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

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运行vue源码数据块存储在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。mes源码交易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polaris office 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。漏洞平台源码

       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。获得网页源码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。