1.Source Map 原理及源码探索
2.Java之五种遍历Map集合的集集合方式
3.concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?
4.TreeMap就这么简单源码剖析
5.三万字带你认识 Go 底层 map 的实现
6.MapReduce源码解析之InputFormat
Source Map 原理及源码探索
前端开发中，代码经过转换后发布到线上时，合源通常会遇到压缩或混淆的实现问题，这虽然减小了代码体积，原理降低了网络开销，集集合但同时也给开发者调试代码带来了不便。合源购物网站比价源码为解决这一难题，实现Source Map应运而生，原理旨在提供一种方式，集集合使得开发者能够在压缩或混淆后的合源代码上进行源代码级别的调试。
从Source Map的实现诞生和演变可以看出，它经历了几个版本的原理更新，以适应不同场景的集集合需求。最初由Joseph Schorr创建的合源v1版，旨在让闭包检查器在优化JS代码时进行源代码级别的实现调试。随着项目规模的扩大，v1版的映射结果变得异常冗长。v2版对此进行了优化，增加了映射文件的灵活性和简便性，减少了映射文件的总体大小，相较于v1版减少了约%至%。然而，v2版仍存在一些问题，因此v3版应运而生，进一步缩减了映射文件的大小，相较于v2版减少了大约%。
在v3规范格式中，mappings数据遵循一定的规则，其中VLQ（Variable-Length Quantized）编码起到了关键作用。VLQ编码的原理基于简化数字表示，通过使用特殊字符分隔数字，减少不必要的字符，实现数据的紧凑存储。VLQ背后的想法很简单，即根据数字位数调整分隔符，当数字位数减少时，可以省去分隔符，最新卡密社区平台源码从而减少存储空间。
VLQ的进制表示和2进制表示展示了其灵活性。进制表示时，通过在数字之间插入分隔符来区分不同数字。二进制表示中，使用由6位组成的二进制组来表示数值，其中第一位作为连续标记位，确定后续字节组是否需要连续表示，最后一位作为符号标记位，指示数值的正负。这种编码方式允许更高效地表示数值，特别是当数值位数减少时，可以显著节省空间。
在实际应用中，通过Base编码，VLQ编码的数字可以进一步压缩，使得映射文件更加紧凑。在生成映射文件时，通常需要考虑输入文件的行号，但随着内容的增多，映射编码会快速增多，占用大量空间。为解决这一问题，可以采取以下改进措施：
1. 省略输出文件的行号，使用“;”换行来节省空间。
2. 名称和输入文件列表按索引引用，提取出两个索引表，减少重复记录。
3. 使用相对偏移，而不是绝对偏移，减少映射编码的长度，特别是在处理大型文件时。
4. 通过VLQ+Base编码进一步压缩映射数据。
5. 省略不必要的字段，优化映射长度，使其更紧凑。家装erp管理系统源码
在源码探索部分，以uglify-js为例，它利用source-map库生成SourceMap。生成过程涉及source-map库中的SourceMapGenerator类，通过调用generator.toJSON()方法输出SourceMap。在实际应用中，通过了解这些源码，开发者可以更深入地理解Source Map的生成机制，并在需要时进行定制或优化。
最后，以JS压缩为例，通过应用上述改进措施，可以生成紧凑的SourceMap文件。在实际环境中，使用命令行工具验证生成的SourceMap文件，可以确保其正确性和一致性。
在前端开发中，合理利用Source Map可以提高调试效率，同时优化代码发布流程。通过源码探索，开发者能够更好地理解Source Map的底层机制，为项目调试和维护提供强有力的支持。
Java之五种遍历Map集合的方式
在Java中，所有的Map类型都实现了Map接口，因此我们可以采用以下几种方法来遍历Map集合。本文将详细介绍五种遍历方式，并通过示例代码进行详细说明，以供读者参考学习。
方式一：通过Map.keySet使用iterator遍历
方式二：通过Map.entrySet使用iterator遍历
方式三：通过Map.keySet遍历
方式四：通过For-Each迭代entries，使用Map.entrySet遍历
方式五：使用lambda表达式forEach遍历
forEach 源码
从源码中可以看出，这种方式在传统的迭代方式上增加了一层壳，使得代码更加简洁。（开发中推荐使用）
总结
推荐使用entrySet遍历Map类集合KV（文章中的第四种方式），而不是keySet方式进行遍历。keySet实际上是遍历了两次，第一次是mg游戏源码从哪来的将key转换为Iterator对象，第二次是从hashMap中取出key所对应的value值。而entrySet只是遍历了一次，就将key和value都放在了entry中，效率更高。values()返回的是V值集合，是一个List集合对象；keySet()返回的是K值集合，是一个Set集合对象；entrySet()返回的是K-V值组合集合。如果是JDK8，推荐使用Map.forEach方法（文章中的第五种方式）。
concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?
