1.Client-go源码之ListerWatcher接口
2.PostgreSQL 技术内幕（十七）：FDW 实现原理与源码解析
3.LangChain：代码世界的数据数据魔法师，源码解读带你笑看技术黑洞
4.Pytorch nn.Module接口及源码分析
5.SpringBoot中CommandLineRunner详解(含源码)
6.Linux USB 驱动开发实例（一）——USB摄像头驱动实现源码分析

Client-go源码之ListerWatcher接口

       ListerWatcher接口将Lister和Watcher接口融合，前者负责与APIServer通信以获取全量对象，源码源码后者负责监控对象的数据数据增量变化。List-Watch机制旨在提升访问效率，接口接口避免过多客户端频繁获取全量资源信息，源码源码c treeview源码下载减轻APIServer负载。数据数据通过本地缓存和监听变化，接口接口仅需一次获取全量对象并同步本地缓存，源码源码后续监听变化同步缓存即可，数据数据大幅优化与APIServer通信效率。接口接口

       接口定义明确，源码源码ListerWatcher包含List和Watch两个核心函数，数据数据分别用于获取全量对象和监听对象变化。接口接口具体实现中，源码源码ListerWatcher通过调用ListFunc和WatchFunc来分别执行List和Watch操作。各资源类型Informer通过注册自己的ListWatch结构，实现在创建时自动调用特定的List和Watch函数，如Deployment的Informer，利用其资源类型对应的ClientSet初始化ListWatch，并仅返回该类型对象。

PostgreSQL 技术内幕（十七）：FDW 实现原理与源码解析

       FDW，全称为Foreign Data Wrapper，是PostgreSQL提供的一种访问外部数据源的机制。它允许用户通过SQL语句访问和操作位于不同数据库系统或非数据库类数据源的外部数据，就像操作本地表一样。以下是从直播内容整理的关于FDW的使用详解、实现原理以及源码解析。

       ### FDW使用详解

       FDW在一定规模的系统中尤为重要，数据仓库往往需要访问外部数据来完成分析和计算。通过FDW，用户可以实现以下场景：

       跨数据库查询：在PostgreSQL数据库中，用户可以直接请求和查询其他PostgreSQL实例，或访问MySQL、Oracle、DB2、SQL Server等主流数据库。

       数据整合：从不同数据源整合数据，如REST API、文件系统、NoSQL数据库、流式系统等。

       数据迁移：高效地将数据从旧系统迁移到新的PostgreSQL数据库中。

       实时数据访问：访问外部实时更新的数据源。

       PostgreSQL支持多种常见的国云商城源码FDW，能够直接访问包括远程PostgreSQL服务器、主流SQL数据库以及NoSQL数据库等多种外部数据源。

       ### FDW实现原理

       FDW的核心组件包括：

       1. **Foreign Data Wrapper (FDW)**：特定于各数据源的库，定义了如何建立与外部数据源的连接、执行查询及处理其他操作。例如，`postgres_fdw`用于连接其他PostgreSQL服务器，`mysql_fdw`专门连接MySQL数据库。

       2. **Foreign Server**：本地PostgreSQL中定义的外部服务器对象，对应实际的远程或非本地数据存储实例。

       3. **User Mapping**：为每个外部服务器设置的用户映射，明确哪些本地用户有权访问，并提供相应的认证信息。

       4. **Foreign Table**：在本地数据库创建的表结构，作为外部数据源中表的映射。对这些外部表发起的SQL查询将被转换并传递给相应的FDW，在外部数据源上执行。

       FDW的实现涉及PostgreSQL内核中的`FdwRoutine`结构体，它定义了外部数据操作的接口。接口函数包括扫描、修改、分析外部表等操作。

       ### FDW源码解析

       FDW支持多种数据类型，并以`Postgres_fdw`为例解析其源码。主要包括定义`FdwRoutine`、访问外部数据源、执行查询、插入、更新和删除操作的逻辑。

