本文仅提供了一个大致的框架和关键点的概述。希望本文能为正在开发或计划开发 markdown-it 插件的读者提供一些启示。在后续的篇章中，我们将分别探讨 markdown-it 的渲染流程和插件编写技术，敬请关注。本文由 GitHub 上的 WPL/s 发布。
Glide源码分析
深入剖析Glide源码：解析与理解其架构与机制
1. Glide三大关键流程
使用Glide加载时，主要包含三大关键流程：with、load、into。通过链式调用这些方法，能轻松完成加载任务，但背后蕴含的原理复杂且源码规模庞大。分析源码时，需抓住重点。
1.1 with主线
with方法是Glide中的重要接口，可传入Activity或Fragment，与页面生命周期紧密关联。在分析中，我们曾遇到线上事故，因伙伴在with方法中传入了Context而非Activity，导致页面消失后请求仍在后台运行，最终刷新页面时找不到加载的容器直接崩溃。因此，with方法与页面生命周期息息相关。
1.1.1 Glide创建
通过getRetriever方法最终获得RequestManagerRetriever对象。在Glide的构造方法中，通过双检锁方式创建Glide对象。之后，调用Glide的build方法创建一个Glide实例，传入缓存和Bitmap池等对象。
1.1.2 RequestManagerRetriever
Glide的build方法直接创建RequestManagerRetriever对象，需requestManagerFactory参数，若未定义则默认为DEFAULT_FACTORY。获取此对象后，方便后续加载。
1.1.3 生命周期管理
在获取RequestManagerRetriever后，调用其get方法。当with方法传入Activity时，会在子线程调用另一个get方法，而主线程中通过fragmentGet方法，创建空Fragment并同步页面生命周期。
1.1.4 总结
with方法主要完成：创建Glide对象，绑定页面生命周期。新的stl源码
1.2 load主线
通过with方法获得RequetManager，调用load方法创建RequestBuilder对象，将加载类型赋值给model。剩余操作由into方法负责。
1.3 into主线
into方法负责Glide的创建和生命周期绑定。传入ImageView，根据其scaleType属性复制RequestOption。into方法调用buildRequest返回Request，并判断是否能执行请求。执行请求或从缓存获取后回调onResourceReady。
1.3.1 发起请求
创建request后，调用RequetManager的track方法，执行请求并添加到请求队列。判断isPaused状态，决定是否发起网络请求。成功加载或从缓存获取后回调onResourceReady。
1.3.2 三级缓存
通过EngineKey获取资源，从内存、活动缓存和LRUCache中查找。若未获取到，则发起网络请求。成功后加入活跃缓存并回调onResourceReady。
1.3.3 onResourceReady
资源加载完成或从缓存获取后，调用SingleRequest的onResourceReady方法。判断是否设置RequestListener，最终调用target的onResourceReady方法，显示。
1.3.4 小结
into方法主要步骤包括：创建加载请求、判断请求执行、从缓存获取资源、网络请求与资源回调。
2. 手写简单Glide框架
实现Glide需理解其特性，特别是生命周期绑定和三级缓存。手写时，着重实现这两点。在load方法中，支持多种资源加载，并使用RequestOption保存请求参数。在into方法中，传入ImageView控件，并在buildTargetRequest方法中判断是否发起网络请求。实现三级缓存逻辑，确保加载效率。使用协程进行线程切换，提高性能。通过简单API加载本地或网络链接，实现Glide功能。
linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析
Linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析
什么是netlink？Linux内核中一个用于解决内核态和用户态交互问题的机制。相比其他方法，netlink提供了更安全高效的交互方式。它广泛应用于多种场景，例如路由、用户态socket协议、防火墙、netfilter子系统等。
Netlink内核代码走读：内核代码位于net/netlink/目录下，包括头文件和实现文件。头文件在include目录，提供了辅助函数、宏定义和数据结构，对理解消息结构非常有帮助。关键文件如af_netlink.c，修正指标公式源码其中netlink_proto_init函数注册了netlink协议族，使内核支持netlink。
