1.Redis 云解源码radix tree 源码解析
2.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(三十二)番外篇（8）---Cartographer源码解读
3.Docker 源码分析
4.什么是云平台分销商城？十一种常规的分销模式 深度解析+源码搭建
5.Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros
Redis radix tree 源码解析
Redis 实现了不定长压缩前缀的 radix tree，用于集群模式下存储 slot 对应的析源系统所有 key 信息。本文解析在 Redis 解析中实现 radix tree 的核心内容。
核心数据结构的云解源码定义如下：
每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的析源系统 key 的长度、以及是解析有迹可循指标源码否为叶子节点的标记。
以下是云解源码插入流程示例：
场景一：仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点，析源系统使用压缩前缀。解析
场景二：在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。云解源码从 "abcd" 的析源系统父节点遍历至压缩前缀，找到 "abcd" 空子节点，解析插入 "ef" 并标记为叶子节点。云解源码
场景三：在 "abcd" 之后插入 "ab"。析源系统ab 为 "abcd" 的解析前缀，插入 "ab" 为子节点，并标记为叶子节点。同时保留 "abcd" 的前缀结构。
场景四：在 "abcd" 之后插入 "abABC"。ab 为前缀，创建 "ab" 和 "ABC" 分别为子节点，保持压缩前缀结构。
删除流程则相对简单，找到指定 key 的叶子节点后，向上遍历并删除非叶子节点。openjdk源码在线阅读若删除后父节点非压缩且大小大于1，则需处理合并问题，以优化树的高度。
合并的条件涉及：删除节点后，检查父节点是否仍为非压缩节点且包含多个子节点，以此决定是否进行合并操作。
结束语：云数据库 Redis 版提供了稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩的数据库服务，基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储，支持主备版和集群版高可用架构。提供全面的容灾切换、故障迁移、在线扩容、性能优化的数据库解决方案，欢迎使用。
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(三十二)番外篇（8）---Cartographer源码解读
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(三十二)番外篇（8）---Cartographer源码解读
在MIT Min cheetah机械狗的开源设计中，第篇番外篇第8篇深入解析了传感器数据的流向。通常，正向讲解难以全面理解程序设计思路，因此我们将逆向还原设计过程。 数据首先从传感器获取点云，通过trajectory_builder_->AddSensorData(sensor_id, timed_point_cloud_data)这一过程。在这个函数中，小明api接口源码数据被进一步处理，通过MakeDispatchable函数，数据被封装为Dispatchable实例，以便在CollatedTrajectoryBuilder::AddData中处理不同类型的传感器数据。 数据接着被添加到OrderedMultiQueue中，队列满后会阻塞数据的插入，直到队列空间允许。在Dispatch函数中，数据被组织成一个Map结构，存储每个传感器的数据和回调函数。回调函数HandleCollatedSensorData负责计算数据利用率和将数据传递给GlobalTrajectoryBuilder。 逆向来看，设计者可能会将程序分为算法部分Cartographer和数据交互部分Cartographer_ros。Cartographer侧重于核心算法，如LocalTrajectoryBuilder和PoseGraph，而Cartographer_ros则负责数据的订阅、发布和类的实例化。SensorBridge和MapBuilderBridge作为桥梁，将传感器数据和Cartographer的内部结构连接起来。 软件架构清晰地展示出传感器数据如何层层传递，每个类都扮演着数据流转的桥梁角色。Cartographer_ros负责传感器数据的接入和结果的输出，而内部的C++实现则体现了谷歌工程师的高水准。 最后，主题模板网站源码下一篇文章将揭示数据如何在前端与局部地图进行匹配的细节。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、茶叶商城抢购源码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。
什么是云平台分销商城？十一种常规的分销模式 深度解析+源码搭建
云平台分销商城是一种社交电商中的常见商业模式，它包含多种分销模式，旨在实现资源共享和全民营销。以下是十一种常见的分销模式的详细介绍：一级到多级分销：针对个人用户，销售员通过销售获得利润分成，一级销售员可获得商家利润的一部分，多级分销通常限制在两级以内，以保持软件开发的合理性。
线上招商与区域合伙人：平台通过业绩给予代理权，划分区域代理，有助于初期招商和市场拓展。
店长/团队模式：店长根据团队业绩获取提成，激励会员成为管理者，优化团队管理。
股东分红：鼓励股东参与平台运营，贡献越大，分红越多，体现马太效应和天道酬勤。
会员等级制度：细分销售员等级，提高不同级别奖励，激发销售动力和团队优化。
月度计酬与招商奖励：团队销售提成和招商推荐奖励，促进业绩目标达成和业务扩展。
云店/微店奖励：基于社交平台的微店销售，增强会员归属感。
运费奖励：针对特定商品的运费设置分佣，推动促销活动。
分红榜与补贴金：即时分红激励用户活跃度，补贴金则用于销售员回本。
这些模式旨在通过各种激励机制，让平台用户积极参与推广，实现平台的快速发展和市场渗透。如果您对这些分销模式有兴趣，可以进一步探讨和交流。Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros
上一篇文章深入分析了传感器数据的流向，接下来让我们继续探讨传感器格式的转换与类型变换。这部分内容在sensor_bridge.cc文件中。在处理传感器的坐标变换时，我们需要运用三维空间刚体运动的知识，先进行简要回顾，以助于理解代码。
三维空间刚体运动涉及向量内积与外积。向量内积的计算公式如下，表示两个向量的点乘。向量外积则是一个向量，其方向垂直于两个向量，大小为两向量张成四边形的有向面积，计算公式如下。
旋转和平移是欧氏变换的两个关键部分。旋转涉及单位正交基的变换，形成旋转矩阵（Rotation matrix），该矩阵的各分量由两组基之间的内积组成，反映了旋转前后同一向量坐标的变化关系。平移则通过向旋转后的坐标中加入平移向量t实现。通过旋转矩阵R和平移向量t，我们可以完整描述欧氏空间中的坐标变换关系。
为了简化变换过程，引入齐次坐标和变换矩阵。在三维向量末尾添加1形成四维向量，进行线性变换。变换矩阵T能够将两次变换叠加简化为一个操作，便于后续计算。
Cartographer的坐标转换程序位于transform文件夹下的rigid_transform中，用于求解变换矩阵的逆。
在sensor_bridge类中，构造函数将传入配置参数，对里程计数据进行处理。首先将ros时间转换为ICU时间，然后利用tf_bridge_.LookupToTracking函数找到tracking坐标系与里程计child_frame_id之间的坐标变换。在ToOdometryData函数中，将里程计的footprint的pose转换为tracking_frame的pose，并最终将结果转换为carto::sensor::OdometryData的数据类型。
HandleOdometryMessage函数将传感器数据类型与坐标系转换完成后，调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。对于雷达数据，首先转换为点云格式，然后对点云进行坐标变换，并调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。
IMU数据处理中，要求平移分量小于1e-5，然后调用trajectory_builder_->AddSensorData对数据进行处理。
在雷达数据处理部分，首先将点云数据分段，然后传给HandleRangefinder处理，将点云坐标变换到tracking_frame坐标系下，调用trajectory_builder_->AddSensorData函数进行数据处理。
总结本章内容，我们详细解析了SensorBridge类，对传感器数据进行了转换和传输。通过Node类、MapBuilderBridge类和SensorBridge类，我们对Cartographer_ros部分的代码有了基本了解。接下来，我们将深入学习cartographer。
