1.万字长文介绍React Fiber架构的核心原理和工作模式
2.动态代理(2)-CGLIB核心原理和JDK区别
3.linux和unix区别
4.umi3源码解析之核心Service类初始化
5.Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

万字长文介绍React Fiber架构的原理和工作模式

       我花费了5天时间深入研究Fiber的核心源码，尽管本文篇幅超过万字，源码但对于数十万行的层核Fiber源码来说，仅能算是心源对其基础知识的一个简要介绍。若文中存在疏漏，代码欢迎在评论区指出，核心aes 解密 视频源码我将及时更新。源码若您对Fiber有特定的层核专题想了解，也欢迎在评论区提出，心源我很乐意继续深入研究源码并分享知识。代码

       自React 版本开始，核心React引入了Fiber架构，源码旨在解决之前更新机制存在的层核问题。在长时间更新过程中，心源主线程可能会被阻塞，代码导致应用无法及时响应用户输入。本文将探讨Fiber的底层原理及其工作模式，让您对Fiber架构有一个清晰的认识。

       本文首发于我的博客「J实验室」。

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       首先，我们来了解一下React的基本组成：当编写React组件并使用JSX时，React在底层会将JSX转换为元素的对象结构。例如：

       上述代码会被转换为以下形式：

       为了将这个元素渲染到DOM上，React需要创建一种内部实例，用来追踪该组件的所有信息和状态。在早期版本的React中，我们称之为“实例”或“虚拟DOM对象”。但在Fiber架构中，这个新的工作单元就叫做Fiber。

       在本质上，Fiber是一个JavaScript对象，代表React的一个工作单元，它包含了与组件相关的信息。一个简化的Fiber对象长这样：

       当React开始工作时，它会沿着Fiber树形结构进行，同城社区h5源码试图完成每个Fiber的工作（例如，比较新旧props，确定是否需要更新组件等）。如果主线程有更重要的工作（例如，响应用户输入），则React可以中断当前工作并返回执行主线程上的任务。

       因此，Fiber不仅仅是代表组件的一个内部对象，它还是React的调度和更新机制的核心组成部分。

       在React 之前的版本中，使用递归的方式处理组件树更新，称为堆栈调和（Stack Reconciliation）。这种方法一旦开始就不能中断，直到整个组件树都被遍历完。这种机制在处理大量数据或复杂视图时可能导致主线程被阻塞，从而使应用无法及时响应用户的输入或其他高优先级任务。

       Fiber的引入改变了这一情况。Fiber可以理解为是React自定义的一个带有链接关系的DOM树，每个Fiber都代表了一个工作单元，React可以在处理任何Fiber之前判断是否有足够的时间完成该工作，并在必要时中断和恢复工作。

       现在，我们来了解一下FiberNode的结构：

       其实可以理解为是一个更强大的虚拟DOM。

       Fiber工作原理中最核心的点就是：可以中断和恢复，这个特性增强了React的并发性和响应性。

       实现可中断和恢复的原因就在于：Fiber的数据结构里提供的信息让React可以追踪工作进度、管理调度和同步更新到DOM。

       了解了Fiber的工作原理后，我们可以通过阅读源码来加深对Fiber的理解。React Fiber的工作流程主要分为两个阶段：

       第一阶段：Reconciliation（调和）

       调和阶段又分为三个小阶段：

       1、创建与标记更新节点：beginWork

       2、收集副作用列表：completeUnitOfWork和completeWork

       调和阶段知识拓展

       1、为什么Fiber架构更快？

       2、调和过程可中断

       第二阶段：Commit（提交）

       源码里commitRoot和commitRootImpl是提交阶段的入口方法，在两个方法中，可以看出来提交阶段也有三个核心小阶段，淘宝api源码怎么弄我们一一讲解：

       1、遍历副作用列表：BeforeMutation

       2、正式提交：CommitMutation

       3、处理layout effects：commitLayout

       从源码里我们可以看到，一旦进入提交阶段后，React是无法中断的。

       以上内容虽无法覆盖Fiber的方方面面，但可以确保你学完后对Fiber会有一个整体上的认识，并且让你在以后阅读互联网上其它关于Fiber架构的文章时，不再因为基础知识困惑，而是能够根据已有的思路轻松地拓展你大脑里关于Fiber架构的知识网。

