开源框架TLog核心原理架构解析
开源框架TLog的源码原理核心原理与架构解析
TLog是一款轻量级的日志追踪框架，具备个主要模块，核心旨在优化日志追踪体验与兼容多种环境。源码原理
核心模块“tlog-core”主要负责适配主流日志框架（log4j、核心matlab 图像处理 源码log4j2、源码原理logback）与日志增强功能。核心针对微服务架构，源码原理TLog提供了一系列模块，核心如tlog-dubbo、源码原理tlog-dubbox、核心tlog-feign、源码原理tlog-webroot、核心tlog-gateway等，源码原理分别对接不同的RPC框架与协议，确保在不同场景下的兼容性。
考虑到Spring生态的广泛使用，TLog提供了针对Spring的tlog-all与tlog-all-springboot-starter模块，以适应传统与SpringBoot环境，并支持自动装配功能。同时，tlog-agent模块支持无依赖使用方式，便于项目的集成与部署。
为了提升代码复用与功能性，TLog将一些共用的VO、枚举、util类抽离至tlog-common模块，实现代码的模块化与规范化。
模块之间的依赖关系通过图表直观展现，便于开发者理解与应用。
在启动装载阶段，TLog的%工作在启动时完成，主要通过自动装配功能实现。SpringBoot环境下，TLog通过配置类自动装配，使得开发者可以更加便捷地集成TLog功能。对于Spring环境，TLog通过相应的配置类支持自动装配，实现功能的统一与兼容。
对于日志框架的支持，TLog主要集中在tlog-core模块，支持三种接入方式：JavaAgent、字节码增强与适配模式。其中，JavaAgent方式与字节码方式不支持异步日志，而适配模式则能实现异步日志的支持。日志框架中的MDC支持也被TLog覆盖，通过检测日志配置文件中的MDC使用，并在TLog线程上下文中进行设置。
TLog的RPC支持主要通过各个RPC框架的拦截器与过滤器实现，覆盖了Dubbo、Dubbox与Feign等框架。在RPC场景下，index源码怎么提取TLog通过特定的过滤器与拦截器处理日志标签参数，确保日志信息的完整与准确。
TLog还具备自定义标签功能，通过AspectLogAop类解析并整合用户自定义标签到日志中。此外，TLog还支持对MQ中间件、自动打印参数与调用时间、异步线程与线程池等功能，提供了一站式日志解决方案。
通过结合使用文档与源码阅读，开发者可以深入了解TLog的各个功能与实现细节，为项目的日志追踪与管理提供有力支持。
Vue 3源码解析--响应式原理
Vue 3响应式核心原理解析
Vue 3相对于Vue 2改动较大的模块是响应式reactivity，性能提升显著。其核心改变是采用ES 6的Proxy API代替Vue2中Object.defineProperty方法，实现响应式。Proxy API定义为用于定义基本操作自定义行为的原生对象，如属性查找、赋值、枚举、函数调用等。Proxy对象作为目标对象的代理，拦截所有对外操作，允许对操作进行拦截、过滤或修改。通过Proxy，可以实现对象限制操作，如禁止删除和修改属性，以及监听数组变化。
Proxy API基本语法包括目标对象和handler对象，后者定义了执行各种操作时代理的行为。常见使用方法展示了如何生成代理对象及其撤销操作。Proxy共有接近个handler，分别对应不同操作，如禁止操作、属性修改校验等。结合这些handler，可以实现对象限制功能。
在Vue 3中，响应式对象通过ref/reactive方法实现，利用Proxy API简化响应式逻辑。ref方法的主要逻辑在源码中体现，通过Proxy的特性实现双向数据绑定能力，无需配置，利用原生特性轻松实现。具体运行原理涉及ref方法、toReactive方法、createReactiveObject方法等，最终创建响应式对象。
Vue 3响应式的核心在于Proxy API的利用，尤其是handler的set方法，实现双向数据绑定逻辑，这与Vue 2中的充电宝源码免费Object.defineProperty方法形成显著区别。Proxy的特性简化了复杂逻辑，使得响应式对象的创建和管理更加高效、直观。
ref()方法的运行原理涉及创建响应式对象的过程，从接收参数到创建Proxy对象，实现了对深层嵌套对象属性的监听和修改。在创建响应式对象的流程中，通过Base Handlers和Collection Handlers分别处理不同类型的对象，确保响应式对象的高效创建和管理。
在Vue 3源码中，所有响应式代码集中在vue-next/package/reactivity目录下。ref方法的实现主要在reactivity/src/ref.ts中，展示了如何利用Proxy API简化响应式逻辑。通过toReactive方法创建响应式对象，再通过createReactiveObject方法实现深层属性监听和修改。
createReactiveObject方法内部实现包括创建Proxy对象，分别处理基础对象和集合对象（如Map、Set等），避免重复创建响应式对象，同时利用Proxy handler实现属性监听和修改功能。Proxy handler包括get、set等方法，分别对应属性读取和修改逻辑，确保响应式流程的高效执行。
总结而言，Vue 3响应式核心原理解析展示了Proxy API的高效应用，简化了响应式逻辑，实现了复杂操作的轻松实现。通过深入理解Proxy API及其在Vue 3响应式实现中的应用，开发者可以更高效地构建响应式应用，提升用户体验和性能。
深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
ZooKeeper内部维护了三种选举算法：LeaderElection, FastLeaderElection和AuthLeaderElection。FastLeaderElection与AuthLeaderElection的实现类似，关键差别在于AuthLeaderElection加入了认证信息，但已被ZooKeeper淘汰。FastLeaderElection相较于LeaderElection更加高效，已在3.4.0版本后不被推荐使用。当前版本仅保留FastLeaderElection选举算法。
