1.一文详解RocketMQ-Spring的源码源码解析与实战
2.WebRTC 源码分析——Android 视频硬件编码
3.Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？
4.分析程序有哪些
5.Golang源码分析Golang如何实现自举（一）
6.JDK源码解析之Optional源码解析
一文详解RocketMQ-Spring的源码解析与实战
RocketMQ-Spring源码解析与实战概览
这篇文章详细阐述了在Spring Boot项目中如何运用rocketmq-spring SDK进行消息收发，以及开发者视角下SDK的何分设计逻辑。通过一步步操作流程，源码理解其在生产者和消费者端的何分实际应用。SDK简介
rocketmq-spring本质上是源码一个Spring Boot启动器，通过“约定优于配置”的何分留言板 源码理念简化集成过程。只需在pom.xml中引入依赖，源码并在配置文件中进行简单的何分配置，如添加名字服务地址和生产者组。源码配置与操作流程
1. 在pom.xml引入依赖并配置，何分如生产者和消费者配置。源码生产者配置：包含名字服务地址和生产者组
消费者配置：实现消息监听器
核心源码分析
rocketmq-spring的何分核心模块包括启动器、SDK模块和示例代码模块，源码源码中着重解析了RocketMQTemplate类和消费者启动机制，何分如生产者模板封装和消费者消息处理逻辑。源码生产者模板与消费者启动
生产者：通过RocketMQProperties对象绑定配置，创建生产者Bean并整合到RocketMQTemplate中
消费者：通过ListenerContainerConfiguration自动启动，封装RocketMQListener的消费逻辑
进阶学习
要深入学习rocketmq-spring，可以从实际操作、模块设计、starter设计思路和源码理解四个方面逐步提升。WebRTC 源码分析——Android 视频硬件编码
本文深入剖析了 WebRTC 在 Android 平台上的视频硬件编码机制。首先，回顾了 MediaCodec 的概念和基础使用，这是Android中用于处理音频和视频数据的关键组件。MediaCodec 支持编码（将原始数据转换为压缩格式）和解码（将压缩数据转换回原始格式），通常与MediaExtractor、MediaSync、MediaMuxer、MediaCrypto、MediaDrm、Image、Surface等组件一起使用。
接下来，文章探讨了WebRTC 如何利用硬件编码器。通过 DefaultVideoEncoderFactory 和 HardwareVideoEncoderFactory 的交互，WebRTC 实现了 h 编码器的初始化和配置。在代码实现中，我们关注了 MediaCodec 的输入和输出缓冲区、编码器工作模式以及 MediaCodec 与 Surface 的关系，这些是理解整个编码流程的关键点。
在编码器初始化的部分，通过 DefaultVideoEncoderFactory 的 createEncoder 函数，实例化了 HardwareVideoEncoder。调用栈显示，这一过程主要在 native 端完成，通过 jni 调用 Java 端代码来获取当前设备支持的编码器信息。
编码数据送入编码器的过程涉及到 VideoEncoder 接口，WebRTC 使用 HardwareVideoEncoder 实现了这一接口，利用 MediaCodec 进行编码。通过 EglBase 和 OpenGL ES 的集成，WebRTC 将 VideoFrame 对象转换为与 MediaCodec 关联的 Surface 的纹理。这一过程确保了编码器接收到了正确的curl 源码分析视频数据格式。
获取编码后的数据时，WebRTC 使用 MediaCodec 的同步模式进行获取。当数据可用时，通过 callback.onEncodedFrame(encodedImage, new CodecSpecificInfo()) 方法告知引擎，引擎负责进一步处理编码后的帧，如封装 RTP 包和发送到对端。
码流控制方面，WebRTC 包括拥塞控制和比特率自适应两个主要方面。当比特率发生变化时，WebRTC 会调用 VideoEncoder.setRateAllocation() 方法来更新比特率。在编码过程中，通过特定的代码逻辑来判断并调整当前的码率与所需码率是否匹配，以适应网络条件的变化。
