1.免费高性能虚拟化Mac的开源软件VirtualBuddy
2.RegexBuddy正则表达式编辑工具V421破解版RegexBuddy正则表达式编辑工具V421破解版功能简介
3.linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
4.Linux中的内存分配--slab（1）
5.CI工具选型分析
6.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
免费高性能虚拟化Mac的开源软件VirtualBuddy
最新Mac改用ARM芯片后，市面上虚拟化软件如VMware和VirtualBox无法完美虚拟化macOS。VirtualBuddy则为Apple Silicon用户提供了完美的macOS虚拟化解决方案。支持macOS 及以上版本，同时兼容Ubuntu，但不支持Windows。okex api 源码
VirtualBuddy基于MacOS的Hypervisor.framework开发，使用Swift语言编写，具备多项特性。软件开源，用户可在GitHub（github.com/insidegui/Vi...）获取源代码，自行编译或下载已编译版本。推荐下载最新版1.4.1（github.com/insidegui/Vi...），安装步骤简单，下载VirtualBuddy_v1.4.1-.dmg后安装即可。
VirtualBuddy在安装后支持常用软件，如企业微信、钉钉和Xcode等，性能表现不错，未出现明显卡顿、延迟问题。此外，软件内置GuestApp，提供剪贴板共享和文件共享功能，启动虚拟机后，通过Finder侧边栏选择Guest磁盘，双击VirtualBuddyGuest应用图标即可使用。
对于Mac开发者，VirtualBuddy能在多个macOS版本（尤其是测试版）上高效测试应用程序，提供彻底隔离环境，且性能损失较小。作为替代虚拟化软件的优质选择，VirtualBuddy在Mac虚拟化领域展现出其独特价值。
RegexBuddy正则表达式编辑工具V破解版RegexBuddy正则表达式编辑工具V破解版功能简介
大家好,并发编程源码原理关于RegexBuddy(正则表达式编辑工具) V4.2.1 破解版，RegexBuddy(正则表达式编辑工具) V4.2.1 破解版功能简介这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！RegexBuddy破解版是一款非常好用的正则表达式编辑工具。本软件能帮助你编写需要的正则表达式，它还可以在你的源代码中根据 你所使用的语言自动生成相应的正则表达式。还支持可视化的调试，带来软件测试方面的便利；支持正则式转换为多种语言的字串，还并提供了代码输出功能。使用说明
本软件为RegEx Builder绿色破解版，安装时选择第一项即可正常打开使用，功能无限制完全使用。软件功能
1、自动生成正则表达式 2、编辑并测试正则表达式 3、多向导页，可在多个源文本上测试同一个正则表达式(标准版无此功能) 4、多页参考生成正则表达式(标准版无此功能) 5、自动检查和修改生成的正则表达式的正确性 6、以可视方式呈现测试结果linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制，重点关注内存分配与释放的关键函数，通过分析4.9版本的源码，详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中，slab算法通过kmem_cache结构体进行管理，利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例，通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射，从而实现高效内存分配。其中，关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号，这与常规的0起始序号不同，从1开始计数。
在找到合适的kmem_cache实例后，下一步是通过数组缓存（array_cache）获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象，币宽量化源码则直接从缓存分配；若缓存已空，会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs（free/partial/full）中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中，array_cache结构体发挥了关键作用，它不仅简化了内存管理，还优化了内存使用效率。
对象释放流程与分配流程类似，涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中，关键操作是检查slab_partial和slab_free队列，寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用，避免了资源浪费。
