1.分析LinuxUDP源码实现原理linuxudp源码
2.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
3.深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
4.Mybatis源码剖析（懒加载原理）
5.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
6.底层原理epoll源码分析，源码原理还搞不懂epoll的分析看过来

分析LinuxUDP源码实现原理linuxudp源码

       Linux UDP源码实现原理分析

       本文将重点介绍Linux UDP（用户数据报协议）的源码实现原理。UDP是源码原理面向无连接的协议。 它为应用程序在IP网络之间提供端到端的分析通信，而不需要维护连接状态。源码原理

       从源码来看，分析winddk 源码怎么编译Linux UDP实现分为两个主要部分，源码原理分别为系统调用和套接字框架。分析 系统调用主要处理一些针对特定功能层的源码原理系统调用，例如socket、分析bind、源码原理listen等，分析它们对socket进行配置，源码原理为应用程序创建监听地址或连接到指定的分析IP地址。

       而套接字框架（socket framework），源码原理则主要处理系统调用之后的各种功能，如创建路由表、根据报文的地址信息创建路由条目，以及把报文发给目标主机，并处理接收到的报文等。

       其中，send()系统调用主要是向指定的UDP端口发送数据包，它会检查socket缓存中是否有数据要发送，如果有，则将该socket中的数据封装成报文，然后向本地链路层发送报文。

       接收数据的recv()系统调用主要是侦听和接收数据报文，首先它根据接口上接收到的数据报文的地址找到socket表，如果有对应的socket，则将数据报文的数据存入socket缓存，否则将数据报文丢弃。

       最后，还有一些主要函数，用于管理UDP 端口，如udp_bind()函数,该函数主要是将指定socket绑定到指定UDP端口；udp_recvmsg()函数用于接收UDP端口上的数据；udp_sendmsg()函数用于发送UDP数据报。

       以上就是Linux UDP源码实现原理的分析，由上面可以看出，Linux实现UDP协议需要几层构架， 从应用层的系统调用到网络子系统的实现，都在这些框架的支持下实现。这些框架统一了子系统的接口，使得UDP实现在Linux上更加规范化。

Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析

       本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。在讲解每个优化案例时，将附上部分Lua虚拟机源代码实现，帮助您理解背后的原理。

       我们将对优化的评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，优化效果越明显。优化分为以下类别：CPU优化、内存优化、堆栈优化等。

       测试设备：个人MacBookPro，配置为4核2.2GHz i7处理器。使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异，测试通常循环执行多次并累计总消耗。

       下面是推荐程度从高到低的优化方法：

       3星优化：

       全类型通用CPU优化：高频访问的对象应先赋值给local变量。示例：用循环模拟高频访问，每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度：极力推荐。

       String类型优化：使用table.concat函数拼接字符串。示例：循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度：极力推荐。

       Table类型优化：Table构造时完成数据初始化。示例：创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度：极力推荐。

       Function类型优化：使用尾调用避免堆栈溢出。示例：递归求和函数。推荐程度：极力推荐。

       Thread类型优化：复用协程以减少创建和销毁开销。示例：执行多个不同函数。推荐程度：极力推荐。

       2星优化：

       Table类型优化：数据插入使用t[key]=value方式。示例：插入1到的付费下载社区源码数字。推荐程度：较为推荐。

       1星优化：

       全类型通用优化：变量定义时同时赋值。示例：初始化整数变量。推荐程度：一般推荐。

       Nil类型优化：相邻赋值nil。示例：定义6个变量，其中3个为nil。推荐程度：一般推荐。

       Function类型优化：不返回多余的返回值。示例：外部请求第一个返回值。推荐程度：一般推荐。

       0星优化：

       全类型通用优化：for循环终止条件无需提前计算缓存。示例：复杂函数计算循环终止条件。推荐程度：无效优化。

       Nil类型优化：初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例：定义一个nil变量。推荐程度：无效优化。

       总结：本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读！

深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析

       ZooKeeper内部维护了三种选举算法：LeaderElection, FastLeaderElection和AuthLeaderElection。FastLeaderElection与AuthLeaderElection的实现类似，关键差别在于AuthLeaderElection加入了认证信息，但已被ZooKeeper淘汰。FastLeaderElection相较于LeaderElection更加高效，已在3.4.0版本后不被推荐使用。当前版本仅保留FastLeaderElection选举算法。

       接下来，将深入探讨FastLeaderElection选举算法的具体实现。此算法在ZooKeeper中通过高效的机制确定领导者角色，以保证集群的稳定性和高效性。

       深入分析FastLeaderElection算法源码，理解其实现机制，有助于我们更好地掌握ZooKeeper的核心原理。代码逻辑清晰，通过分布式共识算法，确保了选举过程的公平性和正确性。