本文以几个疑问的方式从源码角度详细解析了整个编码流程，包括从 MediaCodec 的创建和配置、视频数据的编码到编码后的数据获取和码流控制等关键步骤。通过深入分析，希望读者能够更好地理解 WebRTC 在 Android 平台上的编码技术。
为了进一步加深对 Android 音视频核心知识点的理解，推荐访问以下链接：/Ei3VPD。
Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？
作者：robinhzhang Redis，一个开源内存数据库，凭借其高效能和广泛应用，如缓存、消息队列和会话存储，本文将带你探索其命令执行的底层流程。本文将以源码解析的形式，逐层深入Redis的核心结构和命令执行过程，旨在帮助开发者理解实现细节，提升编程技术和设计意识。源码结构概览
在学习Redis源代码之前，首先要了解其主要的组成部分：redisServer、redisClient、redisDb、redisObject以及aeEventLoop。这些结构体和事件模型构成了Redis的核心架构。redisServer：服务端运行的核心结构，包括监听socket、数据存储的redisDb列表和客户端连接信息。
redisClient：客户端连接状态的存储，包括命令处理缓冲区、回复数据列表和数据库句柄。
redisDb：键值对的数据存储，采用两个哈希表实现渐进式rehash。
redisObject：存储对象的通用表示，包含引用计数和LRU时间，用于内存管理。
aeEventLoop：事件循环，管理文件和时间事件的处理。
核心流程详解
Redis的执行流程从main函数开始，首先初始化配置和服务器组件，进入主循环处理事件。约炮源码命令执行流程涉及redis启动、客户端连接、接收命令和返回结果四个步骤：启动阶段：创建socket服务器，注册可读事件，进入主循环。
连接阶段：客户端连接后，接收并处理命令，创建客户端实例。
命令阶段：客户端发送命令，服务端解析并调用对应的命令处理函数。
结果阶段：处理命令后，根据协议格式构建回复并写回客户端。
渐进式rehash与内存管理
Redis的内存管理采用引用计数法，通过对象的refcount字段控制内存分配和释放。rehash操作在Redis 2.x版本引入，通过逐步迁移键值对，降低对单线程性能的影响。当负载达到阈值，会进行扩容，这涉及新表的创建和键值对的迁移。总结
本文通过Redis源码分析，揭示了其命令执行的细节，包括启动流程、客户端连接、命令处理和结果返回，以及内存管理策略。这将有助于开发者深入理解Redis的工作原理，提升编程效率和设计决策能力。分析程序有哪些
分析程序的类型有多种，主要包括以下几种：
一、源代码分析程序
源代码分析程序主要用于对编程语言的源代码进行深入分析，以理解其结构、逻辑和功能。这类程序通常用于代码审计、错误排查、性能优化等场景。源代码分析程序可以通过语法分析、语义分析等手段，对源代码进行词法分析、语法分析、数据流分析、控制流分析等，从而帮助开发者理解代码逻辑，发现潜在问题。
二、编译器中的程序分析模块
编译器中的程序分析模块主要用于在编译过程中对源代码进行静态分析。这些模块可以检查源代码中的语法错误、语义错误，并生成相应的错误报告。此外，编译器中的程序分析模块还可以进行类型检查、优化代码等操作，oracle etl源码以确保生成的机器代码具有高效性和正确性。
三、动态分析工具
动态分析工具主要用于在程序运行时进行实时分析。这类工具可以监控程序的执行过程，收集运行时数据，如内存使用情况、执行时间、函数调用关系等。动态分析工具可以帮助开发者识别程序中的性能瓶颈、内存泄漏等问题，从而进行优化和改进。
四、集成开发环境中的程序分析工具
集成开发环境（IDE）通常集成了多种程序分析工具，这些工具可以帮助开发者在编写代码的过程中发现问题。例如，IDE中的代码检查工具可以在编写代码时实时提示语法错误、拼写错误等；而集成调试工具则可以在程序运行时进行调试，帮助定位问题。此外，一些IDE还提供了代码重构、自动完成等高级功能，以提高开发效率和代码质量。
总之，不同类型的程序分析工具有各自的特点和用途，开发者可以根据实际需求选择合适的工具来提高开发效率、保证代码质量和安全性。以上分析主要针对目前常见的程序分析工具进行了简单介绍和概述。
