【寄存源码】【红线图指标源码】【移动设备判断源码】run流程源码_runc源码分析

1.SpringBoot中CommandLineRunner详解(含源码)
2.kubelet 启动流程分析
3.《Android Runtime源码解析》介绍
4.如何编译 dotnet/runtime 源代码
5.onnxruntime源码学习-编译与调试 (公网&内网)
6.vue runtime源码分析学习——day4:createApp

run流程源码_runc源码分析

SpringBoot中CommandLineRunner详解(含源码)

       Spring Boot的程源CommandLineRunner接口是一个函数式接口,用于在Spring Boot应用程序启动后执行一些初始化操作。码r码分

       使用CommandLineRunner接口,程源可以在应用程序启动后执行一些必要的码r码分初始化操作,例如加载配置文件、程源初始化数据库连接、码r码分寄存源码创建默认数据等。程源可以通过实现CommandLineRunner接口,码r码分并重写run方法来定义自己的程源初始化逻辑。

       在上面的码r码分示例中,我们创建了一个名为MyCommandLineRunner的程源类,并实现了CommandLineRunner接口。码r码分在run方法中,程源我们可以编写需要在应用程序启动后执行的码r码分初始化逻辑。

       需要注意的程源是,实现CommandLineRunner接口的类需要被Spring容器扫描到,可以使用@Component注解或其他方式将其注册为Spring Bean。

       可以通过@Order()来设置Runner的先后顺序,在上面例子的基础上增加OrderRunner1OrderRunner2执行结果通常用法加载初始化数据。

       可以实现CommandLineRunner接口,在run方法中加载一些初始化数据到数据库等。适合做一些数据预加载工作。

       这里创建了一个DataInitializer类,红线图指标源码实现CommandLineRunner接口。在run()方法中,我们注入了UserRepository,然后创建了两个用户对象保存到数据库中。这个类会在Spring Boot应用启动完成后执行,从而实现了数据预加载的效果。通过CommandLineRunner,我们可以灵活地在Spring Boot启动时进行一些初始化操作,如预先加载测试数据、插入管理员账户等,很好地增强了应用的功能。

       假设我们有一个User模型和用户Repository,需要在Spring Boot启动时预加载几个用户数据,可以这样使用CommandLineRunner:

       这里我们实现了CommandLineRunner接口,然后注入UserRepository bean。在run方法中,首先清空所有数据,然后创建两个用户对象并保存,最后打印已保存的用户数。这样在Spring Boot应用启动完成后,就会自动执行run方法,预加载指定的移动设备判断源码用户数据。

       可以打印出一些应用启动信息,如启动端口、运行环境信息等,用于确认应用配置。

       可以使用多线程启动一些异步任务,进行后台数据处理等复杂业务逻辑。

       可以调用并验证依赖服务的健康状态,如果不正常可以终止Spring Boot启动。

       可以在启动时调用外部服务,进行验证、数据同步等操作。

       可以对输入的运行参数做校验,如果不满足条件可以终止Spring Boot启动。

       可以根据运行参数等条件动态设置Spring Boot的配置,实现不同环境的适配。

       可以使应用启动后阻塞住主线程,防止main方法直接退出,从而保持Spring Boot应用运行。

       通过CommandLineRunner,我们可以深度控制Spring Boot应用的启动流程,在应用启动阶段增强各种自定义逻辑。是adb push 源码分析Spring Boot提供的一个很实用的扩展点。

kubelet 启动流程分析

       kubernetes版本:v1.

       kubelet启动流程从其main函数开始,调用NewKubeletCommand方法获取配置参数并校验,为参数设置默认值。

       Run方法仅调用run方法执行后续启动逻辑,run方法为kubelet启动配置及检查工作,主要逻辑涉及基本配置和检查。

       RunKubelet调用createAndInitKubelet方法,完成kubelet组件初始化,随后调用startKubelet启动组件。

       createAndInitKubelet方法调用三个方法实现kubelet初始化,NewMainKubelet方法初始化kubelet依赖模块,每个模块功能在前文“kubelet架构浅析”中介绍过。

       startKubelet通过调用k.Run启动kubelet所有模块和主流程,启动/runtime 源代码

       编译 dotnet/runtime 源代码,首先需要环境准备,参考官方文档《在Windows上构建dotnet/runtime的要求》。我的机器仅提前安装了 Visual Studio ,确保按需自行安装。

       初次尝试在命令行窗口进入代码所在目录,输入编译命令时,遇到的第一个问题是缺少 Python 3。安装 Python 3 后,登录界面源码更换发现新问题,下载文件任务中下载地址参数无法识别。查阅 dotnet/runtime 的 issue,找到解决方案,其中发帖者也是中国人,解答了这一疑惑。

