1.抽丝剥茧：Electron与Node.js的重写重写奇葩Bug
2.cglib底层源码分析（⼀）
3.如何评价百度飞桨发布的paddlelite框架?

抽丝剥茧：Electron与Node.js的奇葩Bug

       起因是最近在用Electron开发一个桌面端项目，有个需求是底层底层需要遍历某个文件夹下的所有JavaScript文件，对它进行AST词法语法分析，源码源码解析出元数据并写入到某个文件里。重写重写需求整体不复杂，底层底层只是源码源码钢琴应用开发 源码细节有些麻烦，当我以为开发的重写重写差不多时，注意到一个匪夷所思的底层底层问题，查的源码源码我快怀疑人生。

       缘起

       什么问题呢？

       原来这个需求一开始仅是重写重写遍历当前文件夹下的文件，我的底层底层获取所有JS文件的代码是这样的：

       后来需求改为要包含文件夹的子文件夹，那就需要进行递归遍历。源码源码按照我以前的重写重写做法，当然是底层底层手撸一个递归，代码并不复杂，源码源码缺点是递归可能会导致堆栈溢出：

       但做为一个紧跟时代浪潮的开发者，我知道Node.js的fs.readdir API中加了一个参数recursive，表示可以进行递归，人家代码的鲁棒性肯定比我的好多了：

       只改了一行代码，美滋滋~

       兼容性怎么样呢？我们到Node.js的API文档里看下：

       是从v..0添加的，而我本地使用的Node.js版本正是这个（好巧），我们Electron中的Node.js版本是多少呢？先看到electron的版本是.0.4：

       在Electron的 发布页上能找到这个版本对应的是..1，比我本地的还要多一个小版本号：

       这里需要说明一下，Electron之所以优于WebView方案，是因为它内置了Chrome浏览器和Node.js，锁定了前端与后端的版本号，这样只要Chrome和Node.js本身的跨平台没有问题，理论上Electron在各个平台上都能获得统一的UI与功能体验。 而以Tauri为代表的WebView方案，则是不内置浏览器，应用程序使用宿主机的浏览器内核，开发包的体积大大减小，比如我做过的kk源码java搭建同样功能的一个项目，Electron版本有M+，而Tauri的只有4M左右。虽然体积可以这么小，又有Rust这个性能大杀器，但在实际工作中的技术选型上，想想各种浏览器与不同版本的兼容性，换我也不敢头铁地用啊！ 所以，尽管Electron有这样那样的缺点，仍是我们开发客户端的不二之选。 之所以提这个，是因为读者朋友需要明白实际项目运行的是Electron内部的Node.js，而我们本机的Node.js只负责启动Electron这个工程。

       以上只是为了说明，我这里使用fs.readdir这个API新特性是没有问题的。

       排查

       为方便排查，我将代码再度简化，提取一个单独的文件中，被Electron的Node.js端引用：

       能看到控制台打印的 Node.js 版本与我们刚才查到的是一样的，文件数量为2：

       同样的代码使用本机的Node.js执行：

       难道是这个小版本的锅？按理说不应该。但为了排除干扰，我将本机的Node.js也升级为..1：

       这下就有些懵逼了！

       追踪

       目前来看，锅应该是Electron的。那么第一思路是什么？是不是人家已经解决了啊？我要不要先升个级？

       没毛病。

       升级Electron

       将Electron的版本号换成最新版本v.1.0：

       再看效果：

       我去，正常了！

       不过，这个包的升级不能太草率，尤其正值发版前夕，所以还是先改代码吧，除了我上面手撸的JAVAweb新手项目源码代码外，还有个包readdirp也可以做同样的事情：

       这两种方式，在原版本的Electron下都没有问题。

       GitHub上搜索

       下来接着排查。

       Electron是不是有人发现了这个Bug，才进行的修复呢？

       去 GitHub issue里瞅一瞅：

       没有，已经关闭的问题都是年提的问题，而我们使用的Electron的版本是年月日发布的。 那么就去 代码提交记录里查下（GitHub这个功能还是很好用的）：

       符合条件的就一条，打开看下：

       修复的这个瞅着跟我们的递归没有什么关系嘛。

       等等，这个文件是什么鬼？

       心血来潮的收获

       我们找到这个文件，目录在lib下：

       从命名上看，这个文件是对Node.js的fs模块的一个包装。如果你对Electron有了解的话，仔细一思索，就能理解为什么会有这么个文件了。我们开发时，项目里会有许多的资源，Electron的Node.js端读取内置的文件，与正常Node.js无异，但事实上，当我们的项目打包为APP后，文件的路径与开发状态下完全不一样了。所以Electron针对打包后的文件处理，重写了fs的各个方法。