总结内存操作函数概览，栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等，而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性，它无法像栈一样精准预测内存使用情况，导致内存碎片问题。为了应对这一挑战，Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法，以提高内存分配效率和减少碎片。
然而，即便使用了高效的内存管理算法，内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中，没有像Java那样的自动垃圾回收机制，导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存，抽奖源码加教程将导致资源泄漏，影响系统性能。为此，业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法，以提高内存管理效率和减少内存碎片。
ZGC算法通过分页策略对内存进行管理，并利用“初始标记”阶段识别GC根节点（如线程栈变量、静态变量等），并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”（STW）策略暂停所有线程，确保标记过程的准确性。接着，通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象，并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中，ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象，确保内存管理的精准性。
接下来，ZGC通过“复制算法”实现内存回收，将正常引用的对象复制到新页面，将旧页面的数据擦除，从而实现内存的高效管理。此外，通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后，在“对象重定位”阶段，完成引用关系的更新，确保内存管理过程的完整性和一致性。
通过实测，ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力，尤其是标记阶段的效率，使得系统能够在保证性能的同时，有效地管理内存资源。绝品指标公式源码总之，内存管理是系统性能的关键因素，Linux内核通过先进的算法和策略，实现了高效、灵活的内存管理，为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。
Linux中的内存分配--slab（1）
在Linux中，当内存分配遇到小于一页的需求时，为避免浪费和内碎片问题，slab分配器应运而生。slab分配器的核心机制是kmem_cache，它为每个对象类别维护一个"cache"，分配和释放对象时都从对应的cache中进行，提高了效率。cache的内存来源于buddy伙伴系统，通过分页并按照对象大小划分，确保物理内存的连续性。
每个kmem_cache由若干slabs组成，每个slab由一个或多个页框构成，大小由gfporder定义。为了优化CPU缓存利用，slab引入了coloring机制，通过调整slab中的偏移量，确保相同对象号的对象不会对齐，从而减少缓存替换操作。
kmem_cache_node负责描述和管理slab中的对象，包含slab链表，根据NUMA架构进行内存分配。slab描述符中，s_mem和freelist分别指向第一个对象和空闲对象链表。空闲对象链表由数组组成，根据活跃对象动态调整。
本地CPU空闲链表作为kmem_cache的一部分，记录对象的释放，便于内存回收。通过slabtop命令，可以查看系统的slab分配情况，包括内存使用、cache数量、slabs数量以及object大小分布。此外，/proc/meminfo和/proc/slabinfo提供了更详细的内存使用信息。
深入理解slab分配器的更多内容，可以参考相关文章如《Slab Allocator (kernel.org)》、《The Slab Allocator in the Linux kernel (hammertux.github.io)》以及《linux内存源码分析 - SLAB分配器概述》等。
CI工具选型分析
持续集成工具选型分析指出，选择合适的工具对团队效率至关重要。关键因素包括易用性、安装简易性、云服务支持、容器兼容性以及开源社区支持。以下是主要工具的优劣势对比：
Jenkins，虽然历史悠久，但需依赖附加组件和插件以适应现代架构；CircleCI成本较低，配置简单，但本地部署困难且Clojure社区相对较小；TeamCity基于Java，Kubernetes部署镜像大；GitLab CI支持Kubernetes，但非GitLab源码管理工具不适用；Buddy本地部署按用户付费，价格昂贵；TravisCI使用Ruby，部署选项有限；GoCD虽开源，支持Kubernetes但不适用Java应用；Drone轻量级，Go语言编写，适合Kubernetes，但文档不完善；Spinnaker功能强大，但本地部署复杂；Buildbot用Python编写，性能一般，社区支持较少。
