1.MapBox源码解读 01 - style 的架源加载逻辑
2.golang map 源码解读（8问）
3.go map and slice 2021-10-08
4.source-map原理及应用
5.MapReduce源码解析之Mapper
6.MapReduce源码解析之InputFormat

MapBox源码解读 01 - style 的加载逻辑

       本文主要聚焦于MapBox实例化过程中style的加载和渲染流程。这个过程涉及多个步骤：首先，源码从数据源发起请求获取style数据，架源然后通过解析将数据转化为可操作的源码结构。数据进一步根据属性进行赋值，架源接着进行着色器的源码阿拉德小程序游戏源码计算，最终在屏幕上呈现图层。架源为了更直观地理解，源码这里有一个定制化线侧渲染的架源demo示例。

       style的源码加载和渲染过程可以分解为：数据获取-解析-属性赋值-着色器执行。如果你对这个过程还感到困惑，架源可参考相关附件获取详细信息。源码

       通过上述步骤，架源创建mapbox对象时，源码源代码中添加source和layer的架源代码其实遵循这样的逻辑：数据驱动图层展现。现在，让我们通过一个简单的线单侧绘制的案例，实际演示这个过程。

       今天的讲解就到这里，额外提一个小贴士：在WebGL的web端调试中，Spector.js是一个非常实用的工具，适用于Firefox和Chrome，你可以自行下载并进行探索使用。

golang map 源码解读（8问）

       map底层数据结构为hmap，qcad源码剖析包含以下几个关键部分：

       1. buckets - 指向桶数组的指针，存储键值对。

       2. count - 记录key的数量。

       3. B - 桶的数量的对数值，用于计算增量扩容。

       4. noverflow - 溢出桶的数量，用于等量扩容。

       5. hash0 - hash随机值，增加hash值的随机性，减少碰撞。

       6. oldbuckets - 扩容过程中的旧桶指针，判断桶是否在扩容中。

       7. nevacuate - 扩容进度值，小于此值的已经完成扩容。

       8. flags - 标记位，用于迭代或写操作时检测并发场景。

       每个桶数据结构bmap包含8个key和8个value，以及8个tophash值，用于第一次比对。

       overflow指向下一个桶，桶与桶形成链表存储key-value。

       结构示意图在此。

       map的bt资源码初始化分为3种，具体调用的函数根据map的初始长度确定：

       1. makemap_small - 当长度不大于8时，只创建hmap，不初始化buckets。

       2. makemap - 当长度参数为int时，底层调用makemap。

       3. makemap - 初始化hash0，计算对数B，并初始化buckets。

       map查询底层调用mapaccess1或mapaccess2，前者无key是否存在的bool值，后者有。

       查询过程：计算key的hash值，与低B位取&确定桶位置，获取tophash值，比对tophash，相同则比对key，获得value，否则继续寻找，直至返回0值。

       map新增调用mapassign，步骤包括计算hash值，确定桶位置，比对tophash和key值，IM架构源码插入元素。

       map的扩容有两种情况：当count/B大于6.5时进行增量扩容，容量翻倍，渐进式完成，每次最多2个bucket；当count/B小于6.5且noverflow大于时进行等量扩容，容量不变，但分配新bucket数组。

       map删除元素通过mapdelete实现，查找key，计算hash，找到桶，遍历元素比对tophash和key，找到后置key,value为nil，修改tophash为1。

       map遍历是无序的，依赖mapiterinit和mapiternext，选择一个bucket和offset进行随机遍历。

       在迭代过程中，可以通过修改元素的key,value为nil，设置tophash为1来删除元素，不会影响遍历的顺序。

go map and slice --

        golang是值传递，什么情况下都是值传递

        那么，如果结构中不含指针，则直接赋值就是深度拷贝；

        如果结构中含有指针（包括自定义指针，以及slice，map等使用了指针的内置类型），则数据源和拷贝之间对应指针会共同指向同一块内存，这时深度拷贝需要特别处理。因为值传递只是把指针拷贝了

        map源码:

        /golang/go/blob/a7acf9afbdcfabfdf4/src/runtime/map.go

        map最重要的两个结构体：hmap 和 bmap

        其中 hmap 充当了哈希表中数组的角色， bmap充当了链表的角色。

        其中，单个bucket是一个叫bmap的结构体.

        Each bucket contains up to 8 key/elem pairs.

