1.Navigation包 Global_planner全局路径规划源码详细解析
2.开源即时通讯GGTalk源码剖析之：客户端全局缓存及本地存储
3.TinkerPop Gremlin Traversal 源码解析
4.Unlua源码解析（一） 通过 UE 命名空间访问C++类型
5.Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析
Navigation包 Global_planner全局路径规划源码详细解析
学习总结，源码如有错误欢迎指正！分析一丶plan_node.cpp从程序入口开始，源码首先在plan_node.cpp的分析main函数中，初始化了全局路径规划器。源码
costmap_2d::Costmap2DROS?分析线下买分时源码lcr("costmap",?buffer);global_planner::PlannerWithCostmap?pppp("planner",?&lcr);在函数PlannerWithCostmap中设置了两种调用makePlan的路径：
PlannerWithCostmap::PlannerWithCostmap(string?name,?Costmap2DROS*?cmap)?:GlobalPlanner(name,?cmap->getCostmap(),?cmap->getGlobalFrameID())?{ ros::NodeHandle?private_nh("~");cmap_?=?cmap;make_plan_service_?=?private_nh.advertiseService("make_plan",?&PlannerWithCostmap::makePlanService,?this);pose_sub_?=?private_nh.subscribe<rm::PoseStamped>("goal",?1,?&PlannerWithCostmap::poseCallback,?this);}1.通过make_plan服务
req.start.header.frame_id?=?"map";req.goal.header.frame_id?=?"map";bool?success?=?makePlan(req.start,?req.goal,?path);2.通过goal回调函数
//得到当前机器人在MAP中的位置cmap_->getRobotPose(global_pose);makePlan(global_pose,?*goal,?path);在getRobotPose函数中，通过tf_.transform(robot_pose,源码 global_pose, global_frame_);函数，默认将机器人pose从base_link转换到map坐标系下，分析可通过参数设置。源码得到起始点和目标点传入到makePlan中。分析
二丶 planner_core.cpp//register?源码this?planner?as?a?BaseGlobalPlanner?pluginPLUGINLIB_EXPORT_CLASS(global_planner::GlobalPlanner,?nav_core::BaseGlobalPlanner)global_planner 是基类nav_core :: BaseGlobalPlanner的一个插件子类
首先在构造函数中需要初始化GlobalPlanner，在initialize中对一些参数进行赋值。分析
GlobalPlanner::GlobalPlanner(std::string?源码name,?costmap_2d::Costmap2D*?costmap,?std::string?frame_id)?:GlobalPlanner()?{ //initialize?the?plannerinitialize(name,?costmap,?frame_id);}当调用makePlan时，首先就是分析判断是否已经被初始化：
//?code?line?~makePlan()if?(!initialized_)?{ ROS_ERROR("This?planner?has?not?been?initialized?yet,?but?it?is?being?used,?please?call?initialize()?before?use");return?false;}m初始化完成之后，清除之前规划的源码Plan，以防万一。然后检查起点和终点是否在我们所需要的坐标系下，一般在map系下。
//clear?the?plan,?just?in?case?，?code?line?makePlan()plan.clear();if?(goal.header.frame_id?!=?global_frame)?{ ...}if?(start.header.frame_id?!=?global_frame){ ...}将世界坐标系的点(map 坐标系)转换成图像坐标系(图像左下角)下的点(以像素表示)
if?(!costmap_->worldToMap(wx,?wy,?goal_x_i,?goal_y_i))?{ ?ROS_WARN_THROTTLE(1.0,"The?goal?sent?to?the?global?planner?is?off?the?global?costmap.?Planning?will?always?fail?to?this?goal.");?return?false;}在Costmap2D和GlobalPlanner中都有实现worldToMap，其实都是一样的，在GlobalPlanner中则需要通过调用Costmap2D来获取局部地图的起始点和分辨率，而在Costmap2D则可以直接使用全局变量。标签 定位 源码
bool?Costmap2D::worldToMap(double?wx,?double?wy,?unsigned?int&?mx,?unsigned?int&?my)?const{ if?(wx?<?origin_x_?||?wy?<?origin_y_)return?false;mx?=?(int)((wx?-?origin_x_)?/?resolution_);my?=?(int)((wy?-?origin_y_)?/?resolution_);if?(mx?<?size_x_?&&?my?<?size_y_)return?true;return?false;}old_navfnbehavior ?作为一种旧式规划行为：
The start of the path does not match the actual start location.
The very end of the path moves along grid lines.
