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【开源cdn系统源码】【tacker 源码分析】【postgre源码安装】容器源码大全_容器代码

时间:2024-12-23 22:42:07 来源:qsdk源码泄露

1.【STL源码剖析】总结笔记(3):vector初识
2.STL源码剖析总结笔记(2):容器(containers)概览
3.Spring容器之refresh方法源码分析
4.Docker 源码分析
5.Spring Cloud OpenFeign源码FeignClientFactoryBean原理
6.STL源码学习(3)- vector详解

容器源码大全_容器代码

【STL源码剖析】总结笔记(3):vector初识

       vector是容器容器c++中常用且重要的容器之一。相较于固定大小的源码array,vector拥有动态分配内存的大全代码特性,允许它在使用过程中随着元素的容器容器增删而自行调整大小。这种动态性使得vector在处理不可预知数据量时更为便捷。源码

       内部结构上,大全代码开源cdn系统源码vector使用了数组作为存储基础,容器容器并通过start,源码 finish和end of storage三个迭代器进行访问和管理空间。其中,大全代码start和finish分别指向可用空间的容器容器首端和尾端,end of storage则指向内存块的源码末尾。在vector大小为字节(位系统下,大全代码一个指针占4字节)的容器容器情况下,其大小为3。源码因此,大全代码vector可以灵活地通过迭代器定位数据的大小与位置。

       内存管理机制是vector的精华之一。当空间耗尽时,vector会自动扩展为二倍的内存容量,以容纳新增元素。此过程涉及创建新空间,复制原有数据,然后释放旧空间,确保资源的有效利用。

       vector提供了丰富的迭代器,遵循随机访问的行为,允许直接获取和修改数据,增强操作的效率。这些迭代器简化了对数据结构的遍历与修改操作。

       在添加与删除数据时,vector提供了pop_back(), erase, insert等高效方法。例如,pop_back()简单地删除尾部元素,erase允许清除一个范围内的数据,并通过复制来维持数据的连续性。insert操作根据具体需求进行数据的插入与调整,确保结构的完整性与数据的正确性。

       综上,vector以其灵活的内存管理和高效的数据操作,成为学习STL和掌握容器结构的理想选择。其清晰的内部机制和丰富的功能特性,为程序设计提供了强大的支持。

STL源码剖析总结笔记(2):容器(containers)概览

       容器作为STL的重要组成部分,其使用极大地提升了解决问题的效率。深入研究容器内部结构与实现方式,对提升编程技能至关重要。本文将对容器进行概览,分为序列式容器、关联式容器与无序容器三大类。

       容器大致分为序列式容器、关联式容器和无序容器。其中序列式容器侧重于顺序存储,关联式容器则强调元素间的tacker 源码分析键值关系,而无序容器可以看作关联式容器的一种。

       容器之间的关系可以归纳为:序列式容器为基层,关联式容器则在基层基础上构建了更复杂的数据结构。例如,heap和priority容器以vector作为底层支持,而set和map则采用红黑树作为基础数据结构。此外,还存在一些非标准容器,如slist和以hash开头的容器。在C++ 中,slist更名为了forward-list,而hash开头的容器改名为了unordered开头。

       在容器的实现中,sizeof()函数可能揭示容器的内部大小对比。需要注意的是,尽管在GNU 4.9版本中,一些容器的设计变得复杂,采用了较多的继承结构,但实际上,这些设计在功能上并未带来太大差异。

       熟悉容器的结构后,我们可以从vector入手,探索其内部实现细节。其他容器同样蕴含丰富的学习内容,如在list中,迭代器(iterators)的设计体现了编程的精妙之处;而在set和map中,红黑树的实现展现了数据结构的高效管理。

       本文对容器进行了概览,旨在提供一个全面的视角,后续将对vector、list、set、map等容器进行详细分析,揭示其背后的实现机制与设计原理。

Spring容器之refresh方法源码分析

       Spring容器的核心接口BeanFactory与ApplicationContext之间的关系是继承,ApplicationContext扩展了BeanFactory的功能,提供了初始化环境、参数、后处理器、事件处理以及单例bean初始化等更全面的服务,其中refresh方法是Spring应用启动的入口点,负责整个上下文的准备工作。

       让我们深入分析AbstractApplicationContext#refresh方法在启动过程中的具体操作:

准备刷新阶段: 包括系统属性和环境变量的检查和准备。

获取新的BeanFactory: 初始化并解析XML配置文件。

       customizeBeanFactory: 个性化BeanFactory设置,如覆盖定义、处理循环依赖等。

       loadBeanDefinitions: 通过解析XML文件,创建BeanDefinition对象并注入到容器中。

填充BeanFactory功能: 设置classLoader、表达式语言处理器,增强Aware接口处理,postgre源码安装添加AspectJ支持和默认系统环境bean等。