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动态代理(2)-CGLIB核心原理和JDK区别

       在先前的文章中，我们探讨了动态代理的应用以及JDK动态代理的核心原理。本文将继续探讨CGLIB的核心原理及其与JDK动态代理的区别。

       JDK动态代理存在一个限制，它无法代理那些没有实现接口的对象。这是因为动态代理需要通过实现接口来创建代理类。然而，这种限制在实际应用中可能引起一些不便。例如，当需要代理一个没有接口的第三方类，或者根本不希望编写接口时，这种限制就变得尤为明显。正是在这种背景下，CGLIB应运而生。

       CGLIB通过创建一个继承目标类的代理类来实现动态代理。与JDK动态代理不同，CGLIB不通过实现接口来创建代理类，而是通过继承来达到目的。尽管方法的工作逻辑都需要在外部定义，并将其传递给自动生成的代理类，但CGLIB和JDK动态代理在这一方面是相似的。

       在代码层面，CGLIB的kdj高抛低吸源码使用方式与JDK动态代理相似。用户首先提出代理需求，然后Java自动生成代理类。这种模式在CGLIB中同样适用。

       CGLIB的核心源码包括创建代理逻辑和生成class对象的方法。在创建代理逻辑时，CGLIB使用缓存机制来提高性能。当需要创建代理类时，如果缓存中不存在对应的类对象，则会将其包装为一个异步任务FutureTask，并将其放置在缓存中。这种设计可以有效地处理多线程环境下类对象的创建。

       CGLIB生成的类包括代理对象类和两个FastClass。FastClass是对代理类和目标类方法的签名hash映射，这使得CGLIB可以直接调用这些方法，避免了反射调用。

       总结来说，CGLIB和JDK动态代理在实现方式、性能和适用场景上存在一定的差异。JDK动态代理要求目标类实现接口，而CGLIB可以代理没有接口的类。此外，CGLIB采用继承的方式创建代理类，而JDK动态代理通过实现接口。在性能方面，CGLIB采用FastClass机制，避免了反射调用，从而提高了性能。

linux和unix区别

       1. 运行平台差异：Linux操作系统能够在多种硬件平台上运行，其兼容性较强。相比之下，Unix系统通常与特定的硬件架构绑定，这限制了它的可移植性。

       2. 核心源代码开放性：Linux的核心源代码是公开的，这意味着用户和开发者可以自由地访问、修改和分发它。相反，灵魂潮汐傲慢源码本子Unix系统的核心源代码并不公开，它保持封闭状态，只有授权的开发商能够访问。

       3. 本质区别：Linux是一种开源的自由软件，用户拥有高度的自主权，并在一个开放的环境中进行开发。Unix则作为一种传统的商业软件，其源代码受到知识产权保护，用户开发时无法接触到产品的底层细节。

       4. 硬件要求及安装易度：Linux对硬件的要求相对较低，安装过程更加易于掌握，适合不同技术层次的用户。Unix系统则可能需要更为专业的知识来安装和维护，且对硬件环境有特定的要求。

umi3源码解析之核心Service类初始化

       前言

       umi是一个插件化的企业级前端应用框架，在开发中后台项目中应用颇广，确实带来了许多便利。借着这个契机，便有了我们接下来的“umi3源码解析”系列的分享，初衷很简单就是从源码层面上帮助大家深入认知umi这个框架，能够更得心应手的使用它，学习源码中的设计思想提升自身。该系列的大纲如下：

       开辟鸿蒙，今天要解析的就是第一part，内容包括以下两个部分：

       邂逅umi命令，看看umidev时都做了什么？

       初遇插件化，了解源码中核心的Service类初始化的过程。

       本次使用源码版本为?3.5.，地址放在这里了，接下来的每一块代码笔者都贴心的为大家注释了在源码中的位置，先clone再食用更香哟！

邂逅umi命令

       该部分在源码中的路径为：packages/umi

       首先是第一部分umi命令，umi脚手架为我们提供了umi这个命令，当我们创建完一个umi项目并安装完相关依赖之后，通过yarnstart启动该项目时，执行的命令就是umidev

       那么在umi命令运行期间都发生了什么呢，先让我们来看一下完整的流程，如下图：

       接下来我们对其几个重点的步骤进行解析，首先就是对于我们在命令行输入的umi命令进行处理。

处理命令行参数//packages/umi/src/cli.tsconstargs=yParser(process.argv.slice(2),{ alias:{ version:['v'],help:['h'],},boolean:['version'],});if(args.version&&!args._[0]){ args._[0]='version';constlocal=existsSync(join(__dirname,'../.local'))?chalk.cyan('@local'):'';console.log(`umi@${ require('../package.json').version}${ local}`);}elseif(!args._[0]){ args._[0]='help';}