        And the low-order bits of the hash are used to select a bucket. Each bucket contains a few high-order bits of each hash to distinguish the entries within a single bucket.

        hash值的低位用来定位bucket，高位用来定位bucket内部的key

        根据上面bmap的注释和 /golang/go/blob/go1..8/src/cmd/compile/internal/gc/reflect.go ，

        我们可以推出bmap的结构实际是

        注意：在哈希桶中，键值之间并不是相邻排列的，而是键放在一起，值放在一起，来减少因为键值类型不同而产生的不必要的内存对齐

        例如map[int]int8，如果 key/elem/key/elem这样存放，那么int8类型的值就要padding 7个字节共bits

        更多可参考

        /p/

        /articles/

        因此，slice、map作为参数传递给函数形参，在函数内部的改动会影响到原slice、map

source-map原理及应用

       源码映射（Source Map）是存放源代码与编译代码对应位置映射信息的文件，帮助开发者在生产环境中精确定位问题。极速pk源码当开启source-map编译后，构建工具生成的sourcemap文件可以在特定事件触发时，自动加载并重构代码回原始形态。

       sourcemap文件由多个部分组成，V3版本的文件包括文件名、源码根目录、变量名、源码文件、源码内容以及位置映射。映射数据使用VLQ编码进行压缩，以减小文件体积。

       当页面运行时加载编译构建产物，特定事件如打开Chrome Devtool面板时，系统会根据源码映射加载相应Map文件，重构代码至原始形态。

       sourcemap文件内容包括文件名、源码根目录、变量名、源码文件、源码内容以及位置映射。位置映射由VLQ编码表示，用于还原编译产物到源码位置。

       Webpack提供多种设置源码映射的方式，包括通过配置项设置规则短语或使用插件深度定制生成逻辑。这些设置符合特定正则表达式，如source-map、eval-source-map、cheap-source-map等，分别对应不同的生成策略。

       cheap-source-map和module-cheap-source-map在cheap场景下生效，允许根据loader联调处理结果或原始代码作为source。nosources-source-map则不包含源码内容，而inline-source-map将sourcemap编码为Base DataURL，直接追加到产物文件中。

       通常，产物中需要携带`# sourceMappingURL=`指令以正确找到sourcemap文件。当使用hidden-source-map时，编译产物中不包含此指令。需要时，可手动加载sourcemap文件。

       通过sourcemap文件，开发者可以上传至远端，根据报错信息定位源码出错位置，实现高效问题定位与调试。

MapReduce源码解析之Mapper

       MapReduce，大数据领域的标志性计算模型，由Google公司研发，其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大，打开了大数据时代的大门。对于许多大数据工作者来说，MapReduce是基础技能之一，而源码解析更是深入理解与实践的必要途径。

       MapReduce由两部分组成：Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对，而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。

       本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码，我们可以更深入地理解MapReduce的工作机制，并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。

       Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类：

       setup()：主要为map()方法做准备，例如加载配置文件、传递参数。

       cleanup()：用于清理资源，如关闭文件、处理Key-Value。

       map()：程序的逻辑核心，对输入的文本进行处理（如分割、过滤），以键值对的形式写入context。

       run()：驱动Mapper执行的主方法，按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。

       Context抽象类扮演着重要角色，用于跟踪任务状态和数据存储，如在setup()中读取配置信息，并作为Key-Value载体。

       下面是几个Mapper子类的详细解析：

       InverseMapper：将键值对反转，适用于不同需求的统计分析。

       TokenCounterMapper：使用StringTokenizer对文本进行分割，计算特定token的数量，适用于词频统计等。

       RegexMapper：对文本进行正则化处理，适用于特定格式文本的统计。

       MultithreadedMapper：利用多线程执行Mapper任务，提高CPU利用率，适用于并发处理。

       本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析，旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码，以期为大数据处理提供更深入的洞察与实践指导。

MapReduce源码解析之InputFormat

       导读

       深入探讨MapReduce框架的核心组件——InputFormat。此组件在处理多样化数据类型时，扮演着数据格式化和分片的角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作，程序能正确处理不同文件类型。InputFormat类作为抽象基础，定义了文件切分逻辑和RecordReader接口，用于读取分片数据。本节将解析InputFormat、InputSplit、RecordReader的结构与实现，以及如何在Map任务中应用此框架。

       类图与源码解析

       InputFormat类提供了两个关键抽象方法：getSplits()和createRecordReader()。getSplits()负责规划文件切分策略，定义逻辑上的分片，而RecordReader则从这些分片中读取数据。

       InputSplit类承载了切分逻辑，表示了给定Mapper处理的逻辑数据块，包含所有K-V对的集合。

       RecordReader类实现了数据读取流程，其子类如LineRecordReader，提供行数据读取功能，将输入流中的数据按行拆分，赋值为Key和Value。

       具体实现与操作流程

       在getSplits()方法中，FileInputFormat类负责将输入文件按照指定策略切分成多个InputSplit。

       TextInputFormat类的createRecordReader()方法创建了LineRecordReader实例，用于读取文件中的每一行数据，形成K-V对。

       Mapper任务执行时，通过调用RecordReader的nextKeyValue()方法，读取文件的每一行，完成数据处理。

       在Map任务的run()方法中，MapContextImp类实例化了一个RecordReader，用于实现数据的迭代和处理。

       总结

       本文详细阐述了MapReduce框架中InputFormat的实现原理及其相关组件，包括类图、源码解析、具体实现与操作流程。后续文章将继续探讨MapReduce框架的其他关键组件源码解析，为开发者提供深入理解MapReduce的构建和优化方法。