1.Դ?源码原理봦??ԭ??
2.分析LinuxUDP源码实现原理linuxudp源码
3.学透Vue源码~nextTick原理
4.源码学习之noConflict冲突处理机制
5.linux源码解读（三十二）：dpdk原理概述（一）
6.简单概括Linux内核源码高速缓存原理（图例解析）

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       在探讨之前，让我们明确一点：Android的处理ImageView实际上并不支持直接加载GIF动图，因为ImageView基于Canvas绘制，源码原理而Canvas仅支持drawBitmap一次绘制一张。处理那么，源码原理Glide是处理gotools源码分析如何巧妙地让ImageView展现出GIF动画的呢？

       让我们从Glide的源码入手，今天的源码原理主角是GifDrawable。这个类虽然有大约行代码，处理但理解其工作原理并非无迹可寻。源码原理首先，处理我们注意到一个开始播放第一帧的源码原理方法，这可能是处理入口点。

       代码结构中，源码原理当GIF有多帧时，处理会订阅特定事件。源码原理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。

分析LinuxUDP源码实现原理linuxudp源码

       Linux UDP源码实现原理分析

       本文将重点介绍Linux UDP（用户数据报协议）的源码实现原理。UDP是面向无连接的协议。 它为应用程序在IP网络之间提供端到端的通信，而不需要维护连接状态。

       从源码来看，Linux UDP实现分为两个主要部分，分别为系统调用和套接字框架。 系统调用主要处理一些针对特定功能层的系统调用，例如socket、bind、listen等，它们对socket进行配置，为应用程序创建监听地址或连接到指定的IP地址。

       而套接字框架（socket framework），则主要处理系统调用之后的各种功能，如创建路由表、根据报文的地址信息创建路由条目，以及把报文发给目标主机，并处理接收到的报文等。

       其中，send()系统调用主要是向指定的UDP端口发送数据包，它会检查socket缓存中是否有数据要发送，如果有，EEC加密源码则将该socket中的数据封装成报文，然后向本地链路层发送报文。

       接收数据的recv()系统调用主要是侦听和接收数据报文，首先它根据接口上接收到的数据报文的地址找到socket表，如果有对应的socket，则将数据报文的数据存入socket缓存，否则将数据报文丢弃。

       最后，还有一些主要函数，用于管理UDP 端口，如udp_bind()函数,该函数主要是将指定socket绑定到指定UDP端口；udp_recvmsg()函数用于接收UDP端口上的数据；udp_sendmsg()函数用于发送UDP数据报。

       以上就是Linux UDP源码实现原理的分析，由上面可以看出，Linux实现UDP协议需要几层构架， 从应用层的系统调用到网络子系统的实现，都在这些框架的支持下实现。这些框架统一了子系统的接口，使得UDP实现在Linux上更加规范化。

学透Vue源码~nextTick原理

       nextTick的官方解释：在下次 DOM 更新循环结束之后执行延迟回调。在修改数据之后立即使用这个方法，获取更新后的 DOM。

       例如：我们有如下代码：

       第一次输出结果为hello world,第二次结果为更新后的Hello World。

       即我们在update方法中第一行对message的更新，并不是马上同步到span中，而是在完成span的更新之后回调了我们传入nextTick的函数。

       Vue中数据的更新不会同步触发dom元素的更新，也就是说dom更新是异步执行的，并且在更新之后调用了我们传入nextTick的函数。

       那么问题来了，Vue为什么需要nextTick呢？nextTick又是如何实现的呢？

       为了理解nextTick的设计意图和实现原理，我们需要理解Vue的响应式原理，包括数据劫持、依赖收集和数据代理等概念。我们需要实现一个简易版的Vue，用于创建Vue对象，处理参数el和data，并使用Object.defineProperty()方法实现数据劫持。

       接下来，我们实现Observe类用于监听数据变化，通过get方法收集依赖并存储到Dep类中。Dep类保存依赖，并在数据变更时调用Watcher类，Watcher类观察数据变化，触发依赖收集并在数据变更后执行更新。