激活BeanFactory后处理器: 分为BeanDefinitionRegistryPostProcessor和BeanFactoryPostProcessor,分别进行BeanDefinition注册和BeanFactory增强。

注册BeanPostProcessors: 拦截Bean创建的后处理器,按优先级注册。

初始化其他组件: 包括MessageSource、ApplicationEventMulticaster和监听器。

初始化非惰性单例: 预先实例化这些对象。

刷新完成: 通知生命周期处理器并触发ContextRefreshedEvent。

       以上是refresh方法在Spring应用启动流程中的关键步骤。以上内容仅为个人理解,如需更多信息,可参考CSDN博客链接。

Docker 源码分析

       本文旨在解析Docker的核心架构设计思路,内容基于阅读《Docker源码分析》系文章后,整理的核心架构设计与关键部分摘抄。Docker是Docker公司开源的基于轻量级虚拟化技术的容器引擎项目,使用Go语言开发,遵循Apache 2.0协议。Docker提供快速自动化部署应用的能力,利用内核虚拟化技术(namespaces及cgroups)实现资源隔离与安全保障。相比虚拟机,Docker容器运行时无需额外的系统开销,提升资源利用率与性能。

       Docker迅速获得业界认可,包括Google、Microsoft、VMware在内的领导者支持。Google推出Kubernetes提供Docker容器调度服务,Microsoft宣布Azure支持Kubernetes,VMware与Docker合作。Docker在分布式应用领域获得万美元的C轮融资。

       Docker的架构主要由Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry、Graph、Driver、libcontainer以及Docker container组成。

Docker Client:用户通过命令行工具与Docker Daemon建立通信,发起容器管理请求。

Docker Daemon:后台运行的系统进程,接收并处理Docker Client请求,通过路由与分发调度执行相应任务。

Docker Registry:存储容器镜像的仓库,支持公有与私有注册。

Graph:存储已下载镜像,并记录镜像间关系的数据库。

Driver:驱动模块,实现定制容器执行环境,包括graphdriver、networkdriver和execdriver。

libcontainer:库,社交金融源码使用Go语言设计,直接访问内核API,提供容器管理功能。

Docker container:Docker架构的最终服务交付形式。

       架构内各模块功能如下:

Docker Client:用户与Docker Daemon通信的客户端。

Docker Daemon:后台服务,接收并处理请求,执行job。

Graph:存储容器镜像,记录镜像间关系。

Driver:实现定制容器环境,包括管理、网络与执行驱动。

libcontainer:库,提供内核访问,实现容器管理。

Docker container:执行容器,提供隔离环境。

       核心功能包括从Docker Registry下载镜像、创建容器、运行命令与网络配置。

       总结,通过Docker源码学习,深入了解其设计、功能与价值,有助于在分布式系统实现中找到与已有平台的契合点。同时,熟悉Docker架构与设计思想,为云计算PaaS领域带来实践与创新启发。

Spring Cloud OpenFeign源码FeignClientFactoryBean原理

       Spring Cloud OpenFeign的FeignClientFactoryBean在实例化过程中,通过FactoryBean接口实现,GetObject方法的关键步骤包括获取FeignContext、配置Feign.Builder、创建HardCodedTarget和调用loadBalance方法。这些步骤涉及自动配置、FeignClientSpecification的使用、Logger和Builder组件的定制以及动态代理的生成。最后,getObject方法返回的是一个接口的代理类,用于执行远程调用。

       详细分析:

       FeignClientFactoryBean在Spring容器中,通过getObject方法转化为实际的FeignClient实例。首先,它从FeignContext获取相关配置,这个配置在引入OpenFeign依赖时自动注入。接下来,通过getTarget方法,FeignClientFactoryBean配置了Builder组件,如Logger(非Slf4j)、RequestInterceptor、Encoder和Decoder等,同时考虑了用户自定义组件的strcpy s源码配置。之后,创建了HardCodedTarget,基于FeignClient接口、注解值和完整URL构建,然后通过loadBalance方法,整合了LoadBalancerFeignClient和HystrixTargeter,进行负载均衡和目标URL定位。

       在newInstance方法中,解析了接口方法的注解,生成了MethodHandler,并用FeignInvocationHandler封装,这个InvocationHandler在代理类实例化时被调用,实现了远程调用。最终,通过Proxy.newProxyInstance动态生成了代理类,完成FeignClientFactoryBean的实例化过程。