ConcurrentHashMap在JDK1.8的线程安全机制基于CAS+synchronized实现，而非早期版本的分段锁。
在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap采用分段锁机制，包含一个Segment数组，每个Segment继承自ReentrantLock，并包含HashEntry数组，每个HashEntry相当于链表节点，用于存储key、value。默认支持个线程并发，每个Segment独立，互不影响。
对于put流程，与普通HashMap相似，首先定位至特定的Segment，然后使用ReentrantLock进行操作，后续过程与HashMap基本相同。
get流程简单，通过hash值定位至segment，再遍历链表找到对应元素。需要注意的是，value是volatile的，因此get操作无需加锁。
在JDK1.8版本中，线程安全的关键在于优化了put流程。首先计算hash值，爱客影视网站源码遍历node数组。若位置为空，则通过CAS+自旋方式初始化。
若数组位置为空，尝试使用CAS自旋写入数据；若hash值为MOVED，表示需执行扩容操作；若满足上述条件均不成立，则使用synchronized块写入数据，同时判断链表或转换为红黑树进行插入。链表操作与HashMap相同，链表长度超过8时转换为红黑树。
get查询流程与HashMap基本一致，通过key计算位置，若table对应位置的key相同则返回结果；如为红黑树结构，则按照红黑树规则获取；否则遍历链表获取数据。
TreeMap就这么简单源码剖析
本文主要讲解TreeMap的实现原理，使用的是JDK1.8版本。
在开始之前，建议读者具备一定的数据结构基础知识。
TreeMap的实现主要通过红黑树和比较器Comparator来保证元素的有序性。如果构造时传入了Comparator对象，则使用Comparator的compare方法进行元素比较。否则，使用Comparable接口的compareTo方法实现自然排序。
TreeMap的核心方法有put、get和remove等。put方法用于插入元素，同时会根据Comparator或Comparable对元素进行排序。get方法用于查找指定键的值，remove方法则用于删除指定键的元素。
遍历TreeMap通常使用EntryIterator类，该类提供了按顺序遍历元素的方法。TreeMap的遍历过程基于红黑树的结构，通过查找、比较和调整节点来实现。
总之，TreeMap是一个基于红黑树的有序映射集合，其主要特性包括元素的有序性、高效的时间复杂度以及灵活的比较方式。在设计和实现需要有序映射的数据结构时，TreeMap是一个不错的选择。
如有错误或疑问，欢迎在评论区指出，让我们共同进步。
请注意，上述HTML代码片段经过了精简和格式调整，保留了原文的主要内容和结构，但为了适应HTML格式并删除了不相关的内容（如标题、关注转发等），在字数控制上也有所调整。
三万字带你认识 Go 底层 map 的实现
map在Go语言中是一种基础数据结构，广泛应用于日常开发。其设计遵循“数组+链表”的通用思路，但Go语言在具体实现上有着独特的设计。本文将带你深入了解Go语言中map的底层实现，包括数据结构设计、性能优化策略以及关键操作的内部实现。
在Go语言的map中，数据存储在数组形式的桶(bucket)中，每个桶最多容纳8对键值对。哈希值的低位用于选择桶，而高位则用于在独立的桶中区分键。这种设计有助于高效地处理冲突和实现快速访问。
源码位于src/runtime/map.go，展示了map的内部结构和操作。在该文件中，定义了桶和map的内存模型，桶的内存结构示例如下。每个桶的前7-8位未被使用，用于存储键值对，避免了不必要的内存填充。在桶的末尾，还有一个overflow指针，用于连接超过桶容量的键值对，以构建额外的桶。
初始化map有两种方式，根据是否指定初始化大小和hint值，调用不同的函数进行分配。对于不指定大小或hint值小于8的情况，使用make_small函数直接在堆上分配。当hint值大于8时，调用makemap函数进行初始化。
插入操作的核心是找到目标键值对的内存地址，并通过该地址进行赋值。在实现中，没有直接将值写入内存，而是返回值在内存中的对应地址，以便后续进行赋值操作。同时，当桶达到容量上限时，会创建新的溢出桶来容纳多余的数据。
查询操作通过遍历桶来实现，找到对应的键值对。对于查询逻辑的优化，Go语言提供了不同的函数实现，如mapaccess1、mapaccess2和mapaccessK等，它们在不同场景下提供高效的关键字查找和值获取。
当map需要扩容时，Go语言会根据装载因子进行决策，以保持性能和内存使用之间的平衡。扩容操作涉及到数据搬移，通过hashGrow()和growWork()函数实现。增量扩容增加桶的数量，而等量扩容则通过重新排列元素提高桶的利用率。
删除操作在Go语言中同样高效，利用map的内部机制快速完成。迭代map时，可以使用特定的函数遍历键值对，实现对数据的访问和操作。
