1.vue/compiler-dom源码分析学习--day4: 字符串化hoist节点
2.react源码解析(二)时间管理大师fiber
3.Gitea源码分析(一)
4.UE 八叉树Octree2源码分析
5.Linux内核源码解析---cgroup实现之整体架构与初始化
6.非线性优化(三):g2o源代码
vue/compiler-dom源码分析学习--day4: 字符串化hoist节点
vue/compiler-dom源码解析继续:深入理解字符串化hoist节点
前言:在处理内置指令后,节点节点我们今日关注的管理管理是@vue/compiler-dom包中的字符串化hoist节点操作。这部分代码在baseCompile方法中找到调用入口,源码且hoistStatic选项默认为true,软件尽管没有直接传入参数。节点节点
在vue/compiler-sfc/__tests__/compileTemplate.spec.ts的管理管理匿名云盘源码测试用例中,我们发现参数来源。源码接着,软件我们追踪到hoistStatic.ts和`walk`函数,节点节点这是管理管理实现静态提升(static hoisting)的关键,用于优化性能,源码避免在render function中重复生成和比较不会变化的软件静态节点。
静态提升允许将不变的节点节点元素和文本节点抽离到render函数外,提高渲染效率。管理管理例如,源码一个只包含动态部分的,其静态部分会被提升,渲染时会直接使用字符串拼接,而不是每次都重新创建。
现在,我们来看下stringifyStatic方法。该方法在确定节点会被提升到哪个阶段后执行,确保只处理适合的普通元素和文本节点。在transforms/stringifyStatic.ts中,代码负责识别可stringify的子节点,比如v-slot组件是不支持的,但可以hoist。
在`analyzeNode`方法中,逐层递归检查节点,确保所有子节点满足stringify条件。文本节点则有特殊的处理方式,其他情况下,如遇到table元素,可能存在浏览器兼容性问题,导致不能使用innerHTML。
总结`stringifyCurrentChunk`方法,它将识别到的静态块转换为字符串调用节点,替换原始hoist元素。整个过程旨在优化性能,通过字符串化hoist节点,减少不必要的DOM创建和比较。
尽管代码逻辑相对直观,但众多小方法间的跳转可能影响阅读。核心是找到可stringify的最大静态块,并进行替换。关于内置指令和style的处理,也有相应的汽车分期商城源码优化策略,如transformStyle处理静态style为bind类型。
react源码解析(二)时间管理大师fiber
React的渲染和对比流程在面对大规模节点时,会消耗大量资源,影响用户体验。为了改进这一情况,React引入了Fiber机制,成为时间管理大师,平衡了浏览器任务和用户交互的响应速度。 Fiber的中文翻译为纤程,是一种内部更新机制,支持不同优先级的任务管理,具备中断与恢复功能。每个任务对应于React Element的Fiber节点。Fiber允许在每一帧绘制时间(约.7ms)内,合理分配计算资源,优化性能。 相比于React,React引入了Scheduler调度器。当浏览器空闲时,Scheduler会决定是否执行任务。Fiber数据结构具备时间分片和暂停特性,更新流程从递归转变为可中断的循环,通过shouldYield判断剩余时间,灵活调整更新节奏。 Scheduler的关键实现是requestIdleCallback API,它用于高效地处理碎片化时间,提高用户体验。尽管部分浏览器已支持该API,React仍提供了requestIdleCallback polyfill,以确保跨浏览器兼容性。 在Fiber结构中,每个节点包含返回指针(而非直接的父级指针),这个设计使得子节点完成工作后能返回给父级节点。这种机制促进了任务的高效执行。 Fiber的遍历遵循深度优先原则,类似王朝继承制度,确保每一帧内合理分配资源。通过实现深度优先遍历算法,可以构建Fiber树结构,用于渲染和更新DOM元素。 为了深入了解Fiber,可以使用本地环境调试源码。通过创建React项目并配置调试环境,可以观察Fiber节点的结构和行为。了解Fiber的遍历流程和结构后,可以继续实现一个简单的鲨棋科技源码Fiber实例,这有助于理解React渲染机制的核心。 Fiber架构是React的核心,通过时间管理机制优化了性能,使React能够在大规模渲染时保持流畅。了解Fiber的交互流程和遍历机制,有助于深入理解React渲染流程。未来,将详细分析优先级机制、断点续传和任务收集等关键功能,揭示React是如何高效地对比和更新DOM树的。 更多深入学习资源和讨论可参考以下链接: 《React技术揭秘》 《完全理解React Fiber》 《浅谈 React Fiber》 《React Fiber 源码解析》 《走进 React Fiber 的世界》Gitea源码分析(一)
