【网站源码bc】【caddy源码分析】【智能电话源码】源码底层原理

来源:spring源码图解

1.简单概括Linux内核源码高速缓存原理(例解析)
2.Linux内核源码解析---mount挂载原理
3.Vue 3源码解析--响应式原理
4.linux源码解读(三十二):dpdk原理概述(一)
5.源码解析,源码原理Glide加载GIF图的底层原理竟然这么简单
6.底层原理epoll源码分析,还搞不懂epoll的源码原理看过来

源码底层原理

简单概括Linux内核源码高速缓存原理(例解析)

       高速缓存(cache)概念和原理涉及在处理器附近增加一个小容量快速存储器(cache),基于SRAM,底层由硬件自动管理。源码原理其基本思想为将频繁访问的底层网站源码bc数据块存储在cache中,CPU首先在cache中查找想访问的源码原理数据,而不是底层直接访问主存,以期数据存放在cache中。源码原理

       Cache的底层基本概念包括块(block),CPU从内存中读取数据到Cache的源码原理时候是以块(CPU Line)为单位进行的,这一块块的底层数据被称为CPU Line,是源码原理CPU从内存读取数据到Cache的单位。

       在访问某个不在cache中的底层block b时,从内存中取出block b并将block b放置在cache中。源码原理放置策略决定block b将被放置在哪里,而替换策略则决定哪个block将被替换。

       Cache层次结构中,Intel Core i7提供一个例子。cache包含dCache(数据缓存)和iCache(指令缓存),解决关键问题包括判断数据在cache中的位置,数据查找(Data Identification),地址映射(Address Mapping),替换策略(Placement Policy),以及保证cache与memory一致性的问题,即写入策略(Write Policy)。

       主存与Cache的地址映射通过某种方法或规则将主存块定位到cache。映射方法包括直接(mapped)、全相联(fully-associated)、一对多映射等。直接映射优点是地址变换速度快,一对一映射,替换算法简单,但缺点是容易冲突,cache利用率低,命中率低。caddy源码分析全相联映射的优点是提高命中率,缺点是硬件开销增加,相应替换算法复杂。组相联映射是一种特例,优点是提高cache利用率,缺点是替换算法复杂。

       cache的容量决定了映射方式的选取。小容量cache采用组相联或全相联映射,大容量cache采用直接映射方式,查找速度快,但命中率相对较低。cache的访问速度取决于映射方式,要求高的场合采用直接映射,要求低的场合采用组相联或全相联映射。

       Cache伪共享问题发生在多核心CPU中,两个不同线程同时访问和修改同一cache line中的不同变量时,会导致cache失效。解决伪共享的方法是避免数据正好位于同一cache line,或者使用特定宏定义如__cacheline_aligned_in_smp。Java并发框架Disruptor通过字节填充+继承的方式,避免伪共享,RingBuffer类中的RingBufferPad类和RingBufferFields类设计确保了cache line的连续性和稳定性,从而避免了伪共享问题。

Linux内核源码解析---mount挂载原理

       Linux磁盘挂载命令"mount -t xxx /dev/sdb1 abc/def/"的底层实现原理非常值得深入了解。从内核初始化的vfsmount开始说起。

       内核初始化过程中,主要关注"main.c"中的vfs_caches_init函数,这个方法与mount紧密相连。接着,跟进"mnt_init"和"namespace.c",关键在于最后的三个函数,它们控制了挂载过程的实现。

       在"mount.c"中,sysfs_fs_type结构中包含了获取超级块的函数指针,而"init_rootfs"则注册了rootfs类型的智能电话源码文件系统。挂载系统调用sys_mount中的dev_name, dir_name和type参数,分别对应设备名称、挂载目录和文件系统类型。

       "do_mount"方法通过path_lookup收集挂载目录信息,创建nameidata结构,然后调用do_add_mount进行实际挂载。这个过程涉及do_kern_mount和graft_tree,尽管具体实现较为复杂,但核心在于创建vfsmount并将其与namespace关联。

       在"graft_tree"中的判断逻辑中,vfsmount被创建并与其父mount和挂载目录的dentry建立关系。在"attach_mnt"方法中,新vfsmount与现有结构关联,设置挂载点和父vfsmount,最终形成挂载的概念,即为设备分配vfsmount,并将其与指定目录和vfsmount结合,成为vfs系统的一部分。

Vue 3源码解析--响应式原理

       Vue 3响应式核心原理解析

       Vue 3相对于Vue 2改动较大的模块是响应式reactivity,性能提升显著。其核心改变是采用ES 6的Proxy API代替Vue2中Object.defineProperty方法,实现响应式。Proxy API定义为用于定义基本操作自定义行为的原生对象,如属性查找、赋值、枚举、函数调用等。Proxy对象作为目标对象的代理,拦截所有对外操作,允许对操作进行拦截、过滤或修改。通过Proxy,可以实现对象限制操作,如禁止删除和修改属性,以及监听数组变化。pig cms 源码

