1.flatbufferԴ?源码밲װ
2.ONNX-Runtime一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
3.Fury：一个基于JIT动态编译的高性能多语言原生序列化框架
4.FlatBuffer介绍及其字符串加载优化

flatbufferԴ?밲װ

       在互联网日益发展的今天，Chromium系列，安装包括Chrome/Edge、源码Chrome Embedded Framework (CEF) 和 Electron，安装已经成为众多应用开发的源码基石。这些基于浏览器内核的安装spirng boot源码分析框架和浏览器本身的差异，主要体现在内存管理和系统资源访问上。源码

       首先，安装JS执行引擎虽然存在4GB内存限制，源码但可以通过巧妙利用ArrayBuffer和Worker避免这个问题。安装ArrayBuffer的源码存储空间独立于JS对象，而Worker在不同的安装虚拟机中运行，可以突破单一页面的源码内存限制。然而，安装DOM和大可能导致内存超过4GB，源码因此需谨慎处理。

       尽管浏览器本身对操作系统资源的访问有所限制，但在CEF和Electron中，由于它们提供了与系统资源的哈尔滨溯源码燕窝直接连接，开发者可以通过页面与外壳通信来实现。CEF需要C++与页面交互，Electron则通过postMessage机制。Electron通常用于将网页转化为桌面应用，增强系统资源访问能力，如VSCode，其主要逻辑仍以JavaScript实现，但依赖Native服务处理计算密集型任务。

       CEF的应用场景广泛，从轻量级聊天应用到复杂的工业级软件，都能看到它的身影。它既可以作为基础浏览器使用，也可以作为高级UI的构建块。在CEF中，C++和JavaScript的通信通常通过像flatbuffer这样的二进制交互格式，以实现高效的数据传递。

       目前仅分享了部分内容，更多关于在国内编译浏览器的完美校园app源码实践将在后续篇章中详细探讨。

ONNX-Runtime一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）

       ONNX-Runtime详解：架构概览、实践与源码解析

       ONNX-Runtime作为异构模型运行框架，其核心机制是先对原始ONNX模型进行硬件无关的图优化，之后根据支持的硬件选择相应的算子库，将模型分解为子模型并发在各个平台执行。它提供同步模式的计算支持，暂不包括异步模式。ORT（onnx-runtime缩写）是主要组件，包含了图优化（graph transformer）、执行提供者（EP）等关键模块。

       EP是执行提供者，它封装了硬件特有的内存管理和算子库，可能只支持部分ONNX算子，但ORT的CPU默认支持所有。ORT统一定义了tensor，但EP可有自定义，需提供转换接口。每个推理会话的破坏者源码run接口支持多线程，要求kernel的compute函数是并发友好的。

       ORT具有后向兼容性，能运行旧版本ONNX模型，并支持跨平台运行，包括Windows、Linux、macOS、iOS和Android。安装和性能优化是实际应用中的重要步骤。

       源码分析深入到ORT的核心模块，如框架（内存管理、tensor定义等）、图结构（构建、排序与修改）、优化器（包括RewriteRule和GraphTransformer），以及平台相关的功能如线程管理、文件操作等。Session是delphi自助打印源码推理流程的管理核心，构造函数初始化模型和线程池，load负责模型反序列化，initialize则进行图优化和准备工作。

       ORT中的执行提供者（EP）包括自定义实现和第三方库支持，如TensorRT、CoreML和SNPE。其中，ORT与CoreML和TensorRT的集成通过在线编译，将ONNX模型传递给这些框架进行计算。ORT通过统一的接口管理元框架之上的算子库，但是否支持异构运算（如SNPE与CPU库的混合）仍有待探讨。

       总结来说，ONNX-Runtime处理多种模型格式，包括原始ONNX和优化过的ORT模型，以适应多平台和多设备需求。它通过复杂的架构和优化技术，构建了可扩展且高效的推理软件栈，展示了flatbuffer在性能和体积方面的优势。

       附录：深入探讨ORT源码编译过程的细节。

Fury：一个基于JIT动态编译的高性能多语言原生序列化框架

       Fury：基于JIT动态编译的高性能序列化框架

       Fury是一个专为优化性能而生的框架，它支持Java、Python、Golang和C++等多种语言，提供高效自动的多语言和跨语言序列化能力。相较于其他框架，Fury在性能上有着显著提升，最高可达到倍的性能优势。

       在大数据和分布式系统快速发展的背景下，序列化的重要性不言而喻。Fury旨在解决序列化在高吞吐、低延迟场景中的瓶颈问题，尤其在Java序列化框架如Kryo的基础上，提供了更高的效率。同时，它突破了现有框架的局限，支持引用、零拷贝和动态性，适用于复杂的多语言编程环境，提高开发效率和业务迭代速度。

       Fury的核心特点包括引用支持、JIT动态编译、缓存优化和Zero-Copy技术。它简化了跨语言对象传输的复杂性，消除了语言间的编程障碍。通过实例展示了如何使用Fury进行自定义类型序列化、循环引用处理以及大规模数据的Zero-Copy传输，显示出其在性能上的优越性。

       除了强大的跨语言能力，Fury还提供了Drop-in替换Kryo、Hession等序列化框架的选项，性能上远超这些框架。它还引入了Fury Format，允许在需要时避免序列化，直接操作二进制数据，从而提升性能和灵活性。

       在与其他序列化框架的对比中，Fury在功能、性能和易用性上均表现出色。无论是在基本类型数组的序列化，还是在处理复杂数据结构时，Fury都能提供显著的性能提升。并且，Fury的易用性通过简洁的代码示例得以展现，与Protobuf、Flatbuffer和Msgpack等框架相比，Fury的序列化代码量大大减少。

       Fury自年开发以来，已在蚂蚁集团的多个计算场景中稳定运行，未来将继续优化协议、框架和生态，期待更多开发者参与。如果你对Fury感兴趣，欢迎通过邮箱chaokun.yck@antgroup.com进行交流或合作。

FlatBuffer介绍及其字符串加载优化

       FlatBuffer是跨平台的高效序列化库，支持多种编程语言，最初为游戏开发和性能关键应用设计。数据延时反序列化特性，使得在游戏配置文件使用时能有效减少加载时间和内存占用。

       尽管该特性在大多数数据类型上表现良好，但对字符串的处理存在优化空间。由于每次读取字符串时都会进行反序列化，导致大量重复内存申请，影响性能。为解决这一问题，需设计算法计算字符串唯一标识，避免重复创建字符串。

       考虑到计算效率和内存占用，CRC算法被选为实现这一目标的手段。CRC在碰撞概率和时间复杂度之间找到良好平衡，经过全表扫描，未发现显著碰撞现象。通过使用CRC计算标识并查找缓存中的字符串，显著减少了额外内存申请，至少提高了%的加载速度。

       在大规模字符串处理场景中，此优化实现了显著的性能提升。通过算法减少内存使用并加速加载过程，FlatBuffer在数据处理效率上取得了明显进步。对于需要高效处理大量数据的场景，此优化尤为关键。