Golang源码分析Golang如何实现自举（一）
本文旨在探索Golang如何实现自举这一复杂且关键的技术。在深入研究之前，让我们先回顾Golang的历史。Golang的开发始于年，其编译器在早期阶段是由C语言编写。直到Go 1.5版本，Golang才实现了自己的编译器。研究自举的最佳起点是理解从Go 1.2到Go 1.3的版本，这些版本对自举有重要影响，后续还将探讨Go 1.4。
接下来，我们来了解一下Golang的编译过程。Golang的编译主要涉及几个阶段：词法解析、语法解析、优化器和生成机器码。这一过程始于用户输入的“go build”等命令，这些命令实际上触发了其他内部命令的执行。这些命令被封装在环境变量GOTOOLDIR中，具体位置因系统而异。尽管编译过程看似简单，但实际上包含了多个复杂步骤，包括词法解析、语法解析、优化器、生成机器码以及连接器和buildid过程。会员报表源码
此外，本文还将介绍Golang的目录结构及其功能，包括API、文档、C头文件、依赖库、源代码、杂项脚本和测试目录。编译后生成的文件将被放置在bin和pkg目录中，其中bin目录包含go、godoc和gofmt等文件，pkg目录则包含动态链接库和工具命令。
在编译Golang时，首先需要了解如何安装GCC环境。为了确保兼容性，推荐使用GCC 4.7.0或4.7.1版本。通过使用Docker镜像简化了GCC的安装过程，使得编译变得更为便捷。编译Golang的命令相对简单，通过执行./all即可完成编译过程。
最后，本文对编译文件all.bash和make.bash进行了深入解析。all.bash脚本主要针对nix系统执行，而make.bash脚本则包含了编译过程的关键步骤，包括设置SELinux、编译dist文件、编译go_bootstrap文件，直至最终生成Golang可执行文件。通过分析这些脚本，我们可以深入了解Golang的自举过程，即如何通过go_bootstrap文件来编译生成最终的Golang。
总结而言，Golang的自举过程是一个复杂且多步骤的技术，包含了从早期C语言编译器到自动生成编译器的转变。通过系列文章的深入探讨，我们可以更全面地理解Golang自举的实现细节及其背后的逻辑。本文仅是这一过程的起点，后续将详细解析自举的关键组件和流程。
JDK源码解析之Optional源码解析
在开发过程中，空指针异常（NullPointerException）是常见的运行时异常。为了解决这个问题，除了常见的判空操作外，本文将介绍一种更为优雅的方法——使用Optional类来避免空指针问题。
Optional本质上是一个容器类，它可能包含非空值或null值，但只能保存一个元素。需要注意的是，Optional没有实现序化接口，因此不适宜作为类中的字段使用。
一、使用方法
首先，创建一个静态内部类User。传统上，我们直接使用判空操作来判断对象是否为null。然而，这种方法有时会忽略判空，例如在接收方法返回值时，未考虑到方法返回值可能是null，从而引发空指针异常。
使用Optional类可以带来哪些改变呢？首先，我们来了解如何构造Optional对象。主要有两个方法：ofNullable()静态方法和of()静态方法。这两个方法的主要区别在于，当传入的对象为null时，of()方法会直接抛出空指针异常，而ofNullable()方法则允许传入null值。
之后，可以通过isPresent()方法判断容器内部对象是否为空。如果不为空，则返回true，否则返回false。除此之外，Optional还提供了一些其他实用的方法，如ifPresent()、orElse()、orElseThrow()、orElseGet()和map()等。
二、Optional结构
Optional类是不可继承的final类，内部包含一个静态变量EMPTY表示一个空的Optional对象，以及一个value成员变量表示保存的元素。
Optional类有两个私有的构造函数，不允许外部直接通过构造函数创建Optional对象。无参构造函数会将value设置为null，而第二个构造函数需要传递value值，如果为null，则抛出异常。
三、创建Optional对象的方法
在上文中，已经提到创建Optional对象的两个方法：of()和ofNullable()。当value为空时，of()方法会抛出异常，因为Optional类的构造函数中进行了校验。
