1.开源框架TLog核心原理架构解析
2.Vue 3源码解析--响应式原理
3.深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
4.深入浅出 虚拟DOM、源码原理Diff算法核心原理（源码解析）
5.硬核干货：4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的核心实现原理
6.JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！

开源框架TLog核心原理架构解析

       开源框架TLog的源码原理核心原理与架构解析

       TLog是一款轻量级的日志追踪框架，具备个主要模块，核心旨在优化日志追踪体验与兼容多种环境。源码原理

       核心模块“tlog-core”主要负责适配主流日志框架（log4j、核心okcoin 源码log4j2、源码原理logback）与日志增强功能。核心针对微服务架构，源码原理TLog提供了一系列模块，核心如tlog-dubbo、源码原理tlog-dubbox、核心tlog-feign、源码原理tlog-webroot、核心tlog-gateway等，源码原理分别对接不同的RPC框架与协议，确保在不同场景下的兼容性。

       考虑到Spring生态的广泛使用，TLog提供了针对Spring的tlog-all与tlog-all-springboot-starter模块，以适应传统与SpringBoot环境，并支持自动装配功能。同时，tlog-agent模块支持无依赖使用方式，便于项目的集成与部署。

       为了提升代码复用与功能性，TLog将一些共用的VO、枚举、util类抽离至tlog-common模块，实现代码的模块化与规范化。

       模块之间的依赖关系通过图表直观展现，便于开发者理解与应用。

       在启动装载阶段，TLog的%工作在启动时完成，主要通过自动装配功能实现。SpringBoot环境下，TLog通过配置类自动装配，使得开发者可以更加便捷地集成TLog功能。对于Spring环境，TLog通过相应的配置类支持自动装配，实现功能的统一与兼容。

       对于日志框架的支持，TLog主要集中在tlog-core模块，支持三种接入方式：JavaAgent、字节码增强与适配模式。其中，JavaAgent方式与字节码方式不支持异步日志，而适配模式则能实现异步日志的支持。日志框架中的MDC支持也被TLog覆盖，通过检测日志配置文件中的MDC使用，并在TLog线程上下文中进行设置。

       TLog的RPC支持主要通过各个RPC框架的拦截器与过滤器实现，覆盖了Dubbo、Dubbox与Feign等框架。在RPC场景下，高点抬高的源码TLog通过特定的过滤器与拦截器处理日志标签参数，确保日志信息的完整与准确。

       TLog还具备自定义标签功能，通过AspectLogAop类解析并整合用户自定义标签到日志中。此外，TLog还支持对MQ中间件、自动打印参数与调用时间、异步线程与线程池等功能，提供了一站式日志解决方案。

       通过结合使用文档与源码阅读，开发者可以深入了解TLog的各个功能与实现细节，为项目的日志追踪与管理提供有力支持。

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。

       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rtd2280源码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。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。

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指标源码中文乱码执行效率。

       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。

深入浅出 虚拟DOM、Diff算法核心原理（源码解析）

       五一假期后，笔者试图通过面试找到新工作，却意外地在Diff算法的挑战中受挫。为了不再在面试中尴尬，python桌面程序源码我熬夜研究了源码，希望能为即将面临同样挑战的朋友们提供一些帮助。

       首先，让我们来理解什么是虚拟DOM。真实DOM的渲染过程是怎样的？为什么需要虚拟DOM？想象一下，每次DOM节点更新，浏览器都要重新渲染整个树，这效率低下。虚拟DOM应运而生，它是一个JavaScript对象，用以描述DOM结构，包括标签、属性和子节点关系。

       虚拟DOM的优点在于，通过Diff算法，它能对比新旧虚拟DOM，仅更新变动的部分，而非整个DOM，从而提升性能。Diff算法主要流程包括：对比旧新虚拟DOM的差异，确定需要更新的节点，然后仅更新这部分的真实节点。

       例如在React、Vue等框架中，Vue2.x采用深度优先策略，而Vue3.x可能使用不同方法。核心的patch.js文件中，patchNode函数会处理添加、删除和更新子节点的情况，采用双端比较策略，确保高效更新。

       虽然文章已在此打住，但思考题仍在：当新节点(newCh)比旧节点(oldCh)多时，如何处理多出的节点？试着模拟这个过程，通过画图理解，这将有助于深入理解Diff算法的工作原理。

硬核干货：4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理

       深入剖析JUC线程池ThreadPoolExecutor的执行核心

       早有计划详尽解读ThreadPoolExecutor的源码，因事务繁忙未能及时整理。在之前的文章中，我们曾提及Doug Lea设计的Executor接口，其顶层方法execute()是线程池扩展的基础。本文将重点关注ThreadPoolExecutor#execute()的实现，结合简化示例，逐步解析。

