【真人版cs源码】【tcp 调试助手 源码】【制作cf加速源码】golang代理源码_golang 代理
1.golang源码系列---手把手带你看list实现
2.golang map 源码解读（8问）
3.浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
4.golang源码系列---手把手带你看heap实现
5.Golang源码分析Golang如何实现自举（一）
6.golang 使用 elazarl / goproxy 代理https请求
golang源码系列---手把手带你看list实现
本文提供Golang源码中双向链表实现的代理代理详细解析。
双向链表结构包含头节点对象root和链表长度，源码无需遍历获取长度，代理代理链表节点额外设指针指向链表，源码方便信息获取。代理代理
创建双向链表使用`list.New`函数，源码真人版cs源码初始化链表。代理代理
`Init`方法可初始化或清空链表，源码链表结构内含占位头结点。代理代理
`Len`方法返回链表长度，源码由结构体字段存储，代理代理无需遍历。源码
`Front`与`Back`分别获取头结点和尾结点。代理代理
`InsertBefore`与`InsertAfter`方法在指定节点前后插入新节点，源码底层调用`insertValue`实现。代理代理
`PushFront`与`PushBack`方法分别在链表头部和尾部插入新节点。
`MoveToBack`与`MoveToFront`内部调用`move`方法，将节点移动至特定位置。
`MoveBefore`与`MoveAfter`将节点移动至指定节点前后。
`PushBackList`与`PushFrontList`方法分别在链表尾部或头部插入其他链表节点。
例如，原始链表A1 - A2 - A3与链表B1 - B2 - B3，`PushFrontList`结果为B1 - B2 - B3 - A1 - A2 - A3，`PushBackList`结果为A1 - A2 - A3 - B1 - B2 - B3。tcp 调试助手 源码
golang map 源码解读（8问）
map底层数据结构为hmap，包含以下几个关键部分：
1. buckets - 指向桶数组的指针，存储键值对。
2. count - 记录key的数量。
3. B - 桶的数量的对数值，用于计算增量扩容。
4. noverflow - 溢出桶的数量，用于等量扩容。
5. hash0 - hash随机值，增加hash值的随机性，减少碰撞。
6. oldbuckets - 扩容过程中的旧桶指针，判断桶是否在扩容中。
7. nevacuate - 扩容进度值，小于此值的已经完成扩容。
8. flags - 标记位，用于迭代或写操作时检测并发场景。
每个桶数据结构bmap包含8个key和8个value，以及8个tophash值，用于第一次比对。
overflow指向下一个桶，桶与桶形成链表存储key-value。
结构示意图在此。制作cf加速源码
map的初始化分为3种，具体调用的函数根据map的初始长度确定：
1. makemap_small - 当长度不大于8时，只创建hmap，不初始化buckets。
2. makemap - 当长度参数为int时，底层调用makemap。
3. makemap - 初始化hash0，计算对数B，并初始化buckets。
map查询底层调用mapaccess1或mapaccess2，前者无key是否存在的bool值，后者有。
查询过程：计算key的hash值，与低B位取&确定桶位置，获取tophash值，比对tophash，相同则比对key，获得value，否则继续寻找，直至返回0值。
map新增调用mapassign，步骤包括计算hash值，确定桶位置，如何找程序源码比对tophash和key值，插入元素。
map的扩容有两种情况：当count/B大于6.5时进行增量扩容，容量翻倍，渐进式完成，每次最多2个bucket；当count/B小于6.5且noverflow大于时进行等量扩容，容量不变，但分配新bucket数组。
map删除元素通过mapdelete实现，查找key，计算hash，找到桶，遍历元素比对tophash和key，找到后置key,value为nil，修改tophash为1。
map遍历是无序的，依赖mapiterinit和mapiternext，选择一个bucket和offset进行随机遍历。
在迭代过程中，可以通过修改元素的key,value为nil，设置tophash为1来删除元素，不会影响遍历的顺序。
浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
本文将深入探讨Golang中使用sarama包进行Kafka消息生产的庄家动机 指标源码过程，以及如何通过Docker部署Kafka集群采用Kraft模式。首先，我们关注数据的生产部分。
