1.MapBox源码解读 01 - style 的架源加载逻辑
2.golang map 源码解读(8问)
3.go map and slice 2021-10-08
4.source-map原理及应用
5.MapReduce源码解析之Mapper
6.MapReduce源码解析之InputFormat
MapBox源码解读 01 - style 的加载逻辑
本文主要聚焦于MapBox实例化过程中style的加载和渲染流程。这个过程涉及多个步骤:首先,源码从数据源发起请求获取style数据,架源然后通过解析将数据转化为可操作的源码结构。数据进一步根据属性进行赋值,架源接着进行着色器的源码外链网站源码计算,最终在屏幕上呈现图层。架源为了更直观地理解,源码这里有一个定制化线侧渲染的架源demo示例。
style的源码加载和渲染过程可以分解为:数据获取-解析-属性赋值-着色器执行。如果你对这个过程还感到困惑,架源可参考相关附件获取详细信息。源码
通过上述步骤,架源创建mapbox对象时,源码源代码中添加source和layer的架源代码其实遵循这样的逻辑:数据驱动图层展现。现在,让我们通过一个简单的线单侧绘制的案例,实际演示这个过程。
今天的讲解就到这里,额外提一个小贴士:在WebGL的web端调试中,Spector.js是一个非常实用的工具,适用于Firefox和Chrome,你可以自行下载并进行探索使用。
golang map 源码解读(8问)
map底层数据结构为hmap,cms jsp 源码下载包含以下几个关键部分:
1. buckets - 指向桶数组的指针,存储键值对。
2. count - 记录key的数量。
3. B - 桶的数量的对数值,用于计算增量扩容。
4. noverflow - 溢出桶的数量,用于等量扩容。
5. hash0 - hash随机值,增加hash值的随机性,减少碰撞。
6. oldbuckets - 扩容过程中的旧桶指针,判断桶是否在扩容中。
7. nevacuate - 扩容进度值,小于此值的已经完成扩容。
8. flags - 标记位,用于迭代或写操作时检测并发场景。
每个桶数据结构bmap包含8个key和8个value,以及8个tophash值,用于第一次比对。
overflow指向下一个桶,桶与桶形成链表存储key-value。
结构示意图在此。
map的stl源码剖析 在线初始化分为3种,具体调用的函数根据map的初始长度确定:
1. makemap_small - 当长度不大于8时,只创建hmap,不初始化buckets。
2. makemap - 当长度参数为int时,底层调用makemap。
3. makemap - 初始化hash0,计算对数B,并初始化buckets。
map查询底层调用mapaccess1或mapaccess2,前者无key是否存在的bool值,后者有。
查询过程:计算key的hash值,与低B位取&确定桶位置,获取tophash值,比对tophash,相同则比对key,获得value,否则继续寻找,直至返回0值。
map新增调用mapassign,步骤包括计算hash值,确定桶位置,比对tophash和key值,如何查看sdk源码插入元素。
map的扩容有两种情况:当count/B大于6.5时进行增量扩容,容量翻倍,渐进式完成,每次最多2个bucket;当count/B小于6.5且noverflow大于时进行等量扩容,容量不变,但分配新bucket数组。
map删除元素通过mapdelete实现,查找key,计算hash,找到桶,遍历元素比对tophash和key,找到后置key,value为nil,修改tophash为1。
map遍历是无序的,依赖mapiterinit和mapiternext,选择一个bucket和offset进行随机遍历。
在迭代过程中,可以通过修改元素的key,value为nil,设置tophash为1来删除元素,不会影响遍历的顺序。
go map and slice --
golangæ¯å¼ä¼ éï¼ä»ä¹æ åµä¸é½æ¯å¼ä¼ éé£ä¹ï¼å¦æç»æä¸ä¸å«æéï¼åç´æ¥èµå¼å°±æ¯æ·±åº¦æ·è´ï¼
å¦æç»æä¸å«ææéï¼å æ¬èªå®ä¹æéï¼ä»¥åsliceï¼mapç使ç¨äºæéçå 置类åï¼ï¼åæ°æ®æºåæ·è´ä¹é´å¯¹åºæéä¼å ±åæååä¸åå åï¼è¿æ¶æ·±åº¦æ·è´éè¦ç¹å«å¤çãå 为å¼ä¼ éåªæ¯ææéæ·è´äº
mapæºç :
/golang/go/blob/a7acf9afbdcfabfdf4/src/runtime/map.go
mapæéè¦ç两个ç»æä½ï¼hmap å bmap
å ¶ä¸ hmap å å½äºåå¸è¡¨ä¸æ°ç»çè§è²ï¼ bmapå å½äºé¾è¡¨çè§è²ã
å ¶ä¸ï¼å个bucketæ¯ä¸ä¸ªå«bmapçç»æä½.
Each bucket contains up to 8 key/elem pairs.
