1.字节码插桩(四): AST
2.找到卡顿来源,源码BlockCanary源码精简分析
3.25. Spring源码篇之SpEL表达式
4.JobIntentService源码解析
5.AbstractQueuedSynchronizer详解
6.AST详解与运用
字节码插桩(四): AST
在Android开发过程中,详解通过AndroidStudio生成Bean对象通常借助注解自动生成getter/setter方法、源码equals()和hashCode()方法,详解遵循驼式命名规则,源码确保类(或接口)名称首字母大写,详解文件映射 源码分析方法名称首字母小写,源码类或实例变量同样遵循驼式命名法,详解首字母小写,源码常量全部由大写字母或下划线构成,详解且首字符不能是源码下划线。那么,详解编译器如何解析这些不规范的源码命名方式呢?这里涉及到一个关键的字节码插桩技术——AST(Abstract Syntax Tree)。
AST(Abstract Syntax Tree)是详解编译器对源代码进行初步加工后得到的结果,是源码一个树形结构表示的源代码。在Java编译过程中,编译流程大致分为三个阶段:第一阶段解析源文件为语法树;第二阶段调用注解处理器(APT模块),处理生成的新源文件;第三阶段将语法树转换为类文件。利用操作AST可以实现修改源代码的功能。
在代码实现层面,APT(Annotation Processing Tool)与AST结合使用,允许在编译期进行代码生成、代码检查或代码转换。AST操作属于编译器级别,对程序运行没有影响,效率相对其他AOP(Aspect-Oriented Programming)技术更高。
AST操作常见API包括但不限于:访问节点类型、获取节点子节点、设置节点属性等。在Android开发中,AST的应用场景广泛,特别是在代码规范检查方面。例如,Android Lint是一个静态代码检查工具,其内部已经封装了AST,用于扫描和检查Android工程代码,发现潜在问题,提醒程序员及时修正,提高代码质量。
在开发Linter工具时,vc 收银软件源码需求包括禁止日志输出、使用Toast、资源文件命名规范、避免自建线程等。开发步骤涉及创建Java工程、配置Gradle、创建Detector(负责扫描代码发现问题并报告)、实现Id类型检查、检查message.obtain()调用、避免创建Thread、序列化内部类检查、禁用系统Log/System.out日志等。
通过自定义IssueRegistry提供需要被检测的Issue列表,声明Lint-Registry属性并在build.gradle中声明,完成自定义Lint编码部分。利用AST,开发者可以有效地实现代码规范检查,提高代码质量,降低潜在错误,提升开发效率。
综上所述,AST在Android开发中扮演着重要角色,不仅能够辅助编译器完成解析任务,还能在代码编写阶段进行静态分析,帮助开发者遵守代码规范,提升代码质量。利用AST结合Linter工具,可以有效地提高开发效率,降低维护成本,确保代码的健壮性和可维护性。
找到卡顿来源,BlockCanary源码精简分析
通过屏幕渲染机制我们了解到,Android的屏幕渲染是通过vsync实现的。软件层将数据计算好后,放入缓冲区,硬件层从缓冲区读取数据绘制到屏幕上,渲染周期是ms,这让我们看到不断变化的画面。如果计算时间超过ms,求链表交集源码就会出现卡顿现象,这通常发生在软件层,而不是硬件层。卡顿发生的原因在于软件层的计算时间需要小于ms,而计算的执行地点则在Handler中,具体来说是在UI的Handler中。Android进程间的交互通过Binder实现,线程间通信通过Handler。
软件层在收到硬件层的vsync信号后,会在Java层向UI的Handler中投递一个消息,进行view数据的计算。这涉及到测量、布局和绘制,通常在`ViewRootImpl`的`performTraversals()`函数中实现。因此,view数据计算在UI的Handler中执行,如果有其他操作在此执行且耗时过长,则可能导致卡顿,我们需要找到并优化这些操作。
要找到卡顿的原因,可以通过在消息处理前后记录时间,计算时间差,将这个差值与预设的卡顿阈值比较。如果大于阈值,表示发生了卡顿,此时可以dump主线程堆栈并显示给开发者。实现这一功能的关键在于在Looper中设置日志打印类。通过`Looper.loop()`函数中的日志打印,我们可以插入自定义的Printer,并在消息执行前后计算时间差。另一种方法是在日志中添加前缀和后缀,根据这些标志判断时间点。
BlockCanary是一个用于检测Android应用卡顿的工具,通过源码分析,我们可以了解到它的实现逻辑。要使用BlockCanary,首先需要定义一个继承`BlockCanaryContext`的类,并重写其中的关键方法。在应用的printf函数源码在哪`onCreate()`方法中调用BlockCanary的安装方法即可。当卡顿发生时,BlockCanary会通知开发者,并在日志中显示卡顿信息。
