1.10分钟快速精通rollup.js——Vue.js源码打包原理深度分析
2.preact源码解析,源码原理从preact中理解react原理
3.源码解析,分析Glide加载GIF图的源码原理原理竟然这么简单
4.分析LinuxUDP源码实现原理linuxudp源码
5.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
6.Mybatis源码剖析(懒加载原理)
10分钟快速精通rollup.js——Vue.js源码打包原理深度分析
Vue.js源码打包基于rollup.js的API,流程大致可分为五步。分析首先将Vue.js源码clone到本地,源码原理安装依赖,分析怎样阅读源码 书籍然后通过build指令进行打包。源码原理打包成功后会在dist目录下创建打包文件。分析Vue.js还提供了另外两种打包方式:“build:ssr"和"build:weex”。源码原理
Vue.js打包源码分析,分析Vue.js源码打包基于rollup.js的源码原理API,流程大致可分为五步,分析如下图所示:执行npm run build时,源码原理会从scripts/build.js开始执行。分析前5行分别导入了5个模块,源码原理这5个模块的用途在前置学习教程中已经详细过。第7行通过同步方法判断dist目录是否存在,如果不存在则通过同步方法创建dist目录。生成rollup配置,生成dist目录后,通过以下代码生成了rollup的配置文件。代码虽然只有短短一句,但是做了很多事情。首先它加载了scripts/config.js模块,然后调用其中的getAllBuilds()方法。接下来导入了scripts/alias.js模块,alias.js模块输出了一个对象,这个对象中定义了所有的别名及其对应的绝对路径。这个模块中定义了resolve()方法,用于生成绝对路径。
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preact源码解析,从preact中理解react原理
基于preact.3.4版本进行分析,完整注释请参阅链接。阅读源码建议采用跳跃式阅读,遇到难以理解的部分先跳过,待熟悉整体架构后再深入阅读。如果觉得有价值,不妨为项目点个star。 一直对研究react源码抱有兴趣,但每次都半途而废,主要原因是react项目体积庞大,代码颗粒化且执行流程复杂,需要投入大量精力。因此,转向研究preact,一个号称浓缩版react,体积仅有3KB。市面上已有对preact源码的解析,但大多存在版本过旧和分析重点不突出的问题,如为什么存在_nextDom?value为何不在diffProps中处理?这些都是解析代码中的关键点和收益点。一. 文件结构
二. 渲染原理 简单demo展示如何将App组件渲染至真实DOM中。 vnode表示节点描述对象。在打包阶段,babel的transform-react-jsx插件会将jsx语法编译为JS语法,即转换为React.createElement(type, props, children)形式。preact中需配置此插件,使React.createElement对应为h函数,编译后的jsx语法如下:h(App,null)。 执行render函数后,先调用h函数,然后通过createVNode返回虚拟节点。最终,h(App,null)的执行结果为{ type:App,props:null,key:null,ref:null},该虚拟节点将被用于渲染真实DOM。 首次渲染时,旧虚拟节点基本为空。diff函数比较虚拟节点与真实DOM,创建挂载完成,执行commitRoot函数,该函数执行组件的did生命周期和setState回调。2. diff
diff过程包含diff、diffElementNodes、diffChildren、diffProps四个函数。diff主要处理函数型虚拟节点,非函数型节点调用diffElementNodes处理。判断虚拟节点是否存在_component属性,若无则实例化,执行组件生命周期,ppapi源码调用render方法,保存子节点至_children属性,进而调用diffChildren。 diffElementNodes处理HTML型虚拟节点,创建真实DOM节点,查找复用,若无则创建文本或元素节点。diffProps处理节点属性,如样式、事件监听等。diffChildren比较子节点并添加至当前DOM节点。 分析diff执行流程,render函数后调用diff比较虚拟节点,执行App组件生命周期和render方法,保存返回的虚拟节点至_children属性,调用diffChildren比较子节点。整体虚拟节点树如下: diffChildren遍历子节点,查找DOM节点,比较虚拟节点,返回真实DOM,追加至parentDOM或子节点后。三. 组件
1. component
Component构造函数设置状态、强制渲染、定义render函数和enqueueRender函数。 强制渲染通过设置_force标记,加入渲染队列并执行。_force为真时,diff渲染不会触发某些生命周期。 render函数默认为Fragment组件,返回子节点。 enqueueRender将待渲染组件加入队列,延迟执行process函数。process排序组件,渲染最外层组件,调用renderComponent渲染,更新DOM后执行所有组件的did生命周期和setState回调。2. context
