1.【Zookeeper】Apach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）【Ver 4.3.0】
2.Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析
3.h5源码什么意思
4.基于SpringBoot的数据数据“在线动漫信息平台”的设计与实现（源码+数据库+文档+PPT)
5.jforum框架
6.Mirror Networking网络框架源码学习

【Zookeeper】Apach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）【Ver 4.3.0】

       Curator是由Netflix开源的一款用于简化Zookeeper客户端开发的工具，它提供了一套高级别API，框架框架使得开发者可以更简单易懂地实现分布式应用程序。源码源码Curator构建在Zookeeper原生客户端之上，数据数据提供了连接重试、框架框架异常处理、源码源码原生小说源码节点监听等常见功能，数据数据减轻了开发者的框架框架工作负担。Curator由多个模块组成，源码源码其中curator-framework和curator-recipes是数据数据最常用的部分，此外还提供了分布式锁等功能。框架框架

       Curator的源码源码最新版本为5.X系列，不再支持ZK 3.4.X及之前的数据数据版本。主要的框架框架改动在5.X系列中，原因包括代码重构、源码源码API调整等，导致不兼容之前的版本。

       Curator的下载地址可以通过Maven依赖管理或Apache官方网站获取。要开始使用Curator，需要搭建Zookeeper集群环境，详细部署过程可参考其他文章。

       引入Curator依赖后，开发者可以使用CuratorFrameworkFactory构建实例，通过此实例连接Zookeeper集群并执行分布式操作，如分布式锁等。Curator内部实现了重试策略、连接管理等，使得操作更为便捷且稳定。

       Curator提供了可重入锁（公平锁）的示例，开发者可以通过简单的代码实现分布式锁功能。初始化CuratorFramework实例的过程包括设置连接参数、构建实例、启动连接等步骤，内部会处理网络重连、异常处理等逻辑。

       在Curator的初始化过程中，CuratorFrameworkImpl是核心类，它负责构建与Zookeeper集群的连接，并封装了一系列关键组件，如连接管理、异常检测、负载均衡等。CuratorZookeeperClient类负责Zookeeper客户端的封装和调用。

       CuratorFrameworkImpl的启动过程涉及初始化连接状态管理器、启动客户端连接、执行后台操作等关键步骤。通过CAS操作确保线程安全，并在异常情况下自动重试连接。

       连接状态管理器（ConnectionStateManager）负责维护连接状态并处理状态变更通知，确保在状态改变时能够及时通知到监听器。dw的源码通知机制包括注册一次性监听器、注册CuratorListener和ConnectionStateListener，以及处理未处理的错误。

       Curator的会话管理机制包括连接状态检查和重连策略，确保在连接断开后能够自动恢复连接。在状态变更时，连接状态管理器会通知所有注册的监听器，执行相应的回调逻辑。

       Curator还提供了缓存机制，用于保存节点数据并在数据发生变化时进行更新。此外，Curator支持多次注册监听器，确保在连接断开后能够重新注册监听器，以避免丢失监听事件。

       通过上述分析，Curator为开发者提供了高效、稳定的Zookeeper客户端实现，简化了分布式应用程序的开发过程。在实际应用中，开发者需要根据项目需求选择合适的版本和功能模块，以充分利用Curator提供的便利性。

Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析

       在Springboot 2.2. + Seata 1.3.0环境中，Seata通过GlobalTransactionScanner实现全局事务管理。首先，它会扫描带有@GlobalTransactional注解的方法类，作为BeanPostProcessor处理器，通过InstantiationAwareBeanPostProcessor的postProcessAfterInitialization方法中的wrapIfNecessary方法进行全局事务拦截。

       GlobalTransactionScanner判断类方法是否有@GlobalTransactional注解，如果没有则直接返回，否则创建GlobalTransactionalInterceptor。拦截器负责全局事务的执行，包括事务开始、执行本地业务、提交和回滚等步骤。例如，事务开始时，Seata通过SPI技术将xid绑定到当前线程，执行过程中会记录undo log以实现回滚。