在部署Kafka集群时，我们将选择Kraft而非Zookeeper，通过docker-compose实现。集群中，理解LISTENERS的含义至关重要，主要有几个类型：
Sarama在每个topic和partition下，会为数据传输创建独立的goroutine。生产者操作的起点是创建简单生产者的方法，接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。
在newBrokerProducer中，run()方法和bridge的匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的巧妙桥接，通过channel在不同线程间传递信息，体现了goroutine使用的精髓。
真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中，这是数据在三层协程中传输的环节，虽然深度适中，但需要仔细理解。
sarama的架构清晰，但数据传输的核心操作隐藏在第三层goroutine中。输出变量的使用也有讲究：当output = p.bridge，它作为连接内外协程的桥梁；output = nil则关闭channel，output = bridge时允许写入。
golang源码系列---手把手带你看heap实现
heap包定义实现堆所需结构与操作方法，包含Interface接口，允许实现堆功能。Push和Pop方法分别用于添加元素与移除堆顶元素。
构建堆时需实现sort.Interface接口。Heap包内部仅包含两个非导出函数，作为堆导出方法的基础。
down函数将堆顶元素下沉，保持堆结构。up函数则将当前节点上浮，确保堆的性质。
Init函数初始化堆结构。Push与Pop方法用于添加与移除元素，底层依赖up和down函数。
Remove方法移除指定位置元素，类似Pop，通过上浮下沉操作恢复堆结构。
Fix函数在节点值变化后，用于修复堆结构。
使用案例：以学生信息为例，根据年龄排序，并按升序输出。
总结：heap包提供实现堆所需的接口与方法，通过非导出函数与导出方法的配合，完成堆的操作与构建。实例化堆后，可根据具体需求使用Push、Pop、Remove与Fix方法，实现元素的添加、删除与结构修复。
Golang源码分析Golang如何实现自举（一）
本文旨在探索Golang如何实现自举这一复杂且关键的技术。在深入研究之前，让我们先回顾Golang的历史。Golang的开发始于年，其编译器在早期阶段是由C语言编写。直到Go 1.5版本，Golang才实现了自己的编译器。研究自举的最佳起点是理解从Go 1.2到Go 1.3的版本，这些版本对自举有重要影响，后续还将探讨Go 1.4。
接下来，我们来了解一下Golang的编译过程。Golang的编译主要涉及几个阶段：词法解析、语法解析、优化器和生成机器码。这一过程始于用户输入的“go build”等命令，这些命令实际上触发了其他内部命令的执行。这些命令被封装在环境变量GOTOOLDIR中，具体位置因系统而异。尽管编译过程看似简单，但实际上包含了多个复杂步骤，包括词法解析、语法解析、优化器、生成机器码以及连接器和buildid过程。
此外，本文还将介绍Golang的目录结构及其功能，包括API、文档、C头文件、依赖库、源代码、杂项脚本和测试目录。编译后生成的文件将被放置在bin和pkg目录中，其中bin目录包含go、godoc和gofmt等文件，pkg目录则包含动态链接库和工具命令。
在编译Golang时，首先需要了解如何安装GCC环境。为了确保兼容性，推荐使用GCC 4.7.0或4.7.1版本。通过使用Docker镜像简化了GCC的安装过程，使得编译变得更为便捷。编译Golang的命令相对简单，通过执行./all即可完成编译过程。
最后，本文对编译文件all.bash和make.bash进行了深入解析。all.bash脚本主要针对nix系统执行，而make.bash脚本则包含了编译过程的关键步骤，包括设置SELinux、编译dist文件、编译go_bootstrap文件，直至最终生成Golang可执行文件。通过分析这些脚本，我们可以深入了解Golang的自举过程，即如何通过go_bootstrap文件来编译生成最终的Golang。
总结而言，Golang的自举过程是一个复杂且多步骤的技术，包含了从早期C语言编译器到自动生成编译器的转变。通过系列文章的深入探讨，我们可以更全面地理解Golang自举的实现细节及其背后的逻辑。本文仅是这一过程的起点，后续将详细解析自举的关键组件和流程。
golang 使用 elazarl / goproxy 代理"这样的域名，然后在doSomething()函数中定制你的处理逻辑。在处理HTTPS请求时，记得妥善管理http.Request和Response的Body，比如在转发连接时可能需要重新构建Body，同时还可以修改请求头，甚至限制访问特定网站（比如Reddit）的访问频率。实战案例可以参考Feiir/dy-live这个GitHub项目，那里有更多关于elazarl/goproxy的源码示例。