1.Vue3 源码中实例挂载（mount）过程
2.如何用 Flutter 实现混合开发？闲鱼公开源代码实例
3.Nacos系列创建ConfigService实例源码分析
4.linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析
5.Vue3 源码中创建应用实例(createApp)流程
6.crc16校验C语言源码实例解析
Vue3 源码中实例挂载（mount）过程
上篇文章介绍了如何创建Vue3组件实例，源码实例创建实例后，源码实例需调用mount方法将其挂载到页面上。源码实例整个组件挂载流程分为开始安装与结束安装两个阶段。源码实例
核心函数setupComponent将上述流程集成，源码实例它包含开始安装与结束安装两部分。源码实例亳州直播源码开始安装阶段，源码实例主要任务是源码实例初始化props与slots。当组件具有状态时，源码实例执行setupStatefulComponent，源码实例调用setup函数配置组件状态与行为。源码实例
在Vue3中，源码实例setup函数负责定义组件的源码实例状态与行为。对于状态组件，源码实例setup函数返回包含state、源码实例props与context等属性的对象。
setupStatefulComponent函数设置组件实例，调用setCurrentInstance，并在实例回溯前暂停依赖收集，创建Proxy对象，随后恢复依赖收集。此举旨在避免setup函数内产生不必要的依赖收集。
通常，setup函数返回对象，执行handleSetupResult函数验证返回值是否符合规范。
开始安装阶段，先初始化props与slots，随后处理状态组件。结束安装阶段，初始化computed、data、watch、mixin与生命周期等。
handleSetupResult确保setup返回值有效。applyOptions函数处理配置选项与初始化工作，确保组件初始化阶段具备有效的渲染函数，支持选项API，并在开发环境下提供警告信息。speq 源码
总结，组件挂载流程分为开始与结束两个阶段，分别处理初始化与配置工作，确保组件在页面上正确显示。
如何用 Flutter 实现混合开发？闲鱼公开源代码实例
阿里妹导读：具有一定规模的 App 通常有一套成熟通用的基础库，尤其是阿里系 App，一般需要依赖很多体系内的基础库。那么使用 Flutter 重新从头开发 App 的成本和风险都较高。所以在 Native App 进行渐进式迁移是 Flutter 技术在现有 Native App 进行应用的稳健型方式。
今天我们来看看，闲鱼团队如何在这个实践过程中沉淀出一套独具特色的混合技术方案。
现状及思考
闲鱼目前采用的混合方案是共享同一个引擎的方案。这个方案基于这样一个事实：任何时候我们最多只能看到一个页面，当然有些特定的场景你可以看到多个 ViewController ，但是这些特殊场景我们这里不讨论。
我们可以这样简单去理解这个方案：我们把共享的 Flutter View 当成一个画布，然后用一个 Native 的容器作为逻辑的页面。每次在打开一个容器的时候我们通过通信机制通知 Flutter View 绘制成当前的逻辑页面，然后将 Flutter View 放到当前容器里面。
这个方案无法支持同时存在多个平级逻辑页面的情况，因为你在页面切换的时候必须从栈顶去操作，无法再保持状态的同时进行平级切换。举个例子：有两个页面A，B，当前B在栈顶。切换到A需要把B从栈顶 Pop 出去，此时B的状态丢失，如果想切回B，我们只能重新打开B之前页面的状态无法维持住。
如在 pop 的过程当中，可能会把 Flutter 官方的 Dialog 进行误杀。而且基于栈的操作我们依赖对 Flutter 框架的一个属性修改，这让这个方案具有了侵入性的特点。
新一代混合技术方案 FlutterBoost
重构计划
在闲鱼推进 Flutter 化过程当中，更加复杂的页面场景逐渐暴露了老方案的局限性和一些问题。所以我们启动了代号 FlutterBoost（向C++ Boost库致敬）的新混合技术方案。这次新的ilbc 源码混合方案我们的主要目标有：
跟老方案类似，新的方案还是采用共享引擎的模式实现。主要思路是由 Native 容器 Container 通过消息驱动 Flutter 页面容器 Container，从而达到 Native Container与 Flutter Container 的同步目的。我们希望做到 Flutter 渲染的内容是由 Naitve 容器去驱动的。
简单的理解，我们想做到把 Flutter 容器做成浏览器的感觉。填写一个页面地址，然后由容器去管理页面的绘制。在 Native 侧我们只需要关心如果初始化容器，然后设置容器对应的页面标志即可。
主要概念
Native 层概念
Dart 层概念
关于页面的理解
