1.源码详解系列(三) --dom4j的何源使用和分析(重点对比和DOM、SAX的码分码分区别)
2.String源码分析(1)--哈希篇
3.torchvision应用与源码分析
4.Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？
5.源代码静态分析
6.10分钟快速精通rollup.js——Vue.js源码打包原理深度分析

源码详解系列(三) --dom4j的使用和分析(重点对比和DOM、SAX的析源析写区别)

       dom4j是用于读写XML的工具，其API相比JDK的何源JAXP更易用，在国内受到欢迎。码分码分本文将详细说明如何使用dom4j并分析其源码，析源析写apicoud源码同时对比DOM和SAX解析方法。何源

       DOM和SAX是码分码分读取XML节点的方法，DOM在内存中构建整个XML树，析源析写便于查找节点；SAX则是何源边读取边处理节点，不构建树，码分码分性能更高但不支持随机访问。析源析写DOM适合大型XML文件，何源SAX适合大文件或不支持随机访问的码分码分场景。

       本文首先介绍了使用dom4j的析源析写项目环境，包括JDK版本、Maven版本、IDE以及dom4j版本。Maven依赖应为Maven Project类型，打包方式为jar，并注意引入jaxen jar包以支持XPath。

       接着，文章描述了使用dom4j编写XML的需求，并详细说明了如何使用dom4j写XML和读XML，强调了dom4j在节点操作上的优势。使用XPath获取指定节点部分，文章介绍了XPath的基本语法，帮助用户实现直接通过路径找到节点的功能。

       源码分析部分，文章解释了dom4j如何将XML元素抽象为具体对象，构建树形数据结构，并分析了读取XML节点的过程，指出dom4j直接调用了JAXP SAX API，继承了JAXP的实现。

       最后，文章对比了dom4j与JAXP的优缺点，从易用性、性能和代码解耦性进行分析。在易用性上，dom4j的API更为简洁；性能方面，JAXP DOM在读取时稍快，众信php源码而dom4j在写入时表现更优；代码解耦性上，使用JAXP更符合项目中代码重用和易维护的原则。

       综上，作者推荐直接使用JAXP而不是dom4j，因为JAXP在项目中使用更为广泛，可以减少代码改动，确保更好的兼容性和扩展性。尽管dom4j在某些方面更为简便，但在考虑项目长远发展和维护时，选择JAXP更为合理。文章末尾感谢读者阅读并鼓励提供反馈。

String源码分析(1)--哈希篇

       本文基于JDK1.8，从Java中==符号的使用开始，解释了它判断的是对象的内存地址而非内容是否相等。接着，通过分析String类的equals()方法实现，说明了在比较字符串时，应使用equals()而非==，因为equals()方法可以准确判断字符串内容是否相等。

       深入探讨了String类作为“值类”的特性，即它需要覆盖Object类的equals()方法，以满足比较字符串时逻辑上相等的需求。同时，强调了在覆盖equals()方法时也必须覆盖hashCode()方法，以确保基于散列的集合（如HashMap、HashSet和Hashtable）可以正常工作。解释了哈希码（hashcode）在将不同的输入映射成唯一值中的作用，以及它与字符串内容的关系。

       在分析String类的hashcode()方法时，介绍了计算哈希值的公式，包括使用这个奇素数的原因，以及其在计算性能上的优势。进一步探讨了哈希碰撞的概念及其产生的影响，提出了防止哈希碰撞的有效方法之一是扩大哈希值的取值空间，并介绍了生日攻击这一概念，解释了它如何在哈希空间不足够大时制造碰撞。

       最后，总结了哈希碰撞与散列表性能的关系，以及在满足安全与成本之间找到平衡的重要性。提出了确保哈希值的e追溯 溯源码最短长度的考虑因素，并提醒读者在理解和学习JDK源码时，可以关注相关公众号以获取更多源码分析文章。

torchvision应用与源码分析

       torchvision是PyTorch库中的一部分，用于计算机视觉任务，它包含了一系列的预训练模型和数据集。

       一：torchvision应用

       在计算机视觉领域，torchvision提供了方便的API，用于加载和处理图像数据，训练模型和进行预测。它通常与PyTorch深度学习框架结合使用，为用户提供了一个完整的框架来开发和部署计算机视觉应用。