       总的来说,FeignClientFactoryBean实例化是通过一系列配置和代理生成,实现了Spring Cloud OpenFeign的远程调用功能。如果你对源码的深入理解感兴趣,下期文章将继续解析调用源码细节。

STL源码学习(3)- vector详解

       STL源码学习(3)- vector详解

       vector的迭代器与数据类型:vector内部的连续存储结构使得任何类型的数据指针都可以作为其迭代器。通过迭代器,可以执行诸如指针操作,如访问元素值。

       vector定义了两个迭代器start和finish,分别指向元素的起始和终止地址,同时还有一个end_of_storage标记空间的结束位置。vector的容量保证大于等于已分配元素空间,提供了获取空间大小的函数,如front和back的值以引用返回,更高效。

       空间配置原理:STL中的vector使用SGI STL容器的二级空间配置器。vector头部包含配置信息,如data_allocator作为空间配置器的别名。简单配置器(simple_alloc)是封装了高级和低级配置器调用的抽象类。

       构造函数与内存管理:vector通过空间配置器创建元素。构造函数允许预分配并初始化元素,fill_initialize用于调整空间范围,allocate_and_fill则分配空间并填充。这个过程涉及data_allocator的allocate函数,分配空间并返回起始地址。

       vector析构时,调用deallocate函数释放空间。pop_back和erase方法会移除元素并销毁相应空间,clear则清除全部元素。insert操作复杂,根据元素数量和容器状态可能需要扩容。

       插入与扩展操作:push_back在末尾插入元素,如果空间不足,可能需要扩容。insert接受三个参数,根据情况处理插入操作,可能抛出异常并销毁部分元素。

Servlet源码和Tomcat源码解析

       画的不好,请将就。

       我一般用的IDEA,很久没用Eclipse了,所以刚开始怎么继承不了HttpServlet类,然后看了一眼我创建的是Maven项目,然后去Maven仓库粘贴了Servlet的坐标进来。

       maven坐标获取,直接百度maven仓库,选择第二个。

       然后搜索Servlet选择第二个。

       创建一个类,不是接口,继承下HttpServlet。

       Servlet接口包括:init()、service()、destroy()和getServletInfo()。其中init()方法负责初始化Servlet对象,容器创建好Servlet对象后会调用此方法进行初始化;service()方法处理客户请求并返回响应,容器接收到客户端要求访问特定的Servlet请求时会调用此方法;destroy()方法负责释放Servlet对象占用的资源;getServletInfo()方法返回一个字符串,包含Servlet的创建者、版本和版权等信息。

       ServletConfig接口包含:getServletName()、getServletContext()、getInitParameter(String var1)和getInitParameterNames()。其中getServletName()用于获取Servlet名称,getServletContext()获取Servlet上下文对象,getInitParameter(String var1)获取配置参数,getInitParameterNames()返回所有配置参数的名字集合。

       GenericServlet抽象类实现了Servlet接口的同时,也实现了ServletConfig接口和Serializable接口。它提供了一个无参构造方法和一个实现init()方法的构造方法。GenericServlet中的init()方法保存了传递的ServletConfig对象引用,并调用了自身的无参init()方法。它还实现了service()方法,这是Servlet接口中的唯一没有实现的抽象方法,由子类具体实现。

       HttpServlet是Servlet的默认实现,它是与具体协议无关的。它继承了GenericServlet,并实现了Servlet接口和ServletConfig接口。HttpServlet提供了一个无参的init()方法、一个无参的destroy()方法、一个实现了getServletConfig()方法的方法、一个返回空字符串的getServletInfo()方法、以及一个实现了service()方法的抽象方法。service()方法的实现交给了子类,以便在基于HTTP协议的Web开发中具体实现。

       Tomcat的底层源码解析如下:

       Server作为整个Tomcat服务器的代表,包含至少一个Service组件,用于提供特定服务。配置文件中明确展示了如何监听特定端口(如)以启动服务。

       Service是逻辑功能层,一个Server可以包含多个Service。Service接收客户端请求,解析请求,完成业务逻辑,然后将处理结果返回给客户端。Service通常提供start方法打开服务Socket连接和监听服务端口,以及stop方法停止服务并释放网络资源。

       Connector称为连接器,是Service的核心组件之一。一个Service可以有多个Connector,用于接收客户端请求,将请求封装成Request和Response,然后交给Container进行处理。Connector完成请求处理后,将结果返回给客户端。

       Container是Service的另一个核心组件,按照层级有Engine、Host、Context、Wrapper四种。一个Service只有一个Engine,它是整个Servlet引擎,负责执行业务逻辑。Engine下可以包含多个Host,一个Tomcat实例可以配置多个虚拟主机,默认情况下在conf/server.xml配置文件中定义了一个名为Catalina的Engine。Engine包含多个Host的设计使得一个服务器实例可以提供多个域名的服务。