通过深入分析Go语言中map的实现，我们可以看到Go开发者在设计时的巧妙和全面考虑，不仅关注内存效率，还考虑到数据结构在不同情况下的复用和性能优化。这种设计思想不仅体现在map自身，也对后续的缓存库等开发产生了深远的影响。
综上所述，Go语言中map的底层实现展示了高效、灵活和强大的设计原则，为开发者提供了强大的工具，同时也启发了其他数据结构和库的设计。了解这些细节有助于我们更深入地掌握Go语言的特性，并在实际开发中做出更优的选择。
MapReduce源码解析之InputFormat
导读
深入探讨MapReduce框架的核心组件——InputFormat。此组件在处理多样化数据类型时，扮演着数据格式化和分片的角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作，程序能正确处理不同文件类型。InputFormat类作为抽象基础，定义了文件切分逻辑和RecordReader接口，用于读取分片数据。本节将解析InputFormat、InputSplit、RecordReader的结构与实现，以及如何在Map任务中应用此框架。
类图与源码解析
InputFormat类提供了两个关键抽象方法：getSplits()和createRecordReader()。getSplits()负责规划文件切分策略，定义逻辑上的分片，而RecordReader则从这些分片中读取数据。
InputSplit类承载了切分逻辑，表示了给定Mapper处理的逻辑数据块，包含所有K-V对的集合。
RecordReader类实现了数据读取流程，其子类如LineRecordReader，提供行数据读取功能，将输入流中的数据按行拆分，赋值为Key和Value。
具体实现与操作流程
在getSplits()方法中，FileInputFormat类负责将输入文件按照指定策略切分成多个InputSplit。
TextInputFormat类的createRecordReader()方法创建了LineRecordReader实例，用于读取文件中的每一行数据，形成K-V对。
Mapper任务执行时，通过调用RecordReader的nextKeyValue()方法，读取文件的每一行，完成数据处理。
在Map任务的run()方法中，MapContextImp类实例化了一个RecordReader，用于实现数据的迭代和处理。
总结
本文详细阐述了MapReduce框架中InputFormat的实现原理及其相关组件，包括类图、源码解析、具体实现与操作流程。后续文章将继续探讨MapReduce框架的其他关键组件源码解析，为开发者提供深入理解MapReduce的构建和优化方法。
MapReduce源码解析之Mapper
MapReduce，大数据领域的标志性计算模型，由Google公司研发，其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大，打开了大数据时代的大门。对于许多大数据工作者来说，MapReduce是基础技能之一，而源码解析更是深入理解与实践的必要途径。 MapReduce由两部分组成：Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对，而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。 本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码，我们可以更深入地理解MapReduce的工作机制，并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。 Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类： setup()：主要为map()方法做准备，例如加载配置文件、传递参数。 cleanup()：用于清理资源，如关闭文件、处理Key-Value。 map()：程序的逻辑核心，对输入的文本进行处理（如分割、过滤），以键值对的形式写入context。 run()：驱动Mapper执行的主方法，按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。 Context抽象类扮演着重要角色，用于跟踪任务状态和数据存储，如在setup()中读取配置信息，并作为Key-Value载体。 下面是几个Mapper子类的详细解析： InverseMapper：将键值对反转，适用于不同需求的统计分析。 TokenCounterMapper：使用StringTokenizer对文本进行分割，计算特定token的数量，适用于词频统计等。 RegexMapper：对文本进行正则化处理，适用于特定格式文本的统计。 MultithreadedMapper：利用多线程执行Mapper任务，提高CPU利用率，适用于并发处理。 本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析，旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码，以期为大数据处理提供更深入的洞察与实践指导。