使用案例展示跨组件传递数据。createContext创建context,包含Provider和Consumer组件。Provider组件跨组件传递数据,Consumer组件接收数据。 源码简单,createContext后返回context对象,包含Consumer与Provider组件。Consumer组件设置contextType属性,渲染时执行子节点,等同于类组件。 Provider组件创建函数,渲染到Provider组件时调用getChildContext获取ctx对象,diff时传递至子孙节点组件。组件设置contextType,通过sub函数订阅Provider组件值更新,值更新时渲染订阅组件。四. 解惑疑点
理解代码意图。支持Promise时,使用Promise处理,否则使用setTimeout。了解Promise.prototype.then.bind(Promise.resolve())最终执行的Promise.resolve().then。 虚拟节点用Fragment包装的原因是,避免直接调用diffElementNodes,以确保子节点正确关联至父节点DOM。override源码 hydrate与render的区别在于,hydrate仅处理事件,不处理其他props,适用于服务器端渲染的HTML,客户端渲染使用hydrate提高首次渲染速度。 props中value与checked单独处理,diffProps不处理,处理在diffChildren中,找到原因。 在props中设置value为空的原因是,遵循W3C规定,不设置value时,文本内容作为value。为避免MVVM问题,需在子节点渲染后设置value为空,再处理元素value。 组件异常处理机制中,_processingException和_pendingError变量用于标记组件异常处理状态,确保不会重复跳过异常组件。 diffProps中事件处理机制,为避免重复添加事件监听器,只在事件函数变化时修改dom._listeners,触发事件时仅执行保存的监听函数,移除监听在onChange设置为空时执行。 理解_nextDom的使用,确保子节点与父节点关联,避免在函数型节点渲染时进行不必要的关联操作。源码解析,Glide加载GIF图的原理竟然这么简单
在探讨之前,让我们明确一点:Android的ImageView实际上并不支持直接加载GIF动图,因为ImageView基于Canvas绘制,而Canvas仅支持drawBitmap一次绘制一张。那么,Glide是如何巧妙地让ImageView展现出GIF动画的呢?
让我们从Glide的源码入手,今天的主角是GifDrawable。这个类虽然有大约行代码,但理解其工作原理并非无迹可寻。首先,我们注意到一个开始播放第一帧的方法,这可能是入口点。
代码结构中,当GIF有多帧时,会订阅特定事件。关键在于观察三句代码:一是递增帧位置,表明采用无限轮播算法;二是加载资源回调,通过Target接口来触发;三是消息传递,用Handler进行控制。
在加载资源的回调中,我们看到消息机制在发挥作用。当接收到消息,会根据what参数进行处理。在handleMessage中,处理了延迟消息和清理消息。延迟消息会获取新帧数据并绘制到ImageView,同时清除旧帧,接着进入下一个帧的加载和清除过程。
总结来说,Glide加载GIF的原理相当直观:GIF被解析为一系列,通过无限轮播,每次新帧的加载都触发一次请求。在完成绘制后,旧帧会被清除,然后继续下一轮的加载。整个过程通过Handler的消息传递机制驱动循环播放。以上内容摘自Android轮子哥的分享。
分析LinuxUDP源码实现原理linuxudp源码
Linux UDP源码实现原理分析
本文将重点介绍Linux UDP(用户数据报协议)的源码实现原理。UDP是面向无连接的协议。 它为应用程序在IP网络之间提供端到端的通信,而不需要维护连接状态。
从源码来看,Linux UDP实现分为两个主要部分,分别为系统调用和套接字框架。 系统调用主要处理一些针对特定功能层的系统调用,例如socket、bind、listen等,它们对socket进行配置,为应用程序创建监听地址或连接到指定的IP地址。
而套接字框架(socket framework),则主要处理系统调用之后的各种功能,如创建路由表、根据报文的地址信息创建路由条目,以及把报文发给目标主机,并处理接收到的报文等。
其中,send()系统调用主要是向指定的UDP端口发送数据包,它会检查socket缓存中是否有数据要发送,如果有,则将该socket中的数据封装成报文,然后向本地链路层发送报文。
接收数据的recv()系统调用主要是侦听和接收数据报文,首先它根据接口上接收到的数据报文的地址找到socket表,如果有对应的socket,则将数据报文的数据存入socket缓存,否则将数据报文丢弃。
最后,还有一些主要函数,用于管理UDP 端口,如udp_bind()函数,该函数主要是将指定socket绑定到指定UDP端口;udp_recvmsg()函数用于接收UDP端口上的数据;udp_sendmsg()函数用于发送UDP数据报。
以上就是Linux UDP源码实现原理的分析,由上面可以看出,Linux实现UDP协议需要几层构架, 从应用层的系统调用到网络子系统的实现,都在这些框架的支持下实现。这些框架统一了子系统的接口,使得UDP实现在Linux上更加规范化。
Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
引子
