1.MapReduce源码解析之Mapper
2.MyBatis 源码原理：扫描 Mapper 接口
3.源码分析Mybatis MapperProxy初始化图文并茂
4.MapReduce源码解析之InputFormat
5.关于mybatis-plus中Service和Mapper的分析
6.Tomcat处理http请求之源码分析 | 京东云技术团队

MapReduce源码解析之Mapper

       MapReduce，大数据领域的分析标志性计算模型，由Google公司研发，源码其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大，分析打开了大数据时代的源码大门。对于许多大数据工作者来说，分析尺寸公差计算器 源码MapReduce是源码基础技能之一，而源码解析更是分析深入理解与实践的必要途径。

       MapReduce由两部分组成：Map与Reduce。源码Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对，分析而Reduce阶段则负责合并这些新的源码键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的分析效率。

       本文将聚焦于Map阶段的源码核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的分析源码，我们可以更深入地理解MapReduce的源码工作机制，并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。

       Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类：

       setup()：主要为map()方法做准备，例如加载配置文件、传递参数。

       cleanup()：用于清理资源，如关闭文件、处理Key-Value。

       map()：程序的逻辑核心，对输入的文本进行处理（如分割、过滤），以键值对的形式写入context。

       run()：驱动Mapper执行的主方法，按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。

       Context抽象类扮演着重要角色，免费直播 源码用于跟踪任务状态和数据存储，如在setup()中读取配置信息，并作为Key-Value载体。

       下面是几个Mapper子类的详细解析：

       InverseMapper：将键值对反转，适用于不同需求的统计分析。

       TokenCounterMapper：使用StringTokenizer对文本进行分割，计算特定token的数量，适用于词频统计等。

       RegexMapper：对文本进行正则化处理，适用于特定格式文本的统计。

       MultithreadedMapper：利用多线程执行Mapper任务，提高CPU利用率，适用于并发处理。

       本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析，旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码，以期为大数据处理提供更深入的洞察与实践指导。

MyBatis 原理：扫描 Mapper 接口

       在MyBatis中，Mapper接口的扫描依赖MyBatis和Spring项目。实现Mapper接口的自动扫描主要有两种方式：@Mapper和@MapperScan注解。

       @Mapper注解通常用于Mapper接口上，若仅需扫描带有该注解的接口，需引入mybatis/spring-boot-starter项目。在Spring未找到MapperScannerConfigurer和MapperFactoryBean的Bean时，AutoConfiguredMapperScannerRegistrar会自动扫描并注入Mapper接口的实现类。这个过程可通过MybatisAutoConfiguration的源码来理解。

       相比之下，@MapperScan注解是Mybatis的常见扫描方式。它通过@Import(MapperScannerRegistrar.class)导入MapperScannerRegistrar，进行Mapper扫描逻辑。画浪源码MapperScannerRegistrar通过实现ImportBeanDefinitionRegistrar接口的registerBeanDefinitions方法完成Mapper的扫描。

       核心组件MapperScannerConfigurer实现了BeanDefinitionRegistryPostProcessor接口，其主要在registerBeanDefinitions方法中处理Mapper的自动注入。具体来说，它会创建ClassPathMapperScanner，扫描指定包中的Mapper，生成BeanDefinition，这些BeanDefinition最终会在Spring的Bean创建过程中被转换为Mapper的实例。

       MapperFactoryBean是MyBatis/Spring用来表示Mapper的Bean，它基于SqlSessionDaoSupport，提供了FactoryBean接口的实现。获取Mapper时，会通过FactoryBean的getObject方法返回Mapper的代理类，如SqlSessionTemplate，它与Spring事务紧密关联并支持线程安全。

       Configuration和MapperRegistry是MyBatis的核心配置，前者管理Mapper的信息，后者存储Mapper实例。在使用MapperRegistry获取Mapper时，会优先尝试从缓存中获取，只有当缓存中不存在时，才会创建新的MapperProxy实例。

源码分析Mybatis MapperProxy初始化图文并茂

       源码分析Mybatis MapperProxy初始化，本文基于Mybatis.3.x版本，展现作者阅读源码技巧。MapperScannerConfigurer作为Spring整合Mybatis的核心类，负责扫描项目中Dao类，并创建Mybatis的Maper对象即MapperProxy对象。

       在项目配置文件中，关注到与Mapper相关的wp模板源码配置信息。源码分析的行文思路如下，可能会比较枯燥，但先给出MapperProxy的创建序列图，有助于理解。

       MapperScannerConfigurer类图，实现Spring Bean生命周期相关功能。核心类及其作用简述如下：

       BeanDefinitionRegistryPostProcessor负责设置SqlSessionFactory，生成的Mapper最终受该SqlSessionFactory管辖。

