1.Vue3核心源码解析 (一) ： 源码目录结构
2.ES核心源码(二):创建索引和主节点
3.linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析
4.RocketMQ—NameServer总结及核心源码剖析
5.Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

Vue3核心源码解析 (一) ： 源码目录结构

       通过软件框架源码阅读，深入理解框架运行机制，源码源码API设计、核心核心原理及流程成为开发者进阶的源码源码关键。Vue 3源码相较于Vue 2版本的核心核心改进明显，采用Monorepo目录结构，源码源码回文素数源码引入TypeScript作为开发语言，核心核心新增特性和优化显著。源码源码

       启动Vue3源码，核心核心最新版本为V3.3.0-alpha.5。源码源码下载后进入core文件夹，核心核心使用Yarn进行构建。源码源码安装依赖后，核心核心执行npm run dev启动调试模式，源码源码可直观查看完整的核心核心源代码目录结构。

       核心模块包括compiler-core、compiler-dom、runtime-core、runtime-dom。compiler模块在编译阶段负责将.vue文件转译成浏览器可识别的.js文件，runtime模块则负责程序运行时的处理。reactivity目录内是响应式机制的源码，遵循Monorepo规范，每个子模块独立编译打包，通过require引入。

       构建Vue 3版本可使用命令，海洋管家源码搭建教程构建结果保存在core\packages\vue\dist目录下。选择性构建可通过命令实现，具体参数配置在core/rollup.config.js中查看。对于客户端编译模板，需构建完整版本，而使用Webpack的vue-loader时，.vue文件中的模板在构建时预编译，无需额外编译器。浏览器直接打开页面时采用完整版本，构建工具如Webpack引入运行时版本。Vue的构建脚本源码位于core/scripts下。

ES核心源码(二):创建索引和主节点

       在ElasticSearch系统中，写请求的流程引发了一个关键问题：主节点(master node)在数据写入过程中是否扮演了关键角色？让我们深入源码探讨这个话题，解答疑问。

       首先，ElasticSearch的核心在于如何高效地管理和存储数据。其主节点的职责之一是在索引创建和管理过程中提供协调服务。当用户发起创建索引的请求时，流程从接收HTTP请求开始，具体在`org.elasticsearch.ty4.Netty4HttpRequestHandler`中进行。随后，请求经过`RestController`处理，这个组件负责将请求检验和分发至相应的服务。

       在分发请求过程中，关键在于请求对象的知乎爬虫2022源码结构——它分为Action和Request。Action描述了请求的类型，如新建、删除等操作。在新建索引的请求中，系统通过URI匹配发现需要使用`TransportCreateIndexAction`来处理。这个Action继承自`TransportMasterNodeAction`，意味着其设计目标就是与主节点进行交互。

       `TransportMasterNodeAction`的执行逻辑在于，它通过`transportService.sendRequest`方法向主节点发起请求。如果当前节点是主节点，该操作会直接在内部执行；若非主节点，则通过网络请求主节点完成。

       关于主节点如何通知其他节点这一问题，答案在于请求的分发机制。当请求到达主节点后，如果当前节点是主节点，它会通过一系列内部操作生成新的集群状态信息，并通过`org.elasticsearch.action.admin.indices.create.TransportCreateIndexAction#masterOperation`执行索引创建的逻辑。这个过程中，关键步骤是通过`clusterService.submitStateUpdateTask`将索引创建任务包装为集群状态更新任务，然后通过`MasterService#runTasks`方法向集群中的其他节点分发集群状态信息。

       集群状态的分发通过`ZenDiscovery`服务完成，具体实现为`publish`方法。这个流程确保了主节点在集群中的协调作用，使得创建索引的私信卡片落地页源码操作能够有效地在集群范围内进行。

       关于主节点如何验证索引创建的合法性，答案是通过自创建索引并随后删除的方式完成。这样，主节点确保了新索引符合集群的规则和需求。

       总结起来，创建索引的请求首先通过Bulk请求的形式执行，先发起对主节点的请求。主节点验证索引创建请求后，内部生成新的集群状态信息，执行索引创建任务。主分片所在的节点根据集群状态信息创建对应的索引，从而完成了索引的创建过程。整个流程中，主节点扮演了协调和验证的关键角色，确保了索引创建的正确性和集群的一致性。

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。go盘网盘源码头文件在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，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

RocketMQ—NameServer总结及核心源码剖析

       一、NameServer介绍

       NameServer 是为 RocketMQ 设计的轻量级名称服务，具备简单、集群横向扩展、无状态特性和节点间不通信的特点。RocketMQ集群架构主要包含四个部分：Broker、Producer、Consumer 和 NameServer，这些组件之间相互通信。

       二、为什么要使用NameServer？

       当前有多种服务发现组件，如etcd、consul、zookeeper、nacos等。然而，RocketMQ选择自研NameServer而非使用开源组件，原因在于特定需求和性能优化。

       三、NameServer内部解密

       NameServer主要功能在于管理路由数据，由Broker提供，并在内部进行处理。路由数据被Producer和Consumer使用。NameServer核心逻辑基于RouteInfoManager类，用于维护路由信息管理，提供注册/查询等核心功能。NameServer使用HashMap和ReentrantReadWriteLock读写锁来管理路由数据。

       四、结论

       作为RocketMQ的“大脑”，NameServer保存集群MQ路由信息，包括主题、Broker信息及监控Broker运行状态，为客户端提供路由能力。NameServer的核心代码围绕多个HashMap操作，包括Broker注册、客户端查询等。

Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

       在探索深度学习领域，使用Python语言进行编程无疑是一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中，Python以其丰富的库资源和简单易用的特性，成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时，也期待读者的反馈，以持续改进内容。

       为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境，首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站，以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例，进行环境搭建。

       在Anaconda环境下，通过命令行操作来创建并激活特定环境，如`tensorflow-gpu`环境，选择Python3.版本。接着，安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后，使用Python环境验证安装成功，通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。

       为了在Jupyter Notebook中利用该环境，需要安装ipykernel，并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook，通过命令确保内核安装成功。

       对于ConvLSTM核心源码的解读，重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例，构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如，输入数据维度为（None，，，1），输出数据维度为（None，None，，，）。通过返回序列设置，可以控制模型输出的形态，是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。

       在模型改造中，将彩色图像预测作为目标，需要调整模型的最后层参数，如将`return_sequence`参数更改为`False`，同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外，选择合适的损失函数（如MAE）、优化器（如Adam）以及设置Metrics（如MAE）以便在训练过程中监控模型性能。

       通过上述步骤，不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境，还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导，并期待在后续过程中持续改进和完善。