在如今的大型服务器中,NUMA架构扮演着关键角色。它允许系统拥有多个物理CPU,不同NUMA节点之间通过QPI通信。虽然硬件连接细节在此不作深入讨论,但需明白每个CPU优先访问本节点内存,当本地内存不足时,可向其他节点申请。从传统的SMP架构转向NUMA架构,主要是为了解决随着CPU数量增多而带来的总线压力问题。
分配物理内存时,numa_node_id() 方法用于查询当前CPU所在的NUMA节点。频繁的内存申请操作促使Linux内核采用per-cpu实现,将CPU访问的变量复制到每个CPU中,以减少缓存行竞争和False Sharing,类似于Java中的Thread Local。
分配物理页
尽管我们不必关注底层实现,buddy system负责分配物理页,关键在于使用了numa_node_id方法。接下来,我们将深入探索整个Linux内核的per-cpu体系。
numa_node_id源码分析获取数据
在topology.h中,我们发现使用了raw_cpu_read函数,传入了numa_node参数。接下来,我们来了解numa_node的定义。
在topology.h中定义了numa_node。我们继续跟踪DECLARE_PER_CPU_SECTION的定义,最终揭示numa_node是一个共享全局变量,类型为int,存储在.data..percpu段中。
在percpu-defs.h中,numa_node被放置在ELF文件的.data..percpu段中,这些段在运行阶段即为段。接下来,我们返回raw_cpu_read方法。
在percpu-defs.h中,我们继续跟进__pcpu_size_call_return方法,此方法根据per-cpu变量的大小生成回调函数。对于numa_node的int类型,最终拼接得到的是raw_cpu_read_4方法。
在percpu.h中,调用了一般的read方法。在percpu.h中,获取numa_node的绝对地址,并通过raw_cpu_ptr方法。
在percpu-defs.h中,我们略过验证指针的环节,追踪arch_raw_cpu_ptr方法。接下来,我们来看x架构的实现。
在percpu.h中,使用汇编获取this_cpu_off的地址,代表此CPU内存副本到".data..percpu"的偏移量。加上numa_node相对于原始内存副本的偏移量,最终通过解引用获得真正内存地址内的值。
对于其他架构,实现方式相似,通过获取自己CPU的偏移量,最终通过相对偏移得到pcp变量的地址。
放入数据
讨论Linux内核启动过程时,我们不得不关注per-cpu的值是如何被放入的。
在main.c中,我们以x实现为例进行分析。通过setup_percpu.c文件中的代码,我们将node值赋给每个CPU的numa_node地址处。具体计算方法通过early_cpu_to_node实现,此处不作展开。
在percpu-defs.h中,我们来看看如何获取每个CPU的numa_node地址,最终还是通过简单的偏移获取。需要注意如何获取每个CPU的副本偏移地址。
在percpu.h中,我们发现一个关键数组__per_cpu_offset,其中保存了每个CPU副本的偏移值,通过CPU的索引来查找。
接下来,我们来设计PER CPU模块。
设计一个全面的PER CPU架构,它支持UMA或NUMA架构。我们设计了一个包含NUMA节点的结构体,内部管理所有CPU。为每个CPU创建副本,其中存储所有per-cpu变量。静态数据在编译时放入原始数据段,动态数据在运行时生成。
最后,我们回到setup_per_cpu_areas方法的分析。在setup_percpu.c中,我们详细探讨了关键方法pcpu_embed_first_chunk。此方法管理group、unit、静态、保留、动态区域。
通过percpu.c中的关键变量__per_cpu_load和vmlinux.lds.S的链接脚本,我们了解了per-cpu加载时的地址符号。PERCPU_INPUT宏定义了静态原始数据的起始和结束符号。
接下来,我们关注如何分配per-cpu元数据信息pcpu_alloc_info。percpu.c中的方法执行后,元数据分配如下图所示。
接着,我们分析pcpu_alloc_alloc_info的方法,完成元数据分配。
在pcpu_setup_first_chunk方法中,我们看到分配的smap和dmap在后期将通过slab再次分配。
在main.c的mm_init中,我们关注重点区域,完成map数组的slab分配。
至此,我们探讨了Linux内核中per-cpu实现的原理,从设计到源码分析,全面展现了这一关键机制在现代服务器架构中的作用。
Mybatis源码剖析(懒加载原理)
懒加载,即按需加载,旨在优化查询性能。以一个包含订单列表的User对象为例,当仅获取用户信息时,若启用懒加载模式,执行SQL不会查询订单列表。需获取订单列表时,才会发起数据库查询。实现方式包括在核心配置文件中设置或在相关映射文件中通过fetchType属性配置懒加载策略。
懒加载的配置如何加载到项目中呢?首先,这些配置保存在全局Configuration对象中,通常在解析核心配置文件的代码中实现。在settingsElement方法中,懒加载配置被保存在lazyLoadingEnabled属性中。对于resultMap标签中collection | association的fetchType属性,其配置通过解析mappers标签下的resultMap标签实现,最终调用buildResultMappingFromContext方法处理子标签。该方法结合全局配置判断是否需要执行懒加载。