       Host代表一个站点,可以称为虚拟主机,一个Host可以配置多个Context。在server.xml文件中的默认配置为appBase=webapps,这意味着webapps目录中的war包将自动解压,autoDeploy=true属性指定对加入到appBase目录的war包进行自动部署。

       Context代表一个应用程序,即日常开发中的Web程序或一个WEB-INF目录及其下面的web.xml文件。每个运行的Web应用程序最终以Context的形式存在,每个Context都有一个根路径和请求路径。与Host的区别在于,Context代表一个应用,如默认配置下webapps目录下的每个目录都是一个应用,其中ROOT目录存放主应用,其他目录存放子应用,而整个webapps目录是一个站点。

       Tomcat的启动流程遵循标准化流程,入口是BootStrap,按照Lifecycle接口定义进行启动。首先调用init()方法逐级初始化,接着调用start()方法启动服务,同时伴随着生命周期状态变更事件的触发。

       启动文件分析Startup.bat:

       设置CLASSPATH和MAINCLASS为启动类,并指定ACTION为启动。

       Bootstrap作为整个启动时的入口,在main方法中使用bootstrap.init()初始化容器相关类加载器,并创建Catalina实例,然后启动Catalina线程。

       Catalina Lifecycle接口提供了一种统一管理对象生命周期的接口,通过Lifecycle、LifecycleListener、LifecycleEvent接口,Catalina实现了对Tomcat各种组件、容器统一的启动和停止方式。在Tomcat服务开启过程中,启动的一系列组件、容器都实现了org.apache.catalina.Lifecycle接口,其中的init()、start()和stop()方法实现了统一的启动和停止管理。

       加载方法解析server.xml配置文件,加载Server、Service、Connector、Container、Engine、Host、Context、Wrapper一系列容器,加载完成后调用initialize()开启新的Server实例。

       使用Digester类解析server.xml文件,通过demon.start()方法调用Catalina的start方法。Catalina实例执行start方法,包括加载server.xml配置、初始化Server的过程以及开启服务、初始化并开启一系列组件、子容器的过程。

       StandardServer实例调用initialize()方法初始化Tomcat容器的一系列组件。在容器初始化时,会调用其子容器的initialize()方法,初始化子容器。初始化顺序为StandardServer、StandardService、StandardEngine、Connector。每个容器在初始化自身相关设置的同时,将子容器初始化。

. 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,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。

polars源码解析——DataFrame

       本文将深入剖析polars中DataFrame的核心构造与关键函数,如select、filter和groupby。DataFrame在polars-core的底层,基于Vec容器构建,其结构简单,由一系列Series构成,能够直接利用Vec的特性,如pop和is_empty。

       select函数的执行流程涉及select_impl和select_series_impl。filter功能虽简单,但采用多线程技术提升性能,如take和sort操作。关于groupby,它首先通过接收一个基于列的迭代器进行分组,选定列后,调用groupby_with_series生成GroupBy结构,用于后续的聚合操作。

       groupby的核心在于groupby_with_series,它根据传入的列名进行分组,构建GroupsProxy对象。group_tuples方法根据不同情况使用SortedSlice或Idx存储分组信息。在对DataFrame按"date"列分组并计算"temp"列数量的例子中,首先进行select操作,确定聚合列,然后执行count聚合。

       在执行聚合时,polar利用groups中的索引获取分组数据,通过ChunkedArray进行并行计算,显著提高了性能。整体来看,DataFrame的这些操作都在巧妙地利用了数据结构和并行计算的优势。

yarn源码分析(四)AppMaster启动

       在容器分配完成之后,启动容器的代码主要在ContainerImpl.java中进行。通过状态机转换,container从NEW状态向其他状态转移时,会调用RequestResourceTransition对象。RequestResourceTransition负责将所需的资源进行本地化,或者避免资源本地化。若需本地化,还需过渡到LOCALIZING状态。为简化理解,此处仅关注是否进行资源本地化的情况。

       为了将LAUNCH_CONTAINER事件加入事件处理队列,调用了sendLaunchEvent方法。该事件由ContainersLauncher负责处理。ContainersLauncher的handle方法中,使用一个ExecutorService(线程池)容器Launcher。ContainerLaunch实现了Callable接口,其call方法生成并执行launch_container脚本。以MapReduce框架为例,该脚本在hadoop.tmp.dir/application name/container name目录下生成,其主要作用是启动MRAppMaster进程,即MapReduce的ApplicationMaster。

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