1.Echarts-ZRender源码分析(一)
2.ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法
3.《Chrome V8原理讲解》第十三篇 String类方法的源码引擎源码分析
4.7个源代码/库搜索引擎网站
5.游戏引擎随笔 0x29:UE5 Lumen 源码解析(一)原理篇
6.js引擎v8源码分析之Object(基于v8 0.1.5)
Echarts-ZRender源码分析(一)
Echarts的底层图形绘制引擎ZRender,是解析一个独立的2D图形绘制引擎,支持Canvas/SVG(5.0后不再支持VML)。源码引擎它具备图形绘制、解析管理(包括CRUD操作和组管理)、源码引擎图形动画和事件管理(在Canvas中实现DOM事件)、解析ATs源码下载响应式帧渲染以及可选渲染器功能。源码引擎
ZRender的解析架构遵循MVC模式,分为视图层、源码引擎控制层和数据层。解析视图层负责图形渲染,源码引擎控制层处理用户交互,解析数据层负责数据模型的源码引擎管理和存储。此外,解析还包含辅助功能模块,源码引擎如图形和Group的管理,其中图形特指2D矢量图形。
源码文件结构清晰,入口文件zrender.ts中定义了全局方法,如初始化、删除等操作,ZRender类则负责核心功能的实现。通过实例化代码展示,可以看到如何绘制一个px的圆形并绑定动画,ZRender会处理绘制流程,并将动画添加到管理器中生成帧,开始动画绘制。
后续章节将深入解析元素对象、事件管理器、动画管理器和渲染器的源码。作者雷庭,北京优锘科技前端架构师,有年前端开发和架构经验,专注于可视化前端开发,linux c 源码有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。
ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法
ClickHouse MergeTree 「Merge 算法」 是对 MergeTree 表引擎进行数据整理的一种算法,也是 MergeTree 引擎得以高效运行的重要组成部分。
理解 Merge 算法,首先回顾 MergeTree 相关背景知识。ClickHouse 在写入时,将一次写入的数据存放至一个物理磁盘目录,产生一个 Part。然而,随着插入次数增多,查询时数据分布不均,形成问题。一种常见想法是合并小 Part,类似 LSM-tree 思想,形成大 Part。
面临合并策略的选择,"数据插入后立即合并"策略会迅速导致写入成本失控。因此,需要在写入放大与 Part 数量间寻求平衡。ClickHouse 的 Merge 算法便是实现这一平衡的解决方案。
算法通过参数 base 控制参与合并的 Part 数量,形成树形结构。随着合并进行,形成不同层,总层数为 MergeTree 的深度。当树处于均衡状态时,深度与 log(N) 成比例。base 参数用于判断参与合并的 Part 是否满足条件,总大小与最大大小之比需大于等于 base。
执行合并时机在每次插入数据后,但并非每次都会真正执行合并操作。对于给定的多个 Part,选择最适合合并的java 棋牌源码组合是一个数学问题,ClickHouse 限制为相邻 Part 合并,降低决策复杂度。最终,通过穷举找到最优组合进行合并。
合并过程涉及对有序数组进行多路合并。ClickHouse 使用 Sort-Merge Join 类似算法,通过顺序扫描多个 Part 完成合并过程,保持有序性。算法复杂度为 Θ(M * N),其中 M 为 Part 长度,N 为参与合并的 Part 数量。
对于非主键字段,ClickHouse 提供两种处理方式:Horizontal 和 Vertical。Vertical 分为两个阶段,分别处理非主键字段的合并和输出。
源码解析包括 Merge 触发时机、选择需要合并的 Parts、执行合并等部分。触发时机主要在写入数据时,考虑执行 Mutate 任务后。选择需要合并的 Parts 通过 SimpleMergeSelector 实现,考虑了与 TTL 相关的特殊 Merge 类型。执行合并的类为 MergeTask,分为三个阶段:ExecuteAndFinalizeHorizontalPart、VerticalMergeStage。
Merge 算法是 MergeTree 高性能的关键,平衡写入放大与查询性能,是数据整理过程中的必要步骤。此算法通过参数和决策逻辑实现了在不同目标之间的权衡。希望以上信息能帮助你全面理解 Merge 算法。
《Chrome V8原理讲解》第十三篇 String类方法的源码分析
本文深入解析了V8引擎中字符串类方法的源码实现。首先,我们讨论了JavaScript对象的有道api 源码本质和字符串的独特属性。尽管字符串通常被视为基本数据类型,而非真正的对象,V8引擎在解析时会将其隐式转换为对象形式,以实现字符串的属性访问。通过详细分析V8的源码,我们可以深入了解这一转换过程及其背后的机制。
接下来,我们聚焦于字符串的定义过程,特别关注了JavaScript编译期间常量池的作用。常量池是一个存储字符串字面量的数组,它在代码编译时生成,并在执行期间为字节码提供数据。通过对常量池的访问,V8能够识别和存储字符串实例,这包括单字节字符串(ONE_BYTE_INTERNALIZED_STRING)等不同类型。这一过程确保了字符串在内存中的高效存储和访问。