       为了实现高效的选举过程，FastLeaderElection引入了一系列优化。这些优化包括但不限于，通过优化算法减少选举过程中的通信开销，以及通过改进数据结构提高选举过程的执行效率。

       在实现过程中，FastLeaderElection核心接口被精心设计，确保了选举算法的可扩展性和灵活性。这些接口不仅支持基本的选举功能，还提供了丰富的异常处理机制，以应对各种异常情况。

       此外，ZooKeeper的持久化机制是其稳定性的重要保障。ZooKeeper通过事务日志实现持久化处理，确保了数据的一致性和可靠性。日志记录了所有对集群状态的修改操作，使得数据恢复和故障恢复成为可能。

       在ZooKeeper中，Watcher机制的实现是其核心功能之一。Watcher用于通知客户端关于节点状态的变更，以实现实时数据同步。ZooKeeper内部的Watcher管理器（ZKWatchManager）和watch注册类（如ExistWatchRegistration、DataWatchRegistration、ChildWatchRegistration等）共同实现了这一机制。

       这些注册类分别对应了不同的watch类型，允许客户端根据需求订阅不同的事件。例如，ExistWatchRegistration用于监听节点是否存在，DataWatchRegistration用于监听节点数据的变化，而ChildWatchRegistration用于监听子节点的变更。

       通过这些watch注册类，客户端能够实时接收来自ZooKeeper集群的事件通知，从而实现实时的数据同步和状态感知。同时，ZooKeeper通过Watcher机制实现了对节点状态的高效监控，确保了数据的一致性和集群的稳定性。

       最后，ZooKeeper的网络通信实现是其对外提供服务的基础。通过优化的桌面小电视源码网络通信协议，ZooKeeper能够高效地在分布式环境中进行数据交换和状态同步。这一部分的实现涉及到多种通信机制，如TCP协议、数据编码、消息格式等，确保了数据传输的可靠性和性能。

       总结，ZooKeeper通过精心设计的选举算法、持久化机制、Watcher机制和网络通信实现，提供了一套高效、稳定和可靠的服务框架。深入理解这些核心原理和实现细节，有助于我们更好地运用ZooKeeper在分布式系统中解决实际问题。

Mybatis源码剖析（懒加载原理）

       懒加载，即按需加载，旨在优化查询性能。以一个包含订单列表的User对象为例，当仅获取用户信息时，若启用懒加载模式，执行SQL不会查询订单列表。需获取订单列表时，才会发起数据库查询。实现方式包括在核心配置文件中设置或在相关映射文件中通过fetchType属性配置懒加载策略。

       懒加载的配置如何加载到项目中呢？首先，这些配置保存在全局Configuration对象中，通常在解析核心配置文件的代码中实现。在settingsElement方法中，懒加载配置被保存在lazyLoadingEnabled属性中。对于resultMap标签中collection | association的fetchType属性，其配置通过解析mappers标签下的resultMap标签实现，最终调用buildResultMappingFromContext方法处理子标签。该方法结合全局配置判断是否需要执行懒加载。

       懒加载的实现原理涉及动态代理。当调用代理对象的延迟加载属性方法时，如访问a.getB().getName()，代理对象会调用拦截器方法。若发现需要延迟加载，代理对象会单独发送SQL查询关联对象，加载数据后设置属性值，完成方法调用。简而言之，懒加载通过动态代理实现，拦截指定方法并执行数据加载。

       深入剖析懒加载源码，会发现它涉及查询和数据处理的多步操作。查询完成后，结果集处理、列值获取、判断是否进行懒加载等步骤共同构建懒加载机制。动态代理在访问对象属性时触发，最终通过Javassist库创建代理对象，实现懒加载逻辑。当访问如userList2.get(0).getOrderList()时，若满足条件，代理对象会调用懒加载查询方法获取数据。判断懒加载条件的关键在于结果集处理阶段，通过访问映射关系和查询映射值来确定是否执行后续懒加载查询。

       综上所述，Mybatis的懒加载机制通过动态代理和结果集处理实现，旨在优化性能，按需加载数据，提高查询效率。通过核心配置和映射文件中的配置，懒加载逻辑被加载到项目中，为开发者提供灵活的加载策略。

LevelDB 源码剖析1 -- 原理

       LSM-Tree，全称Log-Structured Merge Tree，被广泛应用于数据库系统中，如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite，甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的写入吞吐量，通过避免随机的本地更新操作实现。