       ClassPathMapperScanner的scan方法进行扫描动作，具体实现由ClassPathBeanDefinitionScanner的doScan方法和ClassPathMapperScanner的内部方法共同完成。

       ClassPathMapperScanner#doScan方法首先调用父类方法，接着配置文件并构建对应的BeanDefinitionHolder对象。对这些BeanDefinitions进行处理，对Bean进行加工，加入Mybatis特性。

       MapperFactoryBean作为创建Mapper的FactoryBean对象，其beanClass为MapperFactoryBean，初始化实例为MapperFactoryBean。在实例化时自动获取SqlSessionFactory或SqlSessionTemplate，用于创建具体的Mapper实例。

       MapperFactoryBean的checkDaoConfig方法实现Mapper与Mapper.xml文件的关联注册。MapperRegistry负责管理注册的Mapper，核心类图展示了其关键属性和方法。

       MapperRegistry#addMapper方法完成MapperProxy的注册，但实际的MapperProxy创建在getMapper方法中，根据接口获取MapperProxyFactory，调用newInstance创建MapperProxy对象。

       至此，Mybatis Mapper的初始化构造过程完成一半，即MapperScannerConfigurer通过包扫描，在这地图 源码构建MapperProxy。剩余部分，即MapperProxy与*.Mapper.xml文件中SQL语句的关联流程，将在下一篇文章中详细说明。通过MapperProxy对象的创建，为后续SQL执行流程做准备。

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MapReduce源码解析之InputFormat

       导读

       深入探讨MapReduce框架的核心组件——InputFormat。此组件在处理多样化数据类型时，扮演着数据格式化和分片的角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作，程序能正确处理不同文件类型。InputFormat类作为抽象基础，定义了文件切分逻辑和RecordReader接口，用于读取分片数据。本节将解析InputFormat、InputSplit、RecordReader的结构与实现，以及如何在Map任务中应用此框架。

       类图与源码解析

       InputFormat类提供了两个关键抽象方法：getSplits()和createRecordReader()。getSplits()负责规划文件切分策略，定义逻辑上的分片，而RecordReader则从这些分片中读取数据。

       InputSplit类承载了切分逻辑，表示了给定Mapper处理的逻辑数据块，包含所有K-V对的集合。

       RecordReader类实现了数据读取流程，其子类如LineRecordReader，提供行数据读取功能，将输入流中的数据按行拆分，赋值为Key和Value。

       具体实现与操作流程

       在getSplits()方法中，FileInputFormat类负责将输入文件按照指定策略切分成多个InputSplit。

       TextInputFormat类的createRecordReader()方法创建了LineRecordReader实例，用于读取文件中的每一行数据，形成K-V对。

       Mapper任务执行时，通过调用RecordReader的nextKeyValue()方法，读取文件的每一行，完成数据处理。

       在Map任务的run()方法中，MapContextImp类实例化了一个RecordReader，用于实现数据的迭代和处理。

       总结

       本文详细阐述了MapReduce框架中InputFormat的实现原理及其相关组件，包括类图、源码解析、具体实现与操作流程。后续文章将继续探讨MapReduce框架的其他关键组件源码解析，为开发者提供深入理解MapReduce的构建和优化方法。

关于mybatis-plus中Service和Mapper的分析

       在后端开发中，mybatis-plus是广泛使用的框架之一。该框架内部包含两个核心的数据库操作接口：Iservice和BaseMapper。在日常开发中，我们通常会发现这两者在功能上高度相似，仅在方法命名上有细微差别。对于这样的设计，我产生了浓厚的兴趣，决定深入研究。

       通过对比两个接口的源码，我们首先发现了一个奇妙的继承结构。Service接口（如ServiceImpl）实际上同时继承了BaseMapper接口和Iservice接口。乍一看，这似乎有些冗余，因为我们通常会为Service类单独创建一个Mapper类，并继承BaseMapper。然而，这样的设计实际上为Service带来了更多功能，尤其是批处理功能的加入。

       具体而言，Service接口通过继承BaseMapper接口，实现了基础的CRUD操作，但又进一步扩展了接口功能，提供了更多便利的批处理方法。这与BaseMapper接口相比，增加了业务逻辑处理的灵活性和效率。

       为了更深入地理解Service和BaseMapper的区别，我参考了mybatis-plus官方文档的描述。文档详细解释了这两种接口的功能特性，强调了Service在提供数据库操作的同时，更侧重于业务逻辑的实现，而复杂的SQL查询任务则交由BaseMapper对应的XML文件来完成。