ofNullable()方法会根据value是否为null，决定是返回一个保存null的Optional对象还是创建一个包含value值的Optional对象。
四、Optional主要方法
Optional类的主要方法包括get()、isPresent()、ifPresent()、orElse()、orElseGet()、orElseThrow()和map()等。这些方法帮助我们更好地处理Optional对象，减少模板代码的编写。
五、总结
Optional类作为容器类，主要帮助我们判断对象是否为空，从而避免空指针问题。通过了解使用方法和分析源码，我们可以发现它在内部进行了很多判断和处理，减少了模板代码的编写。此外，使用Optional可以提醒使用者注意返回值可能为null，从而最大程度避免空指针异常。
Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
引子
在如今的大型服务器中，NUMA架构扮演着关键角色。它允许系统拥有多个物理CPU，不同NUMA节点之间通过QPI通信。虽然硬件连接细节在此不作深入讨论，但需明白每个CPU优先访问本节点内存，当本地内存不足时，可向其他节点申请。从传统的SMP架构转向NUMA架构，主要是为了解决随着CPU数量增多而带来的总线压力问题。
分配物理内存时，numa_node_id() 方法用于查询当前CPU所在的NUMA节点。频繁的内存申请操作促使Linux内核采用per-cpu实现，将CPU访问的变量复制到每个CPU中，以减少缓存行竞争和False Sharing，类似于Java中的Thread Local。
分配物理页
尽管我们不必关注底层实现，buddy system负责分配物理页，关键在于使用了numa_node_id方法。接下来，我们将深入探索整个Linux内核的per-cpu体系。
numa_node_id源码分析获取数据
在topology.h中，我们发现使用了raw_cpu_read函数，传入了numa_node参数。接下来，我们来了解numa_node的定义。
在topology.h中定义了numa_node。我们继续跟踪DECLARE_PER_CPU_SECTION的定义，最终揭示numa_node是一个共享全局变量，类型为int，存储在.data..percpu段中。
在percpu-defs.h中，numa_node被放置在ELF文件的.data..percpu段中，这些段在运行阶段即为段。接下来，我们返回raw_cpu_read方法。
在percpu-defs.h中，我们继续跟进__pcpu_size_call_return方法，此方法根据per-cpu变量的大小生成回调函数。对于numa_node的int类型，最终拼接得到的是raw_cpu_read_4方法。
在percpu.h中，调用了一般的read方法。在percpu.h中，获取numa_node的绝对地址，并通过raw_cpu_ptr方法。
在percpu-defs.h中，我们略过验证指针的环节，追踪arch_raw_cpu_ptr方法。接下来，我们来看x架构的实现。
在percpu.h中，使用汇编获取this_cpu_off的地址，代表此CPU内存副本到".data..percpu"的偏移量。加上numa_node相对于原始内存副本的偏移量，最终通过解引用获得真正内存地址内的值。
对于其他架构，实现方式相似，通过获取自己CPU的偏移量，最终通过相对偏移得到pcp变量的地址。
放入数据
讨论Linux内核启动过程时，我们不得不关注per-cpu的值是如何被放入的。
在main.c中，我们以x实现为例进行分析。通过setup_percpu.c文件中的代码，我们将node值赋给每个CPU的numa_node地址处。具体计算方法通过early_cpu_to_node实现，此处不作展开。
在percpu-defs.h中，我们来看看如何获取每个CPU的numa_node地址，最终还是通过简单的偏移获取。需要注意如何获取每个CPU的副本偏移地址。
在percpu.h中，我们发现一个关键数组__per_cpu_offset，其中保存了每个CPU副本的偏移值，通过CPU的索引来查找。
接下来，我们来设计PER CPU模块。
设计一个全面的PER CPU架构，它支持UMA或NUMA架构。我们设计了一个包含NUMA节点的结构体，内部管理所有CPU。为每个CPU创建副本，其中存储所有per-cpu变量。静态数据在编译时放入原始数据段，动态数据在运行时生成。
