1.代码分析神器：understand、源码bouml
2.四款源代码扫描工具
3.超详细！分析spdlog源码解析（下）
4.Vert.x 源码解析(4.x)——Future源码解析
5.库博软件源代码静态分析工具（英文简称CoBOT SAST）介绍
6.源码详解系列(四) ------ DBCP2的推荐使用和分析（包括JNDI和JTA支持）已停更

代码分析神器：understand、bouml

       在工程源码分析中，源码面对复杂的分析函数调用关系，特别是推荐联盟牛牛源码开源项目如Linux、Android源码或第三方库时，源码自行梳理难度较大。分析这时，推荐借助代码分析工具能提供极大帮助。源码以下介绍两款工具：understand和bouml。分析

       bouml是推荐一款面向对象语言分析工具，支持C++、源码Java、分析IDL、推荐PHP、Python、MySQL等。在4.版本之前提供免费版，但可能存在一些bug，例如误删调用关系后无法恢复。对于专业使用，建议购买正版。bouml主要用于分析类继承与函数调用关系。

       understand软件虽无免费版本，但CSDN上能找到注册机下载。支持多种编程语言，包括C、C++、C#、Ada、Java、Fortran、Delphi、Jovial等，尤其适合嵌入式工程师。了解其功能后，网上能找到大量使用教程。

       bouml利用UML生成调用关系图，提供时序图等可视化展示，btc钓鱼源码有助于理解函数生命周期。除此之外，市场上还有更多付费UML工具，功能更加强大。

       understand则提供了详细的代码分析功能，通过官网scitools.com可了解更多信息。在源码分析过程中，运用understand和bouml可大幅提升效率与准确性。

四款源代码扫描工具

       在软件开发的世界里，找到并修复源代码中的隐患是保障产品质量和安全的关键。今天，我们将深入探讨四款备受信赖的源代码扫描工具，它们分别是Veracode、Fortify SCA、Checkmarx以及端玛DMSCA，它们各自凭借独特的特性在行业中脱颖而出。

Veracode，全球广泛采用的静态代码分析工具，以其3D可视化安全漏洞攻击路径而闻名，帮助开发者快速定位和分析漏洞，显著提升软件安全防护能力。

Fortify SCA，专注于静态代码分析的强大工具，支持多种编程语言和主流框架，可以根据项目需求进行定制化，确保代码质量与企业标准同步。

Checkmarx，以其全面的扫描管理能力著称，服务独立，无论是团队协作，还是自动化任务和云服务，都能无缝对接，降低使用成本，不影响开发进度。

       端玛DMSCA，作为企业级的解决方案，不仅操作系统和编译器独立，还提供低误报、高准确度的潜伏涨停源码扫描，误报率几乎为零，节省了大量的审计时间和成本。它还能够深入业务逻辑和架构，动态查找潜在风险。

       这些工具已被众多行业巨头，如银行、保险等头部企业所信赖，它们的推荐使用，是对高质量代码保障的有力支持。通过定制化的平台，它们不仅能推荐最佳修复位置，还能帮助企业建立和执行定制化的安全策略。

       在追求卓越的软件开发旅程中，选择一款适合的源代码扫描工具至关重要。无论你是初创团队，还是大型企业，都能在这些工具中找到适合你的那一款。想了解更多详细信息，不妨访问端玛安全或代码审计网的官方网站，那里有更全面的介绍和案例分析。

超详细！spdlog源码解析（下）

       回顾spdlog的组成，包含logger、sink、formatter以及registry四个关键部分。在前两篇中，我们深入探讨了logger、sink和formatter的基本功能与使用方法。这三者协同工作，能够实现日志的记录功能。然而，registry作为管理器角色，主要负责协调和配置这些组件，确保日志系统的一致性和高效性。尽管registry并非必须依赖的组件，它的存在能够提供更加便捷的管理方式，例如统一设置日志等级、创建具有默认配置的logger等。

       在默认logger和默认sink的nui源码标签实现中，registry扮演着关键角色。当使用spdlog::info方法时，实际上调用了registry中的default_logger_成员变量，获取默认logger的指针。通过静态方法registry::instance()获取registry对象，最终registry::registry()方法创建默认logger，并选择ansicolor_stdout_sink_mt作为sink，实现控制台彩色输出。这种设计使得用户无需深入了解内部细节，即可直接使用默认配置进行日志输出，简化了用户上手过程。

       registry的功能不仅限于管理默认logger，它还提供了创建logger的便利接口。通过一系列预设的logger创建函数，spdlog实现了与不同sink的无缝集成，隐藏了sink的概念，使得用户仅需关注日志输出的目的地，而无需深入理解底层实现。例如，stdout_logger创建函数通过调用Factory::create方法，自动将创建的logger注册到registry中，实现日志输出格式的统一化和全局管理。对于异步环境，async_factory::create方法同样完成了类似功能，但需额外处理线程池的创建。

