1.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 15 - leveldb源码分析与调试-1
2.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 11 - libuv源码分析与调试-2
3.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 16 - leveldb源码分析与调试-2
4.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 13 - libuv源码分析与调试-4
5.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 10 - libuv源码分析与调试-1
6.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 开篇

FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 15 - leveldb源码分析与调试-1

       leveldb 是源码由 Google 基础架构工程师 Jeff Dean 所设计的，是源码一种高效、可靠的源码键值对存储系统。它基于LSM（Log-Structured Merge）存储引擎，源码代码简洁精炼，源码非常适合深入学习与理解。源码dumplua源码leveldb 不仅可以作为一个简单的源码键值对引擎使用，而且内部组件如LRU Cache也具有独立的源码实用性，还能在此基础上封装出其他操作接口，源码例如vraft中的源码raftlog和metadata等。

       通过理解leveldb，源码能够对后续学习如rocksdb等更高级的源码数据库引擎提供坚实基础。本文旨在从状态机的源码角度解析leveldb，帮助读者深入理解其内部工作原理。源码

       在leveldb中，源码关键状态包括但不限于内存、磁盘状态以及LRU Cache状态。内存数据与磁盘数据的交互是leveldb的核心，用户的键值对数据通过日志写入到memtable，然后通过immutable memtable最终到达磁盘上的sorted table文件，这些文件按照级别（level）从0到6逐级存储。通过在关键时刻添加ToJson函数，可以记录这些状态的变化，便于分析。

       LRU Cache在leveldb中的实现同样值得深入研究。它作为一种缓存机制，有助于优化数据访问效率。通过在LRU Cache中添加ToJson函数并打印状态，可以直观地观察其内部结构和状态的动态变化。

       为了更好地理解leveldb，本文将重点分析关键数据结构，并通过观察不同动作导致的状态变化，来深入探究leveldb的内部机制。在后续文章中，将详细展示leveldb内部状态的转换过程，以帮助读者掌握其核心工作原理。

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       本次内容将深入剖析libuv如何处理网络事件，具体流程如下：

       首先，EventLoop通过创建epoll fd，在Linux系统中提前准备。

       然后，利用uv_run函数启动EventLoop，调用epoll_wait处理网络事件。

       服务端socket创建流程：通过uv_tcp_bind、uv__tcp_bind、maybe_new_socket和new_socket进入new_socket函数。在new_socket中，先创建socket fd，再利用uv__stream_open将fd赋值给uv_stream_t，代表TcpServer。listen fd设置为。

       紧接着，调用系统bind函数。

       紧接着，使用uv_tcp_listen执行listen操作。

       通过io_watcher建立listen fd与回调函数uv__server_io之间的桌面融合软件源码联系，将此io_watcher加入到loop的watcher_queue中。

       当有连接请求时，io_watcher回调uv__server_io，执行accpt4系统调用，创建socket。接受fd设置为。

       在uv__server_io中创建好socket fd后，通过stream->connection_cb调用用户提供的回调函数on_new_connection。

       用户在on_new_connection中调用uv_accept，创建uv_tcp_t结构，表示TcpClient。

       接着，通过uv_read_start和uv__io_start函数，将socket fd注册到loop的监听队列中，回调函数为uv__stream_io。

       后续流程涉及客户端主动连接及数据读写。

       总结本次内容，深入理解libuv在处理网络事件时的机制与流程，掌握其关键步骤。

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       本文聚焦于leveldb的写入机制，包括log的写入与memtable的写入过程。在深入分析之前，让我们回顾leveldb的核心数据结构，这将为后续的探讨提供直观的参考。

       数据写入流程主要包括两个阶段：首先，将数据写入log，紧接着将数据写入memtable以供查询。

       在log的写入过程中，数据经由一系列封装，最终通过调用log::Writer::AddRecord实现写入。在这一过程中，数据通过DBImpl::Put和DB::Put进行封装，最终由DBImpl::Write调用实现。

       对于memtable的写入，数据同样经历DBImpl::Put和DB::Put的封装，随后由DBImpl::Write和MemTableInserter::Put进行处理，最后调用MemTable::Add完成写入。这一系列操作确保了数据的高效存储与检索。

       数据读取方面，主要依赖于DBImpl::Get调用，通过MemTable::Get和SkipList::FindGreaterOrEqual操作在SkipList中进行搜索，实现从memtable中读取数据。同时，数据也可从sorted table中获取。

       总结整个流程，本文主要梳理了数据写入与读取的调用栈，以及memtable与log在leveldb中的角色。下一次，我们将深入探讨大量数据写入后，内存与磁盘中数据状态的变化，以进一步理解leveldb的高效与可靠。