懒加载的实现原理涉及动态代理。当调用代理对象的延迟加载属性方法时,如访问a.getB().getName(),代理对象会调用拦截器方法。若发现需要延迟加载,代理对象会单独发送SQL查询关联对象,加载数据后设置属性值,完成方法调用。简而言之,懒加载通过动态代理实现,拦截指定方法并执行数据加载。
深入剖析懒加载源码,会发现它涉及查询和数据处理的多步操作。查询完成后,结果集处理、列值获取、判断是否进行懒加载等步骤共同构建懒加载机制。动态代理在访问对象属性时触发,最终通过Javassist库创建代理对象,实现懒加载逻辑。当访问如userList2.get(0).getOrderList()时,若满足条件,代理对象会调用懒加载查询方法获取数据。判断懒加载条件的关键在于结果集处理阶段,通过访问映射关系和查询映射值来确定是否执行后续懒加载查询。
综上所述,Mybatis的懒加载机制通过动态代理和结果集处理实现,旨在优化性能,按需加载数据,提高查询效率。通过核心配置和映射文件中的配置,懒加载逻辑被加载到项目中,为开发者提供灵活的加载策略。
Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。在讲解每个优化案例时,将附上部分Lua虚拟机源代码实现,帮助您理解背后的原理。 我们将对优化的评级进行标注:0星至3星,推荐评级越高,优化效果越明显。优化分为以下类别:CPU优化、内存优化、堆栈优化等。 测试设备:个人MacBookPro,配置为4核2.2GHz i7处理器。使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量,以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异,测试通常循环执行多次并累计总消耗。 下面是推荐程度从高到低的优化方法: 3星优化:全类型通用CPU优化:高频访问的对象应先赋值给local变量。示例:用循环模拟高频访问,每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度:极力推荐。
String类型优化:使用table.concat函数拼接字符串。示例:循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度:极力推荐。
Table类型优化:Table构造时完成数据初始化。示例:创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度:极力推荐。
Function类型优化:使用尾调用避免堆栈溢出。示例:递归求和函数。推荐程度:极力推荐。
Thread类型优化:复用协程以减少创建和销毁开销。示例:执行多个不同函数。推荐程度:极力推荐。
2星优化:Table类型优化:数据插入使用t[key]=value方式。示例:插入1到的数字。推荐程度:较为推荐。
1星优化:全类型通用优化:变量定义时同时赋值。示例:初始化整数变量。推荐程度:一般推荐。
Nil类型优化:相邻赋值nil。示例:定义6个变量,其中3个为nil。推荐程度:一般推荐。
Function类型优化:不返回多余的返回值。示例:外部请求第一个返回值。推荐程度:一般推荐。
0星优化:全类型通用优化:for循环终止条件无需提前计算缓存。示例:复杂函数计算循环终止条件。推荐程度:无效优化。
Nil类型优化:初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例:定义一个nil变量。推荐程度:无效优化。
总结:本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读!底层原理epoll源码分析,还搞不懂epoll的看过来
Linux内核提供关键epoll操作通过四个核心函数:epoll_create()、epoll_ctl()、epoll_wait()和epoll_event_callback()。操作系统内部使用epoll_event_callback()来调度epoll对象中的事件,此函数对理解epoll如何支持高并发连接至关重要。简化版TCP/IP协议栈在GitHub上实现epoll逻辑,存放关键函数的文件是[src ty_epoll_rb.c]。
epoll的实现包含两个核心数据结构:epitem和eventpoll。epitem由rbn和rdlink组成,前者为红黑树节点,后者为双链表节点,实现事件对象的红黑树与双链表两重管理。eventpoll包含rbr和rdlist,分别指向红黑树根和双链表头,管理所有epitem对象。
深入分析四个关键函数:
epoll_create():创建epoll对象,逻辑概括为六步。
epoll_ctl():根据用户传入参数构建epitem对象,依据操作类型(ADD、MOD、DEL)决定epitem在红黑树中的插入、更新或删除。
epoll_wait():检查双链表中是否有节点,若有填充用户指定内存,无则循环等待事件触发,调用epoll_event_callback()插入新节点。
epoll_event_callback():内核中被调用,用于处理服务器触发的五种特定情况,并将红黑树节点插入双链表。
总结epoll底层实现,关键在于两个数据结构,分别管理事件与对象关系。epoll通过红黑树与双链表高效组织事件,确保高并发场景下的高效处理。