1.mongodb内核源码实现、核心核心性能调优、源码源码最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
2.开服侠怎么自定义核心
3.深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
4.ES核心源码(二):创建索引和主节点
5.Vue3核心源码解析 (一) ： 源码目录结构
mongodb内核源码实现、编辑编辑性能调优、教程最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
针对 MongoDB 内核源码实现中的核心核心表级 QPS（查询每秒操作数）及表级详细时延统计实现原理，本文将深入探讨其设计、源码源码语音引擎源码核心代码实现以及最佳运维实践。编辑编辑作者为 OPPO 文档数据库 MongoDB 负责人，教程专注于分布式缓存、核心核心高性能服务端、源码源码数据库、编辑编辑中间件等相关研发工作，教程持续分享《MongoDB 内核源码设计、核心核心性能优化、源码源码最佳运维实践》。编辑编辑以下内容将围绕 MongoDB 内核中提供的数据导出及恢复工具（mongodump、mongorestore、mongoexport、mongoimport）、客户端 shell 链接工具（mongo）、IO 测试工具（mongoperf）以及流量 QPS/时延监控统计工具（mongostat、mongotop）进行分析。
Mongostat 和 mongotop 提供的监控统计功能虽然强大，但其功能局限性在于无法实现对表级 QPS 与详细时延的监控。为解决这一问题，菠菜源码可以干嘛MongoDB 实际上提供了内部实现的表级别统计接口。本文将详细解析这些接口的实现原理、核心代码以及如何应用到最佳运维实践中。
### 1. mongostat、mongotop 监控统计信息分析
Mongostat 和 mongotop 工具作为 MongoDB 的官方监控工具，分别提供了集群操作统计与表级别的读写时延统计。接下来，我们将深入探讨这些工具的使用方法、监控项以及功能实现。
#### 1.1 mongostat 监控统计分析
Mongostat 工具能够监控当前集群中各种操作的统计情况，包括增、删、改、查操作，以及 getMore（用于批量拉取数据时的游标操作）和 command（在 mongos 和 mongod 之间的命令处理）。了解 mongostat 帮助参数的详细说明，有助于更深入地掌握其功能。
#### 1.2 mongotop 监控统计分析
mongotop 则专注于对所有表的读写时延进行统计，并按照总耗时排序，直观地输出结果。分析 mongotop 监控输出项各字段的说明，可以帮助运维人员快速定位性能瓶颈。
### 2. 表级详细操作统计及其时延监控统计实现原理与核心代码
在 MongoDB 内核中，对表级别的shell 解释器 源码增、删、改、查、getMore、command 进行了详细的操作统计，并对每种操作的时延进行了记录。每个表都拥有一个 CollectionData 结构，该结构中存储了所有操作统计和时延统计信息。核心代码定义了 UsageMap、CollectionData、UsageData 及 OperationLatencyHistogram 等关键类，以实现表级别的统计功能。
#### 2.1 表级统计实现原理
通过多层次的类结构分层，MongoDB 实现了表级别的详细统计。核心数据结构包括：UsageMap（使用 StringMap 表结构存储所有表名及其对应的表级统计信息）、CollectionData（包含锁统计、详细请求统计、汇总型统计）、以及 OperationLatencyHistogram（实现表级别的操作汇总统计与时延统计）。
#### 2.2 核心代码实现
MongoDB 表级详细统计实现主要集中在 src/mongo/db/stats 目录下的 top.cpp、top.h、operation_latency_histogram.cpp、operation_latency_histogram.h 四个文件中。其中，骑马主图源码核心数据结构的代码实现展示了如何通过 UsageMap 结构存储所有表名及其统计信息，CollectionData 结构用于存储锁统计、详细请求统计和汇总型统计，而 OperationLatencyHistogram 类则实现了汇总型统计中的读、写、command 操作及对应时延统计。
### 3. 表级详细统计对外接口
为了便于运维人员使用表级统计信息，MongoDB 提供了对外接口，包括但不限于锁维度及请求类型维度相关统计接口与汇总型表级别统计接口。通过这些接口，运维人员可以执行特定命令获取表级别的锁统计、请求类型统计以及汇总型统计信息。
### 结论
本文通过深入解析 MongoDB 内核中的表级 QPS 及详细时延统计实现原理，详细介绍了核心代码实现以及对外提供的统计接口。了解这些实现细节对于优化数据库性能、进行高效运维具有重要意义。运维人员可以根据本文内容，结合实际应用场景，实施最佳实践，从而提高 MongoDB 的整体性能与稳定性。
开服侠怎么自定义核心