And the low-order bits of the hash are used to select a bucket. Each bucket contains a few high-order bits of each hash to distinguish the entries within a single bucket.
hashå¼çä½ä½ç¨æ¥å®ä½bucketï¼é«ä½ç¨æ¥å®ä½bucketå é¨çkey
æ ¹æ®ä¸é¢bmapç注éå /golang/go/blob/go1..8/src/cmd/compile/internal/gc/reflect.go ï¼
æ们å¯ä»¥æ¨åºbmapçç»æå®é æ¯
注æï¼å¨åå¸æ¡¶ä¸ï¼é®å¼ä¹é´å¹¶ä¸æ¯ç¸é»æåçï¼èæ¯é®æ¾å¨ä¸èµ·ï¼å¼æ¾å¨ä¸èµ·ï¼æ¥åå°å 为é®å¼ç±»åä¸åè产ççä¸å¿ è¦çå å对é½
ä¾å¦map[int]int8ï¼å¦æ key/elem/key/elemè¿æ ·åæ¾ï¼é£ä¹int8ç±»åçå¼å°±è¦padding 7个åèå ±bits
æ´å¤å¯åè
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å æ¤ï¼sliceãmapä½ä¸ºåæ°ä¼ éç»å½æ°å½¢åï¼å¨å½æ°å é¨çæ¹å¨ä¼å½±åå°åsliceãmap
source-map原理及应用
源码映射(Source Map)是存放源代码与编译代码对应位置映射信息的文件,帮助开发者在生产环境中精确定位问题。jeecmsv6源码当开启source-map编译后,构建工具生成的sourcemap文件可以在特定事件触发时,自动加载并重构代码回原始形态。
sourcemap文件由多个部分组成,V3版本的文件包括文件名、源码根目录、变量名、源码文件、源码内容以及位置映射。映射数据使用VLQ编码进行压缩,以减小文件体积。
当页面运行时加载编译构建产物,特定事件如打开Chrome Devtool面板时,系统会根据源码映射加载相应Map文件,重构代码至原始形态。
sourcemap文件内容包括文件名、源码根目录、变量名、源码文件、源码内容以及位置映射。位置映射由VLQ编码表示,用于还原编译产物到源码位置。
Webpack提供多种设置源码映射的方式,包括通过配置项设置规则短语或使用插件深度定制生成逻辑。这些设置符合特定正则表达式,如source-map、eval-source-map、cheap-source-map等,分别对应不同的生成策略。
cheap-source-map和module-cheap-source-map在cheap场景下生效,允许根据loader联调处理结果或原始代码作为source。nosources-source-map则不包含源码内容,而inline-source-map将sourcemap编码为Base DataURL,直接追加到产物文件中。
通常,产物中需要携带`# sourceMappingURL=`指令以正确找到sourcemap文件。当使用hidden-source-map时,编译产物中不包含此指令。需要时,可手动加载sourcemap文件。
通过sourcemap文件,开发者可以上传至远端,根据报错信息定位源码出错位置,实现高效问题定位与调试。
MapReduce源码解析之Mapper
MapReduce,大数据领域的标志性计算模型,由Google公司研发,其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大,打开了大数据时代的大门。对于许多大数据工作者来说,MapReduce是基础技能之一,而源码解析更是深入理解与实践的必要途径。 MapReduce由两部分组成:Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对,而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。 本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码,我们可以更深入地理解MapReduce的工作机制,并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。 Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类: setup():主要为map()方法做准备,例如加载配置文件、传递参数。 cleanup():用于清理资源,如关闭文件、处理Key-Value。 map():程序的逻辑核心,对输入的文本进行处理(如分割、过滤),以键值对的形式写入context。 run():驱动Mapper执行的主方法,按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。 Context抽象类扮演着重要角色,用于跟踪任务状态和数据存储,如在setup()中读取配置信息,并作为Key-Value载体。 下面是几个Mapper子类的详细解析: InverseMapper:将键值对反转,适用于不同需求的统计分析。 TokenCounterMapper:使用StringTokenizer对文本进行分割,计算特定token的数量,适用于词频统计等。 RegexMapper:对文本进行正则化处理,适用于特定格式文本的统计。 MultithreadedMapper:利用多线程执行Mapper任务,提高CPU利用率,适用于并发处理。 本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析,旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码,以期为大数据处理提供更深入的洞察与实践指导。MapReduce源码解析之InputFormat
导读
深入探讨MapReduce框架的核心组件——InputFormat。此组件在处理多样化数据类型时,扮演着数据格式化和分片的角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作,程序能正确处理不同文件类型。InputFormat类作为抽象基础,定义了文件切分逻辑和RecordReader接口,用于读取分片数据。本节将解析InputFormat、InputSplit、RecordReader的结构与实现,以及如何在Map任务中应用此框架。
类图与源码解析
InputFormat类提供了两个关键抽象方法:getSplits()和createRecordReader()。getSplits()负责规划文件切分策略,定义逻辑上的分片,而RecordReader则从这些分片中读取数据。
InputSplit类承载了切分逻辑,表示了给定Mapper处理的逻辑数据块,包含所有K-V对的集合。
RecordReader类实现了数据读取流程,其子类如LineRecordReader,提供行数据读取功能,将输入流中的数据按行拆分,赋值为Key和Value。
具体实现与操作流程
在getSplits()方法中,FileInputFormat类负责将输入文件按照指定策略切分成多个InputSplit。
TextInputFormat类的createRecordReader()方法创建了LineRecordReader实例,用于读取文件中的每一行数据,形成K-V对。
Mapper任务执行时,通过调用RecordReader的nextKeyValue()方法,读取文件的每一行,完成数据处理。
在Map任务的run()方法中,MapContextImp类实例化了一个RecordReader,用于实现数据的迭代和处理。
总结
本文详细阐述了MapReduce框架中InputFormat的实现原理及其相关组件,包括类图、源码解析、具体实现与操作流程。后续文章将继续探讨MapReduce框架的其他关键组件源码解析,为开发者提供深入理解MapReduce的构建和优化方法。