       Seata自动配置会创建代理数据源（DataSourceProxy），在数据源方法调用时进行代理处理。当调用带有全局事务的方法时，如RestTemplate和Feign，拦截器会传递XID到请求头中，确保跨服务的事务一致性。参与者（被调用服务）通过SeataHandlerInterceptor拦截器获取并绑定XID，然后通过ConnectionProxy代理进行数据库操作，其中ConnectionContext用于判断是否为全局事务。

       总结来说，Seata的javarsa算法源码核心机制是通过代理、拦截器和XID的传递，确保分布式环境下的事务处理协调和一致性。

h5源码什么意思

       在现代Web开发中，h5源码指的是前端和后端共同协作的一种技术架构。具体而言，h5源码通常基于Spring框架进行开发集成，后端部分采用了SpringBoot和SpringSecurity等框架来实现各种功能。此外，Redis和Jwt提供了数据缓存和安全认证机制，MybatisPlus则用于简化数据库操作，WxJava支持微信相关的接口调用。在前端方面，Vue和ElementUI或者Avue框架被广泛应用，以构建用户界面和交互逻辑。而对于小程序端，开发者则倾向于使用原生框架结合ColorUI库，以提供更好的用户体验。权限认证方面，Jwt（JSON Web Token）被广泛采用，它支持多终端的认证系统。此外，该系统还能够加载动态权限菜单，通过多种方式实现灵活的权限控制，从而提升开发效率。为了进一步提高开发效率，一些开发团队还会使用代码生成器，可以一键生成前后端代码，大幅减少重复劳动。

       这样的架构设计使得h5源码具备了高性能、高安全性以及良好的可维护性。前端和后端通过RESTful API进行通信，能够实现前后端分离，使得开发过程更加灵活高效。此外，代码生成器的引入，不仅节省了大量开发时间，还确保了代码的一致性和质量。这种技术栈的组合，不仅能够满足复杂业务场景的需求，还能保证系统的稳定性和扩展性。

       综上所述，h5源码不仅仅是一段代码，它代表着一种高效、安全、可扩展的技术架构，是现代Web开发中不可或缺的重要组成部分。

基于SpringBoot的“在线动漫信息平台”的设计与实现（源码+数据库+文档+PPT)

       系统功能结构图

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       热门动漫界面图

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       个人中心界面

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       个人信息界面

       热门动漫信息界面

       会员信息界面

       系统管理界面图

       摘要

       “在线动漫信息平台”采用Spring Boot框架、Java语言和B/C架构，结合Mysql数据库，superuser的源码设计实现了一个高度集成、功能丰富的在线动漫信息管理系统。此系统不仅简化了服务管理难度，提高了管理灵活性，还为用户提供了个性化交互体验，激发了管理人员的创新与主动。通过该平台，用户可以便捷地获取、分享和管理动漫信息，实现一站式管理与服务。

       背景及意义

       在线动漫信息平台的开发解决了传统管理方式效率低、操作不便等问题。它通过计算机实现智能化操作，覆盖了管理员、会员等多角色的管理需求，包括动漫分类、热门动漫管理、文章专栏管理等。平台的实现使得信息统计、管理更为高效，减少了人工操作的繁琐与复杂性，同时提供了便捷的在线服务，满足了会员的多样化需求，提升了用户体验。

       国内外研究概况

       随着互联网技术的快速发展，信息管理领域的研究逐渐向在线化、智能化方向发展。在线动漫信息平台的出现，不仅适应了当前社会对高效信息处理的需求，还推动了信息管理技术的进步。这类平台利用Mysql数据库、Java等技术，构建了高度集成的信息管理系统，为用户提供了便利的动漫信息管理与查询服务。

       研究的内容

       本研究旨在开发一个基于Spring Boot框架和Mysql数据库的在线动漫信息平台，通过实现标签分类管理等技术，满足系统功能需求。研究将从绪论、技术知识引入、系统分析、设计实现、整体测试等多个角度进行详细阐述，旨在提供一个高效、易用的在线动漫信息管理解决方案。

       部分源码结论

       在线动漫信息平台的实现，验证了所学知识的实践应用能力。系统通过管理员操作实现了动漫信息的管理，支持数据的增删改查等操作，有效解决了当前在线动漫信息平台管理问题。套餐详情源码经过一个学期的系统开发，系统功能基本满足要求，实现了预期的在线动漫信息管理目标。

jforum框架

       JForum框架是一款自定义的MVC（Model-View-Controller）架构，初次接触可能会觉得不适应，但随着深入了解，其操作变得相对简单。本文旨在简要介绍JForum框架，为后续二次开发提供参考。关于具体细节，建议深入阅读JForum的源代码。