All of the coordinates are slightly shifted by half a grid cell
现在在worldToMap所使用的convert_offset_ = 0
接下来将机器人Robot所在的位置，在costmap中设置成free，当前位置不可能是一个障碍物。 即在clearRobotCell()函数中：mx，my即当前机器人位置。
PlannerWithCostmap::PlannerWithCostmap(string?name,?Costmap2DROS*?cmap)?:GlobalPlanner(name,?cmap->getCostmap(),?cmap->getGlobalFrameID())?{ ros::NodeHandle?private_nh("~");cmap_?=?cmap;make_plan_service_?=?private_nh.advertiseService("make_plan",?&PlannerWithCostmap::makePlanService,?this);pose_sub_?=?private_nh.subscribe<rm::PoseStamped>("goal",?1,?&PlannerWithCostmap::poseCallback,?this);}0设置规划地图边框：outlineMap，此函数由参数outline_map_决定。 根据costmap跟起始终止点计算网格的potential，计算的算法有两种：Dijkstra和A*，具体算法便不再讨论，资料很多。 当提取到plan之后，调用getPlanFromPotential，把path转换变成geometry_msgs::PoseStamped数据类型。
PlannerWithCostmap::PlannerWithCostmap(string?name,?Costmap2DROS*?cmap)?:GlobalPlanner(name,?cmap->getCostmap(),?cmap->getGlobalFrameID())?{ ros::NodeHandle?private_nh("~");cmap_?=?cmap;make_plan_service_?=?private_nh.advertiseService("make_plan",?&PlannerWithCostmap::makePlanService,?this);pose_sub_?=?private_nh.subscribe<rm::PoseStamped>("goal",?1,?&PlannerWithCostmap::poseCallback,?this);}1此时便得到所需要的路径plan，最终调用OrientationFilter平滑之后发布出去。
PlannerWithCostmap::PlannerWithCostmap(string?name,?Costmap2DROS*?cmap)?:GlobalPlanner(name,?cmap->getCostmap(),?cmap->getGlobalFrameID())?{ ros::NodeHandle?private_nh("~");cmap_?=?cmap;make_plan_service_?=?private_nh.advertiseService("make_plan",?&PlannerWithCostmap::makePlanService,?this);pose_sub_?=?private_nh.subscribe<rm::PoseStamped>("goal",?1,?&PlannerWithCostmap::poseCallback,?this);}2开源即时通讯GGTalk源码剖析之：客户端全局缓存及本地存储
继上篇详细介绍了 GGTalk 内置的虚拟数据库，本文将深入探讨 GGTalk 客户端的全局缓存及本地存储机制。对于还没有获取GGTalk源码的朋友，文章底部附有下载链接。
一. GGTalk 客户端缓存设计
核心在于ClientGlobalCache类，它在内存中保存用户和群组数据。九九源码网此类接受泛型参数TUser和TGroup，且限定TUser和TGroup需实现特定接口，还继承自BaseGlobalCache类。三个私有字段分别用于存储用户、群组和缓存信息。
构造函数接收五个参数，用于初始化私有字段，并调用父类BaseGlobalCache的Initialize方法，实现缓存初始化逻辑。
二. GGTalk 客户端本地持久化存储
BaseGlobalCache类中，originUserLocalPersistence字段负责本地文件存储。它包含四个属性，代表好友列表、群组列表、快捷回复列表和最近联系人/群列表。
Load和Save方法用于读写本地文件，将数据存入或从文件加载。在了解本地缓存的核心概念后，回到Initialize方法，读取本地文件数据，缓存到内存中。
三. 更新本地缓存
在用户登录或断线重连时，转卖换钱源码系统会比较本地缓存与服务器数据，更新缺失或过时的信息。当缓存中只有用户自己时，会从服务器加载所有联系人；当存在其他数据时，会更新本地缓存以反映服务器最新状态。
四. 总结
GGTalk客户端缓存流程包括读取本地缓存、从服务器加载更新数据，以及在窗口关闭时将当前用户数据缓存。下篇将解析消息收发及处理机制。
敬请期待：《GGTalk 开源即时通讯系统源码剖析之：消息收发及处理》。底部链接提供下载GGTalk源码。
TinkerPop Gremlin Traversal 源码解析
构建图的数据结构是图数据的基本单位，它由顶点和边组成。在使用TinkerPop Gremlin进行操作时，首先需要创建图环境，然后通过Gremlin-Console来执行Java集成的调试。
