1.RocketMQ源码分析：Broker概述+同步消息发送原理与高可用设计及思考
2.Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)
3.coreboot源码分析之 boot state machine 设计
4.slate.js源码分析（四）- 历史记录机制
5.Docker 源码分析
6.Vue源码解析：Vue编译过程的源码设计思路
RocketMQ源码分析：Broker概述+同步消息发送原理与高可用设计及思考
Broker在RocketMQ架构中扮演关键角色，主要负责存储消息，分析其核心任务在于持久化消息。设计消息通过生产者发送给Broker，源码而消费者则从Broker获取消息。分析Broker的设计商务维护页源码物理部署架构图清晰展示了这一过程。
从配置文件角度，源码我们深入探讨Broker的分析存储设计，重点关注以下几个方面：消息发送、设计消息协议、源码消息存储与检索、分析消费队列维护、设计消息消费与重试机制。源码深入分析Broker内部实现，分析包括消息发送过程、设计获取topic路由信息、选择消息队列以及发送消息至特定Broker。
消息发送过程包括参数解析、发送方式选择、回调函数配置以及超时时间设定。同步消息发送流程主要分为获取路由信息、选择消息队列、发送消息、更新失败策略与处理同步调用方式。获取路由信息过程包括从本地缓存尝试获取、从NameServer获取配置信息更新缓存，以及针对特定或默认topic的路由信息查询。
选择消息队列时考虑Broker负载均衡，通过轮询机制获取下一个可用消息队列。选择队列逻辑涉及发送失败延迟规避机制，确保选择的Broker正常，并根据Broker状态进行排序后选择一个队列。清华 glm源码消息发送至指定Broker，使用长连接发送并存储消息，同步消息发送包含重试机制，异步消息发送则在回调中处理重试。
思考题：分析消息发送异常处理，包括NameServer宕机与Broker挂机情况。NameServer宕机时，生产者可利用本地缓存继续发送消息，而Broker挂机会导致消息发送失败，但通过故障延迟机制可确保高可用性设计。理解这些机制与流程，有助于深入掌握RocketMQ的同步消息发送原理与高可用设计。
Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)
《Flink Checkpoint源码分析》系列文章深入探讨了Flink的Checkpoint机制，本文聚焦于Task内部状态数据的存储过程，深入剖析状态数据的具体存储方式。Flink的Checkpoint核心逻辑被封装在`snapshotStrategy.snapshot()`方法中，这一过程主要由`HeapSnapshotStrategy`实现。在进行状态数据的快照操作时，首先对状态数据进行拷贝，这里采取的是引用拷贝而非实例拷贝，速度快且占用内存较少。拷贝后的状态数据被写入到一个临时的`CheckpointStateOutputStream`，即`$CHECKPOINT_DIR/$UID/chk-n`格式的目录，这个并非最终数据存储位置。
在拷贝和初始化输出流后，`AsyncSnapshotCallable`被创建，其`callInternal()`方法中负责将状态数据持久化至磁盘。这个过程分为几个关键步骤：
获取`CheckpointStateOutputStream`，写入状态数据元数据，如状态名、序列化类型等。neutron源码大全
对状态数据按`keyGroupId`进行分组，依次将每个`keyGroupId`对应的状态数据写入文件。
封装状态数据的元数据信息，包括存储路径和大小，以及每个`keyGroupId`在文件中的偏移位置。
在分组过程中，状态数据首先被扁平化并添加到`partitioningSource[]`中，同时记录每个元素对应的`keyGroupId`在`counterHistogram[]`中的位置。构建直方图后，数据依据`keyGroupId`进行排序并写入文件，同时将偏移位置记录在`keyGroupOffsets[]`中。具体实现细节中，`FsCheckpointStateOutputStream`用于创建文件系统输出流，配置包括基路径、文件系统类型、缓冲大小、文件状态阈值等。`StreamStateHandle`最终封装了状态数据的存储文件路径和大小信息，而`KeyedStateHandle`进一步包含`StreamStateHandle`和`keyGroupRangeOffsets`，后者记录了每个`keyGroupId`在文件中的存储位置，以供状态数据检索使用。