       JForum框架的核心在于它对MVC架构的实现。在MVC架构中，Model代表数据模型，负责处理数据逻辑；View负责数据的展示，将模型中的数据转化为用户界面；Controller是连接Model和View的桥梁，负责接收用户输入，调用模型方法，并更新视图。

       JForum框架在设计上注重灵活性和可扩展性，使得开发者在进行二次开发时能够更加方便地实现自己的需求。框架提供了一系列基础组件，如用户管理、权限控制、内容发布和管理功能等，这些组件为开发者提供了良好的起点。

       对于开发者而言，理解JForum框架的关键在于掌握其组件之间的交互机制。例如，通过Controller类，可以将用户的请求转发给相应的Model方法，获取数据并更新View以展示结果。同时，框架的事件机制使得开发者能够轻松地在特定事件（如用户登录、内容发布等）下执行自定义逻辑。

       JForum框架的源代码提供了丰富的文档和示例，为开发者提供了深入学习的资源。通过阅读源代码，开发者可以更深入地了解框架的内部实现，从而更灵活地应用框架，满足各种个性化需求。

       总结而言，JForum框架以其灵活的架构和丰富的功能，为二次开发提供了有力的支持。对于希望基于JForum框架进行项目开发的开发者而言，深入理解框架的原理和机制是关键。通过阅读源代码、查阅官方文档和参与社区讨论，开发者能够更好地掌握JForum框架，从而实现高效、个性化的项目开发。

Mirror Networking网络框架源码学习

       在游戏开发领域，特别是多人在线游戏的制作，网络框架的选择与理解至关重要。本文将带领大家了解并学习Mirror网络框架，这是UNET的替代品，帮助开发者更好地掌握Unity项目内容。Mirror提供了强大的网络功能，使得客户端和服务端逻辑集成在同一个系统中。

       对于Mirror框架，CMD（Command）和RPC（Remote Procedure Call）是核心功能。CMD允许开发者在客户端和服务端之间传递命令，而RPC则允许远程调用服务端方法，实现异步通信。这些标签用于区分客户端与服务端的代码逻辑。

       例如在Examples/Chat中，通过设置一个端作为服务器，其他端连接到localhost作为客户端，可以实现基本的聊天功能。值得注意的是，这个案例中的数据同步机制，尤其是SyncVar的作用，对于理解如何在客户端和服务端之间共享和同步数据至关重要。

       SyncVar通过编译后处理和Update驱动同步实现数据的实时同步。在编译后处理阶段，通过SerializeSyncVars初始化所有SyncVar，并在逐帧更新中驱动同步过程，确保数据在客户端和服务端保持一致。

       在服务器监听部分，以KcpTransport为例，分为初始化绑定、接收更新数据和业务处理。这一流程展示了如何在服务器端接收和处理网络数据，确保游戏逻辑的正确执行。

       为了进一步深入学习，推荐查阅以下资源：

       - Unity3D-network网络相关（一）_alayeshi的专栏-CSDN博客

       - Unity3D-network网络相关（二）_alayeshi的专栏-CSDN博客

       - 交大计算机课程（5）：计算机网络

       - GitHub - vis2k/Mirror: #1 Open Source Unity Networking Library

       - Mirror Documentation

       - Unity 使用Mirror框架制作多人游戏

       - MirrorNetworking

       通过这些资源，开发者可以全面了解Mirror网络框架的使用方法，从而在多人游戏开发中获得更多的灵活性和控制力。

Flink CDC：基于 Apache Flink 的流式数据集成框架

       摘要：本文整理自阿里云 Flink SQL 团队研发工程师于喜千（yux）在 SECon 全球软件工程技术大会中数据集成专场沙龙的分享。内容主要为以下四部分： 1. Flink CDC 开源社区介绍； 2. Flink CDC 的演进历史； 3. Flink CDC 3.x 核心特性解读； 4. 基于Flink CDC 的实时数据集成实践。