BlockCanary的核心逻辑包括安装、事件监控、堆栈和CPU信息的采集等。在事件发生时,会创建LooperMonitor,同时启动堆栈采样和CPU采样。当消息将要执行时,开始记录开始时间,执行完毕后停止记录,并计算执行时间。如果时间差超过预设阈值,表示发生了卡顿,并通过回调传递卡顿信息给开发者。
堆栈和CPU信息的获取通过`AbstractSampler`类实现,它通过`post`一个`Runnable`来触发采样过程,循环调用`doSample()`函数。StackSampler和CpuSampler分别负责堆栈和CPU信息的采集,核心逻辑包括获取当前线程的堆栈信息和CPU速率,并将其保存。获取堆栈信息时,通过在`StackSampler`类中查找指定时间范围内的堆栈信息;获取CPU信息时,从`CpuSampler`类中解析`/proc/stat`和`/proc/mpid/stat`文件的CPU数据,并保存。
总结而言,BlockCanary通过在消息处理前后记录时间差,检测卡顿情况,并通过堆栈和CPU信息提供详细的卡顿分析,帮助开发者定位和优化性能问题。
. Spring源码篇之SpEL表达式
Spring的SpEL表达式,即Spring Expression Language,是Spring框架中实现复杂功能的关键组件。在Spring中,独立的spring-expression模块用于支持这一功能。本文将提供对SpEL表达式源码的简要分析,以帮助理解其基本用法。 在AbstractBeanFactory中,c 物联网 源码有一个名为beanExpressionResolver的属性,用于配置默认的表达式解析器。在初始化BeanFactory时,通过AbstractApplicationContext#prepareBeanFactory设置默认值,该值默认为开启状态,可通过配置参数spring.spel.ignore=false来关闭表达式功能。 核心解析组件是BeanExpressionResolver,它提供了evaluate方法,用于解析传入的表达式并返回结果。作为实现类,StandardBeanExpressionResolver具体实现evaluate方法,执行解析任务。 解析SpEL表达式的接口是ExpressionParser,它接收表达式和ParserContext,后者定义了解析规则。关键子类包括SpelExpressionParser、InternalSpelExpressionParser和TemplateAwareExpressionParser。在解析过程中,会调用TemplateAwareExpressionParser#parseExpressions方法,该方法进一步调用InternalSpelExpressionParser#doParseExpression,实现表达式的详细解析。解析流程的关键步骤是tokenizer.process和eatExpression方法,它们负责识别和处理特殊字符以及逻辑运算。 SpEL表达式本质上是一个语法树结构,涉及复杂的运算、对象访问和方法调用。它支持的字符规范包括括号、逻辑运算符(如or、and)、比较运算符(如>、<)、点号(用于访问对象属性)、问号(用于条件判断)、美元符号(用于访问变量)等。 以下是使用SpEL表达式的简单示例:案例一
输出特定值或表达式的结果。案例二
对数据集进行处理,例如筛选、排序或计算。案例三
执行对象方法,如调用实例方法或访问静态方法。案例四
使用SpEL获取Spring容器中的Bean实例,包括使用@和&注解来分别获取普通Bean和FactoryBean。 通过以上分析,我们大致了解了SpEL表达式的功能和基本用法。理解这些关键类及其功能有助于在实际开发中灵活运用SpEL,提高代码的可维护性和可读性。尽管SpEL的实现细节复杂,掌握其核心概念和用法足以应对常见的应用场景。JobIntentService源码解析
Android 8.0引入了更严格的系统资源管控,包括后台限制规则。
在Android 8.0中,禁止应用在后台运行时创建Service。
若应用在后台运行,将会收到错误提示。
JobIntentService是Android 8.0中新增的类,继承自Service。
该类用于执行加入队列的任务。对于Android 8.0及以上系统,JobIntentService任务将通过JobScheduler.enqueue执行,而8.0以下系统则继续使用Context.startService。
JobIntentService使用便捷,只需调用YourService.enqueueWork(context, new Intent())方法。
相较于JobService,JobIntentService简化了操作,开发者无需关注其生命周期,避免了在后台运行时创建Service导致的crash问题,且通过静态方法即可启动。
源码解析如下:首先记录几个关键变量的含义。
在Android 8.0以上的系统中,执行流程如下。
work的具体逻辑处理在何处?