简而言之，Flink在执行Checkpoint时，通过一系列精心设计的步骤，确保了状态数据的高效、安全存储。从状态数据的拷贝到元数据的写入，再到状态数据的持久化，每一个环节都充分考虑了性能和数据完整性的需求，使得Flink的实时计算能力得以充分发挥。
coreboot源码分析之 boot state machine 设计
boot state machine 在 Coreboot 中提供了一种系统启动流程的python通讯源码结构化方式，其主要功能是将整个 ramstage 的启动过程转化为一系列状态机函数的调用。定义了个状态，通过枚举常量 `enum boot_state_t` 进行标识。每个状态可选择性地定义 `entry` 回调函数和 `exit` 回调函数，分别在状态转换前和后执行，以实现类似函数调用栈的操作。 状态机的核心数据结构包括： 状态描述符，包含 `run_state` 函数，用于执行状态的主要任务。 `entry` 和 `exit` 回调函数，分别在状态转换前和后调用。 `phases` 数组，存放 `entry` 和 `exit` 回调函数的链表。 `blockers`，用于管理状态转换的条件。 定义的个状态的 `run_state` 函数具有特定的实现模式，如 `BS_DEV_ENUMERATE` 的 `run_state` 实现。宏 `BS_INIT_ENTRY` 用于初始化状态描述符，创建 `boot_state_init_entry` 结构体，其中包含状态的入口/出口回调函数的详细信息。宏 `BOOT_STATE_INIT_ENTRY` 则简化了结构体的初始化过程。 所有状态的 `entry/exit` 函数描述符存储在 `.bs_init` 段中，该段的起始和结束地址由 `src\lib\program.ld` 文件定义。通过遍历 `.bs_init` 段，根据描述符中的状态成员查找状态描述符，并将 `entry/exit` 函数描述符插入到 `boot_state` 结构体的 `phases[]` 数组中，实现状态间正确的回调链接。 启动流程中，`state_tracker` 变量记录当前执行状态的信息。状态机的函数执行通过调用状态描述符中的 `run_state` 函数，同时自动处理 `entry` 和 `exit` 回调函数，微算命源码确保启动过程的有序性和完整性。slate.js源码分析（四）- 历史记录机制
应用中常见撤销与重做功能，尤其在编辑器中，其实现看似简单却也非易事。为了更好地理解这一机制，本文将深入探讨 MVC 设计模式，并聚焦于 slate.js 如何巧妙地实现撤销与重做功能。
MVC 模式是一种经典的软件架构模式，自 年提出以来便广为应用。在 MVC 模式中，模型（Model）负责管理数据，视图（View）展示数据，而控制器（Controller）则负责处理用户输入与模型更新。
在撤销与重做功能的设计中，通常有两种实现思路。其中一种是通过 Redux 等状态管理库实现，而 slate.js 则采用了一种更为直接的方法。本文将重点介绍 slate.js 的实现策略。
撤销功能允许用户回溯至之前的页面状态，而重做功能则让用户能够恢复已撤销的操作。在执行操作后，当用户请求撤销时，系统会抛弃当前状态并恢复至前一状态。对于复杂的操作，如表格的复制与粘贴，系统的处理逻辑则更为精细，能够跳过不需要记录在历史记录中的状态，确保撤销操作的精准性。
slate.js 的状态模型主要基于树状的文档结构，通过三种类型的操作指令来管理文档状态：针对节点的修改、光标位置的调整以及文本内容的变更。对节点与文本的修改，可通过特定指令来实现，而光标操作则通常直接修改数据。借助这九种基本操作，富文本内容的任何变化都能被准确地记录与恢复。
在实现撤销功能时，关键在于如何根据操作指令中的信息推导出相应的撤销操作。例如，撤销对节点的修改操作，只需对记录的操作进行逆向操作即可。相比之下，重做功能则相对简单，只需在撤销操作时记录下指令，以便在后续操作中恢复。
操作的记录以数组形式进行，便于后续的撤销与重做操作。通过合理的指令与数据模型设计，复杂的操作最终被拆解为简单且可逆的原子操作，确保了功能的高效与稳定。
总结而言，通过精心设计的指令与数据模型，撤销与重做功能得以实现，使应用在面对用户操作时能够灵活应对，提供无缝的用户体验。此外，本文还附带了一个招聘信息，百度如流团队正面向北京、上海、深圳等地招聘，欢迎有志之士加入。
参考资料包括：Web 应用的撤销重做实现、slatejs。
Docker 源码分析