       ThreadPoolExecutor的核心功能包括固定的核心线程、额外的非核心线程、任务队列和拒绝策略。它的设计巧妙地运用了JUC同步器框架AbstractQueuedSynchronizer(AQS)，以及位操作和CAS技术。以核心线程为例，设计上允许它们在任务队列满时阻塞，或者在超时后轮询，而非核心线程则在必要时创建。

       创建ThreadPoolExecutor时，我们需要指定核心线程数、最大线程数、任务队列类型等。当核心线程和任务队列满载时，会尝试添加额外线程处理新任务。线程池的状态控制至关重要，通过整型变量ctl进行管理和状态转换，如RUNNING、SHUTDOWN、STOP等，状态控制机制包括工作线程上限数量的位操作。

       接下来，我们深入剖析execute()方法。首先，方法会检查线程池状态和工作线程数量，确保在需要时添加新线程。这里涉及一个疑惑：为何需要二次检查？这主要是为了处理任务队列变化和线程池状态切换。任务提交流程中，addWorker()方法负责创建工作线程，其内部逻辑复杂，包含线程中断和适配器Worker的创建。

       Worker内部类是线程池核心，它继承自AQS，实现Runnable接口。Worker的构造和run()方法共同确保任务的执行，同时处理线程中断和生命周期的终结。getTask()方法是工作线程获取任务的关键，它会检查任务队列状态和线程池大小，确保资源的有效利用。

       线程池关闭操作通过shutdown()、shutdownNow()和awaitTermination()方法实现，它们涉及线程中断、任务队列清理和状态更新等步骤，以确保线程池的有序退出。在这些方法中，可重入锁mainLock和条件变量termination起到了关键作用，保证了线程安全。

       ThreadPoolExecutor还提供了钩子方法，允许开发者在特定时刻执行自定义操作。除此之外，它还包含了监控统计、任务队列操作等实用功能，每个功能的实现都是对execute()核心逻辑的扩展和优化。

       总的来说，ThreadPoolExecutor的execute()方法是整个线程池的核心，它的实现原理复杂而精细。后续将陆续分析ExecutorService和ScheduledThreadPoolExecutor的源码，深入探讨线程池的扩展和调度机制。敬请关注，期待下文的详细解析。

JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！

       一句话讲， HashMap底层数据结构，JDK1.7数组+单向链表、JDK1.8数组+单向链表+红黑树。

       在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后，相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些？

       首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图：

       如上图所示，put方法调用了putVal方法，之后主要脉络是：

       如何计算hash值？

       计算hash值的算法就在第一步，对key值进行hashCode()后，对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢？其实涉及了很多数学知识，简单的说就是尽可能让高和低位参与运算，可以减少hash值的冲突。

       默认容量和扩容阈值是多少？

       如上图所示，很明显第二步回调用resize方法，获取到默认容量为，这个在源码里是1<<4得到的，1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.，所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组，作为Key-Value对存放的数据结构。

       最后一问题是，如何进行hash寻址的？

       hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单，就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算，这个操作和对hash取模很类似，只不过这样效率更高而已。hash寻址后，就得到了一个位置，可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。

       当你了解了上面的三个原理后，你还需要掌握如下几个问题:

       还是老规矩，看如下图：

       当hash值计算一致，比如当hash值都是时，Key-Value对的Node节点还有一个next指针，会以单链表的形式，将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一：单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。

       但是当hash冲突严重的时候，单链法会造成原理链接过长，导致HashMap性能下降，因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候，会自动转换为红黑树，自平衡的一种二叉树，有很多特点，比如区分红和黑节点等，具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。

       总结一句话就是，hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。

       上面的图，核心脉络是四步，源码具体的就不粘出来了。当put一个之后，map的size达到扩容阈值，就会触发rehash。你可以看到如下具体思路：

       情况1:如果数组位置只有一个值：使用新的容量进行rehash，即e.hash & (newCap - 1)

       情况2:如果数组位置有链表，根据 e.hash & oldCap == 0进行判断，结果为0的使用原位置，否则使用index + oldCap位置,放入元素形成新链表，这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。

       情况3：如果数组位置有红黑树，根据split方法，同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计，如果个数小于6，将树的结果恢复为普通Node，否则使用index + oldCap，调整红黑树位置，这里不会和新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。

       你有兴趣的话，可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图，假设都出发了以上三种情况结果如下所示：

       上面源码核心脉络，3个if主要是校验了一堆，没做什么事情，之后赋值了扩容因子，不传递使用默认值0.，扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。代码如下：