       这段代码中重写readdir的部分如下：

       上面的判断isAsar就是判断是否打包后的归档文件，来判断是否要经Electron特殊处理。如果要处理的话，会调用Electron内部的C++代码方法进行处理。

       我发现，这里Electron并没有对打包后的归档文件处理递归参数recursive，岂不是blender源码在线阅读又一个Bug？应该提个issue提醒下。

       不过，我们目前的问题，并不是它造成的，因为现在是开发状态下，上面代码可以简化为：

       对Promise了如指掌的我怎么看这代码也不会有问题，只是心血来潮执行了一下：

       我去，差点儿脑溢血！

       好的一点是，曙光似乎就在眼前了！事实证明，心血来潮是有用的！

       Node.js的源码

       这时不能慌，本地切换Node.js版本为v，同样的代码再执行下：

       这说明Electron是被冤枉的，锅还是Node.js的！

       Node.js你这个浓眉大眼的，居然也有Bug！呃，还偷偷修复了！

       上面的情况，其实是说原生的fs.readdir有问题：

       也就是说，fs.promises.readdir并不是用util.promisify(fs.readdir)实现的！

       换成同步的代码readdirSync，效果也是一样：

       我们来到Node.js的GitHub地址，进行 搜索：

       打开这两个文件，能发现，二者确实是不同的实现，不是简单地使用util.promisify进行转换。

       fs.js

       我们先看 lib/fs.js。

       当recursive为true时，调用了一个readdirSyncRecursive函数，从这个命名上似乎可以看出有性能上的源码监控和采集隐患。正常来说，这个函数是异步的，不应该调用同步的方法，如果文件数量过多，会把主进程占用，影响性能。

       如果没有recursive，则是原来的代码，我们看到binding readdir这个函数，凡是binding的代码，应该就是调用了C++的底层库，进行了一次『过桥』交互。

       我们接着看readdirSyncRecursive，它的命名果然没有毛病，binding readdir没有第4个参数，是完全同步的，这个风险是显而易见的：

       fs/promises.js

       在lib/internal/fs/promises.js中，我们看到binding readdir的第4个参数是kUsePromises，表明是个异步的处理。

       当传递了recursive参数时，将调用readdirRecursive，而readdirRecursive的代码与readdirSyncRecursive的大同小异，有兴趣的可以读一读：

       fs.js的提交记录

       我们搜索readdir的提交记录，能发现这两篇都与深度遍历有关：

       其中 下面的这个，正是我们这次问题的罪魁祸首。

       刚才看到的fs.js中的readdirSyncRecursive里这段长长的注释，正是这次提交里添加的：

       从代码对比上，我们就能看出为什么我们的代码遍历的程序为2了，因为readdirResult是个二维数组，它的长度就是2啊。取它的第一个元素的长度才是正解。坑爹！

       也就是说，如果不使用withFileTypes这个参数，得到的结果是没有问题的：

       发版记录

       我们在Node.js的发版记录中，找到这条提交记录，也就是说，v..0才修复这个问题。

       而Electron只有Node.js更新到v后，这个功能才修复。

       而从Electron与Node.js的版本对应上来看，得更新到v了。

       只是需要注意的是，像前文提过的，如果是遍历的是当前项目的内置文件，Electron并没有支持这个新的参数，在打包后会出现Bug。

       fs的同步阻塞

       其实有人提过一个 issue：

       确实是个风险点。所以，建议Node.js开发者老老实实使用fs/promises代替fs，而Electron用户由于坑爹的fs包裹，还是不要用这个特性了。

       总结

       本次问题的起因是我的一个Electron项目，使用了一个Node.js fs API的一个新参数recursive递归遍历文件夹，偶然间发现返回的文件数量不对，就开始排查问题。

       首先，我选择了升级Electron的包版本，发现从v.0.4升级到最新版本v.1.0后，问题解决了。但由于发版在即，不能冒然升级这么大件的东西，所以先使用readdirp这个第三方包处理。

       接着排查问题出现的原因。我到Electron的GitHub上搜索issue，只找到一条近期的提交，但看提交信息，不像是我们的目标。我注意到这条提交的修改文件（asar-fs-wrapper.ts），是Electron针对Node.js的fs API的包装，意识到这是Electron为了解决打包前后内置文件路径的问题，心血来潮之下，将其中核心代码简化后，测试发现问题出在fs.promises readdir的重写上，继而锁定了Node.js版本v..1的fs.readdir有Bug。