在 Native 和 Flutter 表示页面的对象和概念是不一致的。在 Native，我们对于页面的概念一般是 ViewController，Activity。而对于 Flutter 我们对于页面的概念是 Widget。我们希望可统一页面的概念，或者说弱化抽象掉 Flutter 本身的 Widget 对应的页面概念。换句话说，当一个 Native 的页面容器存在的时候， FlutteBoost 保证一定会有一个 Widget 作为容器的内容。所以我们在理解和进行路由操作的时候都应该以 Native 的容器为准， Flutter Widget 依赖于 Native 页面容器的状态。
那么在 FlutterBoost 的概念里说到页面的时候，我们指的是 Native 容器和它所附属的 Widget。所有页面路由操作，打开或者关闭页面，实际上都是对 Native 页面容器的直接操作。无论路由请求来自何方，最终都会转发给 Native 去实现路由操作。这也是接入 FlutterBoost 的时候需要实现 Platform 协议的原因。
另一方面，我们无法控制业务代码通过 Flutter 本身的 Navigator 去 push 新的 Widget。对于业务不通过 FlutterBoost 而直接使用 Navigator 操作 Widget 的情况，包括 Dialog 这种非全屏 Widget，我们建议是业务自己负责管理其状态。这种类型 Widget 不属于 FlutterBoost 所定义的页面概念。
理解这里的nslookup源码页面概念，对于理解和使用 FlutterBoost 至关重要。
与老方案主要差别
前面我们提到老方案在 Dart 层维护单个 Navigator 栈结构用于 Widget 的切换。而新的方案则是在 Dart 侧引入了 Container 的概念，不再用栈的结构去维护现有的页面，而是通过扁平化 key-value 映射的形式去维护当前所有的页面，每个页面拥有一个唯一的 id。这种结构很自然的支持了页面的查找和切换，不再受制于栈顶操作的问题，之前的一些由于 pop 导致的问题迎刃而解。也不需要依赖修改 Flutter 源码的形式去进行页面栈操作，去掉了实现的侵入性。
实际上我们引入的 Container 就是 Navigator 的，也就是说一个 Native 的容器对应了一个 Navigator。那这是如何做到的呢？
多 Navigator 的实现
Flutter 在底层提供了让你自定义 Navigator 的接口，我们自己实现了一个管理多个 Navigator 的对象。当前最多只会有一个可见的 Flutter Navigator，这个 Navigator 所包含的页面也就是我们当前可见容器所对应的页面。
Native 容器与 Flutter 容器（Navigator）是一一对应的，生命周期也是同步的。当一个 Native 容器被创建的时候，Flutter 的一个容器也被创建，它们通过相同的 id 关联起来。当 Native 的容器被销毁的时候，Flutter 的容器也被销毁。Flutter 容器的状态是跟随 Native 容器，这也就是我们说的 Native 驱动。由 Manager 统一管理切换当前在屏幕上展示的容器。
我们用一个简单的例子描述一个新页面创建的过程：
这就是一个新页面创建的主要逻辑，销毁和进入后台等操作也类似有 Native 容器事件去进行驱动。
官方提出的混合方案
基本原理
Flutter 技术链主要由 C++ 实现的 Flutter Engine 和 Dart 实现的 Framework 组成（其配套的编译和构建工具我们这里不参与讨论）。Flutter Engine 负责线程管理，Dart VM 状态管理和 Dart 代码加载等工作。而 Dart 代码所实现的 Framework 则是业务接触到的主要 API，诸如 Widget 等概念就是在 Dart 层面 Framework 内容。
一个进程里面最多只会初始化一个 Dart VM。然而一个进程可以有多个 Flutter Engine，多个 Engine 实例共享同一个 Dart VM。xfps 源码
我们来看具体实现，在 iOS 上面每初始化一个 FlutterViewController 就会有一个引擎随之初始化，也就意味着会有新的线程（理论上线程可以复用）去跑 Dart 代码。Android 类似的 Activity 也会有类似的效果。如果你启动多个引擎实例，注意此时Dart VM 依然是共享的，只是不同 Engine 实例加载的代码跑在各自独立的 Isolate。
官方建议
引擎深度共享
在混合方案方面，我们跟 Google 讨论了可能的一些方案。Flutter 官方给出的建议是从长期来看，我们应该支持在同一个引擎支持多窗口绘制的能力，至少在逻辑上做到 FlutterViewController 是共享同一个引擎的资源的。换句话说，我们希望所有绘制窗口共享同一个主 Isolate。