在客户端创建netlink socket时，使用PF_NETLINK表示协议族，SOCK_RAW表示原始协议包，NETLINK_USER表示自定义协议字段。sock_register函数注册协议到内核中，以便在创建socket时使用。
Netlink用户态和内核交互过程：主要通过socket通信实现，包括server端和client端。netlink操作基于sockaddr_nl协议套接字，nl_family制定协议族，nl_pid表示进程pid，nl_groups用于多播。消息体由nlmsghdr和msghdr组成，用于发送和接收消息。内核创建socket并监听，用户态创建连接并收发信息。
Netlink关键数据结构和函数：sockaddr_nl用于表示地址，nlmsghdr作为消息头部，msghdr用于用户态发送消息。内核函数如netlink_kernel_create用于创建内核socket，netlink_unicast和netlink_broadcast用于单播和多播。
Netlink用户态建立连接和收发信息：提供测试例子代码，代码在github仓库中，可自行测试。核心代码包括接收函数打印接收到的消息。
总结：Netlink是一个强大的内核和用户空间交互方式，适用于主动交互场景，如内核数据审计、安全触发等。早期iptables使用netlink下发配置指令，但在iptables后期代码中，使用了iptc库，核心思路是使用setsockops和copy_from_user。对于配置下发场景，netlink非常实用。
链接：内核通信之Netlink源码分析和实例分析
Nginx源码分析 - 主流程篇 - 多进程的惊群和进程负载均衡处理
在探讨Nginx源码分析时，我们关注的是多进程模式下的惊群现象及负载均衡处理。针对惊群现象，Linux2.6版本之后已优化解决。 惊群现象表示多个进程或线程争夺同一资源时，资源一可用，所有进程或线程都竞争，可能导致资源过度分配和数据混乱。Nginx采用多进程模式，每个进程监听socket accept事件。在Linux2.6版本前，多个进程同时监听同一客户端连接，引发惊群问题。 Nginx通过核心函数 ngx_process_events_and_timers 实现惊群处理与负载均衡。负载均衡确保一个链接仅由Nginx的一个进程处理，包括accept和read/write事件。惊群处理方面，Nginx采用锁机制管理accept操作，避免同时多个进程尝试接受新连接。 具体实现包括： ngx_process_events_and_timers：核心事件分发函数，处理事件、惊群管理及简单负载均衡。 ngx_trylock_accept_mutex：获取accept锁，避免并发接受新连接。 ngx_enable_accept_events & ngx_disable_accept_events：启用与禁用accept事件。收购知识付费源码 ngx_event_process_posted：处理已挂起的accept、read事件。 ngx_process_events：核心事件处理函数，主要关注epoll模型下的ngx_epoll_process_events方法。 总结而言，Nginx通过精细管理并发操作与资源分配，有效避免惊群现象，并实现高效负载均衡，确保服务器稳定运行。通过源码分析，我们深入理解了Nginx在多进程环境下的优化策略，包括事件分发、锁机制及核心函数的作用，为提升服务器性能提供了有力支持。JSF源码分析（一）
在深入分析 JSF 框架的源码时，我们首先关注的是核心的功能模块，以帮助我们理解其工作原理。通常，我们从常见的项目 XML 配置文件入手，这些文件包含了 JSF 框架的基本设置。让我们以地址服务的 jsf-provider.xml 文件为例，进行详细的解析。
在 JSF 的配置文件中，虽然没有直接显示注册中心的内容，但作为自研的高性能 RPC 调用框架，高可用的注册中心是其核心功能之一。因此，我们接下来将探索如何在没有提供注册中心地址的情况下，这些标签是如何完成服务的注册和订阅的。
### 配置解析
首先，我们发现配置文件中自定义的 xsd 文件，通过 NamespaceUri 链接到 jsf.jd.com/schema/jsf/j...。随后，基于 SPI（Service Provider Interface）机制，我们在 META-INF 中找到了定义好的 Spring.handlers 文件和 Spring.schemas 文件，这两个文件分别用于配置解析器和 xsd 文件的具体路径。