       下一步，继续看Node.js的源码，确定了fs.promises与fs是两套不同的实现，不是简单地使用util.promisify进行转换。并在fs的代码找到关于recursive递归的核心代码readdirSyncRecursive。又在提交记录里，找到这段代码的修复记录。仔细阅读代码对比后，找到了返回数量为2的真正原因。

       我们在Node.js的发版记录中，找到了这条记录的信息，确定了v..0才修复这个问题。而内嵌Node.js的Electron，只有v版本起才修复。

       不过需要注意的是，如果是遍历的是当前项目的内置文件，由于Electron并没有支持这个新的参数，在打包后会出现Bug。而且由于fs.readdir使用recursive时是同步的，Electron重写的fs.promises readdir最终调用的是它，可能会有隐性的性能风险。

       本次定位问题走了些弯路，一开始将目标锁定到Electron上，主要是它重写fs的锅，如果我在代码中用的fs.readdirSync，那么可能会更早在Node.js上查起。谁能想到我调用的fs.promises readdir不是真正的fs.promises readdir呢？

       最后，针对此次问题，我们有以下启示：

       PS：我给Electron提了个 issue，一是让他们给fs.readdir添加recursive参数的实现，二是让他们注意下重写时fs.promises readdir的性能风险。

cglib底层源码分析（⼀）

       cglib是一种动态代理技术，用于生成代理对象。例如，现有UserService类。使用cglib增强该类中的test()方法。

       分析底层源码前，先尝试用cglib代理接口。定义UserInterface接口，利用cglib代理，正常运行。

       代理类是由cglib生成，想知道代理类生成过程？运行时添加参数：1 -Dcglib.debugLocation=D:\IdeaProjects\cglib\cglib\target\classes。cglib将代理类保存至指定路径。

       比较代理类，代理UserService与代理UserInterface的区别：UserService代理类是UserService的子类，UserInterface代理类实现了UserInterface。

       代理类中，test()方法及CGLIB$test$0()方法存在，后者用于执行增强逻辑。若不设置Callbacks，则代理对象无法正常工作。

       代理类中另一个方法通过设置的Callback（MethodInterceptor中的MethodProxy对象）调用。MethodProxy表示方法代理，执行流程进入intercept()方法时，MethodProxy对象即为所调用方法。

       执行methodProxy.invokeSuper()方法，执行CGLIB$test$0()方法。总结cglib工作原理：生成代理类作为Superclass子类，重写Superclass方法，Superclass方法对应代理类中的重写方法和CGLIB$方法。

       接下来的问题：代理类如何生成？MethodProxy如何实现？下篇文章继续探讨。

如何评价百度飞桨发布的paddlelite框架?

       评价百度飞桨发布的paddle-lite框架，我给出的评价是谨慎使用。

       对于想要在终端部署AI能力的开发者来说，建议考虑一些一直在维护和更新的项目，这些项目API稳定，功能丰富，应用广泛，能避免遇到代码重写的困境。如果特别钟情于paddle-lite，可以先观察一段时间，了解其代码和技术实现，再做决定。

       开发新项目时，编写KPI和PR较为容易，而维护旧项目则较为困难，这可能会影响开发者的工作效率和心情。使用百度终端推理框架的用户，可能会遭遇需要重写底层代码的情况。

       百度的开源项目开放源代码，用户需要自行承担使用风险和维护工作。在年9月底，百度发布了移动端深度学习框架MDL，年5月底发布了跨平台AI推理加速引擎anakin，同年5月底移动端深度学习框架被完全重构为paddle-mobile，同年8月发布了ARM移动端开发精简版anakin引擎anakin-lite，年8月中发布了纯自研的移动端框架paddle-lite。

       作为底层库开源项目，百度频繁更换框架，且在短时间内更新API，这给用户带来了巨大的工作量，导致重写代码的情况频繁发生。没有稳定的ABI，用户体验极差。百度在终端推理框架的维护方面似乎不够尽心，对开发者造成了不稳定的使用环境。

       对于使用老框架的用户，新模型结构不支持、遇到bug、速度慢需要优化等问题，百度通常不会将新功能和优化更新到老框架中，以推动用户使用新的框架。

       综上所述，尽管paddle-lite在发布时被部分开发者视为最强的框架，但频繁更新和API变动，以及缺乏稳定的维护策略，使得其用户体验不佳。对于开发者而言，需要谨慎评估使用成本与风险。希望百度能加强框架的稳定性与兼容性，提升开发者使用体验。