       期待下次的分享，敬请关注！

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       深入分析libuv库中的Timer事件处理流程，主要包括初始化、纸牌游戏 html 源码启动、停止以及重启等关键步骤。

       初始化Timer事件，使用uv_timer_init函数，该函数仅调用uv__handle_init，将Timer handle添加至loop的handle_queue。

       启动Timer事件，通过uv_timer_start函数实现，计算过期时间后将Timer插入loop内部的堆结构中，同时使用timer_less_than比较函数进行排序。

       停止Timer事件，执行uv_timer_stop，从堆中移除Timer，uv__handle_stop递减handle引用计数，当loop内无active handle时退出循环。

       重启Timer事件，在uv_timer_again函数中判断是否设置repeat参数。若设置，则连续调用uv_timer_stop和uv_timer_start，重启Timer。

       Timer事件的回调触发，在loop的uv__run_timers阶段执行，从堆顶取出过期节点，并调用对应的回调函数，同时根据需要重启Timer。

       至此，对libuv库中的Timer事件处理有了全面的了解，下期将深入探讨async事件的处理机制。

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       了解EventLoop这一核心概念，就是“Reactor模型”的主体框架。Reactor模型是一种程序设计模式，其本质在于如何对外界各种刺激做出反应，利用单一或者多个线程，处理各类外部事件，如网络数据包接收、定时器超时等，根据不同事件注册相应的回调函数。

       以“状态机思维”分析libuv源码，为后续开发奠定基础。状态机思想提供了一种简洁高效的方式来描述程序的工作流程。在libuv中，主要有两种核心数据结构：Handle与Request。Handle代表常驻内存提供服务的数据结构，如uv_tcp_s，表示TcpServer，不断对外提供服务，同样可以作为TcpClient。Request则代表一次请求，如uv_req_s，其生命周期与请求处理过程相同，不会驻留在内存中。请求被处理后，该数据结构随即释放。

       libuv能够处理多种不同事件，常见的菠菜测速首页源码几种包括：网络事件、文件系统事件、信号事件、异步操作完成事件等。未来，我们将深入解析这些核心事件的相关源代码。

FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 开篇

       欢迎来到我的 Raft 自动实现项目，旨在通过个人实践，加深对Raft协议的理解并分享经验。在大数据和AI时代，分布式系统变得至关重要，而Raft协议作为一致性保证的首选，更是不可或缺。我在业界有过多次Raft协议的开发经验，虽然过程充满挑战，但也收获颇丰。现在，我决定重新实现Raft，以MVP形式出发，目标是创建一个用户友好的开源项目，帮助初学者深入理解协议原理和源码工作原理。

       项目难点主要体现在理解、测试和应用三个层面。首先，Raft的设计目标是易于理解，但在实际编程时可能会遇到困惑。解决这个问题的关键在于掌握状态机思维，即将分布式系统视为一系列状态转换，遵循明确的规则。状态机模型简单却深具启发，比如图灵机和状态机的区别，将在后续文章中详细介绍。

       在测试上，Raft的复杂性导致难以构建精确的自动化测试，尤其是涉及多节点协调的场景。为解决这个问题，我设计了remu工具，它模拟分布式系统的暂停和恢复，以辅助测试。通过gdb扩展，remu允许编写自动化测试用例，并检查系统状态的一致性。

       应用方面，我计划提供vmeta、vstore、vectordb、vgraph等多种功能，以适应不同的业务场景。这需要一个灵活的框架，通过插件化设计，如kv引擎、vector引擎等，以简化开发工作。

       技术栈的选择上，C/C++是底层开发的首选，因其对硬件的转转源码怎么搭建适应性和功能强大的面向对象编程。我利用C++的智能指针和现代特性，同时避免过度复杂性。第三方库方面，我谨慎选择，并在项目中保持代码的可调试性。

       SEDA架构被用于项目，它的分阶段事件驱动设计有助于扩展性。尽管不是最高效，但在分布式系统中，扩展性是首要考虑的。我正在探讨如何让开源更深入，鼓励更多人参与和学习。

       未来，我将继续迭代和完善vraft项目，如果你对此感兴趣，可以通过邮件castermode@gmail.com或访问我的网站vectordb.io与我交流，共同进步。感谢你的关注与支持，让我们一起探索Raft的世界！

qr code是什么？

       基础知识

       首先，我们先说一下二维码一共有个尺寸。官方叫版本Version。Version 1是 x 的矩阵，Version 2是 x 的矩阵，Version 3是的尺寸，每增加一个version，就会增加4的尺寸，公式是：(V-1)*4 + （V是版本号） 最高Version ，(-1)*4+ = ，所以最高是 x 的正方形。