       解析命令行参数所使用的yParser方法是基于yargs-parser封装,该方法的两个入参分别是进程的可执行文件的绝对路径和正在执行的JS文件的路径。解析结果如下：

//输入umidev经yargs-parser解析后为：//args={ //_:["dev"],//}

       在解析命令行参数后，对version和help参数进行了特殊处理：

       如果args中有version字段，并且args._中没有值，将执行version命令，并从package.json中获得version的值并打印

       如果没有version字段，args._中也没有值，将执行help命令

       总的来说就是，如果只输入umi实际会执行umihelp展示umi命令的使用指南，如果输入umi--version会输出依赖的版本，如果执行umidev那就是接下来的步骤了。

       提问：您知道输入umi--versiondev会发什么吗？

       运行umidev

//packages/umi/src/cli.tsconstchild=fork({ scriptPath:require.resolve('./forkedDev'),});process.on('SIGINT',()=>{ child.kill('SIGINT');process.exit(0);});//packages/umi/src/utils/fork.tsif(CURRENT_PORT){ process.env.PORT=CURRENT_PORT;}constchild=fork(scriptPath,process.argv.slice(2),{ execArgv});child.on('message',(data:any)=>{ consttype=(data&&data.type)||null;if(type==='RESTART'){ child.kill();start({ scriptPath});}elseif(type==='UPDATE_PORT'){ //setcurrentusedportCURRENT_PORT=data.portasnumber;}process.send?.(data);});

       本地开发时，大部分脚手架都会采用开启一个新的线程来启动项目，umi脚手架也是如此。这里的fork方法是基于node中child_process.fork()方法的封装，主要做了以下三件事：

       确定端口号，使用命令行指定的端口号或默认的，如果该端口号已被占用则prot+=1

       开启子进程，该子进程独立于父进程，两者之间建立IPC通信通道进行消息传递

       处理通信，主要监听了RESTART重启和UPDATE_PORT更新端口号事件

       接下来看一下在子进程中运行的forkedDev.ts都做了什么。

//packages/umi/src/forkedDev.ts(async()=>{ try{ //1、设置NODE_ENV为developmentprocess.env.NODE_ENV='development';//2、InitwebpackversiondeterminationandrequirehookinitWebpack();//3、实例化Service类，执行run方法constservice=newService({ cwd:getCwd(),//umi项目的根路径pkg:getPkg(process.cwd()),//项目的package.json文件的路径});awaitservice.run({ name:'dev',args,});//4、父子进程通信letclosed=false;process.once('SIGINT',()=>onSignal('SIGINT'));process.once('SIGQUIT',()=>onSignal('SIGQUIT'));process.once('SIGTERM',()=>onSignal('SIGTERM'));functiononSignal(signal:string){ if(closed)return;closed=true;//退出时触发插件中的onExit事件service.applyPlugins({ key:'onExit',type:service.ApplyPluginsType.event,args:{ signal,},});process.exit(0);}}catch(e:any){ process.exit(1);}})();

       设置process.env.NODE_ENV的值

       initWebpack（接下来解析）

       实例化Service并run（第二part的内容）

       处理父子进程通信，当父进程监听到SIGINT、SIGTERM等终止进程的信号，也通知到子进程进行终止；子进程退出时触发插件中的onExit事件

       initWebpack

//packages/umi/src/initWebpack.tsconsthaveWebpack5=(configContent.includes('webpack5:')&&!configContent.includes('//webpack5:')&&!configContent.includes('//webpack5:'))||(configContent.includes('mfsu:')&&!configContent.includes('//mfsu:')&&!configContent.includes('//mfsu:'));if(haveWebpack5||process.env.USE_WEBPACK_5){ process.env.USE_WEBPACK_5='1';init(true);}else{ init();}initRequreHook();

       这一步功能是检查用户配置确定初始化webpack的版本。读取默认配置文件.umirc和config/config中的配置，如果其中有webpack5或?mfsu等相关配置，umi就会使用webpack5进行初始化，否则就使用webpack4进行初始化。这里的mfsu是webpack5的模块联邦相关配置，umi在3.5版本时已经进行了支持。