       1. **Flink CDC 开源社区介绍

        - **1.1 Flink CDC 的演进历史

        - Flink CDC 从 GitHub 开源社区开始，于 年 7 月在 Ververica 公司的 GitHub 仓库下以 Apache 2.0 协议开放源代码。初期主要支持从 MySQL 和 PG SQL 数据库捕获变化数据。2.0 版本增强了运行效率、稳定性和故障恢复机制，并扩展了源数据库支持范围至 Oracle、MongoDB 实时数据抽取。

        - 年 月发布的 CDC 3.0 版本引入了 YAML pipeline 作业，使其成为独立的端到端数据集成框架，通过简化语法提供更便捷的数据集成作业描述。

        - **1.2 Flink CDC 社区现状

        - CDC 作为 Flink 的一个子项目，于 年初正式加入 Apache 软件基金会，遵循 ASF 标准进行迭代开发。截至最新版本 3.1.1，累计超过 名贡献者提交了 余次代码提交，GitHub 收获超过 颗 star。

        - 社区生态多元，GitHub Top 代码贡献者来自 家公司，覆盖 MongoDB、Oracle、Db2、OceanBase 等连接器及 Pipeline Transform 等核心功能。社区通过多种渠道保持与用户沟通，如钉钉群、邮件列表和 Slack 频道。

       2. **Flink CDC 的演进历史

        - **2.1 CDC 技术简介

        - CDC 技术专注于实时监控数据变更，并将变化记录实时写入数据流，用于数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖。技术包括 Query-based CDC 和 Log-based CDC，后者通过监听数据库日志来实现低延迟变化捕获，减轻数据库压力，确保数据处理一致性。

        - **2.2 早期 CDC 技术局限

        - 早期实现存在实用性问题，如依赖数据库查询、并发处理和状态管理的复杂性，以及对数据库性能的高要求。

        - **2.3 Flink CDC 接入增量快照框架

        - Flink CDC 2.0 引入增量快照算法，支持任意多并发快照读取，无需数据库加锁，实现故障恢复。通过 Netflix DBlog 论文中的无锁快照算法，实现了高效并发处理。

        - **2.4 Flink CDC 增强

        - 引入 SplitEnumerator 和 Reader 架构，实现数据源的逻辑划分和并发读取，增强了处理效率和吞吐量。支持 Schema Evolution，允许在不重启作业的情况下处理表结构变更，提高了作业的稳定性和维护性。

       3. **Flink CDC 3.0 核心特性解读

        - **3.1 Flink CDC 2.x 版本回顾

        - CDC 2.x 版本提供 SQL 和 Java API，但缺乏直观的 YAML API 和高级进阶能力支持。

        - **3.2 Flink CDC 3.0 设计目标

        - 3.0 版本引入 YAML API，提供端到端数据集成流程描述。支持 Schema Evolution、Transform 和路由功能，增强数据处理灵活性。

        - **3.3 Flink CDC 3.0 核心架构

        - 采用无状态设计，简化部署和运维。分离连接层，保留对 Flink 生态系统的兼容性，支持多样化的部署架构和集群环境。

        - **3.4 Flink CDC 3.0 API 设计

        - YAML API 提供直观的数据集成任务配置，支持转换、过滤、路由等高级功能，简化了开发和配置流程。

        - **3.5 Flink CDC 3.0 Schema Evolution 功能

        - 提供了在不重启作业的情况下处理表结构变更的机制，确保数据处理的一致性和稳定性。

       4. **基于 Flink CDC 的实时数据集成实践

        - **4.1 实例：MySQL 到 Kafka 实时传输

        - Flink CDC 3.0 内建 Kafka 输出连接器，简化了 MySQL 数据至 Kafka 的实时传输过程，无需额外基础设施配置。

        - **4.2 实时数据集成实践

        - Flink CDC 3.0 支持模式进化、列操作和丰富的内置函数，提供了高度可定制的预处理能力，提升数据处理的灵活性与效率。

       总结：Flink CDC 是一个高效、易用的实时数据集成框架，通过不断演进优化，满足了数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖的需求。社区活跃，支持多渠道沟通，鼓励代码贡献和用户参与，是实时数据处理领域的有力工具。

