1.generator 执行机制分析
2.C# 中的安卓安卓源代码生成器
3.百度 UidGenerator 源码解析
4.抽丝剥茧！Source Generators原理讲解
5.把Mybatis 源码源码有Generator生成的代码加上想要的注释

generator 执行机制分析

       本文以下面代码为例，分析 generator 执行机制相关的安卓安卓源码，版本为 V8 7.7.1。源码源码有

       首先，安卓安卓当 let iterator = test() 开始执行时，源码源码有远程注入dll源码V8 调用 Runtime_CreateJSGeneratorObject，安卓安卓创建一个生成器对象。源码源码有此函数逻辑是安卓安卓创建 JSGeneratorObject 的实例，设置相关属性后返回生成器对象 generator。源码源码有此时生成器对象 generator 被保存在累加器中。安卓安卓在字节码 SuspendGenerator 的源码源码有处理函数中，该函数暂停当前函数的安卓安卓执行，并多次调用 StoreObjectField 来保存生成器函数当前运行的源码源码有状态。最后返回累加器中的安卓安卓值，即生成器对象 generator。因此，生成器函数在执行到“第一次暂停”的位置时，处于暂停状态。

       在有了生成器对象后，可以调用其 next 方法让生成器函数继续执行。当 JavaScript 代码继续执行 iterator.next() 时，生成器对象的 next 方法被调用。生成器函数恢复执行需要 CPU 的寄存器操作。在笔者的 Mac 下，调用链路为GeneratorBuiltinsAssembler::GeneratorPrototypeResume-> CodeFactory::ResumeGenerator-> Builtins::Generate_ResumeGeneratorTrampoline。之后，调用 X 汇编，负71的源码使生成器函数在暂停处恢复执行。此过程通过 Builtins::Generate_ResumeGeneratorTrampoline 函数完成，函数通过将未来要返回的地址压栈，并跳转到生成器函数 test 暂停的地方，继续执行。

       生成器函数从暂停处继续执行后，字节码一行一行往下执行，直到遇到下一个 SuspendGenerator，即“第二次暂停”。这是由 yield 带来的。yield 被 V8 编译成 SuspendGenerator 和 ResumeGenerator 两条字节码，分别表示保存状态暂停和恢复状态继续执行。

       async/await 与 generator 的关系分析：async/await 和 generator 都有暂停当前函数执行并从暂停处恢复执行的能力。await 和 yield 对应的字节码都是 SuspendGenerator 和 ResumeGenerator。生成器函数暂停时，需要调用生成器对象的 next 方法来从暂停处恢复执行。async 函数依赖 Promise 和 microtask，当 V8 在执行 microtask 队列时，已经暂停的 async 函数恢复执行。async 函数通过 Generator 和 Promise 获得保存状态暂停和恢复状态执行的能力，以及自我驱动向下继续执行的能力，从而避免调用 next 方法。

       JavaScript 中的函数类型较为复杂。虽然在 JavaScript 中，1 和 0.1 都是 number，但在 V8 中它们是不同的类型，内存表示和 CPU 运算指令也有所不同。爱情单页源码因此，即使在 JavaScript 中 typeof 都返回 function 的 test、test1、test2，在 V8 中是不同的类型。日常开发中，当一个组件/方法需要一个函数做为参数时，需要确保正确传递 ES6 之前的函数、async 函数或生成器函数，以避免运行时错误。

       原生 generator 与 babel 转译的区别：在日常开发中，生成器/async 函数会被 babel 转译成类似下面的代码。这段代码中，test 函数被多次调用，但由于闭包保存了函数执行的状态，每次调用 test 都是新的 test。这种实现非常巧妙，但与 V8 中生成器函数的原理有较大区别。Babel 转译的代码无法生成字节码 SuspendGenerator 和 ResumeGenerator。

       总结：生成器函数被调用时，开始执行并返回生成器对象后暂停。调用 iterator.next() 后，生成器函数从第一次暂停的位置恢复执行，遇到 yield（SuspendGenerator）后第二次暂停。