初遇插件化

       该部分在源码中的路径为：packages/core/src/Service

       说起umi框架，最先让人想到的就是插件化，这也是框架的核心，该部分实现的核心源码就是Service类，接下来我们就来看看Service类的实例化和init()的过程中发生了什么，可以称之为插件化实现的开端，该部分的大致流程如下

       该流程图中前四步，都是在Service类实例化的过程中完成的，接下来让我们走进Service类。

Service类的实例化//packages/core/src/Service/Service.tsexportdefaultclassServiceextendsEventEmitter{ constructor(opts:IServiceOpts){ super();this.cwd=opts.cwd||process.cwd();//当前工作目录//repoDirshouldbetherootdirofrepothis.pkg=opts.pkg||this.resolvePackage();//package.jsonthis.env=opts.env||process.env.NODE_ENV;//环境变量//在解析config之前注册babelthis.babelRegister=newBabelRegister();//通过dotenv将环境变量中的变量从.env或.env.local文件加载到process.env中this.loadEnv();//1、getuserconfigconstconfigFiles=opts.configFiles;this.configInstance=newConfig({ cwd:this.cwd,service:this,localConfig:this.env==='development',configFiles});this.userConfig=this.configInstance.getUserConfig();//2、getpathsthis.paths=getPaths({ cwd:this.cwd,config:this.userConfig!,env:this.env,});//3、getpresetsandpluginsthis.initialPresets=resolvePresets({ ...baseOpts,presets:opts.presets||[],userConfigPresets:this.userConfig.presets||[],});this.initialPlugins=resolvePlugins({ ...baseOpts,plugins:opts.plugins||[],userConfigPlugins:this.userConfig.plugins||[],});}}

       Service类继承自EventEmitter用于实现自定义事件。在Service类实例化的过程中除了初始化成员变量外主要做了以下三件事：

       1、解析配置文件

//packages/core/src/Config/Config.tsconstDEFAULT_CONFIG_FILES=[//默认配置文件'.umirc.ts','.umirc.js','config/config.ts','config/config.js',];//...if(Array.isArray(opts.configFiles)){ //配置的优先读取this.configFiles=lodash.uniq(opts.configFiles.concat(this.configFiles));}//...getUserConfig(){ //1、找到configFiles中的第一个文件constconfigFile=this.getConfigFile();this.configFile=configFile;//潜在问题：.local和.env的配置必须有configFile才有效if(configFile){ letenvConfigFile;if(process.env.UMI_ENV){ //1.根据UMI_ENV添加后缀eg:.umirc.ts-->.umirc.cloud.tsconstenvConfigFileName=this.addAffix(configFile,process.env.UMI_ENV,);//2.去掉后缀eg:.umirc.cloud.ts-->.umirc.cloudconstfileNameWithoutExt=envConfigFileName.replace(extname(envConfigFileName),'',);//3.找到该环境下对应的配置文件eg:.umirc.cloud.[ts|tsx|js|jsx]envConfigFile=getFile({ base:this.cwd,fileNameWithoutExt,type:'javascript',})?.filename;}constfiles=[configFile,//eg:.umirc.tsenvConfigFile,//eg:.umirc.cloud.tsthis.localConfig&&this.addAffix(configFile,'local'),//eg:.umirc.local.ts].filter((f):fisstring=>!!f).map((f)=>join(this.cwd,f))//转为绝对路径.filter((f)=>existsSync(f));//clearrequirecacheandsetbabelregisterconstrequireDeps=files.reduce((memo:string[],file)=>{ memo=memo.concat(parseRequireDeps(file));//递归解析依赖returnmemo;},[]);//删除对象中的键值require.cache[cachePath]，下一次require将重新加载模块requireDeps.forEach(cleanRequireCache);this.service.babelRegister.setOnlyMap({ key:'config',value:requireDeps,});//requireconfigandmergereturnthis.mergeConfig(...this.requireConfigs(files));}else{ return{ };}}

       细品源码，可以看出umi读取配置文件的优先级：自定义配置文件?>.umirc>config/config，后续根据UMI_ENV尝试获取对应的配置文件，development模式下还会使用local配置，不同环境下的配置文件也是有优先级的

       例如：.umirc.local.ts>.umirc.cloud.ts>.umirc.ts

       由于配置文件中可能require其他配置，这里通过parseRequireDeps方法进行递归处理。在解析出所有的配置文件后，会通过cleanRequireCache方法清除requeire缓存，这样可以保证在接下来合并配置时的引入是实时的。