如何自定义核心，对于开服侠而言，主要取决于所玩的游戏类型及其内置的系统功能。 一、经典DMI指标源码确定自定义核心的需求和方向 在游戏服务器开设过程中，自定义核心通常是为了满足玩家的特定需求或提供独特的游戏体验。玩家需要根据游戏的玩法机制、模组内容以及社区玩家的喜好来确定核心自定义的方向。例如，在某些生存类游戏中，玩家可能会希望自定义资源生成机制或者怪物生成机制作为服务器的核心特色。 二、研究游戏源代码和开发者工具 深入了解游戏的源代码和相关开发者工具是自定义核心的关键。通过研读游戏文档和API接口，玩家可以了解到哪些功能是可以通过代码修改来调整的。同时，一些开发者工具可能提供了直观的可视化编辑界面，便于非编程玩家进行简单的自定义操作。 三、进行代码编辑或配置修改 根据确定的需求方向和研究结果，玩家可以开始进行代码编辑或配置修改。这一过程可能需要一定的编程知识或至少对游戏配置文件的熟悉程度。对于不熟悉编程的玩家，可能需要借助一些在线教程或社区论坛的帮助。在此过程中，玩家可以调整游戏的核心规则、资源生成、角色设定等方面。 四、测试和反馈调整 完成自定义核心的配置后，玩家需要进行测试以确保其正常工作并达到预期效果。同时，收集社区玩家的反馈意见，根据反馈进行必要的调整和优化。这是一个重要的环节，因为玩家的体验是评价自定义核心成功与否的关键。 通过上述步骤，开服侠可以根据自身需求和游戏特性，自定义服务器的核心内容，为玩家提供一个独特且富有吸引力的游戏体验。深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
ZooKeeper内部维护了三种选举算法：LeaderElection, FastLeaderElection和AuthLeaderElection。FastLeaderElection与AuthLeaderElection的实现类似，关键差别在于AuthLeaderElection加入了认证信息，但已被ZooKeeper淘汰。FastLeaderElection相较于LeaderElection更加高效，已在3.4.0版本后不被推荐使用。当前版本仅保留FastLeaderElection选举算法。
接下来，将深入探讨FastLeaderElection选举算法的具体实现。此算法在ZooKeeper中通过高效的机制确定领导者角色，以保证集群的稳定性和高效性。
深入分析FastLeaderElection算法源码，理解其实现机制，有助于我们更好地掌握ZooKeeper的核心原理。代码逻辑清晰，通过分布式共识算法，确保了选举过程的公平性和正确性。
为了实现高效的选举过程，FastLeaderElection引入了一系列优化。这些优化包括但不限于，通过优化算法减少选举过程中的通信开销，以及通过改进数据结构提高选举过程的执行效率。
在实现过程中，FastLeaderElection核心接口被精心设计，确保了选举算法的可扩展性和灵活性。这些接口不仅支持基本的选举功能，还提供了丰富的异常处理机制，以应对各种异常情况。
此外，ZooKeeper的持久化机制是其稳定性的重要保障。ZooKeeper通过事务日志实现持久化处理，确保了数据的一致性和可靠性。日志记录了所有对集群状态的修改操作，使得数据恢复和故障恢复成为可能。
在ZooKeeper中，Watcher机制的实现是其核心功能之一。Watcher用于通知客户端关于节点状态的变更，以实现实时数据同步。ZooKeeper内部的Watcher管理器（ZKWatchManager）和watch注册类（如ExistWatchRegistration、DataWatchRegistration、ChildWatchRegistration等）共同实现了这一机制。
这些注册类分别对应了不同的watch类型，允许客户端根据需求订阅不同的事件。例如，ExistWatchRegistration用于监听节点是否存在，DataWatchRegistration用于监听节点数据的变化，而ChildWatchRegistration用于监听子节点的变更。
通过这些watch注册类，客户端能够实时接收来自ZooKeeper集群的事件通知，从而实现实时的数据同步和状态感知。同时，ZooKeeper通过Watcher机制实现了对节点状态的高效监控，确保了数据的一致性和集群的稳定性。
最后，ZooKeeper的网络通信实现是其对外提供服务的基础。通过优化的网络通信协议，ZooKeeper能够高效地在分布式环境中进行数据交换和状态同步。这一部分的实现涉及到多种通信机制，如TCP协议、数据编码、消息格式等，确保了数据传输的可靠性和性能。
总结，ZooKeeper通过精心设计的选举算法、持久化机制、Watcher机制和网络通信实现，提供了一套高效、稳定和可靠的服务框架。深入理解这些核心原理和实现细节，有助于我们更好地运用ZooKeeper在分布式系统中解决实际问题。
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.piler-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，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。