       通过以上的代码，我们就实现了一个简易版的Vue，用于模拟dom变更。

       为什么要使用nextTick？当我们对数据进行频繁更新时，可能会导致严重的性能问题。Vue使用nextTick来优化这个问题，避免频繁的DOM更新操作，只在合适的时机执行一次DOM更新。

       为了实现异步更新，Vue使用事件循环机制。每次事件循环期间，Vue将数据变更缓存起来，只在最后一次视图渲染时执行一次DOM更新操作。

       Vue中nextTick的实现涉及异步更新队列的概念。Vue为每个要观察的做任务源码数据创建Watcher对象，当数据变更时，会触发Watcher对象的update方法，但不再立即执行更新操作，而是将变更的Watcher对象保存到待更新的队列中。在微任务中，Vue执行更新队列中的更新操作。

       Vue实现nextTick的核心原理包括依赖收集、数据劫持、事件循环机制和异步更新队列。通过这些原理，Vue能够在确保数据响应式的同时，优化性能，减少无效的DOM更新操作。

源码学习之noConflict冲突处理机制

       在早期项目中，我有机会深入了解Backbone.js的源码，特别是其noConflict冲突处理机制。这个机制其实非常直观，核心是一个简单的函数，代码量虽小，但作用显著。

       noConflict的原理非常巧妙，每次调用这个函数，框架就回退到之前的一个版本。例如，如果你先引入了v1.4.0，接着引入v1.0.0，那么默认情况下，Backbone会指向最新版本v1.0.0。执行Backbone.noConflict()后，会回退到v1.4.0，再次调用则会回退到未被覆盖的原始状态，Backbone变成undefined。

       让我们通过一个例子来说明：首先引入v1.4.0和v1.0.0的Backbone，输出的Backbone版本为1.0.0。执行noConflict后，版本会回退到1.4.0，再次执行noConflict则会释放Backbone，使其变为undefined。

       源码中，Backbone的noConflict函数十分注释详尽，帮助开发者理解其工作原理。官方文档解释，这个方法可以防止第三方库对现有Backbone的覆盖，非常实用。

       Backbone的冲突处理机制源自jQuery，很多框架都借鉴了这一设计。jQuery的noConflict方法也类似，除了版本回退，还有一个deep参数，当deep为true时，不仅$变量会回退，jQuery本身也会。

       举个jQuery的例子：引入3.5.1和3.4.1版本，noConflict调用后，无论deep值如何，jQuery和$都会回退到之前的版本。

       总的来说，noConflict冲突处理机制是开发过程中处理版本冲突的有力工具，它通过版本回退确保了代码的java源码 uml稳定性。

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...

简单概括Linux内核源码高速缓存原理（图例解析）

       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，由硬件自动管理。其基本思想为将频繁访问的数据块存储在cache中，CPU首先在cache中查找想访问的数据，而不是直接访问主存，以期数据存放在cache中。

       Cache的图片监视源码基本概念包括块（block），CPU从内存中读取数据到Cache的时候是以块（CPU Line）为单位进行的，这一块块的数据被称为CPU Line，是CPU从内存读取数据到Cache的单位。

       在访问某个不在cache中的block b时，从内存中取出block b并将block b放置在cache中。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。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。

preact源码解析，从preact中理解react原理

       基于preact.3.4版本进行分析，完整注释请参阅链接。阅读源码建议采用跳跃式阅读，遇到难以理解的部分先跳过，待熟悉整体架构后再深入阅读。如果觉得有价值，不妨为项目点个star。

       一直对研究react源码抱有兴趣，但每次都半途而废，主要原因是react项目体积庞大，代码颗粒化且执行流程复杂，需要投入大量精力。因此，转向研究preact，一个号称浓缩版react，体积仅有3KB。市面上已有对preact源码的解析，但大多存在版本过旧和分析重点不突出的问题，如为什么存在_nextDom？value为何不在diffProps中处理？这些都是解析代码中的关键点和收益点。