       2、获取相关绝对路径

//packages/core/src/Service/getPaths.tsexportdefaultfunctiongetServicePaths({ cwd,config,env,}:{ cwd:string;config:any;env?:string;}):IServicePaths{ letabsSrcPath=cwd;if(isDirectoryAndExist(join(cwd,'src'))){ absSrcPath=join(cwd,'src');}constabsPagesPath=config.singular?join(absSrcPath,'page'):join(absSrcPath,'pages');consttmpDir=['.umi',env!=='development'&&env].filter(Boolean).join('-');returnnormalizeWithWinPath({ cwd,absNodeModulesPath:join(cwd,'node_modules'),absOutputPath:join(cwd,config.outputPath||'./dist'),absSrcPath,//srcabsPagesPath,//pagesabsTmpPath:join(absSrcPath,tmpDir),});}

       这一步主要获取项目目录结构中node_modules、dist、src、pages等文件夹的绝对路径。如果用户在配置文件中配置了singular为true，那么页面文件夹路径就是src/page，默认是src/pages

       3、收集preset和plugin以对象形式描述

       在umi中“万物皆插件”，preset是对于插件的描述，可以理解为“插件集”，是为了方便对插件的管理。例如：@umijs/preset-react就是一个针对react应用的插件集，其中包括了plugin-access权限管理、plugin-antdantdUI组件等。

//packages/core/src/Service/Service.tsthis.initialPresets=resolvePresets({ ...baseOpts,presets:opts.presets||[],userConfigPresets:this.userConfig.presets||[],});this.initialPlugins=resolvePlugins({ ...baseOpts,plugins:opts.plugins||[],userConfigPlugins:this.userConfig.plugins||[],});

       在收集preset和plugin时，首先调用了resolvePresets方法，其中做了以下处理：

       3.1、调用getPluginsOrPresets方法，进一步收集preset和plugin并合并

//packages/core/src/Service/utils/pluginUtils.tsgetPluginsOrPresets(type:PluginType,opts:IOpts):string[]{ constupperCaseType=type.toUpperCase();return[//opts...((opts[type===PluginType.preset?'presets':'plugins']asany)||[]),//env...(process.env[`UMI_${ upperCaseType}S`]||'').split(',').filter(Boolean),//dependencies...Object.keys(opts.pkg.devDependencies||{ }).concat(Object.keys(opts.pkg.dependencies||{ })).filter(isPluginOrPreset.bind(null,type)),//userconfig...((opts[type===PluginType.preset?'userConfigPresets':'userConfigPlugins']asany)||[]),].map((path)=>{ returnresolve.sync(path,{ basedir:opts.cwd,extensions:['.js','.ts'],});});}

       这里可以看出收集preset和plugin的来源主要有四个：

       实例化Service时的入参

       process.env中指定的UMI_PRESETS或UMI_PLUGINS

       package.json中dependencies和devDependencies配置的，需要命名规则符合?/^(@umijs\/|umi-)preset-/这个正则

       解析配置文件中的，即入参中的userConfigPresets或userConfigPresets

       3.2、调用pathToObj方法：将收集的plugin或preset以对象的形式输出

//输入umidev经yargs-parser解析后为：//args={ //_:["dev"],//}0

       umi官网中提到过：每个插件都会对应一个id和一个key，id是路径的简写，key是进一步简化后用于配置的唯一值。便是在这一步进行的处理

       形式如下：

//输入umidev经yargs-parser解析后为：//args={ //_:["dev"],//}1

       思考：为什么要将插件以对象的形式进行描述？有什么好处？

执行run方法，初始化插件

       在Service类实例化完毕后，会立马调用run方法，run()执行的第一步就是执行init方法，init()方法的功能就是完成插件的初始化，主要操作如下：

       遍历initialPresets并init

       合并initpresets过程中得到的plugin和initialPlugins

       遍历合并后的plugins并init

       这里的initialPresets和initialPlugins就是上一步收集preset和plugin得到的结果，在这一步要对其逐一的init，接下来我们看一下init的过程中做了什么。

       Initplugin

//输入umidev经yargs-parser解析后为：//args={ //_:["dev"],//}2

       这段代码主要做了以下几件事情：

       getPluginAPI方法：newPluginAPI时传入了Service实例，通过pluginAPI实例中的registerMethod方法将register方法添加到Service实例的pluginMethods中，后续返回pluginAPI的代理，以动态获取最新的register方法，以实现边注册边使用。

//输入umidev经yargs-parser解析后为：/

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。