通过JobService的工作原理,查找onStartJob方法。
最终,处理work的逻辑会流转至AsyncTask中,通过protected abstract void onHandleWork(@NonNull Intent intent)方法实现。
子类需实现jobIntentService处理work,使用线程池的AsyncTask执行,无需考虑主线程阻塞问题。
针对Android 8.0以下系统,流程如下:回到onStartCommand方法。
同样,最终会流转至Asynctask任务执行onHandleWork。
AbstractQueuedSynchronizer详解
AQS, 或者抽象队列同步器,是一个Java并发工具类,它提供了一个框架,用于构建依赖于先进先出(FIFO)等待队列的阻塞锁和相关同步器(如信号量、事件等)。这个核心类设计巧妙,特别适合那些基于单个原子整数值表示状态的同步器实现。它的主要作用是在并发编程中处理资源同步访问,解决资源竞争时的等待和唤醒问题,比如ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock和ArrayBlockingQueue等都是基于AQS构建的。
没有AQS的情况下,实现锁需要考虑等待和唤醒机制,以及状态的转换。相比之下,AQS简化了这些步骤,它自身主要关注状态的等待和释放,具体到锁的获取和释放(tryAcquire和tryRelease方法),以及锁的公平性逻辑。子类则负责定义状态和控制获取/释放的行为。例如,ReentrantLock使用state值表示锁的持有状态,公平锁(如NonfairSync)的实现则涉及到acquire和release方法的调用,以及队列的使用来实现阻塞和唤醒。
理解AQS的核心流程,有助于我们更好地实现并发控制。然而,为了便于解释,实际的源码实现可能包含更多细节和优化。初学者在掌握基本原理后,深入阅读源码会更为高效。总的来说,AQS是并发编程中一个强大的工具,通过tryAcquire和tryRelease的配合,实现了锁的高效管理和同步控制。
AST详解与运用
了解AST之前,我们先来简单陈述一下JavaScript引擎的工作原理:从上图中我们可以看到,JavaScript引擎做的第一件事情就是把JavaScript代码编译成抽象语法树,于是就有了本文对AST抽象语法树的浅析. 我们都知道,在传统的编译语言的流程中,程序的一段源代码在执行之前会经历三个步骤,统称为"编译":抽象语法树(abstract syntax code,AST)是源代码的抽象语法结构的树状表示,树上的每个节点都表示源代码中的一种结构,之所以说是抽象的,是因为抽象表示把js代码进行了结构化的转化,转化为一种数据结构。这种数据结构其实就是一个大的json对象,json我们都熟悉,他就像一颗枝繁叶茂的树。有树根,有树干,有树枝,有树叶,无论多小多大,都是一棵完整的树。 简单理解,就是把我们写的代码按照一定的规则转换成一种树形结构。 AST的作用不仅仅是用来在JavaScript引擎的编译上,我们在实际的开发过程中也是经常使用的,比如我们常用的babel插件将 ES6转化成ES5、使用 UglifyJS来压缩代码 、css预处理器、开发WebPack插件、Vue-cli前端自动化工具等等,这些底层原理都是基于AST来实现的,AST能力十分强大, 能够帮助开发者理解JavaScript这门语言的精髓。 我们先来看一组简单的AST树状结构: 经过转化,输出如下AST树状结构: 我们可以看到,一个标准的AST结构可以理解为一个json对象,那我们就可以通过一些方法去解析和操作它,这里我们先提供一个在线检测工具,大家可以自行去体验: esprima.org/demo/parse... AST编译流程图: 我们可以看到,AST工具会源代码经过四个阶段的转换: 词法分析scanner parser生成AST树 traverse对AST树遍历,进行增删改查 generator将更新后的AST转化成代码 Babel插件就是作用于抽象语法树。 