       LSM-Tree的语音合成app源码核心思想基于磁盘性能的特性：随机访问速度远低于顺序访问，三个数量级的差距。因此，简单地将数据附加至文件尾部（日志或堆文件策略）可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好，但它有一个明显的缺点：从日志中随机读取数据需要花费更多时间，因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此，日志策略仅适用于简单的数据访问场景。

       为了应对更复杂的读取需求，如基于键的搜索、范围搜索等，LSM-Tree引入了一种改进策略，通过创建一系列排序文件来存储数据，每次写入都会生成一个新的文件，同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时，系统会检查所有文件，并定期合并文件以减少文件数量，从而提高读取性能。

       在LSM-Tree的基本算法中，写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更，且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区，用于保持键值的顺序。当内存表填满后，已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作，选择一些文件进行合并，以减少文件数量和删除冗余数据，同时维持读取性能。

       读取数据时，系统首先检查内存缓冲区，若未找到目标键，则以反向时间顺序检查各个文件，直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起，控制文件数量和读取性能，即使文件数量增加，读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引，可以优化读取操作，尤其是在文件末尾保留索引块，这通常比直接二进制搜索更高效。

       为了减少读取操作时访问的文件数量，新实现采用了分级合并（Leveled Compaction），即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量，还减少了单次压缩的副作用，同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略，这使得工作负载扩展合并的影响更高效，同时减少总空间需求。

底层原理epoll源码分析，还搞不懂epoll的看过来

       Linux内核提供关键epoll操作通过四个核心函数：epoll_create()、epoll_ctl()、epoll_wait()和epoll_event_callback()。操作系统内部使用epoll_event_callback()来调度epoll对象中的事件，此函数对理解epoll如何支持高并发连接至关重要。简化版TCP/IP协议栈在GitHub上实现epoll逻辑，存放关键函数的文件是[src ty_epoll_rb.c]。

       epoll的实现包含两个核心数据结构：epitem和eventpoll。epitem由rbn和rdlink组成，前者为红黑树节点，后者为双链表节点，实现事件对象的红黑树与双链表两重管理。eventpoll包含rbr和rdlist，分别指向红黑树根和双链表头，管理所有epitem对象。

       深入分析四个关键函数：

       epoll_create()：创建epoll对象，逻辑概括为六步。

       epoll_ctl()：根据用户传入参数构建epitem对象，依据操作类型（ADD、MOD、DEL）决定epitem在红黑树中的插入、更新或删除。hadoop in action 源码

       epoll_wait()：检查双链表中是否有节点，若有填充用户指定内存，无则循环等待事件触发，调用epoll_event_callback()插入新节点。

       epoll_event_callback()：内核中被调用，用于处理服务器触发的五种特定情况，并将红黑树节点插入双链表。

       总结epoll底层实现，关键在于两个数据结构，分别管理事件与对象关系。epoll通过红黑树与双链表高效组织事件，确保高并发场景下的高效处理。

preact源码解析，从preact中理解react原理

       基于preact.3.4版本进行分析，完整注释请参阅链接。阅读源码建议采用跳跃式阅读，遇到难以理解的部分先跳过，待熟悉整体架构后再深入阅读。如果觉得有价值，不妨为项目点个star。

       一直对研究react源码抱有兴趣，但每次都半途而废，主要原因是react项目体积庞大，代码颗粒化且执行流程复杂，需要投入大量精力。因此，转向研究preact，一个号称浓缩版react，体积仅有3KB。市面上已有对preact源码的解析，但大多存在版本过旧和分析重点不突出的问题，如为什么存在_nextDom？value为何不在diffProps中处理？这些都是解析代码中的关键点和收益点。

       一. 文件结构

       二. 渲染原理

       简单demo展示如何将App组件渲染至真实DOM中。

       vnode表示节点描述对象。在打包阶段，babel的transform-react-jsx插件会将jsx语法编译为JS语法，即转换为React.createElement(type, props, children)形式。preact中需配置此插件，使React.createElement对应为h函数，编译后的jsx语法如下：h(App,null)。

       执行render函数后，先调用h函数，然后通过createVNode返回虚拟节点。最终，h(App,null)的执行结果为{ type:App,props:null,key:null,ref:null}，该虚拟节点将被用于渲染真实DOM。

       首次渲染时，旧虚拟节点基本为空。diff函数比较虚拟节点与真实DOM，创建挂载完成，执行commitRoot函数，该函数执行组件的did生命周期和setState回调。