       通过反思registry的实现，我们可以发现，其核心功能在于管理logger，而这一过程包含了将logger注册到registry中的关键步骤。通过提供Factory（如synchronous_factory或async_factory）的create方法，spdlog确保在创建logger后将其自动注册，这一设计与设计模式中的工厂方法原理相契合。实现这一目标的关键在于注册操作，而非创建logger本身，这突显了registry在spdlog系统中的核心作用。

       在介绍spdlog的宏定义使用时，我们探讨了其支持的两种编译版本：header-only version和compiled version。header-only version通过将声明与实现分开，提供了轻量级的彩色字源码集成方式。要实现compiled version，只需复制header-only version的代码，并按照特定规则组织文件结构。在async.cpp文件中，通过SPDLOG_COMPILED_LIB宏定义判断编译方式，相应地include声明与实现文件，实现代码的高效复用。同时，SPDLOG_HEADER_ONLY宏定义控制了代码的包含行为，确保了不同编译方式下的代码正确性。

       在多平台支持方面，spdlog通过os.h和os-inl.h文件封装了针对不同平台差异的处理逻辑，使得上层业务无需关注底层实现的细节。通过宏定义和条件编译，spdlog能够提供一致的接口，适应不同操作系统和环境的需求，确保跨平台兼容性和稳定性。

       至此，spdlog源码解析系列告一段落。通过深入分析spdlog的架构设计、功能实现以及跨平台支持，我们不仅了解了如何高效地使用spdlog进行日志管理，还洞悉了其设计背后的巧妙逻辑和实践细节。希望本系列解析能够为开发者提供宝贵的参考，助力构建更加稳定、高效和易于维护的日志系统。

Vert.x 源码解析(4.x)——Future源码解析

       在现代软件开发中，异步编程的重要性日益凸显，提升并发性能并处理大量并行操作。Vert.x，作为一款基于事件驱动和非阻塞设计的异步框架，提供了丰富的工具简化异步编程。本文将深入解析Vert.x 4.x版本的Future源码，理解其关键类和功能。

       1. 异步核心

       Vert.x的核心在于FutureImpl和PromiseImpl，它们是实现异步操作的关键。AsyncResult是通用接口，用于表示异步操作的结果，包含成功值或失败异常。

       2. Future类详解

       Future扩展了AsyncResult，提供了组合操作如join、any、all和map等功能。内部的FutureInternal主要负责添加监听器，FutureBase负责执行监听器和转换函数。

       具体来说，FutureImpl的onComplete方法接收一个handler，任务完成后执行，而tryComplete则在异步操作有结果时触发，最终调用用户指定的handler。

       相比之下，Promise允许用户手动设置异步结果，PromiseImpl继承自FutureImpl，并增加了context获取功能。

       3. 实例与源码分析

       通过简单的入门实例，如独立使用Future，我们可以看到Vert.x如何通过创建PromiseImpl获取Future。源码分析显示，Promise.future获取Future，OnComplete用于添加监听，而complete方法则用于设置值并通知监听器。

       4. 深入源码

       在源码层面，addListener和emitSuccess方法在OnComplete中扮演重要角色。而complete方法，特别是tryComplete，是设置值并触发监听的关键。

       5. 总结

       总的来说，理解Vert.x中的Future，就是创建PromiseImpl获取Future，通过OnComplete添加监听器，然后通过Promise的complete方法设置值并通知监听器。后续还将深入探讨其他Future实现类，如all、any和map的原理。

库博软件源代码静态分析工具（英文简称CoBOT SAST）介绍

       库博软件源代码静态分析工具（CoBOT SAST）在软件开发和质量保障中扮演着关键角色。与动态测试和传统手段相比，静态分析能更系统高效地剖析代码结构，通过白盒分析方式，显著减少漏报风险。研究表明，早期发现和修复缺陷成本远低于后期，因此，越来越多的企业采用CoBOT SAST进行源代码检测，确保符合IEC、DO-B/C等工业和安全标准。

       CoBOT SAST集成了多种国际先进技术和深度学习，针对多种主流编程语言提供全面的缺陷检测，包括边界条件漏洞、SQL注入等类问题。它与Git、SVN等源代码管理系统无缝对接，并支持缺陷管理与持续集成工具，实现了编码规则检查、安全漏洞检测等功能。此外，工具还支持自定义开发接口，允许用户针对特定行业或内部编码标准进行定制，弥补了市场上的普遍不足。

       该工具的优势在于其精确的缺陷检测能力，兼容多种国际和国内标准，无需搭建完整运行环境，能在片段代码中直接分析。国内研发，自主可控，且提供SDK接口和可视化视图，支持国产化环境，服务响应迅速，定制灵活。总体来看，CoBOT SAST作为一款全面且适应性强的源代码静态分析工具，能显著提升软件开发过程中的质量和安全性。

源码详解系列(四) ------ DBCP2的使用和分析（包括JNDI和JTA支持）已停更

       DBCP是一个用于创建和管理数据库连接的工具，通过连接池复用连接以减少资源消耗。它具备连接数控制、连接有效性检测、连接泄露控制和缓存语句等功能。Tomcat内置连接池、Spring团队推荐使用DBCP，阿里巴巴的druid也是基于DBCP开发的。

       DBCP支持通过JNDI获取数据源，并且可以获取JTA或XA事务中的连接对象，用于两阶段提交（2PC）的事务处理。本篇文章将通过例子来解释如何使用DBCP。

       以下是文章的详细内容：

       使用例子需求

       本例将展示如何使用DBCP连接池获取连接对象，并进行基本的增删改查操作。

       工程环境

       JDK：1.8.0_

       maven：3.6.1

       IDE：eclipse 4.

       mysql-connector-java：8.0.

       mysql：5.7.