Gitea是一个基于Go编写的Git代码托管工具,源自于gogs项目,具有良好的后端框架和前端集成。
前端框架采用Fomantic UI和Vue,路由控制器框架在年4月从macaron切换到chi,形成了gitea项目的结构基础。
在调用接口时,gitea引入了'User','Repo','Org'等内容,简化了接口调用,便于管理。'ctx.User'和'ctx.Repo'内容动态变化,需要用户登录和进入仓库时赋值。
在'routers'下,'handler'相关文件分为'get'和'post'两类,前者涉及前端渲染,后者负责执行操作。
'get'请求通过'templates'中的文件渲染到前端,通过'ctx.Data["name"]'传递需要渲染的数据,获取URL参数使用'c.Query'。
'post'请求接收前端数据,通常通过'form'传值,从'context'生成,可以使用'form.xxx'直接调用,添加内容则需在'form'结构体中定义。
渲染生成网页使用'ctx.Html(,tplName)',根据'context'内容做条件判断。
权限管理功能实现中,数字越大权限越高,便于后续对比。'UnitType'包含多项,如仓库页面导航栏显示。检查权限时,对比AccessModeRead和模块权限,大于则认为具有读权限。jdk在哪找源码
gitea默认运行于单一服务器,伸缩性有限。若需分布式改造,需解决大规模并发访问、存储库分片和数据库支撑等问题。通过ELB负载均衡分散到多个节点,数据库使用集群方案,但存储库分片面临巨大挑战,现有技术难以实现。
官方文档提供了其他开源库的介绍,包括配置文件、容器方式下的轻量仓库与CI使用方案等。深入研究可发现Gitea的配置、路由控制框架chi、权限管理实现及分布式架构改造思路。
UE 八叉树Octree2源码分析
UE中八叉树Octree2源码分析,本文旨在深入理解UE八叉树的具体实现。八叉树概念广泛熟悉,但初次接触UE实现时仍需思考。UE八叉树简化应用,多数直接使用方便。本文针对UE4.至UE5.1版本八叉树源码进行详细解析。
UE八叉树主要结构包括:TreeNodes、ParentLinks、TreeElements、FreeList、RootNodeContext和MinLeafExtent。TreeNodes存储节点信息,每个FNode记录当前节点元素数量及子节点Index;ParentLinks记录节点父节点ID;TreeElements存储元素数据;FreeList记录空闲FNode下标;RootNodeContext和MinLeafExtent与八叉树构造相关,用于确定节点半径。
UE八叉树构造过程依赖AddElement方法,实现在AddElementInternal中。首先判断节点是否为叶子节点。若无子节点且元素数量超过预设阈值,或节点半径小于MinLeafExtent,则创建子节点。否则,直接将元素加入当前节点。若需创建子节点,清空当前节点元素,分配八个子节点,递归处理非叶节点情况。
RemoveElement方法根据ElementId移除元素。首先在TreeElements中移除元素,然后从节点向上遍历,检查元素数量过少的十九楼源码节点,进行塌缩重构,将子节点元素移入当前节点。
UE八叉树查询接口包括FindElement、FindElementsWithBoundsTest等,核心目的是遍历节点和子节点以满足查询条件。UE八叉树用于高效空间数据处理,通过Octree2类声明实现。例如,PrecomputedLightVolume类定义ElementType和OctreeSemantics,便于特定应用使用。
UE八叉树内存管理关键在于TreeElement数组,使用TInlineAllocator或FDefaultAllocator需考虑应用场景。空间数据结构如四叉树、八叉树等在空间划分算法中具有重要应用,优化碰撞检测及实现复杂场景。
Linux内核源码解析---cgroup实现之整体架构与初始化
cgroup在年由Google工程师开发,于年被融入Linux 2.6.内核。它旨在管理不同进程组,监控一组进程的行为和资源分配,是Docker和Kubernetes的基石,同时也被高版本内核中的LXC技术所使用。本文基于最早融入内核中的代码进行深入分析。