进一步地，我们查询了继承自 NamespaceHandlerSupport 或实现 NamespaceHandler 接口的类。在 JSF 框架中，JSFNamespaceHandler 通过继承 NamespaceHandlerSupport 实现了对自定义命名空间的解析功能。NamespaceHandler 的主要作用是解析我们自定义的 JSF 命名空间，通过 BeanDefinitionParser 对特定标签进行处理，完成对 XML 中配置信息的具体处理。
### 服务暴露
最终，通过 JSFBeanDefinitionParser 实现了 org.springframework.beans.factory.xml.BeanDefinitionParser，完成 XML 配置的解析。解析的结果会注册到 BeanDefinitionRegistry 对象中，进而触发 Bean 的初始化过程。最终，ProviderBean 实例监听上下文事件，在容器初始化完毕后，调用 export() 方法进行服务的暴露。
### 服务注册与暴露
服务暴露的实现逻辑集中在 ProviderConfig#doExport 方法中。首先，方法会对配置进行基本校验和拦截。随后，获取所有 RegistryConfig，如果获取不到注册中心地址，将使用默认的注册中心地址：“i.jsf.jd.com”。接着，根据 Provider 配置中的 server 相关信息启动 server，并使用默认序列化方式（如 msgpack）进行服务编码。然后，通过 ServerFactory 初始化并启动 Server，调用 ServerTransportFactory 生成对应的传输层，实现与注册中心的通信。最后，服务注册通过 JSFRegistry 类完成，该类连接注册中心，如果没有可用的中心，则使用本地文件并开启守护线程，使用两个线程池进行心跳检测、重试机制和连接状态监控。至此，服务从配置装配到服务暴露的过程完成。
### 消费者配置与初始化
对于消费者端（jsf-consumer.xml），注册中心地址（如“i.jsf.jd.com”）被配置在其中，而 Provider 的配置则在 jsf-provider.xml 中。配置解析过程与 Provider 类似，最终解析为 ConsumerConfig 和 RegistryConfig。通过 ConsumerBean 类实现 FactoryBean 接口，以便通过 getObject() 方法获取代理对象，完成客户端的初始化。在这个过程中，消费者会根据配置订阅相关的 Provider 服务。核心代码在 ConsumerConfig#refer 方法中，该方法通过调用子类的 subscribe() 方法开始订阅过程，连接 Provider 服务。
### 框架流程概述
综上所述，JSF 框架通过 Provider、Consumer 和注册中心（Registry）之间的协同工作，实现了高效的服务注册、订阅和通信。具体流程包括：
1. **Provider 端**：启动服务向注册中心注册，并根据配置初始化相关组件。
2. **Consumer 端**：首次获取实体信息时，通过 FactoryBean 接口获取代理对象，完成初始化并订阅 Provider 服务。
3. **注册中心**：提供异步通知机制，监控服务状态变化。
4. **服务调用**：直接调用服务方法。
5. **监控与治理**：框架内置监控机制，支持服务治理和降级容灾策略。
了解这一过程对于深入理解 JSF 框架的内部机制至关重要，也为后续的模块分析和系统优化提供了基础。
Golang源码分析Golang如何实现自举（一）
本文旨在探索Golang如何实现自举这一复杂且关键的技术。在深入研究之前，让我们先回顾Golang的历史。Golang的开发始于年，其编译器在早期阶段是由C语言编写。直到Go 1.5版本，Golang才实现了自己的编译器。研究自举的最佳起点是理解从Go 1.2到Go 1.3的版本，这些版本对自举有重要影响，后续还将探讨Go 1.4。
接下来，我们来了解一下Golang的编译过程。Golang的编译主要涉及几个阶段：词法解析、语法解析、优化器和生成机器码。这一过程始于用户输入的“go build”等命令，这些命令实际上触发了其他内部命令的执行。这些命令被封装在环境变量GOTOOLDIR中，具体位置因系统而异。尽管编译过程看似简单，但实际上包含了多个复杂步骤，包括词法解析、语法解析、优化器、生成机器码以及连接器和buildid过程。
此外，本文还将介绍Golang的目录结构及其功能，包括API、文档、C头文件、依赖库、源代码、杂项脚本和测试目录。编译后生成的文件将被放置在bin和pkg目录中，其中bin目录包含go、godoc和gofmt等文件，pkg目录则包含动态链接库和工具命令。
