1.简单概括Linux内核源码高速缓存原理（例解析）
2.Linux内核源码解析---mount挂载原理
3.Vue 3源码解析--响应式原理
4.linux源码解读（三十二）：dpdk原理概述（一）
5.源码解析，源码原理Glide加载GIF图的底层原理竟然这么简单
6.底层原理epoll源码分析，还搞不懂epoll的源码原理看过来

简单概括Linux内核源码高速缓存原理（例解析）

       高速缓存(cache)概念和原理涉及在处理器附近增加一个小容量快速存储器(cache)，基于SRAM，底层由硬件自动管理。源码原理其基本思想为将频繁访问的底层投票赚钱平台源码数据块存储在cache中，CPU首先在cache中查找想访问的源码原理数据，而不是底层直接访问主存，以期数据存放在cache中。源码原理

       Cache的底层基本概念包括块（block），CPU从内存中读取数据到Cache的源码原理时候是以块（CPU Line）为单位进行的，这一块块的底层数据被称为CPU Line，是源码原理CPU从内存读取数据到Cache的单位。

       在访问某个不在cache中的底层block b时，从内存中取出block b并将block b放置在cache中。源码原理放置策略决定block b将被放置在哪里，而替换策略则决定哪个block将被替换。

       Cache层次结构中，Intel Core i7提供一个例子。cache包含dCache（数据缓存）和iCache（指令缓存），解决关键问题包括判断数据在cache中的位置，数据查找(Data Identification)，地址映射(Address Mapping)，替换策略(Placement Policy)，以及保证cache与memory一致性的问题，即写入策略(Write Policy)。

       主存与Cache的地址映射通过某种方法或规则将主存块定位到cache。映射方法包括直接(mapped)、全相联(fully-associated)、一对多映射等。直接映射优点是地址变换速度快，一对一映射，替换算法简单，但缺点是容易冲突，cache利用率低，命中率低。源码笔记22全相联映射的优点是提高命中率，缺点是硬件开销增加，相应替换算法复杂。组相联映射是一种特例，优点是提高cache利用率，缺点是替换算法复杂。

       cache的容量决定了映射方式的选取。小容量cache采用组相联或全相联映射，大容量cache采用直接映射方式，查找速度快，但命中率相对较低。cache的访问速度取决于映射方式，要求高的场合采用直接映射，要求低的场合采用组相联或全相联映射。

       Cache伪共享问题发生在多核心CPU中，两个不同线程同时访问和修改同一cache line中的不同变量时，会导致cache失效。解决伪共享的方法是避免数据正好位于同一cache line，或者使用特定宏定义如__cacheline_aligned_in_smp。Java并发框架Disruptor通过字节填充+继承的方式，避免伪共享，RingBuffer类中的RingBufferPad类和RingBufferFields类设计确保了cache line的连续性和稳定性，从而避免了伪共享问题。

Linux内核源码解析---mount挂载原理

       Linux磁盘挂载命令"mount -t xxx /dev/sdb1 abc/def/"的底层实现原理非常值得深入了解。从内核初始化的vfsmount开始说起。

       内核初始化过程中，主要关注"main.c"中的vfs_caches_init函数，这个方法与mount紧密相连。接着，跟进"mnt_init"和"namespace.c"，关键在于最后的三个函数，它们控制了挂载过程的实现。

       在"mount.c"中，sysfs_fs_type结构中包含了获取超级块的函数指针，而"init_rootfs"则注册了rootfs类型的源码过程分析文件系统。挂载系统调用sys_mount中的dev_name, dir_name和type参数，分别对应设备名称、挂载目录和文件系统类型。

       "do_mount"方法通过path_lookup收集挂载目录信息，创建nameidata结构，然后调用do_add_mount进行实际挂载。这个过程涉及do_kern_mount和graft_tree，尽管具体实现较为复杂，但核心在于创建vfsmount并将其与namespace关联。

       在"graft_tree"中的判断逻辑中，vfsmount被创建并与其父mount和挂载目录的dentry建立关系。在"attach_mnt"方法中，新vfsmount与现有结构关联，设置挂载点和父vfsmount，最终形成挂载的概念，即为设备分配vfsmount，并将其与指定目录和vfsmount结合，成为vfs系统的一部分。

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。烽火武林源码

       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。理财dapp源码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。

linux源码解读（三十二）：dpdk原理概述（一）

       Linux源码解析（三十二）：深入理解DPDK原理（一）

       几十年来，随着技术的发展，传统操作系统和网络架构在处理某些业务需求时已显得力不从心。为降低修改底层操作系统的高昂成本，人们开始在应用层寻求解决方案，如协程和QUIC等。然而，一个主要问题在于基于内核的网络数据IO，其繁琐的处理流程引发了效率低下和性能损耗。

       传统网络开发中，数据收发依赖于内核的receive和send函数，经过一系列步骤：网卡接收数据、硬件中断通知、数据复制到内存、内核线程处理、协议栈层层剥开，最终传递给应用层。这种长链式处理方式带来了一系列问题，如上下文切换和协议栈开销。

       为打破这种限制，Linux引入了UIO（用户空间接口设备）机制，允许用户空间直接控制网卡，跳过内核协议栈，从而大大简化了数据处理流程。UIO设备提供文件接口，通过mmap映射内存，允许用户直接操作设备数据，实现绕过内核控制网络I/O的设想。

       DPDK（Data Plane Development Kit）正是利用了UIO的优点，如Huge Page大页技术减少TLB miss，内存池优化内存管理，Ring无锁环设计提高并发性能，以及PMD poll-mode驱动避免中断带来的开销。它采用轮询而非中断处理模式，实现零拷贝、低系统调用、减少上下文切换等优势。

       DPDK还注重内存分配和CPU亲和性，通过NUMA内存优化减少跨节点访问，提高性能，并利用CPU亲和性避免缓存失效，提升执行效率。学习DPDK，可以深入理解高性能网络编程和虚拟化领域的技术，更多资源可通过相关学习群获取。

       深入了解DPDK原理，可以从一系列资源开始，如腾讯云博客、CSDN博客、B站视频和LWN文章，以及Chowdera的DPDK示例和腾讯云的DPDK内存池讲解。

       源：cnblogs.com/thesevenths...