       总的来说，mybatis-plus中的Service和BaseMapper的设计虽然在表面上看似相似，但实际上它们各有侧重，共同为开发者提供了强大的数据库操作和业务逻辑处理能力。Service接口通过继承BaseMapper接口，不仅实现了基本的CRUD功能，还提供了更高效、便捷的批处理功能，使得开发过程更加流畅。而BaseMapper则专注于SQL语句的编写，为复杂查询提供了有力的支持。

Tomcat处理http请求之源码分析 | 京东云技术团队

       本文将从请求获取与包装处理、请求传递给 Container、Container 处理请求流程，这 3 部分来讲述一次 http 穿梭之旅。

       在 tomcat 组件 Connector 启动时，会监听端口。以 JIoEndpoint 为例，在 Acceptor 类中，socket = serverSocketFactory.acceptSocket (serverSocket); 与客户端建立连接，将连接的 socket 交给 processSocket (socket) 来处理。在 processSocket 中，对 socket 进行包装，交给线程池处理。

       线程池中的 SocketProcessor 任务，将 socket 交给 handler 处理，此 handler 为 HttpConnectionHandler 的实例。在 HttpConnectionHandler 的父类 process 方法中，根据请求的状态，创建 HttpProcessor 进行相应的处理，然后切到 HttpProcessor 的父类 AbstractHttpProccessor 中。

       在 SocketProcessor 中，从 socket 获取请求数据，进行 keep-alive 处理，数据包装等操作，最终将处理后的请求信息交给了 CoyoteAdapter 的 service 方法。

       CoyoteAdapter 的 service 方法中有两个主要任务：一是将 org.apache.coyote.Request 和 org.apache.coyote.Response 转换为继承自 HttpServletRequest 的 org.apache.catalina.connector.Request 和 org.apache.catalina.connector.Response，同时定位到 Context 和 Wrapper。二是将请求交给 StandardEngineValve 处理。

       在 postParseRequest 方法中，request 通过 URI 的信息找到属于自己的 Context 和 Wrapper。Mapper 保存了所有的容器信息，初始化时将所有容器添加到了 mapper 中。容器信息的变化由 MapperListener 监听，一旦容器发生变化，MapperListener 将其作为监听者进行处理。

       找到请求对应的 Context 和 Wrapper 后，CoyoteAdapter 将包装好的请求交给 Container 处理。从下面的代码片段，我们很容易追踪整个 Container 的调用链，形成时间线图。

       最终，StandardWrapperValve 将请求交给 Servlet 处理完成，至此一次 http 请求处理完毕。

MyBatis 源码解析：映射文件的加载与解析（上）

       MyBatis 的映射文件是其核心组成部分，用于配置 SQL 语句、二级缓存及结果集映射等功能，是其区别于其他 ORM 框架的重要特色。

       在解析映射文件时，MyBatis 通过调用 XMLMapperBuilder#parse 方法实现加载与解析操作。此方法首先判断映射文件是否已解析，若未解析则调用 XMLMapperBuilder#configurationElement 方法解析所有配置，并注册当前映射文件关联的 Mapper 接口。对于处理异常的标签，MyBatis 会记录至 Configuration 对象并尝试二次解析。

       解析流程主要涉及以下几个关键步骤：

       缓存配置（cache 标签）：MyBatis 采用缓存设计，分为一级缓存和二级缓存。解析 cache 标签时，首先获取相关属性配置，然后使用 CacheBuilder 创建缓存对象，并记录到 Configuration 对象。

       缓存引用（cache-ref 标签）：标签默认限定在 namespace 范围内，用于引用其它命名空间中的缓存对象。解析过程中记录引用关系，然后从 Configuration 中获取引用的缓存对象。

       结果集映射（resultMap 标签）：解析 resultMap 标签配置，构建 ResultMap 对象，并将其记录到 Configuration 中。

       SQL 语句（sql 标签）：通过 sql 标签配置复用的 SQL 语句片段，解析后记录至 Configuration 的 sqlFragments 属性中。

       核心数据库操作（select / insert / update / delete 标签）：解析这些标签时，构建 MappedStatement 对象并记录到 Configuration 中。

       每个标签解析实现由 MyBatis 提供的多个方法执行，如 XMLMapperBuilder 的 configurationElement 方法和解析具体标签的子方法，如 cacheElement、sqlElement 等。解析过程中，MyBatis 会调用不同的构造器和工厂方法来创建、初始化和配置相应的对象。

       在解析完成之后，MyBatis 将所有配置对象封装在 Configuration 对象中，该对象包含所有映射文件中定义的配置信息，供后续的 SQL 语句执行和映射操作使用。