       一. 文件结构

       二. 渲染原理

       简单demo展示如何将App组件渲染至真实DOM中。

       vnode表示节点描述对象。在打包阶段，babel的transform-react-jsx插件会将jsx语法编译为JS语法，即转换为React.createElement(type, props, children)形式。preact中需配置此插件，使React.createElement对应为h函数，编译后的jsx语法如下：h(App,null)。

       执行render函数后，先调用h函数，然后通过createVNode返回虚拟节点。最终，h(App,null)的执行结果为{ type:App,props:null,key:null,ref:null}，该虚拟节点将被用于渲染真实DOM。

       首次渲染时，旧虚拟节点基本为空。diff函数比较虚拟节点与真实DOM，创建挂载完成，执行commitRoot函数，该函数执行组件的did生命周期和setState回调。

       2. diff

       diff过程包含diff、diffElementNodes、diffChildren、diffProps四个函数。diff主要处理函数型虚拟节点，非函数型节点调用diffElementNodes处理。判断虚拟节点是否存在_component属性，若无则实例化，执行组件生命周期，调用render方法，保存子节点至_children属性，进而调用diffChildren。

       diffElementNodes处理HTML型虚拟节点，创建真实DOM节点，查找复用，若无则创建文本或元素节点。diffProps处理节点属性，如样式、事件监听等。diffChildren比较子节点并添加至当前DOM节点。

       分析diff执行流程，render函数后调用diff比较虚拟节点，执行App组件生命周期和render方法，保存返回的虚拟节点至_children属性，调用diffChildren比较子节点。整体虚拟节点树如下：

       diffChildren遍历子节点，查找DOM节点，比较虚拟节点，返回真实DOM，追加至parentDOM或子节点后。

       三. 组件

       1. component

       Component构造函数设置状态、强制渲染、定义render函数和enqueueRender函数。

       强制渲染通过设置_force标记，加入渲染队列并执行。_force为真时，diff渲染不会触发某些生命周期。

       render函数默认为Fragment组件，返回子节点。

       enqueueRender将待渲染组件加入队列，延迟执行process函数。process排序组件，渲染最外层组件，调用renderComponent渲染，更新DOM后执行所有组件的did生命周期和setState回调。

       2. context

       使用案例展示跨组件传递数据。createContext创建context，包含Provider和Consumer组件。Provider组件跨组件传递数据，Consumer组件接收数据。

       源码简单，createContext后返回context对象，包含Consumer与Provider组件。Consumer组件设置contextType属性，渲染时执行子节点，等同于类组件。

       Provider组件创建函数，渲染到Provider组件时调用getChildContext获取ctx对象，diff时传递至子孙节点组件。组件设置contextType，通过sub函数订阅Provider组件值更新，值更新时渲染订阅组件。

       四. 解惑疑点

       理解代码意图。支持Promise时，使用Promise处理，否则使用setTimeout。了解Promise.prototype.then.bind(Promise.resolve())最终执行的Promise.resolve().then。

       虚拟节点用Fragment包装的原因是，避免直接调用diffElementNodes，以确保子节点正确关联至父节点DOM。

       hydrate与render的区别在于，hydrate仅处理事件，不处理其他props，适用于服务器端渲染的HTML，客户端渲染使用hydrate提高首次渲染速度。

       props中value与checked单独处理，diffProps不处理，处理在diffChildren中，找到原因。

       在props中设置value为空的原因是，遵循W3C规定，不设置value时，文本内容作为value。为避免MVVM问题，需在子节点渲染后设置value为空，再处理元素value。

       组件异常处理机制中，_processingException和_pendingError变量用于标记组件异常处理状态，确保不会重复跳过异常组件。

       diffProps中事件处理机制，为避免重复添加事件监听器，只在事件函数变化时修改dom._listeners，触发事件时仅执行保存的监听函数，移除监听在onChange设置为空时执行。