       2. diff

       diff过程包含diff、diffElementNodes、diffChildren、diffProps四个函数。diff主要处理函数型虚拟节点，非函数型节点调用diffElementNodes处理。判断虚拟节点是否存在_component属性，若无则实例化，执行组件生命周期，调用render方法，保存子节点至_children属性，进而调用diffChildren。

       diffElementNodes处理HTML型虚拟节点，创建真实DOM节点，查找复用，若无则创建文本或元素节点。diffProps处理节点属性，如样式、事件监听等。diffChildren比较子节点并添加至当前DOM节点。

       分析diff执行流程，render函数后调用diff比较虚拟节点，执行App组件生命周期和render方法，保存返回的虚拟节点至_children属性，调用diffChildren比较子节点。整体虚拟节点树如下：

       diffChildren遍历子节点，查找DOM节点，比较虚拟节点，返回真实DOM，追加至parentDOM或子节点后。

       三. 组件

       1. component

       Component构造函数设置状态、强制渲染、定义render函数和enqueueRender函数。

       强制渲染通过设置_force标记，加入渲染队列并执行。_force为真时，diff渲染不会触发某些生命周期。

       render函数默认为Fragment组件，返回子节点。

       enqueueRender将待渲染组件加入队列，延迟执行process函数。process排序组件，渲染最外层组件，调用renderComponent渲染，更新DOM后执行所有组件的did生命周期和setState回调。

       2. context

       使用案例展示跨组件传递数据。createContext创建context，包含Provider和Consumer组件。Provider组件跨组件传递数据，Consumer组件接收数据。

       源码简单，createContext后返回context对象，包含Consumer与Provider组件。Consumer组件设置contextType属性，渲染时执行子节点，等同于类组件。

       Provider组件创建函数，渲染到Provider组件时调用getChildContext获取ctx对象，diff时传递至子孙节点组件。组件设置contextType，通过sub函数订阅Provider组件值更新，值更新时渲染订阅组件。

       四. 解惑疑点

       理解代码意图。支持Promise时，使用Promise处理，否则使用setTimeout。了解Promise.prototype.then.bind(Promise.resolve())最终执行的Promise.resolve().then。

       虚拟节点用Fragment包装的原因是，避免直接调用diffElementNodes，以确保子节点正确关联至父节点DOM。

       hydrate与render的区别在于，hydrate仅处理事件，不处理其他props，适用于服务器端渲染的HTML，客户端渲染使用hydrate提高首次渲染速度。

       props中value与checked单独处理，diffProps不处理，处理在diffChildren中，找到原因。

       在props中设置value为空的原因是，遵循W3C规定，不设置value时，文本内容作为value。为避免MVVM问题，需在子节点渲染后设置value为空，再处理元素value。

       组件异常处理机制中，_processingException和_pendingError变量用于标记组件异常处理状态，确保不会重复跳过异常组件。

       diffProps中事件处理机制，为避免重复添加事件监听器，只在事件函数变化时修改dom._listeners，触发事件时仅执行保存的监听函数，移除监听在onChange设置为空时执行。

       理解_nextDom的使用，确保子节点与父节点关联，避免在函数型节点渲染时进行不必要的关联操作。

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。

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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NGINX脚本语言原理及源码分析(一)

       NGINX提供了灵活的脚本解析功能，通过配置文件中的变量和指令实现特定功能。变量和指令是编程的基础，如若使用脚本语言，能提升配置的可扩展性，避免频繁添加新代码。

       深入理解NGINX脚本语言，首先从变量的基本特性开始。在NGINX中，除了特殊类型的binary_remote_addr外，所有变量默认为字符串类型。变量名由美元符号或花括号包围，只接受特定字符（a-z、A-Z、0-9、_）。变量插入示例中，如set $def “this is a test $abc”，变量值会根据其他变量计算后再拼接。

       NGINX变量分为内置和自定义两种，自定义变量由特定模块定义，如rewrite和geo模块。内置变量广泛覆盖系统、网络、四层、SSL/TLS和HTTP层信息，部分动态变量如arg_根据HTTP请求参数动态生成。

       变量的作用域非常重要，未定义的变量在启动时会引发错误。全局可见的变量允许跨location使用，但每个请求有自己的变量实例。变量的可变性通过标记控制，如内置变量通常不可变，但如$args和$limit_rate可变。

       关于缓存，变量的get_handler方法决定其是否实时计算。动态变量如$arg_name不可缓存，而set指令定义的变量可缓存。结合使用时，如"name"和"arg_name"可能产生不同结果，因为前者缓存，后者每次都从参数解析。

       变量的隔离性基于请求，同一变量在不同请求间独立，如同C语言的局部和全局变量。NGINX内，变量值容器随请求而变化，与location无关。

       后续文章将详细解析变量的实现原理和在脚本中的运用。对于更全面的NGINX资源，可访问NGINX开源社区获取。