理解cgroup的核心,首先需要掌握其内部的常用术语,如子系统、层级、cgroupfs_root、cgroup、css_set、cgroup_subsys_state、cg_cgroup_link等。子系统负责控制不同进程的行为,例如CPU子系统可以控制一组进程在CPU上执行的时间占比。层级在内核中表示为cgroupfs_root,一个层级控制一批进程,层级内部绑定一个或多个子系统,每个进程只能在一个层级中存在,但一个进程可以被多个层级管理。cgroup以树形结构组织,每一棵树对应一个层级,层级内部可以关联一个或多个子系统。
每个层级内部包含的节点代表一个cgroup,进程结构体内部包含一个css_set,用于找到控制该进程的所有cgroup,多个进程可以共用一个css_set。cgroup_subsys_state用于保存一系列子系统,数组中的每一个元素都是cgroup_subsys_state。cg_cgroup_link收集不同层级的cgroup和css_set,通过该结构可以找到与之关联的进程。
了解了这些概念后,可以进一步探索cgroup内部用于结构转换的函数,如task_subsys_state、find_existing_css_set等,这些函数帮助理解cgroup的内部运作。此外,cgroup_init_early和cgroup_init函数是初始化cgroup的关键步骤,它们负责初始化rootnode和子系统的数组,为cgroup的使用做准备。
最后,需要明确Linux内一切皆文件,cgroup基于VFS实现。内核启动时进行初始化,以确保系统能够正确管理进程资源。cgroup的初始化过程分为早期初始化和常规初始化,其中早期初始化用于准备cpuset和CPU子系统,确保它们在系统运行时能够正常工作。通过这些步骤,我们可以深入理解cgroup如何在Linux内核中实现资源管理和进程控制。
非线性优化(三):g2o源代码
新年伊始,让我们探讨一下g2o(通用图优化)在SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)中的后端优化库应用。在《十四讲》中,我们对g2o有了初步的了解,并总结了其在SLAM中的使用情况。与ceres相比,g2o的文档较为简略,主要依赖于两篇论文进行参考。本文将深入探讨g2o的源代码,特别是核心文件夹中的部分,以揭示这个在SLAM领域广为人知的后端优化库的内在机理。
首先,让我们通过一张类关系图来直观理解g2o的架构。整个g2o系统分为三层:HyperGraph、OptimizableGraph、以及SparseOptimizer。HyperGraph作为最高层,提供了一个高度抽象的框架,其内部通过内类的方式实现了Vertex和Edge的结构。Vertex和Edge相互关联,Vertex存储与节点相关联的边的集合,而Edge则记录了与之链接的节点信息。HyperGraph提供了基本的节点和边的操作,如获取、设置等,同时也包含了更复杂的功能,如节点和边的合并、删除等。
OptimizableGraph继承自HyperGraph,进一步丰富了Vertex和Edge的实现,为图优化提供了更具体的接口。OptimizableGraph引入了海塞矩阵和b向量的概念,以及与之相关的操作,如获取海塞矩阵元素、设置参数位置等。此外,它还支持通过栈操作(pop、push)来管理节点信息。
在OptimizableGraph之上,SparseOptimizer作为优化操作的对象,实现了优化的接口,并提供了初始化、辅助函数以及优化的核心函数。SparseOptimizer通过内部类实现了Vertex和Edge的实例化,为具体的优化算法提供了操作图的接口。
在实现细节方面,BaseVertex和BaseEdge类继承了OptimizableGraph中的相应类,实现了节点和边的基本功能。BaseVertex类负责记录节点的海塞矩阵、b向量和估计值,并提供了数值求导的备份和恢复功能。BaseEdge类则负责处理测量信息和信息矩阵的计算,包括计算误差、构造二次形式等。此外,不同类型的边(BaseUnaryEdge、BaseBinaryEdge、BaseMultiEdge)通过继承BaseEdge类,实现了不同链接节点数量的边的特殊操作。
鲁棒核函数的实现是g2o优化框架中一个关键部分,它在处理非线性优化问题时提供了鲁棒性,确保了优化过程的稳定性。g2o通过RobustKernel虚基类提供了设置和获取核函数参数的接口,并在具体实现中使用了简化版本的计算公式,以保证信息矩阵的正定性。
最后,OptimizationAlgorithm类定义了优化器的一系列接口,如初始化、计算边际值和求解等。g2o的优化算法包括GN、LM和dog-leg,它们分别实现了不同的求解策略,而具体的矩阵求解任务则通过Solver类及其派生类(如BlockSolver)完成。BlockSolver类提供了一个通用框架,允许用户自定义线性求解器,如直接求解、迭代求解等。