最后，我们回到setup_per_cpu_areas方法的分析。在setup_percpu.c中，我们详细探讨了关键方法pcpu_embed_first_chunk。此方法管理group、unit、静态、保留、动态区域。
通过percpu.c中的关键变量__per_cpu_load和vmlinux.lds.S的链接脚本，我们了解了per-cpu加载时的地址符号。PERCPU_INPUT宏定义了静态原始数据的起始和结束符号。
接下来，我们关注如何分配per-cpu元数据信息pcpu_alloc_info。percpu.c中的方法执行后，元数据分配如下图所示。
接着，我们分析pcpu_alloc_alloc_info的方法，完成元数据分配。
在pcpu_setup_first_chunk方法中，我们看到分配的smap和dmap在后期将通过slab再次分配。
在main.c的mm_init中，我们关注重点区域，完成map数组的slab分配。
至此，我们探讨了Linux内核中per-cpu实现的原理，从设计到源码分析，全面展现了这一关键机制在现代服务器架构中的作用。
Android-Fragment源码分析
Fragment是Android系统为了提高应用性能和降低资源消耗而引入的一种更轻量级的组件，它允许开发者在同一个Activity中加载多个UI组件，实现页面的切换与回退。Fragment可以看作是Activity的一个子部分，它有自己的生命周期和内容视图。
在实际应用中，Fragment可以用于构建动态、可复用的UI组件，例如聊天应用中，左右两边的布局（联系人列表和聊天框）可以分别通过Fragment来实现，通过动态地更换Fragment，达到页面的切换效果，而无需整个页面的刷新或重新加载。
在实现上，v4.Fragment与app.Fragment主要区别在于兼容性。app.Fragment主要面向Android 3.0及以上版本，而v4.Fragment（即支持包Fragment）则旨在提供向下兼容性，支持Android 1.6及更高版本。使用v4.Fragment时，需要继承FragmentActivity并使用getSupportFragmentManager()方法获取FragmentManager对象。尽管从API层面看，两者差异不大，但官方倾向于推荐使用v4.Fragment，以确保更好的兼容性和性能优化。
下面的示例展示了如何使用v4.Fragment实现页面的加载与切换。通过创建Fragment和FragmentActivity，我们可以加载特定的Fragment，并在不同Fragment间进行切换。
在FragmentDemo的布局文件中，定义了Fragment容器。
在Fragment代码中，定义了具体的业务逻辑和视图渲染，如初始化界面数据、响应用户事件等。
在Activity代码中，通过FragmentManager的beginTransaction方法，加载指定的Fragment实例，并在需要时切换到不同Fragment，实现页面的动态更新。
从官方的建议来看，v4.Fragment已经成为推荐的使用方式，因为它在兼容性、性能和功能方面都更优于app.Fragment。随着Android系统的迭代，使用v4.Fragment能确保应用在不同版本的Android设备上均能获得良好的运行效果。
在Fragment的生命周期管理中，Fragment与Activity的生命周期紧密关联。通过FragmentManager的操作，如commit、replace等，可以将Fragment加入到Activity的堆栈中，实现页面的加载与切换。当用户需要返回时，系统会自动将当前Fragment从堆栈中移除，从而实现页面的回退。
深入Fragment源码分析，我们可以了解其如何在底层实现这些功能。Fragment的初始化、加载、切换等过程涉及到多个关键类和方法，如FragmentManager、FragmentTransaction、BackStackRecord等。通过这些组件的协作，Fragment能够实现与Activity的生命周期同步，确保用户界面的流畅性和高效性。
在实际开发中，使用Fragment可以显著提高应用的响应速度和用户体验。通过动态加载和切换不同的Fragment，开发者可以构建出更加灵活、高效的应用架构，同时减少资源的消耗，提高应用的性能。