       二：torchvision源码分析

       1. setup.py分析

       setup.py是Python包的配置文件，用于描述包的元数据和安装步骤。在torchvision中，setup.py文件被用来编译和安装包的依赖库。

       1.1 导入依赖的模块

       1.2 从配置文件中获取当前torchvision的版本信息

       1.3 获取依赖的torch版本信息

       1.4 获取编译扩展信息，然后传递给setup函数，启动编译

       1.5 重点：get_extensions分析

       在torchvision的setup.py文件中，get_extensions函数是核心部分，它负责编译torchvision自身的源码以及一些第三方库，如jpeg和codec等。

       1.5.1 获取ccsrc下面的cpp源码

       1.5.2 获取环境变量中配置的编译选项

       1.5.3 判断是AMD的HIP还是nVidia的CUDA，来获取到最终的cuda文件

       1.5.4：依据环境上是否支持cuda来确定编译扩展

       1.5.5 添加扩展

       至此，torchvision就将整个版本包编译出来了，会调用torch的cpp和cuda编译扩展（即：通过gcc+nvcc来编译ccsrc下面的源码，而不用torchvision自行再来设置各种编译环境信息了）。

       整个编译核心流程总结如下：

       2. torchvision新增算子流程

       以torchvision.ops.DeformConv2d为例

       2.1 基础用法与模型结构

       通过Netron工具打开模型结构，可以看到torchvision的deform_conv2d是单独的IR定义的算子

       2.2 python侧实现分析

       deform_conv2d定义在Python侧，实际上做了参数初始化后，将转交给了C++侧对应的接口

       2.3 C++侧分析：torch.ops.torchvision.deform_conv2d

       2.3.1 接口定义

       2.3.2 接口实现

       关键在于这两个接口的注册

       算子的具体实现和如何向pytorch完成注册呢？

       该算子有C++和CUDA实现方式，C++方式可以在纯CPU版本中运行，cuda实现则依赖于GPU和CUDA

       2.3.2.1 C++实现

       2.3.2.2 CUDA实现

       这种方式实现的算子，trace出来的模型中，为单个算子

       总结：自定义算子向torch集成分为两步

       三：基于torchvision新增一个算子

       实现一个算子：my_add = 2*x + y

       3.1 环境准备

Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？

       作者：robinhzhang

       Redis，一个开源内存数据库，凭借其高效能和广泛应用，如缓存、消息队列和会话存储，本文将带你探索其命令执行的底层流程。本文将以源码解析的企业报餐源码形式，逐层深入Redis的核心结构和命令执行过程，旨在帮助开发者理解实现细节，提升编程技术和设计意识。

       源码结构概览

       在学习Redis源代码之前，首先要了解其主要的组成部分：redisServer、redisClient、redisDb、redisObject以及aeEventLoop。这些结构体和事件模型构成了Redis的核心架构。

       redisServer：服务端运行的核心结构，包括监听socket、数据存储的redisDb列表和客户端连接信息。

       redisClient：客户端连接状态的存储，包括命令处理缓冲区、回复数据列表和数据库句柄。

       redisDb：键值对的数据存储，采用两个哈希表实现渐进式rehash。

       redisObject：存储对象的通用表示，包含引用计数和LRU时间，用于内存管理。

       aeEventLoop：事件循环，管理文件和时间事件的处理。

       核心流程详解

       Redis的执行流程从main函数开始，首先初始化配置和服务器组件，进入主循环处理事件。命令执行流程涉及redis启动、客户端连接、接收命令和返回结果四个步骤：

       启动阶段：创建socket服务器，注册可读事件，进入主循环。

       连接阶段：客户端连接后，接收并处理命令，创建客户端实例。

       命令阶段：客户端发送命令，服务端解析并调用对应的命令处理函数。

       结果阶段：处理命令后，根据协议格式构建回复并写回客户端。

       渐进式rehash与内存管理

       Redis的内存管理采用引用计数法，通过对象的refcount字段控制内存分配和释放。rehash操作在Redis 小白源码论坛8642.x版本引入，通过逐步迁移键值对，降低对单线程性能的影响。当负载达到阈值，会进行扩容，这涉及新表的创建和键值对的迁移。

       总结

       本文通过Redis源码分析，揭示了其命令执行的细节，包括启动流程、客户端连接、命令处理和结果返回，以及内存管理策略。这将有助于开发者深入理解Redis的工作原理，提升编程效率和设计决策能力。