对于大部分团队，CircleCI或TravisCI足够满足需求。然而，追求高效和敏捷的开发者可能更倾向于Drone.io，它易于安装、配置，支持云和本地部署，且性能优于Python/Ruby编写的选项，具有云原生应用的特性。Jenkins则因其灵活性和社区支持，尽管在Kubernetes支持上不如其他新工具，仍是普遍选择。
Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
引子
在如今的大型服务器中，NUMA架构扮演着关键角色。它允许系统拥有多个物理CPU，不同NUMA节点之间通过QPI通信。虽然硬件连接细节在此不作深入讨论，但需明白每个CPU优先访问本节点内存，当本地内存不足时，可向其他节点申请。从传统的SMP架构转向NUMA架构，主要是为了解决随着CPU数量增多而带来的总线压力问题。
分配物理内存时，numa_node_id() 方法用于查询当前CPU所在的NUMA节点。频繁的内存申请操作促使Linux内核采用per-cpu实现，将CPU访问的变量复制到每个CPU中，以减少缓存行竞争和False Sharing，类似于Java中的Thread Local。
分配物理页
尽管我们不必关注底层实现，buddy system负责分配物理页，关键在于使用了numa_node_id方法。接下来，我们将深入探索整个Linux内核的per-cpu体系。
numa_node_id源码分析获取数据
在topology.h中，我们发现使用了raw_cpu_read函数，传入了numa_node参数。接下来，我们来了解numa_node的定义。
在topology.h中定义了numa_node。我们继续跟踪DECLARE_PER_CPU_SECTION的定义，最终揭示numa_node是一个共享全局变量，类型为int，存储在.data..percpu段中。
在percpu-defs.h中，numa_node被放置在ELF文件的.data..percpu段中，这些段在运行阶段即为段。接下来，我们返回raw_cpu_read方法。
在percpu-defs.h中，我们继续跟进__pcpu_size_call_return方法，此方法根据per-cpu变量的大小生成回调函数。对于numa_node的int类型，最终拼接得到的是raw_cpu_read_4方法。
在percpu.h中，调用了一般的read方法。在percpu.h中，获取numa_node的绝对地址，并通过raw_cpu_ptr方法。
在percpu-defs.h中，我们略过验证指针的环节，追踪arch_raw_cpu_ptr方法。接下来，我们来看x架构的实现。
在percpu.h中，使用汇编获取this_cpu_off的地址，代表此CPU内存副本到".data..percpu"的偏移量。加上numa_node相对于原始内存副本的偏移量，最终通过解引用获得真正内存地址内的值。
对于其他架构，实现方式相似，通过获取自己CPU的偏移量，最终通过相对偏移得到pcp变量的地址。
放入数据
讨论Linux内核启动过程时，我们不得不关注per-cpu的值是如何被放入的。
在main.c中，我们以x实现为例进行分析。通过setup_percpu.c文件中的代码，我们将node值赋给每个CPU的numa_node地址处。具体计算方法通过early_cpu_to_node实现，此处不作展开。
在percpu-defs.h中，我们来看看如何获取每个CPU的numa_node地址，最终还是通过简单的偏移获取。需要注意如何获取每个CPU的副本偏移地址。
在percpu.h中，我们发现一个关键数组__per_cpu_offset，其中保存了每个CPU副本的偏移值，通过CPU的索引来查找。
接下来，我们来设计PER CPU模块。
设计一个全面的PER CPU架构，它支持UMA或NUMA架构。我们设计了一个包含NUMA节点的结构体，内部管理所有CPU。为每个CPU创建副本，其中存储所有per-cpu变量。静态数据在编译时放入原始数据段，动态数据在运行时生成。
最后，我们回到setup_per_cpu_areas方法的分析。在setup_percpu.c中，我们详细探讨了关键方法pcpu_embed_first_chunk。此方法管理group、unit、静态、保留、动态区域。
通过percpu.c中的关键变量__per_cpu_load和vmlinux.lds.S的链接脚本，我们了解了per-cpu加载时的地址符号。PERCPU_INPUT宏定义了静态原始数据的起始和结束符号。
接下来，我们关注如何分配per-cpu元数据信息pcpu_alloc_info。percpu.c中的方法执行后，元数据分配如下图所示。
接着，我们分析pcpu_alloc_alloc_info的方法，完成元数据分配。
在pcpu_setup_first_chunk方法中，我们看到分配的smap和dmap在后期将通过slab再次分配。
在main.c的mm_init中，我们关注重点区域，完成map数组的slab分配。
至此，我们探讨了Linux内核中per-cpu实现的原理，从设计到源码分析，全面展现了这一关键机制在现代服务器架构中的作用。