       下面我们看看一个二维码的样例：

       定位图案

       Position Detection Pattern是定位图案，用于标记二维码的矩形大小。这三个定位图案有白边叫Separators for Postion Detection Patterns。之所以三个而不是四个意思就是三个就可以标识一个矩形了。

       Timing Patterns也是用于定位的。原因是二维码有种尺寸，尺寸过大了后需要有根标准线，不然扫描的时候可能会扫歪了。

       Alignment Patterns 只有Version 2以上（包括Version2）的二维码需要这个东东，同样是为了定位用的。

       功能性数据

       Format Information 存在于所有的尺寸中，用于存放一些格式化数据的。

       Version Information 在 >= Version 7以上，需要预留两块3 x 6的区域存放一些版本信息。

       数据码和纠错码

       除了上述的那些地方，剩下的地方存放 Data Code 数据码 和 Error Correction Code 纠错码。

       数据编码

       我们先来说说数据编码。QR码支持如下的编码：

       Numeric mode 数字编码，从0到9。如果需要编码的数字的个数不是3的倍数，那么，最后剩下的1或2位数会被转成4或7bits，则其它的每3位数字会被编成 ，，bits，编成多长还要看二维码的尺寸（下面有一个表Table 3说明了这点）

       Alphanumeric mode 字符编码。包括 0-9，大写的A到Z（没有小写），以及符号$ % * + – . / : 包括空格。这些字符会映射成一个字符索引表。如下所示：（其中的SP是空格，Char是字符，Value是其索引值） 编码的过程是把字符两两分组，然后转成下表的进制，然后转成bits的二进制，如果最后有一个落单的，那就转成6bits的二进制。而编码模式和字符的个数需要根据不同的Version尺寸编成9, 或个二进制（如下表中Table 3）

       Byte mode, 字节编码，可以是0-的ISO--1字符。有些二维码的扫描器可以自动检测是否是UTF-8的编码。

       Kanji mode 这是日文编码，也是双字节编码。同样，也可以用于中文编码。日文和汉字的编码会减去一个值。如：在0X to 0X9FFC中的字符会减去，在0XE到0XEBBF中的字符要减去0XC，然后把结果前两个进制位拿出来乘以0XC0，然后再加上后两个进制位，最后转成bit的编码。如下图示例：

       Extended Channel Interpretation (ECI) mode 主要用于特殊的字符集。并不是所有的扫描器都支持这种编码。

       Structured Append mode 用于混合编码，也就是说，这个二维码中包含了多种编码格式。

       FNC1 mode 这种编码方式主要是给一些特殊的工业或行业用的。比如GS1条形码之类的。

       简单起见，后面三种不会在本文 中讨论。

       下面两张表中，

       Table 2 是各个编码格式的“编号”，这个东西要写在Format Information中。注：中文是

       Table 3 表示了，不同版本（尺寸）的二维码，对于，数字，字符，字节和Kanji模式下，对于单个编码的2进制的位数。（在二维码的规格说明书中，有各种各样的编码规范表，后面还会提到）

       下面我们看几个示例，

       示例一：数字编码

       在Version 1的尺寸下，纠错级别为H的情况下，编码：

       1. 把上述数字分成三组:

       2. 把他们转成二进制: 转成 ； 转成 ； 转成 。

       3. 把这三个二进制串起来:

       4. 把数字的个数转成二进制 (version 1-H是 bits ): 8个数字的二进制是

       5. 把数字编码的标志和第4步的编码加到前面:

       示例二：字符编码

       在Version 1的尺寸下，纠错级别为H的情况下，编码: AC-

       1. 从字符索引表中找到 AC- 这五个字条的索引 (,,,4,2)

       2. 两两分组: (,) (,4) (2)

       3.把每一组转成bits的二进制:

       (,) *+ 等于 转成 (,4) *+4 等于 转成 (2) 等于 2 转成

       4. 把这些二进制连接起来：

       5. 把字符的个数转成二进制 (Version 1-H为9 bits ): 5个字符，5转成

       6. 在头上加上编码标识 和第5步的个数编码:

       结束符和补齐符

       假如我们有个HELLO WORLD的字符串要编码，根据上面的示例二，我们可以得到下面的编码，

       编码

       字符数

       HELLO WORLD的编码

       我们还要加上结束符：

       编码

       字符数

       HELLO WORLD的编码

       结束

       按8bits重排

       如果所有的编码加起来不是8个倍数我们还要在后面加上足够的0，比如上面一共有个bits，所以，我们还要加上2个0，然后按8个bits分好组：

       补齐码（Padding Bytes）

       最后，如果如果还没有达到我们最大的bits数的限制，我们还要加一些补齐码（Padding Bytes），Padding Bytes就是重复下面的两个bytes： （这两个二进制转成十进制是和，我也不知道为什么，只知道Spec上是这么写的）关于每一个Version的每一种纠错级别的最大Bits限制，可以参看QR Code Spec的第页到页的Table-7一表。

       假设我们需要编码的是Version 1的Q纠错级，那么，其最大需要个bits，而我们上面只有个bits，所以，还需要补个bits，也就是需要3个Padding Bytes，我们就添加三个，于是得到下面的编码：

       上面的编码就是数据码了，叫Data Codewords，每一个8bits叫一个codeword，我们还要对这些数据码加上纠错信息。

       纠错码

       上面我们说到了一些纠错级别，Error Correction Code Level，二维码中有四种级别的纠错，这就是为什么二维码有残缺还能扫出来，也就是为什么有人在二维码的中心位置加入图标。

       错误修正容量

       L水平 7%的字码可被修正

       M水平 %的字码可被修正

       Q水平 %的字码可被修正

       H水平 %的字码可被修正

       那么，QR是怎么对数据码加上纠错码的？首先，我们需要对数据码进行分组，也就是分成不同的Block，然后对各个Block进行纠错编码，对于如何分组，我们可以查看QR Code Spec的第页到页的Table-到Table-的定义表。注意最后两列：

       Number of Error Code Correction Blocks ：需要分多少个块。

       Error Correction Code Per Blocks：每一个块中的code个数，所谓的code的个数，也就是有多少个8bits的字节。

       举个例子：上述的Version 5 + Q纠错级：需要4个Blocks（2个Blocks为一组，共两组），头一组的两个Blocks中各个bits数据 + 各 9个bits的纠错码（注：表中的codewords就是一个8bits的byte）（再注：最后一例中的（c, k, r ）的公式为：c = k + 2 * r，因为后脚注解释了：纠错码的容量小于纠错码的一半）

       下图给一个5-Q的示例（因为二进制写起来会让表格太大，所以，我都用了十进制，我们可以看到每一块的纠错码有个codewords，也就是个8bits的二进制数）

       组

       块

       数据

       对每个块的纠错码

       1 1 6 6

       2 7 7 6

       2 1 7 6 7

       2 6 5 2

       注：二维码的纠错码主要是通过Reed-Solomon error correction（里德-所罗门纠错算法）来实现的。对于这个算法，对于我来说是相当的复杂，里面有很多的数学计算，比如：多项式除法，把1-的数映射成2的n次方（0<=n<=）的伽罗瓦域Galois Field之类的神一样的东西，以及基于这些基础的纠错数学公式，因为我的数据基础差，对于我来说太过复杂，所以我一时半会儿还有点没搞明白，还在学习中，所以，我在这里就不展开说这些东西了。还请大家见谅了。（当然，如果有朋友很明白，也繁请教教我）

       最终编码

       穿插放置

       如果你以为我们可以开始画图，你就错了。二维码的混乱技术还没有玩完，它还要把数据码和纠错码的各个codewords交替放在一起。如何交替呢，规则如下：

       对于数据码：把每个块的第一个codewords先拿出来按顺度排列好，然后再取第一块的第二个，如此类推。如：上述示例中的Data Codewords如下：

       块 1 6 6

       块 2 7 7 6

       块 3 7 6 7

       块 4 6

       我们先取第一列的：， ， ，

       然后再取第二列的：， ， ， ， ，， ，

       如此类推：， ， ， ， ，， ， ……… ……… ，，6，，，7，

       对于纠错码，也是一样：

       块 1

       块 2

       块 3

       块 4 5 2

       和数据码取的一样，得到：，，，，，，，，…… …… ，，，

       然后，再把这两组放在一起（纠错码放在数据码之后）得到：

       , , , , , , , , , , , , , 7, , , , , , , , , 7, 6, , , , , , 7, , , , , , , , , , , 6, , , , , , 6, , 6, , , , , , , , , 6, , , 7, , , , , , , , , , , , , 5, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 2, , , , , , , , , , , , , , , ,

