1.百度 UidGenerator 源码解析
2.generator 执行机制分析

百度 UidGenerator 源码解析

       雪花算法（Snowflake）是码下一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，用于推文 ID 的码下生成，并在 Discord 和 Instagram 等平台采用其修改版本。码下一个 Snowflake ID 由 位组成，码下其中前 位表示时间戳（毫秒数），码下接下来的码下app钓鱼源码下载 位用于标识计算机， 位作为序列号，码下以确保同一毫秒内生成的码下多个 ID。此算法基于时间生成，码下按时间排序，码下允许通过 ID 推断生成时间。码下Snowflake ID 的码下生成包括时间戳、工作机器 ID 和序列号，码下确保了分布式环境中的码下全局唯一性。

       在 Java 中实现的码下湖南跑胡子 源码 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，dz仿整站源码通过 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tomcat源码下载idea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。

generator 执行机制分析

       本文以下面代码为例，分析 generator 执行机制相关的源码，版本为 V8 7.7.1。锐车simcms源码

       首先，当 let iterator = test() 开始执行时，V8 调用 Runtime_CreateJSGeneratorObject，创建一个生成器对象。此函数逻辑是创建 JSGeneratorObject 的实例，设置相关属性后返回生成器对象 generator。此时生成器对象 generator 被保存在累加器中。在字节码 SuspendGenerator 的处理函数中，该函数暂停当前函数的执行，并多次调用 StoreObjectField 来保存生成器函数当前运行的状态。最后返回累加器中的值，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，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。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。