进一步地,我们探讨了字符串方法substring()的实现细节。这一方法的调用过程展示了V8如何从字符串对象中获取方法,并将其与特定参数相结合,以执行字符串切片操作。尽管转换过程在表面上看似无形,实际上,V8通过预编译的内置代码实现了这一功能,使得字符串方法的调用得以高效执行,而无需显式地在运行时进行类型转换。
总结部分,我们回顾了字符串在V8内部的分类以及其在继承体系中的位置。字符串类继承自Name类,后者又继承自HeapObject类,最终达到Object类。这一结构揭示了字符串作为堆对象的性质,但需要明确区分其与JavaScript文档中强调的kettle源码部署“字符串对象”概念。在JavaScript中,使用点符号访问字符串属性时,确实将其转化为一个对象,但这与V8内部实现中的对象类型并不完全相同。
最后,我们介绍了V8内部调试工具DebugPrint的使用,这是一种在源码调试中极为有效的手段。通过DebugPrint,开发人员能够在C++环境中查看特定变量的值和程序状态,从而更好地理解V8引擎的执行流程。这一工具不仅增强了开发者对JavaScript和V8引擎内部工作的洞察力,也为调试和优化代码提供了强大的支持。
7个源代码/库搜索引擎网站
1. GitHub - 开源代码领域的领航者 GitHub, 作为全球领先的开源代码库和版本控制系统,最近引入了革新性的源代码搜索服务。尽管它在这个领域相对较新,但其庞大的代码库已积累超过亿计,正如一篇博文中所述:“GitHub,无疑是海量宝藏的代名词!” 2. Krugle - 互联网上的搜索巨擘 Krugle凭借超过亿行代码的搜索覆盖,堪称全球最大的源代码搜索引擎之一,甚至声称其搜索结果囊括了全球三分之一开发者的作品。企业级服务更是覆盖了Amazon、IBM等知名企业,如Collab.net和SourceForge,以及Yahoo!等巨头。 3. Koders - Ruby程序员的最爱 Koders的搜索范围超过亿行代码,尤其受到Ruby程序员的热烈追捧。在被Black Duck Software收购后,Ruby搜索量激增倍,超越PHP、Perl和Python,成为该平台的第四大热门语言,仅次于Java、C/C++和C#。 4. Codaes - Linux时代的C/C++聚焦者 Codaes在源代码搜索领域虽然规模较小,拥有约2.5亿代码资源,但主要聚焦Linux C/C++项目,对于如今的技术环境稍显过时。除非Linux相关,否则可能有更多选择。 5. DZone - 用户共享的代码宝库 DZone拥有超过名用户贡献的个代码片段,是寻找代码的宝藏库,但需耐心挖掘。这里隐藏着无数珍贵的编程灵感,适合有毅力的探索者。 6. Snipplr - 精致片段的海洋 尽管Snipplr的用户数略逊于DZone(约人),但代码片段数量却高达,增长迅速。它还提供了针对Textmate、Gedit、WordPress等工具的便捷插件,效率极高。 7. Google Code Search - 搜索领域的无可争议王者 最后,不能不提Google Code Search,作为搜索领域的巨头,其功能强大无需赘言。虽然Google并未透露具体代码库规模,但其与GitHub、SourceForge等海量公共代码库的紧密合作,足以证明其在源代码搜索领域的主导地位。几乎涵盖了所有编程语言的支持,是开发者寻找代码的首选工具。游戏引擎随笔 0x:UE5 Lumen 源码解析(一)原理篇
Lumen 原理与核心组件介绍
实时全局光照(RTGI)一直是图形渲染领域的追求目标。UE5的Lumen是基于Epic的新一代游戏引擎开发的RTGI解决方案,它结合了SDF、Voxel Lighting、Radiosity等技术,并且支持软件和硬件光线追踪的混合使用。Lumen的复杂性在于其庞大的源码库,包含个Pass和众多文件,涉及RTGI技术的集成和优化。核心理念
Lumen聚焦于解决Indirect Lighting中的漫反射,利用粗粒度场景描述和非物理精确计算来达到实时性能。核心数学原理是渲染方程,通过Monte Carlo积分简化计算。加速结构与SDF Ray Marching
Ray Tracing依赖加速结构,但GPU并行计算有限。Lumen使用SDF的Ray Marching技术,特别是Mesh DF(距离场)和Global DF(全局距离场)来实现无需硬件支持的SWRT,分别用于短距离和长距离的光线追踪。Surface Cache与Radiance Cache
Surface Cache存储物体表面的材质属性,通过Cube Map简化获取。Radiance Cache则整合了直接光照信息,支持无限反弹全局光照。Lumen Scene与Screen Space Probe
Lumen的低精度粗粒度场景由SDF(Mesh)和Surface Cache(Material)构建,Screen Space Probe用于自适应放置并生成光照信息。Voxel Lighting与Radiosity Indirect Lighting
Voxel Lighting体素化相机周围空间,存储光照信息,通过Radiosity生成间接光照,弥补了Lumen单次Bounce的限制。World Space Probe与降噪