C# 中的源代码生成器

       本文探讨了C#中的源代码生成器，它革新了代码生成方式，使其成为编译过程的2020asp源码内在部分，不再依赖外部工具。C# 9引入的源代码生成器允许在编译时动态生成代码，无缝融入开发流程，提高生产力并减少错误。

       基础知识与应用

       源代码生成器通过Roslyn与C#编译器集成，分析源代码并在编译时基于分析结果生成额外代码。它们消除了传统上模板工具的需求，提供了更为自动化和高效的代码生成体验。

       要使用源代码生成器，首先创建一个.NET Standard 2.0项目，添加相关包，并配置生成器项目。源代码生成器通过实现IIncrementalGenerator接口和[Generator]属性来标识。

       实例演示

       从简单的生成器开始，创建一个类库，实现一个仅在Initialize方法中注册静态源代码并创建转换管道的生成器。通过Scriban模板引擎可以创建更复杂的模板。

       调试与测试

       开发过程中，源代码生成器需要特殊调试方法，如在执行时启动调试器。同时，测试生成器生成的代码至关重要，通过MsTest项目实现。

       源代码控制与输出管理

       生成的代码默认在编译过程中产生，可能需要设置EmitCompilerGeneratedFiles属性以持久化到磁盘，以便于代码审查。源代码生成器的源码资本王巍输出位置可通过CompilerGeneratedFilesOutputPath进行自定义。

       实际应用

       源代码生成器在实际开发中可以用于自动化重复任务，比如创建特定架构模式的代码，提高开发效率。相关实现和用例可在csharp-source-generators仓库查看。

       源代码生成器是C# 9的一项强大功能，它简化了代码生成过程，提升了开发效率，并为代码审查提供了便利。

百度 UidGenerator 源码解析

       雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，用于推文 ID 的生成，并在 Discord 和 Instagram 等平台采用其修改版本。一个 Snowflake ID 由 位组成，其中前 位表示时间戳（毫秒数），接下来的 位用于标识计算机， 位作为序列号，以确保同一毫秒内生成的多个 ID。此算法基于时间生成，按时间排序，允许通过 ID 推断生成时间。Snowflake ID 的生成包括时间戳、工作机器 ID 和序列号，确保了分布式环境中的全局唯一性。

       在 Java 中实现的 UidGenerator 基于 Snowflake 算法，支持自定义工作机器 ID 位数和初始化策略。它通过使用未来时间解决序列号的并发限制，采用 RingBuffer 缓存已生成的 UID，进行并行生产和消费，并对 CacheLine 进行补全以避免硬件级「伪共享」问题。在 Docker 等虚拟化环境下，UidGenerator 支持实例自动重启和漂移场景，单机 QPS 可达 万。

       UidGenerator 采用不同的实现策略，如 DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator。DefaultUidGenerator 提供了基础的 Snowflake ID 生成模式，无需预存 UID，即时计算。而 CachedUidGenerator 则预先缓存 UID，通过 RingBuffer 提前填充并设置阈值自动填充机制，以提高生成效率。

       RingBuffer 是 UidGenerator 的核心组件，用于缓存和管理 UID 的生成。在 DefaultUidGenerator 中，时间基点通过 epochStr 参数定义，用于计算时间戳。Worker ID 分配器在初始化阶段自动为每个工作机器分配唯一的 ID。核心生成方法处理异常情况，如时钟回拨，通过二进制运算生成最终的 UID。

       CachedUidGenerator 则利用 RingBuffer 进行 UID 的缓存，根据填充阈值自动填充，以减少实时生成和计算的开销。RingBuffer 的设计考虑了伪共享问题，通过 CacheLine 补齐策略优化读写性能，确保在并发环境中高效生成 UID。

       总结而言，Snowflake 算法和 UidGenerator 的设计旨在提供高性能、分布式且全局唯一的 ID 生成解决方案，适用于多种场景，包括高并发环境和分布式系统中。通过精心设计的组件和策略，确保了 ID 的生成效率和一致性，满足现代应用对 ID 管理的严格要求。