源码解析，Glide加载GIF图的原理竟然这么简单

       在探讨之前，让我们明确一点：Android的ImageView实际上并不支持直接加载GIF动图，因为ImageView基于Canvas绘制，而Canvas仅支持drawBitmap一次绘制一张。那么，Glide是如何巧妙地让ImageView展现出GIF动画的呢？

       让我们从Glide的源码入手，今天的主角是GifDrawable。这个类虽然有大约行代码，但理解其工作原理并非无迹可寻。首先，我们注意到一个开始播放第一帧的方法，这可能是入口点。

       代码结构中，当GIF有多帧时，会订阅特定事件。关键在于观察三句代码：一是递增帧位置，表明采用无限轮播算法；二是加载资源回调，通过Target接口来触发；三是消息传递，用Handler进行控制。

       在加载资源的回调中，我们看到消息机制在发挥作用。当接收到消息，会根据what参数进行处理。在handleMessage中，处理了延迟消息和清理消息。延迟消息会获取新帧数据并绘制到ImageView，同时清除旧帧，接着进入下一个帧的加载和清除过程。

       总结来说，Glide加载GIF的原理相当直观：GIF被解析为一系列，通过无限轮播，每次新帧的加载都触发一次请求。在完成绘制后，旧帧会被清除，然后继续下一轮的加载。整个过程通过Handler的消息传递机制驱动循环播放。以上内容摘自Android轮子哥的分享。

底层原理epoll源码分析，还搞不懂epoll的看过来

       Linux内核提供关键epoll操作通过四个核心函数：epoll_create()、epoll_ctl()、epoll_wait()和epoll_event_callback()。操作系统内部使用epoll_event_callback()来调度epoll对象中的事件，此函数对理解epoll如何支持高并发连接至关重要。简化版TCP/IP协议栈在GitHub上实现epoll逻辑，存放关键函数的文件是[src ty_epoll_rb.c]。

       epoll的实现包含两个核心数据结构：epitem和eventpoll。epitem由rbn和rdlink组成，前者为红黑树节点，后者为双链表节点，实现事件对象的红黑树与双链表两重管理。eventpoll包含rbr和rdlist，分别指向红黑树根和双链表头，管理所有epitem对象。

       深入分析四个关键函数：

       epoll_create()：创建epoll对象，逻辑概括为六步。

       epoll_ctl()：根据用户传入参数构建epitem对象，依据操作类型（ADD、MOD、DEL）决定epitem在红黑树中的插入、更新或删除。

       epoll_wait()：检查双链表中是否有节点，若有填充用户指定内存，无则循环等待事件触发，调用epoll_event_callback()插入新节点。

       epoll_event_callback()：内核中被调用，用于处理服务器触发的五种特定情况，并将红黑树节点插入双链表。

       总结epoll底层实现，关键在于两个数据结构，分别管理事件与对象关系。epoll通过红黑树与双链表高效组织事件，确保高并发场景下的高效处理。

Async、Await 从源码层面解析其工作原理

       深入理解 Async 和 Await 的工作原理，往往需要从源码层面进行剖析。使用 Babel 进行转换后，可以清晰地发现 Async 和 Await 实际上借助了 switch-case 和 promise，实现对流程的控制。以一个使用 Async 和 Await 的函数为例，我们仅关注核心部分代码。

       经过 Babel 转换后的 name 函数，可以被拆分为三个主要部分：await 部分、return 部分以及 async 流程控制的结束部分（即 case "end"）。这个拆分使得流程控制变得更为直观。在流程控制中，每一步执行后，都会等待合适的时机进入下一次执行。

       这个“合适的时机”并非由 Async 内部决定，而是由执行的内容决定。例如，在发送异步请求后，只有在请求返回后才会进入下一个 case。

       为了实现流程控制，需要借助 regenerator-runtime 这个 generator、Async 函数的运行时。它负责将 name 函数进行包装，并添加流程控制所需的信息。如 _context，以及用于流程控制的关键 helper，如 _asyncToGenerator 和 asyncGeneratorStep。通过这些辅助工具，再在 regenerator-runtime 的基础上进行一层包装，最终得到一个可以执行的函数。这个函数实际执行时，会调用封装后的函数。

       在封装后的函数中，async1、async2 等实际上是在执行最终的封装函数内部的调用。这里的第三步是 Async 函数的核心机制。在 Promise.resolve(value).then(_next) 中，value 是每个分段最后的 case 返回的值。如果 value 是一个 Promise，那么在它 resolved 后，会将其.then添加到微任务队列。如果 value 不是一个 Promise，则直接添加，因为.then是一个微任务，当执行到它时，会调用_next，从而开始执行下一个 case。

       经过转换后的代码展示了封装后的函数内容，最终执行的是封装后的函数，因此说 async1、async2 执行实际上是执行封装后的函数。在封装后的函数内部，会调用 async1、async2。