接下来，将深入探讨FastLeaderElection选举算法的具体实现。此算法在ZooKeeper中通过高效的机制确定领导者角色，以保证集群的稳定性和高效性。
深入分析FastLeaderElection算法源码，理解其实现机制，有助于我们更好地掌握ZooKeeper的核心原理。代码逻辑清晰，通过分布式共识算法，确保了选举过程的公平性和正确性。
为了实现高效的选举过程，FastLeaderElection引入了一系列优化。这些优化包括但不限于，通过优化算法减少选举过程中的通信开销，以及通过改进数据结构提高选举过程的武媚娘传奇电视源码执行效率。
在实现过程中，FastLeaderElection核心接口被精心设计，确保了选举算法的可扩展性和灵活性。这些接口不仅支持基本的选举功能，还提供了丰富的异常处理机制，以应对各种异常情况。
此外，ZooKeeper的持久化机制是其稳定性的重要保障。ZooKeeper通过事务日志实现持久化处理，确保了数据的一致性和可靠性。日志记录了所有对集群状态的修改操作，使得数据恢复和故障恢复成为可能。
在ZooKeeper中，Watcher机制的实现是其核心功能之一。Watcher用于通知客户端关于节点状态的变更，以实现实时数据同步。ZooKeeper内部的Watcher管理器（ZKWatchManager）和watch注册类（如ExistWatchRegistration、DataWatchRegistration、ChildWatchRegistration等）共同实现了这一机制。
这些注册类分别对应了不同的watch类型，允许客户端根据需求订阅不同的事件。例如，ExistWatchRegistration用于监听节点是否存在，DataWatchRegistration用于监听节点数据的变化，而ChildWatchRegistration用于监听子节点的变更。
通过这些watch注册类，客户端能够实时接收来自ZooKeeper集群的事件通知，从而实现实时的数据同步和状态感知。同时，ZooKeeper通过Watcher机制实现了对节点状态的高效监控，确保了数据的一致性和集群的稳定性。
最后，ZooKeeper的网络通信实现是其对外提供服务的基础。通过优化的网络通信协议，ZooKeeper能够高效地在分布式环境中进行数据交换和状态同步。这一部分的实现涉及到多种通信机制，如TCP协议、数据编码、消息格式等，确保了数据传输的可靠性和性能。
总结，ZooKeeper通过精心设计的选举算法、持久化机制、Watcher机制和网络通信实现，提供了一套高效、稳定和可靠的服务框架。深入理解这些核心原理和实现细节，有助于我们更好地运用ZooKeeper在分布式系统中解决实际问题。
深入浅出 虚拟DOM、Diff算法核心原理（源码解析）
五一假期后，笔者试图通过面试找到新工作，却意外地在Diff算法的挑战中受挫。为了不再在面试中尴尬，源码搜藏vip我熬夜研究了源码，希望能为即将面临同样挑战的朋友们提供一些帮助。
首先，让我们来理解什么是虚拟DOM。真实DOM的渲染过程是怎样的？为什么需要虚拟DOM？想象一下，每次DOM节点更新，浏览器都要重新渲染整个树，这效率低下。虚拟DOM应运而生，它是一个JavaScript对象，用以描述DOM结构，包括标签、属性和子节点关系。
虚拟DOM的优点在于，通过Diff算法，它能对比新旧虚拟DOM，仅更新变动的部分，而非整个DOM，从而提升性能。Diff算法主要流程包括：对比旧新虚拟DOM的差异，确定需要更新的节点，然后仅更新这部分的真实节点。
例如在React、Vue等框架中，Vue2.x采用深度优先策略，而Vue3.x可能使用不同方法。核心的patch.js文件中，patchNode函数会处理添加、删除和更新子节点的情况，采用双端比较策略，确保高效更新。
虽然文章已在此打住，但思考题仍在：当新节点(newCh)比旧节点(oldCh)多时，如何处理多出的节点？试着模拟这个过程，通过画图理解，这将有助于深入理解Diff算法的工作原理。
硬核干货：4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理
深入剖析JUC线程池ThreadPoolExecutor的执行核心 早有计划详尽解读ThreadPoolExecutor的源码，因事务繁忙未能及时整理。在之前的文章中，我们曾提及Doug Lea设计的Executor接口，其顶层方法execute()是线程池扩展的基础。本文将重点关注ThreadPoolExecutor#execute()的实现，结合简化示例，逐步解析。 ThreadPoolExecutor的核心功能包括固定的核心线程、额外的非核心线程、任务队列和拒绝策略。它的设计巧妙地运用了JUC同步器框架AbstractQueuedSynchronizer(AQS)，以及位操作和CAS技术。以核心线程为例，设计上允许它们在任务队列满时阻塞，或者在超时后轮询，而非核心线程则在必要时创建。 创建ThreadPoolExecutor时，我们需要指定核心线程数、最大线程数、任务队列类型等。当核心线程和任务队列满载时，会尝试添加额外线程处理新任务。线程池的状态控制至关重要，通过整型变量ctl进行管理和状态转换，如RUNNING、SHUTDOWN、STOP等，状态控制机制包括工作线程上限数量的位操作。 接下来，我们深入剖析execute()方法。首先，方法会检查线程池状态和工作线程数量，确保在需要时添加新线程。这里涉及一个疑惑：为何需要二次检查？这主要是为了处理任务队列变化和线程池状态切换。任务提交流程中，addWorker()方法负责创建工作线程，其内部逻辑复杂，包含线程中断和适配器Worker的创建。 Worker内部类是线程池核心，它继承自AQS，实现Runnable接口。Worker的构造和run()方法共同确保任务的执行，同时处理线程中断和生命周期的终结。getTask()方法是工作线程获取任务的关键，它会检查任务队列状态和线程池大小，确保资源的有效利用。 线程池关闭操作通过shutdown()、shutdownNow()和awaitTermination()方法实现，它们涉及线程中断、任务队列清理和状态更新等步骤，以确保线程池的有序退出。在这些方法中，可重入锁mainLock和条件变量termination起到了关键作用，保证了线程安全。 ThreadPoolExecutor还提供了钩子方法，允许开发者在特定时刻执行自定义操作。除此之外，它还包含了监控统计、任务队列操作等实用功能，每个功能的实现都是对execute()核心逻辑的扩展和优化。 总的来说，ThreadPoolExecutor的execute()方法是整个线程池的核心，它的实现原理复杂而精细。后续将陆续分析ExecutorService和ScheduledThreadPoolExecutor的源码，深入探讨线程池的扩展和调度机制。敬请关注，期待下文的详细解析。JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！