但官方给出的长期建议目前来说没有很好的支持。
多引擎模式
我们在混合方案中解决的主要问题是如何去处理交替出现的 Flutter 和 Native 页面。Google 工程师给出了一个 Keep It Simple 的方案：对于连续的 Flutter 页面（Widget）只需要在当前 FlutterViewController 打开即可，对于间隔的 Flutter 页面我们初始化新的引擎。
例如，我们进行下面一组导航操作：
我们只需要在 Flutter Page1 和 Flutter Page3 创建不同的 Flutter 实例即可。
这个方案的好处就是简单易懂，逻辑清晰，但是也有潜在的问题。如果一个 Native 页面一个 Flutter 页面一直交替进行的话，Flutter Engine 的数量会线性增加，而 Flutter Engine 本身是一个比较重的对象。
多引擎模式的问题
因此，综合多方面考虑，我们没有采用多引擎混合方案。
总结
目前 FlutterBoost 已经在生产环境支撑着在闲鱼客户端中所有的基于 Flutter 开发业务，为更加负复杂的混合场景提供了支持，稳定为亿级用户提供服务。
我们在项目启动之初就希望 FlutterBoost 能够解决 Native App 混合模式接入 Flutter 这个通用问题。所以我们把它做成了一个可复用的 Flutter 插件，希望吸引更多感兴趣的朋友参与到 Flutter 社区的建设。在有限篇幅中，我们分享了闲鱼在 Flutter 混合技术方案中积累的经验和代码。欢迎兴趣的同学能够积极与我们一起交流学习。
扩展补充
在两个 Flutter 页面进行切换的时候，因为我们只有一个 Flutter View 所以需要对上一个页面进行截图保存，如果 Flutter 页面多截图会占用大量内存。这里我们采用文件内存二级缓存策略，在内存中最多只保存 2-3 个截图，其余的写入文件按需加载。这样我们可以在保证用户体验的同时在内存方面也保持一个较为稳定的水平。
页面渲染性能方面，Flutter 的 AOT 优势展露无遗。在页面快速切换的时候，Flutter 能够很灵敏的响应页面的切换，在逻辑上创造出一种 Flutter 多个页面的感觉。
项目开始的时候我们基于闲鱼目前使用的 Flutter 版本进行开发，而后进行了 Release 1.0 兼容升级测试目前没有发现问题。
只要是集成了 Flutter 的项目都可以用官方依赖的方式非常方便的以插件形式引入 FlutterBoost，只需要对工程进行少量代码接入即可完成接入。详细接入文档，请参阅 GitHub 主页官方项目文档。
Nacos系列创建ConfigService实例源码分析
在学习Nacos的过程中，我们关注的重点是创建ConfigService实例的实现。Nacos通过NacosFactory的createConfigService方法创建ConfigService实例，这个工厂类是获取各种服务对象的统一入口。
ConfigService是配置服务接口，负责配置的获取、发布、管理等操作，其核心实现类NacosConfigService。同样，Nacos的命名服务和维护服务也是通过NacosFactory创建实例的，如NamingService用于服务实例的注册与管理，NamingMaintainService则直接与Nacos服务器交互。
创建ConfigService的具体流程中，首先通过ConfigFactory的createConfigService方法，构造器会进行一些参数校验，并初始化命名空间。例如，校验contextPath属性的合法性，确保其不包含连续的/。然后，会根据用户租户信息、环境变量或配置属性获取namespace值。
ConfigFilterChainManager和ServerListManager的构造也非常重要，前者管理配置过滤器，后者负责维护服务器列表，能够通过配置属性或动态请求获取最新的服务器信息。当创建ConfigService实例时，还会启动长轮询定时任务，如ClientWorker的executeConfigListen方法，通过ServerHttpAgent进行HTTP请求以获取和管理配置数据。
总结来说，创建ConfigService实例涉及工厂方法的调用、参数处理、服务实例初始化以及与Nacos服务器的交互。通过本文的深入分析，你将更好地理解Nacos配置服务的初始化过程。
linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析
Linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析
什么是netlink？Linux内核中一个用于解决内核态和用户态交互问题的机制。相比其他方法，netlink提供了更安全高效的交互方式。它广泛应用于多种场景，例如路由、用户态socket协议、防火墙、netfilter子系统等。