在编译Golang时，首先需要了解如何安装GCC环境。为了确保兼容性，推荐使用GCC 4.7.0或4.7.1版本。通过使用Docker镜像简化了GCC的安装过程，使得编译变得更为便捷。编译Golang的命令相对简单，通过执行./all即可完成编译过程。
最后，本文对编译文件all.bash和make.bash进行了深入解析。all.bash脚本主要针对nix系统执行，而make.bash脚本则包含了编译过程的关键步骤，包括设置SELinux、编译dist文件、编译go_bootstrap文件，直至最终生成Golang可执行文件。通过分析这些脚本，我们可以深入了解Golang的自举过程，即如何通过go_bootstrap文件来编译生成最终的Golang。
总结而言，Golang的自举过程是一个复杂且多步骤的技术，包含了从早期C语言编译器到自动生成编译器的转变。通过系列文章的深入探讨，我们可以更全面地理解Golang自举的实现细节及其背后的逻辑。本文仅是这一过程的起点，后续将详细解析自举的关键组件和流程。
Hikari源码分析 - AntiDebug
一、框架分析 针对PASS的具体实现进行深入分析。该PASS旨在提升编译后程序的抵抗调试能力，其核心逻辑包括两个主要方面： 链接预编译的反调试IR代码 特定于平台的内联汇编注入 针对Darwin操作系统上的AArch架构，若未找到ADBCallBack和InitADB函数，PASS会尝试直接注入内联汇编代码。该代码片段可能利用系统调用，如ptrace，来检测是否处于调试环境。 此外，配置允许用户指定预编译反调试IR文件的路径和函数混淆概率。 具体实现包括： 检查预编译IR路径，构建默认路径并链接预编译的IR文件。 修改ADBCallBack和InitADB函数属性，确保它们在编译和链接阶段表现出反调试行为。 初始化标志和目标三元组信息，准备为每个模块提供初始化和链接预编译IR的过程。 模块处理和函数处理涉及应用概率值来决定是否对模块和函数应用反调试混淆。 预编译的反调试IR文件包含了一系列用于反调试的函数和结构，如检测调试器的代码、修改执行路径以规避调试跟踪、以及插桩代码以检测异常行为。 通过LLVM工具链中的llvm-dis工具，可以将.bc文件转换为可读的LLVM IR文件。该文件结构包含多个结构体定义、全局声明、函数实现和属性。 函数ADBCallBack简单地终止程序并执行无法到达的指令。函数InitADB执行系统调用和检查来检测调试状态，可能涉及进程信息查询、动态库加载、系统调用、内存分配、异常端口检查等操作。 系统调用声明确保了程序能调用各种底层函数进行操作，如sysctl、dlopen、dlsym、task_get_exception_ports、isatty、ioctl等。 总结，通过在编译器优化阶段插入反调试逻辑，相较于源代码实现，基于LLVM Pass的AntiDebug方法提供了更好的隐蔽性、可移植性、灵活性、维护性和混淆程度。然而，这种方法需要对LLVM框架有深入理解，可能增加构建和调试复杂度。Python modbus_tk 库源码分析
modbus_tcp 协议是工业项目中常用的设备数据交互协议，基于 TCP/IP 协议。协议涉及两个角色：client 和 server，或更准确地称为 master 和 slave。modbus_tk 库作为 Python 中著名且强大的 modbus 协议封装模块，其源码值得深入分析，尤其是在关注并发量等方面的需求时。深入研究 modbus_tk 库的源代码和实现逻辑，对在库的基础上进行更进一步的开发尤其重要。因此，本文旨在提供对 modbus_tk 库源码的深入解析，以供参考。
实例化 TcpMaster 对象时，首先导入 TcpMaster 类，该类继承自 Master，但在实例化时并未执行任何操作。Master 的 `__init__()` 方法同样没有执行任何具体任务，这使得 TCP 链接在创建 TcpMaster 实例时并未立即建立。TCP 链接的建立在 `open()` 方法中实现，该方法由 TcpMaster 类执行。在 `open()` 方法中，自定义了超时时间，进一步保证了 TCP 连接的建立。
在 TcpMaster 类的 `execute()` 方法中，核心逻辑在于建立 TCP 协议的解包和组包。在读写线圈或寄存器等操作时，都会调用 `execute()` 方法。详细分析了 `execute()` 方法的具体实现，包括通过注释掉的组包等过程代码，以及 `TcpMaster._make_query()` 方法的实现。`_make_query()` 方法封装了请求构建过程，包括生成事务号、构建请求包和发送请求。