一句话讲， HashMap底层数据结构，JDK1.7数组+单向链表、JDK1.8数组+单向链表+红黑树。
在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后，相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些？
首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图：
如上图所示，put方法调用了putVal方法，之后主要脉络是：
如何计算hash值？
计算hash值的算法就在第一步，对key值进行hashCode()后，对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢？其实涉及了很多数学知识，简单的说就是尽可能让高和低位参与运算，可以减少hash值的冲突。
默认容量和扩容阈值是多少？
如上图所示，很明显第二步回调用resize方法，获取到默认容量为，这个在源码里是1<<4得到的，1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.，所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组，作为Key-Value对存放的数据结构。
最后一问题是，如何进行hash寻址的？
hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单，就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算，这个操作和对hash取模很类似，只不过这样效率更高而已。hash寻址后，就得到了一个位置，可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。
当你了解了上面的三个原理后，你还需要掌握如下几个问题:
还是老规矩，看如下图：
当hash值计算一致，比如当hash值都是时，Key-Value对的Node节点还有一个next指针，会以单链表的形式，将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一：单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。
但是当hash冲突严重的时候，单链法会造成原理链接过长，导致HashMap性能下降，因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候，会自动转换为红黑树，自平衡的一种二叉树，有很多特点，比如区分红和黑节点等，具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。
总结一句话就是，hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。
上面的图，核心脉络是四步，源码具体的就不粘出来了。当put一个之后，map的size达到扩容阈值，就会触发rehash。你可以看到如下具体思路：
情况1:如果数组位置只有一个值：使用新的容量进行rehash，即e.hash & (newCap - 1)
情况2:如果数组位置有链表，根据 e.hash & oldCap == 0进行判断，结果为0的使用原位置，否则使用index + oldCap位置,放入元素形成新链表，这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。
情况3：如果数组位置有红黑树，根据split方法，同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计，如果个数小于6，将树的结果恢复为普通Node，否则使用index + oldCap，调整红黑树位置，这里不会和新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。
你有兴趣的话，可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图，假设都出发了以上三种情况结果如下所示：
上面源码核心脉络，3个if主要是校验了一堆，没做什么事情，之后赋值了扩容因子，不传递使用默认值0.，扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。代码如下：
竟然不是大小*扩容因子？
n |= n >>> 1这句话，是在干什么？n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或，n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况，之前你应该学到了，如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子：假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=，那么计算过程应该如下：
n是int类型，java中一般是4个字节，位。所以的二进制： 。
最后n+1=，方法返回，赋值给threshold=。再次注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。
为什么这么做呢？一句话，为了提高hash寻址和扩容计算的的效率。
因为无论扩容计算还是寻址计算，都是二进制的位运算，效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。