       为了找到编译过程中的所有错误,运行命令生成日志。使用“MSBuild Structured Log Viewer”打开日志文件,能够清晰地查看到具体的下载地址。按照日志中的提示,下载文件,复制到指定位置解压,成功解决了下载错误。随后,再次编译,直至提示编译成功。

       然而,运行 dotnet/runtime 自带的测试用例时,发现找不到指定 dll,进一步发现对应的 dll 已经编译,但默认编译的是 net7.0-Debug 版本,而需要的是 net-Debug。通过使用 build.cmd -h 查看,发现可以指定编译框架版本。因此,再次编译,指定正确的框架版本,最终运行测试成功。

       总结,编译 dotnet/runtime 源代码过程中遇到的主要问题,主要是由于访问国外的网速较慢导致的下载问题。通过生成日志、使用“MSBuild Structured Log Viewer”查看下载地址,以及正确指定编译框架版本等方法,成功解决了编译和运行过程中遇到的问题。

onnxruntime源码学习-编译与调试 (公网&内网)

       在深入学习ONNX Runtime的过程中,我决定从1.版本开始,以对比与理解多卡并行技术。为此,我选择了通过`./tools/ci_build/build.py`脚本进行编译,而不是直接执行`build.sh`,因为后者并不直接提供所需的参数。在`build.py:::parse_arguments()`函数中,我找到了可选择的参数,例如运行硬件(CPU/GPU)、调试模式(Debug/Release)以及是否并行编译。我特别使用了`--skip_submodule_sync`,以避免因与公网不通而手动下载“submodule”,即`./cmake/external`文件夹下的依赖组件。这样可以节省每次编译时检查依赖组件更新的时间,提高编译效率。同时,我使用`which nvcc`命令来确定`cuda_home`和`cudnn_home`的值。

       我的编译环境配置为gcc8.5.0、cuda.7和cmake3..1,其中cmake版本需要不低于3.,gcc版本则至少为7.0,否则编译过程中会出现错误。在编译环境的配置中,可以通过设置PATH和LD_LIBRARY_PATH来指定可执行程序和动态库的路径。对于手动下载“submodule”的不便,可以通过先在公网编译cpu版本,然后在编译开始阶段由构建脚本自动下载所有依赖组件并拷贝至所需目录来简化流程。

       编译顺利完成后,生成的so文件并未自动放入bin目录,这可能是由于在安装步骤后bin目录下才会出现相应的文件。接下来,我进入了调试阶段,使用vscode进行调试,最终成功运行了`build/RelWithDebInfo/onnxruntime_shared_lib_test`可执行文件。

       在深入研究ONNX Runtime的编译流程时,我发现了一个更深入的资源,它涵盖了从`build.sh`到`build.py`再到`CmakeList.txt`的编译过程,以及上述流程中涉及的脚本解析。对这个流程感兴趣的读者可以进行更深入的研究。

       在编译过程中,我遇到了一些问题,如下载cudnn并进行安装,以及解决找不到`stdlib.h`的问题。对于找不到`stdlib.h`,我通过查阅相关文章和理解编译过程中搜索路径的逻辑,最终找到了解决方案。如果忽略这个问题,我选择在另一台机器上重新编译以解决问题。

       在使用vscode调试时,我遇到了崩溃问题,这可能是由于vscode、gdb或Debug模式编译出的可执行文件存在潜在问题。通过逐步排除,我最终确定问题可能出在Debug模式编译的可执行文件上。这一系列的探索和解决过程,不仅加深了我对ONNX Runtime的理解,也提高了我的调试和问题解决能力。

vue runtime源码分析学习——day4:createApp

       在深入研究vue runtime源码时,我们首先确定了分析的路径和方法。

       createApp这个关键入口点位于@vue/runtime-dom包中,它是开发者项目启动的起点。

       在开始代码分析前,我们选择在packages\vue\__tests__\index.spec.ts中的测试用例进行,通常选择第一个即可,因为这里模拟的是客户端环境,但需确保testEvironment配置正确并配合jsdom库使用。

       createApp方法内部包含一些开发环境特有的检查,如injectCompilerOptionsCheck和injectNativeTagCheck,它们在生产环境不会执行。通过Object.defineProperty绑定,可以防止这些检查被意外修改。

       createApp的主要任务包括调用ensureRenderer、createAppApi和mount等。其中,ensureRenderer涉及到typescript的重载,而createAppApi则是通过缓存render和hydrate方法,优化性能。

       在render部分,我们首次遇到reload,这是与vue-loader中热更新功能的联系点。尽管loader中的reload方法不接受参数,但它们本质上是处理相同逻辑的。

       mount方法的核心内容是将js代码转化为DOM,它会处理createVNode和vnode的生成,以及与container._vnode的更新和比对,即旧vnode与新vnode的差异处理。

       虽然今天的内容可能略显琐碎,但createApp的总体流程已经清晰了。后续将继续深入解析其他关键部分。

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