在Java环境中，通过pom文件引入Gremlin相关的依赖，从而可以执行等价于Java代码的Gremlin语言，便于进行调试和代码拆分。对应的源代码可以在Git仓库中找到。
在进行源码解析时，越南大乐透源码每一步都会详细讲解具体的代码逻辑实现，重点是算子的源码解析。以Gremlin1为例，通过调用explain()方法可以查看执行计划，展示详细的图处理流程。
Java调用堆栈提供了执行过程的可视化，帮助理解计算过程。Gremlin2同样通过类似的解析流程进行，展示其对应的执行算子和操作过程。
TinkerGraphStep是图处理的基本组件之一，它提供了对图数据的操作接口。查看TinkerGraphStep类图，了解其扩展源码，可以获取更深入的顶点数据。
VertexStep涉及的类图和源码解析，主要关注于顶点的处理方法，包括获取顶点属性、范围查询等操作。通过源码分析，可以理解Iterator迭代器传递过程。
PropertiesStep类图展示了属性操作的结构，源码解析涉及与顶点属性相关的具体方法，包括读取、修改属性等。
RangeGlobalStep类图提供了全局范围查询的支持，源码解析聚焦于如何实现高效、准确的范围过滤。
对于HugeGraph，其GraphStep和VertexStep的具体实现类图提供了深入理解的基础，鼓励使用者沿用解析Tinker-Graph源码的思路，对HugeGraph进行源码探查。
相关引用包括了TinkerPop图框架的官方文档、Apache TinkerPop的提供者信息、HugeGraph的官方文档以及SQLG的文档。这些都是进行深入学习和实践的宝贵资源。
Unlua源码解析（一） 通过 UE 命名空间访问C++类型
通过UE4的命名空间访问C++类型的机制，让我们从一个具体的例子出发，即UE4.UKismetSystemLibrary.PrintString（“hello”），来深入解析这一过程。在Unlua提供的例子中，HelloWorld的实现展现了Lua与C++的交互方式。要理解为什么Lua的代码能最终调用C++的方法，并且成功执行，我们需要从底层逻辑出发，解析这一过程中的关键步骤。
首先，我们从Unlua.lua中的声明开始，UE4实际上被表示为全局表_G，其元表为global_mt，Index元方法为global_index。当我们在Lua代码中尝试访问UE4的成员，如UKismetSystemLibrary，实际上是在查找全局表_G中的“UKismetSystemLibrary”。为了实现这一查找，我们引入了元方法，即global_index方法，其在Lua代码中扮演了关键角色。
在访问过程中，当Lua尝试获取表中不存在的“UKismetSystemLibrary”时，会触发元方法global_index。这个过程实际上涉及到一系列的函数调用，包括RegisterClass等。注册类的逻辑在于，将C函数注册为Lua端可以通过全局名称访问的函数。在这一过程中，UE4.UKismetSystemLibrary最终会成为一个Lua端的表，其元表指向自身，并且通过特定的元方法（如Class_Index）来处理访问与调用。
在UE4.UKismetSystemLibrary.PrintString（“Hello”）的调用中，我们可以看到一系列的执行逻辑。首先，通过一系列函数调用，UE4.UKismetSystemLibrary表中实现了PrintString方法的描述信息与调用机制。这个过程涉及到类的注册、属性与方法的描述、以及在Lua端的表中存储这些描述信息。
最终，当执行PrintString方法时，Lua端的调用实际转化为C++端的函数调用。这一过程涉及到参数的转换、方法的调用机制（如PreCall、ProcessEvent、PostCall等），以及最终的返回值转换与处理。这一系列的步骤确保了Lua端的代码能够与C++端的方法进行交互，实现功能的调用与执行。
通过这一解析，我们可以清晰地看到，UE4与Unlua的结合是如何通过元方法、表操作以及函数注册机制，实现了Lua与C++之间的高效通信与调用，使得跨语言编程成为可能。这一机制不仅展示了语言间的交互灵活性，也体现了底层设计在实现复杂功能中的重要性。
Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析
在Springboot 2.2. + Seata 1.3.0环境中，Seata通过GlobalTransactionScanner实现全局事务管理。首先，它会扫描带有@GlobalTransactional注解的方法类，作为BeanPostProcessor处理器，通过InstantiationAwareBeanPostProcessor的postProcessAfterInitialization方法中的wrapIfNecessary方法进行全局事务拦截。
GlobalTransactionScanner判断类方法是否有@GlobalTransactional注解，如果没有则直接返回，否则创建GlobalTransactionalInterceptor。拦截器负责全局事务的执行，包括事务开始、执行本地业务、提交和回滚等步骤。例如，事务开始时，Seata通过SPI技术将xid绑定到当前线程，执行过程中会记录undo log以实现回滚。
Seata自动配置会创建代理数据源（DataSourceProxy），在数据源方法调用时进行代理处理。当调用带有全局事务的方法时，如RestTemplate和Feign，拦截器会传递XID到请求头中，确保跨服务的事务一致性。参与者（被调用服务）通过SeataHandlerInterceptor拦截器获取并绑定XID，然后通过ConnectionProxy代理进行数据库操作，其中ConnectionContext用于判断是否为全局事务。
总结来说，Seata的核心机制是通过代理、拦截器和XID的传递，确保分布式环境下的事务处理协调和一致性。