       这就是我们的数据区。

       Remainder Bits

       最后再加上Reminder Bits，对于某些Version的QR，上面的还不够长度，还要加上Remainder Bits，比如：上述的5Q版的二维码，还要加上7个bits，Remainder Bits加零就好了。关于哪些Version需要多少个Remainder bit，可以参看QR Code Spec的第页的Table-1的定义表。

       画二维码图

       Position Detection Pattern

       首先，先把Position Detection图案画在三个角上。（无论Version如何，这个图案的尺寸就是这么大）

       Alignment Pattern

       然后，再把Alignment图案画上（无论Version如何，这个图案的尺寸就是这么大）

       关于Alignment的位置，可以查看QR Code Spec的第页的Table-E.1的定义表（下表是不完全表格）

       下图是根据上述表格中的Version8的一个例子（6，，）

       Timing Pattern

       接下来是Timing Pattern的线（这个不用多说了）

       Format Information

       再接下来是Formation Information，下图中的蓝色部分。

       Format Information是一个个bits的信息，每一个bit的位置如下图所示：（注意图中的Dark Module，那是永远出现的）

       这个bits中包括：

       5个数据bits：其中，2个bits用于表示使用什么样的Error Correction Level， 3个bits表示使用什么样的Mask

       个纠错bits。主要通过BCH Code来计算

       然后个bits还要与做XOR操作。这样就保证不会因为我们选用了的纠错级别和的Mask，从而造成全部为白色，这会增加我们的扫描器的图像识别的困难。

       下面是一个示例：

       关于Error Correction Level如下表所示：

       关于Mask图案如后面的Table 所示。

       Version Information

       再接下来是Version Information（版本7以后需要这个编码），下图中的蓝色部分。

       Version Information一共是个bits，其中包括6个bits的版本号以及个bits的纠错码，下面是一个示例：

       而其填充位置如下：

       数据和数据纠错码

       然后是填接我们的最终编码，最终编码的填充方式如下：从左下角开始沿着红线填我们的各个bits，1是黑色，0是白色。如果遇到了上面的非数据区，则绕开或跳过。

       掩码图案

       这样下来，我们的图就填好了，但是，也许那些点并不均衡，如果出现大面积的空白或黑块，会告诉我们扫描识别的困难。所以，我们还要做Masking操作（靠，还嫌不复杂）QR的Spec中说了，QR有8个Mask你可以使用，如下所示：其中，各个mask的公式在各个图下面。所谓mask，说白了，就是和上面生成的图做XOR操作。Mask只会和数据区进行XOR，不会影响功能区。（注：选择一个合适的Mask也是有算法的）

       其Mask的标识码如下所示：（其中的i,j分别对应于上图的x,y）

       下面是Mask后的一些样子，我们可以看到被某些Mask XOR了的数据变得比较零散了。

       Mask过后的二维码就成最终的图了。

       好了，大家可以去尝试去写一下QR的编码程序，当然，你可以用网上找个Reed Soloman的纠错算法的库，或是看看别人的源代码是怎么实现这个繁锁的编码。

Recast NavigationSoloMesh源码分析（三）——行走面过滤

       本文是对SoloMesh源码分析系列文章的第三部分，主题为行走面过滤。此阶段的处理是对体素化后Heightfield的修正和标记，旨在优化导航网格的构建过程。

       行走面过滤分为三个主要步骤：过滤悬空的可走障碍物、过滤高度差过大的span以及过滤不可通过高度span。

       首先，过滤悬空的可走障碍物通过函数rcFilterLowHangingWalkableObstacles实现。此过程识别上下两个体素，其中下体素可行走，而上体素不可行走。若上下两体素上表面相差不超过walkClimb，则将上体素标记为可行走。

       接着，过滤高度差过大的span通过rcFilterLedgeSpans函数完成。此过程寻找如图所示的两种情况。首先，确保上span与下span与邻居的上span下span之间存在超过walkHeight的空隙，表明可通过一个agent的高度。然后，根据两种不同的情况，对体素进行判断，以解决转角台阶的识别问题。实际上，该步骤的目的是通过补充斜向体素的考虑，解决体素连接关系仅考虑4方邻居的问题。然而，该方法存在影响同方向体素的副作用，即图示的错误例子。解决这一问题的方法是排除同方向的两个体素比较。

       最后，过滤不可通过高度span通过rcFilterWalkableLowHeightSpans实现。此过程检查上下两个span之间空隙，若小于等于walkHeight，则将下span标记为不可行走。

       总结：代码逻辑相对简单，具体实现细节可直接在github的wcqdong/recastnavigation项目中查看源码注释，以深入理解此阶段的详细处理流程。