你可以再回顾下resize代码，看看指定了map容量，第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold，这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组，之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。
除了今天知识，技能的成长，给大家带来一个金句甜点，结束我今天的分享：坚持的三个秘诀之一目标化。
坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化，第二个秘诀就是目标化。顾名思义，就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉，给自己定了一个目标，每天5组，每次个俯卧撑，你看到自己胖的身形或者海报，很有刺激，结果开始前两天非常厉害，干劲十足，特别奥利给。但是第三天，你想到要个俯卧撑，你就不想起床，就算起来，可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大，要从微习惯开始，比如我媳妇从来没有做过俯卧撑，就让她每天从1个开始,不能多，我就怕她收不住，做多了。一开始其实从习惯开始，先变成习惯，再开始慢慢加量。量太大养不成习惯，量小才能养成习惯。很容易做到才能养成，你想想是不是这个道理？
所以，坚持的第二个秘诀就是定一个目标，可以通过小量目标，养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记，不要多，我想超过你也会睡着了的.....
最后，大家可以在阅读完源码后，在茶余饭后的时候问问同事或同学，你也可以分享下，讲给他听听。
UMI3源码解析系列之构建原理
基于前面umi插件机制的原理可以了解到，umi是一个插件化的企业级前端框架，它配备了完善的插件体系，这也使得umi具有很好的可扩展性。umi的全部功能都是由插件完成的，构建功能同样是以插件的形式完成的。下面将从以下两个方面来了解umi的构建原理。UMI命令注册想了解umi命令的注册流程，咱们就从umi生成的项目入手。
从umi初始化的项目package.json文件看，umi执行dev命令，实际执行的是start:dev，而start:dev最终执行的是umidev。
"scripts":{ "dev":"npmrunstart:dev","start:dev":"cross-envREACT_APP_ENV=devMOCK=noneUMI_ENV=devumidev"}根据这里的umi命令，我们找到node_modules里的umi文件夹，看下umi文件夹下的package.json文件：
"name":"umi","bin":{ "umi":"bin/umi.js"}可以看到，这里就是定义umi命令的地方，而umi命令执行的脚本就在bin/umi.js里。接下来咱们看看bin/umi.js都做了什么。
#!/usr/bin/envnoderequire('v8-compile-cache');constresolveCwd=require('@umijs/deps/compiled/resolve-cwd');const{ name,bin}=require('../package.json');constlocalCLI=resolveCwd.silent(`${ name}/${ bin['umi']}`);if(!process.env.USE_GLOBAL_UMI&&localCLI&&localCLI!==__filename){ constdebug=require('@umijs/utils').createDebug('umi:cli');debug('Usinglocalinstallofumi');require(localCLI);}else{ require('../lib/cli');}判断当前是否执行的是本地脚手架，若是，则引入本地脚手架文件，否则引入lib/cli。在这里，我们未开启本地脚手架指令，所以是引用的lib/cli。
//获取进程的版本号constv=process.version;//通过yParser工具对命令行参数进行处理，此处是将version和help进行了简写constargs=yParser(process.argv.slice(2),{ alias:{ version:['v'],help:['h'],},boolean:['version'],});//若参数中有version值，并且args._[0]为空，此时将version字段赋值给args._[0]if(args.version&&!args._[0]){ args._[0]='version';constlocal=existsSync(join(__dirname,'../.local'))?chalk.cyan('@local'):'';console.log(`umi@${ require('../package.json').version}${ local}`);//若参数中无version值，并且args._[0]为空，此时将help字段复制给args._[0]}elseif(!args._[0]){ args._[0]='help';}处理完version和help后，紧接着会执行一段自执行代码：
(async()=>{ try{ //读取args._中第一个参数值switch(args._[0]){ case'dev'://若当前运行环境是dev，则调用Node.js的核心模块child_process的fork方法衍生一个新的Node.js进程。scriptPath表示要在子进程中运行的模块，这里引用的是forkedDev.ts文件。constchild=fork({ scriptPath:require.resolve('./forkedDev'),});//ref:///api/process/signal_events.html///post/
2024-12-24 08:38
2024-12-24 08:13
2024-12-24 08:11
2024-12-24 07:38
2024-12-24 07:27