源代码静态分析

       静态代码分析：安全审计的静态视角

       静态代码分析是一种针对源代码的安全审计技术，通过静止且孤立地分析，无需实际执行，来检测潜在的安全隐患。它主要通过两种途径进行：一是分析编译后的中间文件，二是直接剖析源代码。这种方法旨在早期识别出问题，如安全漏洞、代码冗余和性能隐患，以避免在运行时出现意外。

       静态分析的力量

       静态分析工具是这项技术的关键，它们能够检测语法错误、内存泄漏和空指针引用等常见问题，甚至还能揭示潜在的安全漏洞，如缓冲区溢出和SQL注入。其显著优势在于，能在编码阶段就发现问题，节省了运行时可能出现错误的成本。

       工具类型与应用

       静态分析工具大致分为静态分析器和代码检查器。静态分析器主要针对编译后的代码进行深入检查，其结果通常以报告形式呈现，便于开发人员针对问题进行修复。而代码检查器则作为开发工具的插件，实时监控代码，即时反馈问题。

       然而，在使用静态分析时，也需留意其局限性。首先，它们只能揭示语法错误和潜在问题，对于逻辑错误和特定类型的性能问题，如并发问题，无法提供详尽的检测。此外，静态分析结果可能存在误报和漏报，需要人工审核以确保准确性。

       总结与结合

       总的来说，静态代码分析是提高代码质量和安全性的重要手段。但应当意识到，尽管静态分析工具强大，但仍非万能，它与动态分析等其他审计方法应相互补充，以全面审视和优化代码。

分钟快速精通rollup.js——Vue.js源码打包原理深度分析

       Vue.js源码打包基于rollup.js的API，流程大致可分为五步。首先将Vue.js源码clone到本地，安装依赖，然后通过build指令进行打包。打包成功后会在dist目录下创建打包文件。Vue.js还提供了另外两种打包方式：“build:ssr"和"build:weex”。

       Vue.js打包源码分析，Vue.js源码打包基于rollup.js的API，流程大致可分为五步，如下图所示：执行npm run build时，会从scripts/build.js开始执行。前5行分别导入了5个模块，这5个模块的用途在前置学习教程中已经详细过。第7行通过同步方法判断dist目录是否存在，如果不存在则通过同步方法创建dist目录。生成rollup配置，生成dist目录后，通过以下代码生成了rollup的配置文件。代码虽然只有短短一句，但是做了很多事情。首先它加载了scripts/config.js模块，然后调用其中的getAllBuilds()方法。接下来导入了scripts/alias.js模块，alias.js模块输出了一个对象，这个对象中定义了所有的别名及其对应的绝对路径。这个模块中定义了resolve()方法，用于生成绝对路径。

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Vert.x 源码解析(4.x)——Future源码解析

       在现代软件开发中，异步编程的重要性日益凸显，提升并发性能并处理大量并行操作。Vert.x，作为一款基于事件驱动和非阻塞设计的异步框架，提供了丰富的工具简化异步编程。本文将深入解析Vert.x 4.x版本的Future源码，理解其关键类和功能。

       1. 异步核心

       Vert.x的核心在于FutureImpl和PromiseImpl，它们是实现异步操作的关键。AsyncResult是通用接口，用于表示异步操作的结果，包含成功值或失败异常。

       2. Future类详解

       Future扩展了AsyncResult，提供了组合操作如join、any、all和map等功能。内部的FutureInternal主要负责添加监听器，FutureBase负责执行监听器和转换函数。

       具体来说，FutureImpl的onComplete方法接收一个handler，任务完成后执行，而tryComplete则在异步操作有结果时触发，最终调用用户指定的handler。

       相比之下，Promise允许用户手动设置异步结果，PromiseImpl继承自FutureImpl，并增加了context获取功能。

       3. 实例与源码分析

       通过简单的入门实例，如独立使用Future，我们可以看到Vert.x如何通过创建PromiseImpl获取Future。源码分析显示，Promise.future获取Future，OnComplete用于添加监听，而complete方法则用于设置值并通知监听器。

       4. 深入源码

       在源码层面，addListener和emitSuccess方法在OnComplete中扮演重要角色。而complete方法，特别是tryComplete，是设置值并触发监听的关键。

       5. 总结

       总的来说，理解Vert.x中的Future，就是创建PromiseImpl获取Future，通过OnComplete添加监听器，然后通过Promise的complete方法设置值并通知监听器。后续还将深入探讨其他Future实现类，如all、any和map的原理。