       Proxy API基本语法包括目标对象和handler对象,后者定义了执行各种操作时代理的行为。常见使用方法展示了如何生成代理对象及其撤销操作。Proxy共有接近个handler,分别对应不同操作,如禁止操作、属性修改校验等。结合这些handler,可以实现对象限制功能。

       在Vue 3中,响应式对象通过ref/reactive方法实现,利用Proxy API简化响应式逻辑。ref方法的主要逻辑在源码中体现,通过Proxy的特性实现双向数据绑定能力,无需配置,利用原生特性轻松实现。具体运行原理涉及ref方法、toReactive方法、createReactiveObject方法等,最终创建响应式对象。

       Vue 3响应式的核心在于Proxy API的利用,尤其是handler的set方法,实现双向数据绑定逻辑,这与Vue 2中的Object.defineProperty方法形成显著区别。Proxy的特性简化了复杂逻辑,使得响应式对象的创建和管理更加高效、直观。

       ref()方法的运行原理涉及创建响应式对象的过程,从接收参数到创建Proxy对象,实现了对深层嵌套对象属性的监听和修改。在创建响应式对象的流程中,通过Base Handlers和Collection Handlers分别处理不同类型的对象,确保响应式对象的高效创建和管理。

       在Vue 3源码中,所有响应式代码集中在vue-next/package/reactivity目录下。调试asp源码ref方法的实现主要在reactivity/src/ref.ts中,展示了如何利用Proxy API简化响应式逻辑。通过toReactive方法创建响应式对象,再通过createReactiveObject方法实现深层属性监听和修改。

       createReactiveObject方法内部实现包括创建Proxy对象,分别处理基础对象和集合对象(如Map、Set等),避免重复创建响应式对象,同时利用Proxy handler实现属性监听和修改功能。Proxy handler包括get、set等方法,分别对应属性读取和修改逻辑,确保响应式流程的高效执行。

       总结而言,Vue 3响应式核心原理解析展示了Proxy API的高效应用,简化了响应式逻辑,实现了复杂操作的轻松实现。通过深入理解Proxy API及其在Vue 3响应式实现中的应用,开发者可以更高效地构建响应式应用,提升用户体验和性能。

linux源码解读(三十二):dpdk原理概述(一)

       Linux源码解析(三十二):深入理解DPDK原理(一)

       几十年来,随着技术的发展,传统操作系统和网络架构在处理某些业务需求时已显得力不从心。为降低修改底层操作系统的高昂成本,人们开始在应用层寻求解决方案,如协程和QUIC等。然而,一个主要问题在于基于内核的网络数据IO,其繁琐的处理流程引发了效率低下和性能损耗。

       传统网络开发中,数据收发依赖于内核的receive和send函数,经过一系列步骤:网卡接收数据、硬件中断通知、数据复制到内存、内核线程处理、协议栈层层剥开,最终传递给应用层。这种长链式处理方式带来了一系列问题,如上下文切换和协议栈开销。

       为打破这种限制,Linux引入了UIO(用户空间接口设备)机制,允许用户空间直接控制网卡,跳过内核协议栈,从而大大简化了数据处理流程。UIO设备提供文件接口,通过mmap映射内存,允许用户直接操作设备数据,实现绕过内核控制网络I/O的设想。

       DPDK(Data Plane Development Kit)正是利用了UIO的优点,如Huge Page大页技术减少TLB miss,内存池优化内存管理,Ring无锁环设计提高并发性能,以及PMD poll-mode驱动避免中断带来的开销。它采用轮询而非中断处理模式,实现零拷贝、低系统调用、减少上下文切换等优势。

       DPDK还注重内存分配和CPU亲和性,通过NUMA内存优化减少跨节点访问,提高性能,并利用CPU亲和性避免缓存失效,提升执行效率。学习DPDK,可以深入理解高性能网络编程和虚拟化领域的技术,更多资源可通过相关学习群获取。

       深入了解DPDK原理,可以从一系列资源开始,如腾讯云博客、CSDN博客、B站视频和LWN文章,以及Chowdera的DPDK示例和腾讯云的DPDK内存池讲解。

       源:cnblogs.com/thesevenths...

源码解析,Glide加载GIF图的原理竟然这么简单

       在探讨之前,让我们明确一点:Android的ImageView实际上并不支持直接加载GIF动图,因为ImageView基于Canvas绘制,而Canvas仅支持drawBitmap一次绘制一张。那么,Glide是如何巧妙地让ImageView展现出GIF动画的呢?