Word Space Probe提供更稳定的远距离光照,通过Clipmap优化性能。降噪策略包括Temporal\Spatial Filter和Importance Sampling。总结与流程
Lumen的Indirect Diffuse流程涉及多个步骤,包括Lumen Scene更新、Lighting以及Final Gather,其GPU端流程图展示了核心数据和操作。js引擎v8源码分析之Object(基于v8 0.1.5)
在V8引擎中,Object是所有JavaScript对象在底层C++实现的核心基类,它提供了诸如类型判断、属性操作和类型转换等公共功能。
V8的对象采用4字节对齐,通过地址的低两位来识别对象的类型。作为Object的子类,堆对象(HeapObject)有其独特的属性,如map,它记录了对象的类型(type)和大小(size)。type字段用于识别C++对象类型,低位8位用于区分字符串类型,高位1位标识非字符串,低7位则存储字符串的子类型信息。
对于C++对象类型的判断,V8引擎定义了一系列宏。这些宏包括isType函数,用于确定对象的具体类型。此外,还有其他函数,如解包数字、转换为smi对象、检查索引的有效性、实现JavaScript的IsInstanceOf逻辑,以及将非对象类型转换为对象(ToObject)等。
对于数字处理,smi(Small Integers)在V8中用于表示整数,其长度为位。ToBoolean函数用于判断变量的真假,而属性查找则通过依赖子类的特定查找函数来实现,包括查找原型对象。
由于后续分析将深入探讨Object的子类和这些函数的详细实现,这里只是概述了Object类及其关键功能的概览。
shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
shardingsphere的核心功能之一是分片,其中SQL解析是关键步骤。它由SQL解析引擎执行,该过程涉及词法和语法解析,将SQL语句分解为不可再分的单词并理解其结构。解析结果包括表、条件、排序、分组等元素,最终形成抽象语法树。在shardingsphere中,SQL解析过程会生成SQLStatement对象,如InsertStatement,它封装了SQL片段及其相关信息,如插入字段的位置。
SQLParserEngine的初始化和使用始于AbstractRuntimeContext的构造函数。SQLParserEngineFactory负责创建和缓存不同数据库类型的SQL解析引擎,如ANTLR。在SQLParserEngine的parse方法中,会使用ParsingHook进行跟踪,解析前调用start,成功后调用finishSuccess,异常时调用finishFailure。实际解析工作由SQLParserExecutor完成,它将SQL解析为ParseTree,再由ParseTreeVisitor创建SQLStatement。
SQLParserEngine的入口与分库分表操作紧密相关,shardingsphere通过ShardingStatement类来执行SQL,类似于JDBC的Statement。在prepare方法中,通过SQLParserEngine创建SimpleQueryPrepareEngine,该引擎负责预处理SQL执行的必要信息,如路由和重写结果。具体细节将在后续的SQL路由和重写分析中深入探讨。
Flink mysql-cdc connector 源码解析
Flink 1. 引入了 CDC功能,用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器,支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据,如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分:
首先,MySQLTableSourceFactory是实现的核心,它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象,获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例,包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型,并处理update操作时的前后数据。
DebeziumSourceFunction是底层实现,继承了RichSourceFunction和checkpoint接口,确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取,run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是,目前只关注insert, update, delete操作,表结构变更暂不被捕捉。
为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码,可以查阅文章。你的支持是我写作的动力,如果文章对你有帮助,请给予点赞和关注。
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