抽丝剥茧！Source Generators原理讲解

       Source Generators的秘密已经揭示！通过它们，我们能够实现诸如AutoMapper和API最佳实践等实用功能，但它们的工作原理可能让人感到困惑。简单来说，Source Generators是编译过程中的动态代码生成器，它们接收编译树作为输入，分析代码并生成新的代码片段加入到编译流程中，但不能修改现有代码。

       要使用Source Generators，你需要创建.NET Standard项目，并引入Microsoft.CodeAnalysis.CSharp 3.8.0或更高版本的包。基本实现涉及实现ISourceGenerator接口，并使用GeneratorAttribute标记。关键环节是Execute方法，它接收一个GeneratorExecutionContext对象，该对象提供了访问编译项目完整语法树的途径。

       语法树是源代码的抽象表示，它以树状结构展示，每行代码对应一个节点。例如，在"public class Class1 { }"中，ClassDeclaration是节点，Class1是token，空格是trivia。通过遍历语法树，我们可以访问任何编译中的代码。

       实战演示是将这些知识整合：在项目中添加一个附加文件（如template.txt），写下你想要生成的代码。编译后，你将看到生成的相应代码。通过这种方式，你能够利用Source Generators来开发出更多高效的功能。

       现在你对Source Generators的使用应该有了深入的理解，期待你用它们创造出更多创新。

把Mybatis Generator生成的代码加上想要的注释

       在日常开发工作中，Mybatis Generator常用于根据表结构生成实体类与Mapper文件。然而，其默认生成的代码通常缺少详细的注释，这会增加后续维护和理解代码的难度。因此，通常会配置Mybatis Generator不自动生成注释，但这样又引入了在生成代码后手动添加注释的繁琐工作。

       为解决此问题，可以通过重写Mybatis Generator的CommentGenerator接口，实现自定义注释生成，减少重复劳动。以下步骤展示了如何实现这一目标。

       使用Java方式执行Mybatis Generator

       在IntelliJ IDEA中，首先创建一个Maven项目，并在pom.xml文件中引入相关jar包。

       接下来，在项目中创建generatorConfig.xml文件，通常将其放置在src/main/resources目录下。通过运行包含generatorConfig.xml的main方法，验证默认生成注释的情况，并确认其通常设置为不生成注释。

       实现CommentGenerator接口，重写相关方法以自定义注释内容。修改generatorConfig.xml文件，将commentGenerator配置项替换为自定义的实现类。

       运行生成器，检查生成的注释是否符合预期。

使用Maven方式执行Mybatis Generator

       在Pom.xml文件中增加Maven插件配置，确保在生成器依赖中引入实现CommentGenerator接口的jar包，并确保该jar包已安装到本地仓库。这样，执行Maven命令时，生成器将能够正确识别并使用自定义注释生成类。

       源码分析

       执行Mybatis Generator的main方法，其主要功能包括解析配置文件和调用生成java文件与Mapper文件的方法。解析xml配置文件时，通过Document形式读取并解析标签属性，将解析结果存储在Configuration实例中。在生成文件时，根据Context的type属性反射创建实现CommentGenerator接口的类实例，并调用其方法生成注释。

       生成实体类文件注释时，会调用addModelClassComment方法；生成字段注释时，调用addFieldComment方法；生成Get方法注释时，调用addGetterComment方法。这些方法的执行实现了自定义注释的生成。

       总结

       通过实现自定义的CommentGenerator接口，可以轻松地将Mybatis Generator生成的代码添加上所需注释，大大减轻了手动添加注释的负担。使用Maven方式执行生成器时，需要确保引入插件依赖，并确保自定义jar包已正确安装。这种方法不仅适用于Mybatis Generator，也适用于其他使用生成器技术的开发场景。

       本文由京东物流 王建乐撰写，如需转载，请注明来源：京东云开发者社区 自猿其说 Tech。