综上所述,g2o通过层次化的类结构,提供了从抽象到具体、从基础到进阶的图优化解决方案,其设计旨在高效、鲁棒地解决SLAM中的后端优化问题。深入理解g2o的源代码,对于开发者和研究者来说,不仅能够提高优化算法的实现效率,还能深刻理解SLAM系统中的优化机制。
Kswapd 源码解析
kswapd是Linux内核中的一个内存回收线程,主要用于内存不足时回收内存。初始化函数为kswapd_init,内核为每个节点分配一个kswapd进程。每个节点的pg_data_t结构体中维护四个成员变量,用于管理kswapd线程。
在初始化后,每个节点的kswapd线程进入睡眠状态。唤醒时机主要在被动唤醒和主动唤醒两种场景:被动唤醒是内存分配进程唤醒并完成异步内存回收后,对节点内存环境进行平衡度检查,若平衡则线程短暂休眠ms后主动唤醒。主动唤醒是内存回收策略调用kswapd,对节点进行异步内存回收,让节点达到平衡状态。
内存回收包括快速和直接两种方式,但系统周期性调用kswapd线程平衡不满足要求的节点,因为有些任务内存分配不允许阻塞或激活I/O访问,回收内存相当于亡羊补牢,系统利用空闲时间进行内存回收是必要的。
kswapd线程通过module_init(kswapd_init)创建,一般处于睡眠状态等待被唤醒,当系统内存紧张时,会唤醒kswapd线程,调整不平衡节点至平衡状态。
kswapd函数包含alloc_order、reclaim_order和classzone_idx三个变量,用于控制线程执行流程。kswapd_try_to_sleep函数判断是否睡眠并让出CPU控制权,同时是线程唤醒的入口。balance_pgdat函数是实际内存回收操作,涉及内存分配失败后唤醒kswapd线程,调用此函数对指定节点进行异步内存回收。
kswapd_shrink_node函数通过shrink_node对低于sc->reclaim_idx的非平衡zone区域进行回收。
总结kswapd执行流程,其生命周期与Linux操作系统相似,平时处于睡眠状态让出CPU控制权。在内存紧张时被唤醒,有被动唤醒和周期性主动唤醒两种时机。被动唤醒发生在内存分配任务获取不到内存时,表明系统内存环境紧张,主动唤醒则是内存回收策略的执行。线程周期性唤醒在被动唤醒后的短暂时间内,原因在于系统内存环境紧张,需要在这段时间内进行内存回收。
XGBoost源码解读
前言
XGBoost是一代神器,其推理逻辑独树一帜,与Glove等相似,皆以思考出发,推导出理想结果。高斯正是这种思维的典范,XGBoost的代码实现也异常精妙,本文尝试将两者相结合,供您参考。
高斯的做法
优化目标设定,以均值为目标函数的导数为零。利用线性假设推导目标函数,进而优化以误差平方项为出发点。
进一步,高斯将误差目标公式推广到参数求解中,实现优化。
Glove的做法
通过log-bilinear models, LBL启发,寻找满足概率约束的目标表达式,并推导出指数函数,从而实现类似LSA的因子分解。
引入优化权重函数,最终实现最大似然估计。
XGBoost的做法
引入Stagewise限制,目标为找到最优的叶子节点,以最佳方式拆分,优化损失。
通过泰勒展开,结合叶子节点权重假设,推导出目标公式。
基于贪心算法,实现树的生长。
代码解读
从命令行入口开始,核心代码框架包括数据加载、初始化、循环训练与模型保存。训练过程包括计算样本预测结果、一阶和二阶梯度计算以及Boost操作。
DoBoost实现GBLine和GBTree两种方式,提供GradientBooster核心函数,如DoBoost、PredictLeaf、PredictBatch等。
默认采用GBTree,对于线性部分,效果难与非线性分类器相比。
代码基本框架集成了DMLC的注册使用机制,插件式管理实现更新机制。
实现精准和近似算法,主要关注ColMaker更新实现。在GBTree的DoBoost中,生成并发新树,更新ColMaker和TreePruner。
ColMaker实现包括Builder与EnumerateSplit,最终依赖于TreeEvaluator的SplitEvaluator。
SplitEvaluator实现树的分拆,对应论文中的相关函数,包括Gain计算、权重计算、单个叶子节点Gain计算与最终损失变化。
本文仅作为案例介绍,XGBoost在近似计算、GPU计算与分布式计算方面也极具亮点。
小结
本文通过对比分析高斯、Glove与XGBoost的优化策略,展示了研究与工程结合的实践,强调在追求性能的同时,不能忽视效果的重要性。