在请求构建完成后，`_send()` 方法负责通过 `select` 模块进行连接状态检测，确保发送数据前连接无异常。通过分析 `execute()` 方法的后续逻辑，我们能够看到一个完整的组包、发送数据及响应解析的源码流程。响应解析涉及 `TcpMaster.execute()` 方法中对 MBAP 和 PDU 的分离、解包及数据校验。
在解析响应信息时，`TcpQuery().parse_response()` 方法解包并验证 MBAP 和 PDU，确保数据一致性。通过此过程，获取了整个数据体，完成了响应信息的解析。在 `execute()` 方法的后续部分，没有执行新的 I/O 操作，进一步简化了流程。
为了保障线程安全，`threadsafe` 装饰器被添加在 `Master.execute()` 方法及 `TcpQuery._get_transaction_id()` 方法上。这一装饰器确保了跨线程间的同步，但可能引起资源竞争问题。在实际应用中，为了避免同一设备不能同时读写的情况，可以显式传递 `threadsafe=False` 关键字参数，并实现自定义锁机制。
modbus_tk 模块提供了丰富的钩子函数，如 `call_hooks`，在数据传递生命周期中自动运行，实现特定功能的扩展。常见的钩子函数包括初始化、结束、请求处理等，这些功能的实现可以根据具体需求进行定制化。
langchain源码剖析-output_parses模块例子介绍5
深入解析langchain源码的输出解析模块，本篇文章将带你详细了解output_parse模块如何实现模型输出的解析过程。对于深入理解langchain源码，特别是模型输出解析部分，掌握相关工具如Pydantic和Guardrails至关重要。
Pydantic是一个强大的数据验证库，它允许你使用简单的类型注解来验证和转换Python数据。通过使用Pydantic，你可以定义模型类来表示你期望的输出数据结构，从而确保数据的正确性和一致性。
Guardrails则是一个用于模型输出规范化的工具，它可以帮助你定义输出规则并确保模型输出符合这些规则。通过结合使用Pydantic和Guardrails，你可以构建一个健壮的模型输出解析系统，确保输出结果不仅格式正确，而且符合预期的业务逻辑。
接下来，我们通过一个简单的boolean值输出解析案例来展示output_parse模块的使用。假设我们有一个模型预测输出为一个布尔值，我们希望将其解析为特定的业务实体或状态。在这个案例中，我们将利用Pydantic来定义模型，确保输入数据格式正确，并使用Guardrails来验证输出是否符合预期的规则。
为了实际操作，你可以访问GitHub上的相关代码仓库（已提供链接），下载示例代码，跟随代码中的注释和文档进行实践。通过这些资源，你可以更深入地了解如何在自己的项目中应用output_parse模块，从而实现更精细、更可靠的模型输出解析。
BusyboxBusybox源码分析- | 源码目录结构和程序入口
Busybox是一个开源项目，遵循GPL v2协议。其本质是将多个UNIX命令集合成一个小型可执行程序，适用于构建轻量级根文件系统，特别是嵌入式系统设计中。版本1..0的Busybox体积小巧，仅为几百千字节至1M左右，动态链接方式下大小更小。其设计模块化，可灵活添加、去除命令或调整选项。
Busybox程序主体在Linux内核启动后加载运行，入口为main()函数，位于libbb/appletlib文件末尾。通过条件分支处理，决定以库方式构建。在函数体中，使用mallopt()调整内存分配参数以优化资源使用。接着通过条件宏定义，控制代码编译逻辑，如在Linux内核启动后期加载并运行Busybox构建的init程序。命令行输入时，Busybox会解析参数，执行对应操作。
在源码中，通过char * applet_name表示工具名称，调用lbb_prepare()函数设置其值为“busybox”。之后解析命令行参数，如在mkdir iriczhao命令中，解析到mkdir命令传递给applet_name。配置了FEATURE_SUID_CONFIG宏定义时，会从/etc/busybox.conf文件中解析配置参数。最后，执行run_applet_and_exit()函数，根据NUM_APPLETS值决定执行命令或报错。
在命令行下键入命令后，执行关键操作的函数是find_applet_by_name()和run_applet_no_and_exit()。编译构建并安装Busybox后，可执行程序和命令链接分布在安装目录下。从源码角度，命令有一一对应的执行函数，通过命令表管理命令入口函数。在代码执行逻辑中，首先调用find_applet_by_name()获取命令表数组下标，再传递给run_applet_no_and_exit()执行对应命令。