       让我们从Glide的源码入手,今天的主角是GifDrawable。这个类虽然有大约行代码,但理解其工作原理并非无迹可寻。首先,我们注意到一个开始播放第一帧的方法,这可能是入口点。

       代码结构中,当GIF有多帧时,会订阅特定事件。关键在于观察三句代码:一是递增帧位置,表明采用无限轮播算法;二是加载资源回调,通过Target接口来触发;三是消息传递,用Handler进行控制。

       在加载资源的回调中,我们看到消息机制在发挥作用。当接收到消息,会根据what参数进行处理。在handleMessage中,处理了延迟消息和清理消息。延迟消息会获取新帧数据并绘制到ImageView,同时清除旧帧,接着进入下一个帧的加载和清除过程。

       总结来说,Glide加载GIF的原理相当直观:GIF被解析为一系列,通过无限轮播,每次新帧的加载都触发一次请求。在完成绘制后,旧帧会被清除,然后继续下一轮的加载。整个过程通过Handler的消息传递机制驱动循环播放。以上内容摘自Android轮子哥的分享。

底层原理epoll源码分析,还搞不懂epoll的看过来

       Linux内核提供关键epoll操作通过四个核心函数:epoll_create()、epoll_ctl()、epoll_wait()和epoll_event_callback()。操作系统内部使用epoll_event_callback()来调度epoll对象中的事件,此函数对理解epoll如何支持高并发连接至关重要。简化版TCP/IP协议栈在GitHub上实现epoll逻辑,存放关键函数的文件是[src ty_epoll_rb.c]。

       epoll的实现包含两个核心数据结构:epitem和eventpoll。epitem由rbn和rdlink组成,前者为红黑树节点,后者为双链表节点,实现事件对象的红黑树与双链表两重管理。eventpoll包含rbr和rdlist,分别指向红黑树根和双链表头,管理所有epitem对象。

       深入分析四个关键函数:

       epoll_create():创建epoll对象,逻辑概括为六步。

       epoll_ctl():根据用户传入参数构建epitem对象,依据操作类型(ADD、MOD、DEL)决定epitem在红黑树中的插入、更新或删除。

       epoll_wait():检查双链表中是否有节点,若有填充用户指定内存,无则循环等待事件触发,调用epoll_event_callback()插入新节点。

       epoll_event_callback():内核中被调用,用于处理服务器触发的五种特定情况,并将红黑树节点插入双链表。

       总结epoll底层实现,关键在于两个数据结构,分别管理事件与对象关系。epoll通过红黑树与双链表高效组织事件,确保高并发场景下的高效处理。

Async、Await 从源码层面解析其工作原理

       深入理解 Async 和 Await 的工作原理,往往需要从源码层面进行剖析。使用 Babel 进行转换后,可以清晰地发现 Async 和 Await 实际上借助了 switch-case 和 promise,实现对流程的控制。以一个使用 Async 和 Await 的函数为例,我们仅关注核心部分代码。

       经过 Babel 转换后的 name 函数,可以被拆分为三个主要部分:await 部分、return 部分以及 async 流程控制的结束部分(即 case "end")。这个拆分使得流程控制变得更为直观。在流程控制中,每一步执行后,都会等待合适的时机进入下一次执行。

       这个“合适的时机”并非由 Async 内部决定,而是由执行的内容决定。例如,在发送异步请求后,只有在请求返回后才会进入下一个 case。

       为了实现流程控制,需要借助 regenerator-runtime 这个 generator、Async 函数的运行时。它负责将 name 函数进行包装,并添加流程控制所需的信息。如 _context,以及用于流程控制的关键 helper,如 _asyncToGenerator 和 asyncGeneratorStep。通过这些辅助工具,再在 regenerator-runtime 的基础上进行一层包装,最终得到一个可以执行的函数。这个函数实际执行时,会调用封装后的函数。

       在封装后的函数中,async1、async2 等实际上是在执行最终的封装函数内部的调用。这里的第三步是 Async 函数的核心机制。在 Promise.resolve(value).then(_next) 中,value 是每个分段最后的 case 返回的值。如果 value 是一个 Promise,那么在它 resolved 后,会将其.then添加到微任务队列。如果 value 不是一个 Promise,则直接添加,因为.then是一个微任务,当执行到它时,会调用_next,从而开始执行下一个 case。

       经过转换后的代码展示了封装后的函数内容,最终执行的是封装后的函数,因此说 async1、async2 执行实际上是执行封装后的函数。在封装后的函数内部,会调用 async1、async2。

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