       DBCP：2.6.0

       主要步骤

       创建Maven项目，打包方式为war（war也可以是jar，这里选择war是为了测试JNDI功能）。

       引入DBCP相关依赖。

       在resources目录下创建dbcp.properties文件，配置数据库连接参数及连接池基本参数。

       编写JDBCUtils类，实现初始化连接池、获取连接、管理事务和资源释放等功能。

       创建测试类，实现基本的增删改查操作。

       配置文件详解

       dbcp.properties文件包含数据库连接参数和连接池基本参数，如数据库URL、用户名、密码、连接池大小等。其中，数据库URL后面添加了参数以避免乱码和时区问题。建议根据项目需求调整参数设置。

       基本连接属性

       数据库URL

       用户名

       密码

       连接池大小

       缓存语句（在MySQL下建议关闭）

       连接检查参数（建议开启testWhileIdle，避免性能影响）

       事务相关参数（通常使用默认设置）

       连接泄漏回收参数

       其他参数（较少使用）

       源码分析

       DBCP主要涉及以下几个类：

       BasicDataSource：提供基本的数据库操作数据源。

       BasicManagedDataSource：BasicDataSource的子类，用于创建支持XA事务或JTA事务的连接。

       PoolingDataSource：BasicDataSource中实际调用的数据源，用于管理连接。

       ManagedDataSource：PoolingDataSource的子类，用于支持XA事务或JTA事务的连接。

       使用DBCP连接池创建连接时，首先创建BasicDataSource对象，初始化配置参数。然后从连接池中获取连接。连接获取过程涉及到数据源和连接池的创建，连接对象的包装和回收。

       通过JNDI获取数据源对象需求

       使用JNDI获取DBCP数据源对象，以PerUserPoolDataSource和SharedPoolDataSource为例。为了在tomcat容器中测试，需要配置JNDI上下文。

       引入依赖

       引入JNDI相关的依赖。

       编写context.xml文件，配置JNDI上下文。

       在web.xml中配置资源引用，将JNDI对象与web应用绑定。

       测试结果

       打包项目并部署到tomcat上运行，通过访问指定的jsp页面，验证JNDI获取数据源对象的正确性。

       使用DBCP测试两阶段提交

       介绍如何使用DBCP实现JTA事务的两阶段提交（2PC）。使用DBCP的BasicManagedDataSource类支持事务处理。通过测试代码验证了2PC的正确性。

       以上内容涵盖了DBCP的使用、配置、源码分析、JNDI集成以及两阶段提交的实现，为开发者提供了全面的参考。

Nginx源码分析 - Event事件篇 - Nginx的Event事件模块概览

       深入分析Nginx的Event事件模块，从nginx_event.c文件中开始理解事件分发器ngx_process_events_and_timers的机制。在前一章中，我们已经触及到事件模块的一些基础概念，通过这个函数，我们能见到Nginx事件流程的启动。

       本章将全面解析Nginx的event模块，对不熟悉网络IO模型的读者，建议先学习这一领域知识。同时，对于Linux下的epoll模型若感到陌生，请先进行深入学习。一切准备工作完成后，我们便可以开始深入探究。

       在event模块中，几个常见且至关重要的数据结构包括：

       1. ngx_listening_s：此结构专门用于管理监听连接的socket。

       2. ngx_connection_s：存储与连接相关的数据及读写事件。

       3. ngx_event_s：封装了事件处理的相关信息。

       为了帮助大家更深入地理解Nginx源码，推荐以下视频内容：

       视频一：从9个组件开始，教你如何高效阅读nginx源码。

       视频二：深入理解epoll的原理与使用，以及它相较于select/poll的优越性。

       视频三：探讨红黑树在不同场景中的应用，从Linux内核到Nginx源码的关联。

       推荐免费学习资源：Linux C/C++开发（涵盖后端/音视频/游戏/嵌入式/高性能网络/存储/基础架构/安全等领域），获取方法如下：加入群获取C/C++ Linux服务器架构师学习资料（包括C/C++、Linux、golang技术、Nginx、ZeroMQ、MySQL、Redis、fastdfs、MongoDB、ZK、流媒体、CDN、P2P、K8S、Docker、TCP/IP、协程、DPDK、ffmpeg等资料），免费分享。