Netlink内核代码走读：内核代码位于net/netlink/目录下，包括头文件和实现文件。头文件在include目录，提供了辅助函数、宏定义和数据结构，对理解消息结构非常有帮助。关键文件如af_netlink.c，其中netlink_proto_init函数注册了netlink协议族，使内核支持netlink。
在客户端创建netlink socket时，使用PF_NETLINK表示协议族，SOCK_RAW表示原始协议包，NETLINK_USER表示自定义协议字段。sock_register函数注册协议到内核中，以便在创建socket时使用。
Netlink用户态和内核交互过程：主要通过socket通信实现，包括server端和client端。netlink操作基于sockaddr_nl协议套接字，nl_family制定协议族，nl_pid表示进程pid，nl_groups用于多播。消息体由nlmsghdr和msghdr组成，用于发送和接收消息。内核创建socket并监听，用户态创建连接并收发信息。
Netlink关键数据结构和函数：sockaddr_nl用于表示地址，nlmsghdr作为消息头部，msghdr用于用户态发送消息。内核函数如netlink_kernel_create用于创建内核socket，netlink_unicast和netlink_broadcast用于单播和多播。
Netlink用户态建立连接和收发信息：提供测试例子代码，代码在github仓库中，可自行测试。核心代码包括接收函数打印接收到的消息。
总结：Netlink是一个强大的内核和用户空间交互方式，适用于主动交互场景，如内核数据审计、安全触发等。早期iptables使用netlink下发配置指令，但在iptables后期代码中，使用了iptc库，核心思路是使用setsockops和copy_from_user。对于配置下发场景，netlink非常实用。
链接：内核通信之Netlink源码分析和实例分析
Vue3 源码中创建应用实例(createApp)流程
Vue3的核心应用实例创建过程主要由createAppAPI驱动，这个过程涉及到了关键函数如beforeCreateRender和createApp。createApp位于/vue-core/vue-next/packages/runtime-dom/src/index.ts中，它是项目构建的起点，功能包括组件实例的构建和页面挂载。
首先，createApp通过ensureRenderer函数来构建组件实例，这个过程涉及虚拟节点的操作，如更新和挂载。ensureRenderer会返回createRenderer，进一步生成baseCreateRenderer，最终返回createAppAPI。这个函数的主要任务是为虚拟节点添加如mixin、use、mount、props和emits等功能。
在beforeCreateRender中，主要负责创建render和hydrate渲染器，这些渲染器负责DOM操作，如节点的更新和挂载。虽然这部分内容详细，但略过了具体的实现细节，有兴趣的话，可以参考vue-core/vue-next/packages/runtime-core/src/renderer.ts文件。
createAppAPI函数的核心是返回createApp，这个函数接收根组件和其props作为输入，用于生成Vue应用程序实例。至此，组件实例app已经创建完成，但挂载到页面的过程将在后续内容中深入讨论。
crc校验C语言源码实例解析
一、CRC概念
CRC，即循环冗余码校验，通过除法和余数原理实现错误侦测。在实际应用中，发送设备计算CRC值与数据一起发送给接收设备。接收设备收到数据后，重新计算CRC值并与接收到的CRC值进行比较。若两个CRC值不同，则表明数据传输过程中出现了错误。
二、CRC源码解析
1、函数实现
2、计算结果
Python可视化系列一文教你绘制带误差线的折线图（案例+源码）
在Python的数据可视化系列中，本文将引领你步入折线图的精细世界，特别是在需要展示数据波动范围时，如何巧妙地添加误差线。让我们通过一个实例来一步步学习。
首先，导入必要的数据是基础。以下代码演示了数据的读取过程：
...
读取后的数据如图所示：
接下来，为了清晰地展示数据的分布情况，我们需要计算每个数据点的均值和标准差。以下是相应的计算代码：
...
执行后，得到的均值和标准差分别是：
...
现在，到了重头戏——绘制带误差线的折线图。通过结合计算结果，我们可以这样实现：
...
最终，你将看到这样的折线图，其中数据点的上下波动范围清晰可见：
作为拥有丰富科研经验的作者，我在读研期间已发表多篇SCI论文，目前专注于数据算法研究。我的目标是用最直观的方式分享Python、数据分析等领域知识。如果你对数据和源码感兴趣，欢迎关注我，一起探索更多有趣的案例和技巧。
