1.百度 UidGenerator 源码解析
2.generator 执行机制分析

百度 UidGenerator 源码解析

       雪花算法（Snowflake）是修改一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，用于推文 ID 的码源码修生成，并在 Discord 和 Instagram 等平台采用其修改版本。改工一个 Snowflake ID 由 位组成，修改其中前 位表示时间戳（毫秒数），码源码修接下来的改工彩虹正版源码 木林 位用于标识计算机， 位作为序列号，修改以确保同一毫秒内生成的码源码修多个 ID。此算法基于时间生成，改工按时间排序，修改允许通过 ID 推断生成时间。码源码修Snowflake ID 的改工生成包括时间戳、工作机器 ID 和序列号，修改确保了分布式环境中的码源码修全局唯一性。

       在 Java 中实现的改工qq改机型源码 UidGenerator 基于 Snowflake 算法，支持自定义工作机器 ID 位数和初始化策略。它通过使用未来时间解决序列号的并发限制，采用 RingBuffer 缓存已生成的 UID，进行并行生产和消费，并对 CacheLine 进行补全以避免硬件级「伪共享」问题。在 Docker 等虚拟化环境下，UidGenerator 支持实例自动重启和漂移场景，单机 QPS 可达 万。

       UidGenerator 采用不同的实现策略，如 DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator。DefaultUidGenerator 提供了基础的 Snowflake ID 生成模式，无需预存 UID，即时计算。而 CachedUidGenerator 则预先缓存 UID，linux软件源码安装通过 RingBuffer 提前填充并设置阈值自动填充机制，以提高生成效率。

       RingBuffer 是 UidGenerator 的核心组件，用于缓存和管理 UID 的生成。在 DefaultUidGenerator 中，时间基点通过 epochStr 参数定义，用于计算时间戳。Worker ID 分配器在初始化阶段自动为每个工作机器分配唯一的 ID。核心生成方法处理异常情况，如时钟回拨，通过二进制运算生成最终的 UID。

       CachedUidGenerator 则利用 RingBuffer 进行 UID 的缓存，根据填充阈值自动填充，以减少实时生成和计算的吸筹完成源码开销。RingBuffer 的设计考虑了伪共享问题，通过 CacheLine 补齐策略优化读写性能，确保在并发环境中高效生成 UID。

       总结而言，Snowflake 算法和 UidGenerator 的设计旨在提供高性能、分布式且全局唯一的 ID 生成解决方案，适用于多种场景，包括高并发环境和分布式系统中。通过精心设计的组件和策略，确保了 ID 的生成效率和一致性，满足现代应用对 ID 管理的严格要求。

generator 执行机制分析

       本文以下面代码为例，分析 generator 执行机制相关的源码，版本为 V8 7.7.1。德州手游源码

       首先，当 let iterator = test() 开始执行时，V8 调用 Runtime_CreateJSGeneratorObject，创建一个生成器对象。此函数逻辑是创建 JSGeneratorObject 的实例，设置相关属性后返回生成器对象 generator。此时生成器对象 generator 被保存在累加器中。在字节码 SuspendGenerator 的处理函数中，该函数暂停当前函数的执行，并多次调用 StoreObjectField 来保存生成器函数当前运行的状态。最后返回累加器中的值，即生成器对象 generator。因此，生成器函数在执行到“第一次暂停”的位置时，处于暂停状态。

       在有了生成器对象后，可以调用其 next 方法让生成器函数继续执行。当 JavaScript 代码继续执行 iterator.next() 时，生成器对象的 next 方法被调用。生成器函数恢复执行需要 CPU 的寄存器操作。在笔者的 Mac 下，调用链路为GeneratorBuiltinsAssembler::GeneratorPrototypeResume-> CodeFactory::ResumeGenerator-> Builtins::Generate_ResumeGeneratorTrampoline。之后，调用 X 汇编，使生成器函数在暂停处恢复执行。此过程通过 Builtins::Generate_ResumeGeneratorTrampoline 函数完成，函数通过将未来要返回的地址压栈，并跳转到生成器函数 test 暂停的地方，继续执行。

       生成器函数从暂停处继续执行后，字节码一行一行往下执行，直到遇到下一个 SuspendGenerator，即“第二次暂停”。这是由 yield 带来的。yield 被 V8 编译成 SuspendGenerator 和 ResumeGenerator 两条字节码，分别表示保存状态暂停和恢复状态继续执行。

       async/await 与 generator 的关系分析：async/await 和 generator 都有暂停当前函数执行并从暂停处恢复执行的能力。await 和 yield 对应的字节码都是 SuspendGenerator 和 ResumeGenerator。生成器函数暂停时，需要调用生成器对象的 next 方法来从暂停处恢复执行。async 函数依赖 Promise 和 microtask，当 V8 在执行 microtask 队列时，已经暂停的 async 函数恢复执行。async 函数通过 Generator 和 Promise 获得保存状态暂停和恢复状态执行的能力，以及自我驱动向下继续执行的能力，从而避免调用 next 方法。

       JavaScript 中的函数类型较为复杂。虽然在 JavaScript 中，1 和 0.1 都是 number，但在 V8 中它们是不同的类型，内存表示和 CPU 运算指令也有所不同。因此，即使在 JavaScript 中 typeof 都返回 function 的 test、test1、test2，在 V8 中是不同的类型。日常开发中，当一个组件/方法需要一个函数做为参数时，需要确保正确传递 ES6 之前的函数、async 函数或生成器函数，以避免运行时错误。

       原生 generator 与 babel 转译的区别：在日常开发中，生成器/async 函数会被 babel 转译成类似下面的代码。这段代码中，test 函数被多次调用，但由于闭包保存了函数执行的状态，每次调用 test 都是新的 test。这种实现非常巧妙，但与 V8 中生成器函数的原理有较大区别。Babel 转译的代码无法生成字节码 SuspendGenerator 和 ResumeGenerator。

       总结：生成器函数被调用时，开始执行并返回生成器对象后暂停。调用 iterator.next() 后，生成器函数从第一次暂停的位置恢复执行，遇到 yield（SuspendGenerator）后第二次暂停。