ORM如何自己手写一个ORM框架

       本文将讨论如何构建一个ORM框架，并以cushy-storage磁盘缓存框架为例进行实现。ORM框架，即对象关系映射框架，允许程序员使用面向对象的方式操作数据库，简化了SQL语言的复杂性和繁琐性。

       在Python中，如SQLAlchemy这样的流行ORM框架可以帮助轻松实现数据库的CRUD操作。使用ORM框架，开发者可以像操作本地对象一样操作数据库，从而提高了代码的可读性和维护性。

       下面以安装SQLAlchemy为例，展示如何创建数据库表和进行基本操作。首先，通过命令安装SQLAlchemy。接着，定义表结构并执行CRUD操作。示例代码展示了使用ORM框架进行数据库操作的简易性。

       编写一个完整的ORM框架需要深入理解数据库、Python编程以及设计模式。若希望深入了解，可参考如Django、SQLAlchemy、Peewee等优秀的开源ORM框架的源代码及文档。

       本文将结合cushy-storage的功能，快速构建一个ORM框架，实现对本地文件数据的增删改查。cushy-storage是一个基于磁盘缓存的Python库，简化了数据存储和读取的过程。

       实现的主要功能包括：存储、检索、更新和删除自定义对象。通过继承BaseORMModel类，自定义类可以轻松实现ORM功能。CushyOrmCache类继承CushyDict，并结合ORM功能，实现对象级数据的高效管理。

       构建QuerySet类，提供更丰富的查询功能，如条件筛选、返回所有数据、返回第一个数据等。最后，通过ORMMixin实现增删改查功能，CushyORMCache类提供完整的ORM框架接口。

       使用CushyORMCache，开发者可以方便地进行对象级数据的增删改查操作。下面的示例展示了如何构建用户系统并使用CushyORMCache进行操作。

       完整实现代码展示了如何继承BaseORMModel、初始化CushyOrmCache，以及进行基本的增删改查操作。通过传入User对象或表名（如"User"）进行数据查询，实现复杂条件查询和批量返回。

       本文总结了ORM框架的概念和构建方法，以cushy-storage为依托，构建了一个实用的ORM框架。该框架支持复杂条件查询、批量数据返回等功能，简化了对象级数据的操作。

开源动态数据管理框架Apache Calcite

       随着大数据领域众多处理系统的崛起，如实时流处理的Flink和Storm，文本搜索的Elastic，以及批处理的Spark和OLAP系统Druid，组织在选择定制数据处理系统时面临着两个关键问题。这些问题的解决者便是Apache Calcite，一个开放源码的动态数据管理框架，由Apache软件基金会支持，使用Java构建。

       Calcite的核心是一个全面的查询处理系统，它涵盖了数据库管理系统中除数据存储与管理之外的诸多功能，包括查询执行、优化和查询语言等。它并非一个完整的数据库，而是由多个组件组成，如SQL解析器、查询优化器和关系表达式构建API，旨在在多个数据存储和处理引擎之间提供中介服务。例如，它与Apache Hive、Drill、Storm和Flink等系统结合，提供SQL支持和优化。

       尽管Calcite本身不直接处理数据存储和处理，但其架构优势在于它的灵活性和可扩展性。它允许系统通过SQL接口进行交互，即使这些系统本身没有内置优化器。Calcite的SQL解析器和验证器能将SQL查询转换为关系运算符树，适应外部存储引擎。通过Planner Rule，系统可以自定义优化规则，增强查询性能。

       在使用Calcite时，开发人员需要先定义数据模型和表，然后通过ModelHandler和虚拟连接对象生成查询计划。例如，当进行Splunk和MySQL的Join查询时，Calcite会通过优化规则调整查询顺序，提升性能。数据源适配器是Calcite架构中的重要组成部分，它定义了如何整合不同数据源。

       查询优化器在处理联接Join和表大小等问题时，面临挑战，但Calcite通过灵活的规则和策略提供了解决方案。它支持左深树和浓密树两种连接策略，以找到最佳的联接顺序，从而提高查询效率。

       总的来说，Apache Calcite作为一款可插拔的、动态和灵活的查询处理框架，为处理异构数据源的查询提供了强大的支持，特别是其动态查询优化功能，是其最受欢迎的特点之一。