       理解_nextDom的使用，确保子节点与父节点关联，避免在函数型节点渲染时进行不必要的关联操作。

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。

Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析

       本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。在讲解每个优化案例时，将附上部分Lua虚拟机源代码实现，帮助您理解背后的原理。

       我们将对优化的评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，优化效果越明显。优化分为以下类别：CPU优化、内存优化、堆栈优化等。

       测试设备：个人MacBookPro，配置为4核2.2GHz i7处理器。使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异，测试通常循环执行多次并累计总消耗。

       下面是推荐程度从高到低的优化方法：

       3星优化：

       全类型通用CPU优化：高频访问的对象应先赋值给local变量。示例：用循环模拟高频访问，每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度：极力推荐。

       String类型优化：使用table.concat函数拼接字符串。示例：循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度：极力推荐。

       Table类型优化：Table构造时完成数据初始化。示例：创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度：极力推荐。

       Function类型优化：使用尾调用避免堆栈溢出。示例：递归求和函数。推荐程度：极力推荐。

       Thread类型优化：复用协程以减少创建和销毁开销。示例：执行多个不同函数。推荐程度：极力推荐。

       2星优化：

       Table类型优化：数据插入使用t[key]=value方式。示例：插入1到的数字。推荐程度：较为推荐。

       1星优化：

       全类型通用优化：变量定义时同时赋值。示例：初始化整数变量。推荐程度：一般推荐。

       Nil类型优化：相邻赋值nil。示例：定义6个变量，其中3个为nil。推荐程度：一般推荐。

       Function类型优化：不返回多余的返回值。示例：外部请求第一个返回值。推荐程度：一般推荐。

       0星优化：

       全类型通用优化：for循环终止条件无需提前计算缓存。示例：复杂函数计算循环终止条件。推荐程度：无效优化。

       Nil类型优化：初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例：定义一个nil变量。推荐程度：无效优化。

       总结：本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读！

SWMM源代码系列SWMM运行原理之各模块介绍

       本文简要介绍了SWMM（Storm Water Management Model）的整体运行原理及其各模块功能。SWMM是一种用于模拟城市排水系统在降雨期间表现的水文模型。它通过一系列模块，实现对降雨、蒸发、下垫面处理、坡面汇流、管网水动力、水质等复杂过程的模拟。

       SWMM的运行结构包括参数读入、模块初始化、模型运算和结果输出。在参数读入阶段，SWMM可以从文本文件、二进制文件或数据库文件中获取所需参数。随后，初始化模块将这些参数分配到特定的数据结构中，并为后续计算准备环境。模型运算部分按照用户设定的输入输出时间和模拟时间间隔，执行总体模拟计算。在每一个模拟计算步长内，调用模型计算算法进行运算。最后，结果输出阶段统计并分析不同层级的模拟结果，包括质量平衡、统计信息和时间序列数据。

       在水文模型计算方面，SWMM包括降雨蒸发、超渗产流、坡面汇流和管网水动力计算。降雨蒸发模块计算特定时间步长内的降雨量和潜在蒸发量。超渗产流模块则负责计算下垫面的入渗、滞蓄和产流量。坡面汇流模块计算坡面汇流及出流量，而管网水动力模块负责计算管网系统的溢流、出流和传输量。

       水质模型部分涉及降雨水质、地面累积、地表冲刷和管网传输等计算。降雨水质模块计算随降雨进入模型系统的水质。地面累积模块计算污染物在地表的累积量，地表冲刷模块则负责计算随产汇流冲刷的污染物量，最后管网传输模块计算污染物随管网传输的量。

       此外，SWMM还提供了主要模块函数的讲解，包括导图、参数读入、模块初始化、模型运算和结果输出，这些功能共同支持SWMM的高效运行，为城市排水系统的管理提供科学依据。