Babel 的三个主要处理步骤分别是: 解析(parse),转换(transform),生成(generate)。 vue中AST主要运用在模板编译过程. vue中的模板编译主要分为三个步骤: 解析器要实现的功能就是将模板解析成AST,我们这里主要来分析一下代码解析阶段,这里主要运用的是parse()这个函数,事实上,解析器内部也分为好几个解析器,比如HTML解析器、文本解析器以及过滤解析器,其中最主要的就是HTML解析器。HTML解析器的作用就是解析HTML,它在解析HTML的过程中会不断触发各种钩子函数,我们来看看代码实现: 举个例子: 当上面这个模板被HTML解析器解析时,所触发的钩子函数依次是:start、chars、end。 所以HTML解析器在实现上是一个函数,它有两个参数----模板和选项,我们的模板是一小段一小段去截取与解析的,所以需要不断循环截取,我们来看看vue内部实现原理: 以上就是vue解析器生成AST语法树的主流程了,代码细节的地方还需要自己去解读源码,源码位置:\vue\packages\weex-template-compiler\build.js AST抽象语法树的知识点作为JavaScript中(任何编程语言中都有ast这个概念,这里就不过多赘述)相对基础的,也是最不可忽略的知识,带给我们的启发是无限可能的,它就像一把螺丝刀,能够拆解javascript这台庞大的机器,让我们能够看到一些本质的东西,同时也能通过它批量构建任何javascript代码。 小时候梦想改变世界,如今我们可以用自己写的程序,构建出我们所生活的网络世界,丰富多姿。 借用一句歌词: 我还是从前那个少年,没有一丝丝改变。时间只不过是考验,种在心中信念丝毫未减 。希望大家能够在软件开发的路途上坚定信念,越走越远.....Http请求连接池-HttpClient的AbstractConnPool源码分析
在处理网络请求时,尤其是高并发场景下,连接管理是关键。基于此,连接池被广泛应用以提高服务的吞吐量,减少TCP连接的创建与关闭开销。HttpClient中的连接池机制,便是基于连接池原理设计,封装在RestTemplate下,其4.3.6版本的实现展示了这一机制的高效应用。
构建HttpClient通常遵循建造者模式,通过设置最大连接数、单路由最大连接数、是否使用长连接、压缩等特性,实现客户端配置。具体代码如下所示:
构建HttpClient的过程涉及连接池管理器的创建,如PoolinHttpClientConnectionManager,其核心依赖于抽象类AbstractConnPool。AbstractConnPool通过添加@ThreadSafe注解,确保了线程安全,允许HttpClient在多线程环境中安全地获取、释放连接。
深入剖析AbstractConnPool,其主要职责在于提供获取和释放连接的接口。最核心的方法包括lease和release,分别用于获取连接和释放连接。
在lease方法中,通过返回Future对象,确保在获取连接时进行阻塞操作,直到连接可用或达到超时。此过程通过getPoolEntryBlocking方法实现,确保在route对应的连接池中连接不足时,方法进入阻塞状态,直至连接释放或超时抛出异常。
release方法用于释放连接,确保资源的及时回收。
抽象类AbstractConnPool通过加锁机制实现线程安全,确保多线程环境下的连接管理。尽管route对应的连接池在操作上未直接加锁,但在AbstractConnPool外部的调用中已经实现了锁的管理,保证了线程安全。
此外,每个route对应一个连接池,实现了在主机级别的隔离。当下游服务主机发生故障时,仅对应连接池内的无效连接受影响,避免了整个连接池资源的浪费,确保服务的稳定运行。
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源码题目
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特朗普剛開始贏,英國財政大臣就發出警告
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