       竟然不是大小*扩容因子？

       n |= n >>> 1这句话，是在干什么？n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或，n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况，之前你应该学到了，如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子：假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=，那么计算过程应该如下：

       n是int类型，java中一般是4个字节，位。所以的二进制： 。

       最后n+1=，方法返回，赋值给threshold=。再次注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。

       为什么这么做呢？一句话，为了提高hash寻址和扩容计算的的效率。

       因为无论扩容计算还是寻址计算，都是二进制的位运算，效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。

       你可以再回顾下resize代码，看看指定了map容量，第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold，这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组，之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。

       除了今天知识，技能的成长，给大家带来一个金句甜点，结束我今天的分享：坚持的三个秘诀之一目标化。

       坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化，第二个秘诀就是目标化。顾名思义，就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉，给自己定了一个目标，每天5组，每次个俯卧撑，你看到自己胖的身形或者海报，很有刺激，结果开始前两天非常厉害，干劲十足，特别奥利给。但是第三天，你想到要个俯卧撑，你就不想起床，就算起来，可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大，要从微习惯开始，比如我媳妇从来没有做过俯卧撑，就让她每天从1个开始,不能多，我就怕她收不住，做多了。一开始其实从习惯开始，先变成习惯，再开始慢慢加量。量太大养不成习惯，量小才能养成习惯。很容易做到才能养成，你想想是不是这个道理？

       所以，坚持的第二个秘诀就是定一个目标，可以通过小量目标，养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记，不要多，我想超过你也会睡着了的.....

       最后，大家可以在阅读完源码后，在茶余饭后的时候问问同事或同学，你也可以分享下，讲给他听听。

UMI3源码解析系列之构建原理

       基于前面umi插件机制的原理可以了解到，umi是一个插件化的企业级前端框架，它配备了完善的插件体系，这也使得umi具有很好的可扩展性。umi的全部功能都是由插件完成的，构建功能同样是以插件的形式完成的。下面将从以下两个方面来了解umi的构建原理。

UMI命令注册

       想了解umi命令的注册流程，咱们就从umi生成的项目入手。

       从umi初始化的项目package.json文件看，umi执行dev命令，实际执行的是start:dev，而start:dev最终执行的是umidev。

"scripts":{ "dev":"npmrunstart:dev","start:dev":"cross-envREACT_APP_ENV=devMOCK=noneUMI_ENV=devumidev"}

       根据这里的umi命令，我们找到node_modules里的umi文件夹，看下umi文件夹下的package.json文件：

"name":"umi","bin":{ "umi":"bin/umi.js"}

       可以看到，这里就是定义umi命令的地方，而umi命令执行的脚本就在bin/umi.js里。接下来咱们看看bin/umi.js都做了什么。

#!/usr/bin/envnoderequire('v8-compile-cache');constresolveCwd=require('@umijs/deps/compiled/resolve-cwd');const{ name,bin}=require('../package.json');constlocalCLI=resolveCwd.silent(`${ name}/${ bin['umi']}`);if(!process.env.USE_GLOBAL_UMI&&localCLI&&localCLI!==__filename){ constdebug=require('@umijs/utils').createDebug('umi:cli');debug('Usinglocalinstallofumi');require(localCLI);}else{ require('../lib/cli');}

       判断当前是否执行的是本地脚手架，若是，则引入本地脚手架文件，否则引入lib/cli。在这里，我们未开启本地脚手架指令，所以是引用的lib/cli。

//获取进程的版本号constv=process.version;//通过yParser工具对命令行参数进行处理，此处是将version和help进行了简写constargs=yParser(process.argv.slice(2),{ alias:{ version:['v'],help:['h'],},boolean:['version'],});//若参数中有version值，并且args._[0]为空，此时将version字段赋值给args._[0]if(args.version&&!args._[0]){ args._[0]='version';constlocal=existsSync(join(__dirname,'../.local'))?chalk.cyan('@local'):'';console.log(`umi@${ require('../package.json').version}${ local}`);//若参数中无version值，并且args._[0]为空，此时将help字段复制给args._[0]}elseif(!args._[0]){ args._[0]='help';}

       处理完version和help后，紧接着会执行一段自执行代码：

(async()=>{ try{ //读取args._中第一个参数值switch(args._[0]){ case'dev'://若当前运行环境是dev，则调用Node.js的核心模块child_process的fork方法衍生一个新的Node.js进程。scriptPath表示要在子进程中运行的模块，这里引用的是forkedDev.ts文件。constchild=fork({ scriptPath:require.resolve('./forkedDev'),});//ref:///api/process/signal_events.html///post/