本文旨在解析Docker的核心架构设计思路，内容基于阅读《Docker源码分析》系文章后，整理的核心架构设计与关键部分摘抄。Docker是Docker公司开源的基于轻量级虚拟化技术的容器引擎项目，使用Go语言开发，遵循Apache 2.0协议。Docker提供快速自动化部署应用的能力，利用内核虚拟化技术（namespaces及cgroups）实现资源隔离与安全保障。相比虚拟机，Docker容器运行时无需额外的系统开销，提升资源利用率与性能。Docker迅速获得业界认可，包括Google、Microsoft、VMware在内的领导者支持。Google推出Kubernetes提供Docker容器调度服务，Microsoft宣布Azure支持Kubernetes，VMware与Docker合作。Docker在分布式应用领域获得万美元的C轮融资。
Docker的架构主要由Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry、Graph、Driver、libcontainer以及Docker container组成。
Docker Client：用户通过命令行工具与Docker Daemon建立通信，发起容器管理请求。
Docker Daemon：后台运行的系统进程，接收并处理Docker Client请求，通过路由与分发调度执行相应任务。
Docker Registry：存储容器镜像的仓库，支持公有与私有注册。
Graph：存储已下载镜像，并记录镜像间关系的数据库。
Driver：驱动模块，实现定制容器执行环境，包括graphdriver、networkdriver和execdriver。
libcontainer：库，使用Go语言设计，直接访问内核API，提供容器管理功能。
Docker container：Docker架构的最终服务交付形式。
架构内各模块功能如下：
Docker Client：用户与Docker Daemon通信的客户端。
Docker Daemon：后台服务，接收并处理请求，执行job。
Graph：存储容器镜像，记录镜像间关系。
Driver：实现定制容器环境，包括管理、网络与执行驱动。
libcontainer：库，提供内核访问，实现容器管理。
Docker container：执行容器，提供隔离环境。
核心功能包括从Docker Registry下载镜像、创建容器、运行命令与网络配置。
总结，通过Docker源码学习，深入了解其设计、功能与价值，有助于在分布式系统实现中找到与已有平台的契合点。同时，熟悉Docker架构与设计思想，为云计算PaaS领域带来实践与创新启发。
Vue源码解析：Vue编译过程的设计思路
知识要点：
概览
在实例化Vue时，首先经过选项合并和数据初始化，最后进入挂载阶段。此阶段分为编译阶段和更新阶段。编译阶段将template编译为生成Vnode的render函数，核心是compile过程。更新阶段则将生成的虚拟Dom映射至真实Dom。接下来重点解析编译阶段。
编译原理
了解Vue编译过程前，先学习编译原理。编译器结构通常包含词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、代码优化和目标代码生成。这些步骤对Vue的编译过程至关重要，如页面渲染、代码转换、Vue代码编译等。
编译过程
Vue编译过程由parse、optimize和generate三个阶段组成。parse生成抽象语法树（ast），optimize进行语法树优化，generate将语法树转化为生成Vnode的代码。实际操作以解析简单模板为例，通过ast表示模板字符串，便于后续操作。
编译入口
编译入口在$mount函数中，其定义在多个文件中。$mount进行不同处理以适应template的多种写法。编译模板的核心方法compileToFunctions在platforms文件夹下的src/compiler/index.js中。
函数科里化
Vue通过函数科里化将代码复用，将baseCompile和baseOptions分离传入，实现不同平台或端的代码封装。这样无需更改内部内容，便于平台间代码适应。
细节解析
baseOptions在platforms/web/compiler/options.js文件中定义，包含平台相关方法和属性。baseCompile是编译流程核心实现，compile函数在src/complier/create-compiler.js最内层完成。
创建编译函数
createCompileToFunctionFn将编译后的代码缓存，用于下次使用，同时将代码字符串转换为函数形式，生成render函数和静态渲染函数集合。
总结
本章从整体上介绍了Vue挂载过程和编译原理，解析了多次回调处理编译函数的原因。下章将结合源码深入学习Vue内部编译过程，了解template如何转换为生成Vnode的render函数。欲了解更多解析，点击这里查看。
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