       访问外部数据源：通过`postgresBeginForeignScan`阶段初始化并获取连接到远端数据源。

       执行查询：进入`postgresIterateForeignScan`阶段，创建游标迭代器并从其中持续获取数据。

       插入操作：通过`postgresBeginForeignInsert`、`postgresExecForeignInsert`和`postgresEndForeignInsert`阶段来执行插入操作。

       更新/删除操作：遵循与插入操作相似的流程，包括`postgresBeginDirectModify`、`postgresIterateDirectModify`和相应的结束阶段。

       对于更深入的技术细节，建议访问B站观看视频回放，以获取完整的FDW理解和应用指导。

LangChain：代码世界的魔法师，源码解读带你笑看技术黑洞

       在探索代码世界的魔法世界中，LangChain如一颗璀璨的明星，引领我们穿越技术黑洞，cloudera manager源码分析揭示背后的奥秘。本文将深度解读LangChain的源码，为开发者揭示构建上下文感知推理应用的秘密。

       LangChain的魔法源于其核心组件，每一部分都精心设计，旨在简化大语言模型的集成与应用。让我们一起揭开这些组件的神秘面纱。

       1. 模型输入输出（Model IO）

       在LangChain中，任何大语言模型的应用都离不开与模型的无缝交互。通过Model IO组件，开发者能够轻松适配不同模型平台，简化调用流程。提示词模板功能允许开发者根据需求动态管理输入内容，输出解析器则提取关键信息，确保模型输出的高效利用。

       2. 数据连接（Data Connection）

       面对用户特定数据，LangChain提供了从加载、转换到存储与检索的全面解决方案。文档加载器与转换器、矢量存储工具，共同构建起数据处理的坚实基石。

       3. 链（Chain）

       在复杂应用中，简单模型可能不再足够。通过链组件，LangChain允许开发者将多个模型或其他组件串联起来，构建出高度定制化的解决方案。

       4. 记忆（Memory）

       记忆功能在对话式应用中至关重要。通过灵活的存储与检索机制，开发者可以确保应用在每次运行中都具备上下文意识，提升用户体验。

       5. Agent

       在LangChain中，Agent代理将大语言模型作为推理引擎，自主决策执行操作的序列，推动应用向更高层次发展。

       6. 回调处理器（Callback）

       LangChain的回调系统提供了实时干预应用流程的能力，适用于日志记录、监控及流处理等场景，确保应用运行的透明与可控。

       7. 索引

       索引技术在LangChain中扮演关键角色，优化数据检索效率，为应用提供高效的数据访问路径。

       8. 检索

       检索组件让文档与语言模型紧密协作，通过简洁的接口实现高效信息检索，满足多样化应用需求。海康热成像源码

       9. 文本分割器

       在处理长文本时，文本分割器成为不可或缺的工具，确保语义连续性的同时，适应不同应用场景的多样化需求。

       . 向量存储

       向量存储技术作为构建索引的核心，为LangChain提供高效、灵活的数据结构，支持大规模数据处理。

       . 检索器接口（Retrievers）

       检索器接口作为文档与语言模型之间的桥梁，确保信息检索操作的标准化与高效性，支持多样化的检索需求。

       . 总结

       通过深入解析LangChain的源码，我们不仅揭示了其构建上下文感知推理应用的奥秘，也看到了其在复杂应用集成与优化中的巨大潜力。在LangChain的魔法世界里，开发者能够解锁更多可能，创造令人惊叹的技术奇迹。

Pytorch nn.Module接口及源码分析

       本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块，它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法，开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。

       torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类，用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建，允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module，开发者可以自定义功能模块，如卷积层、池化层等，这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如：

       python

       import torch.nn as nn

       class SimpleModel(nn.Module):

        def __init__(self):

        super(SimpleModel, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)

        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)

        def forward(self, x):

        x = self.conv1(x)

        x = self.conv2(x)

        return x

       torch.nn.Module还提供了多种API，包括类变量、重要概念（如parameters和buffer）、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。

       例如，可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪，这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度，有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典，python源码下载网常用于模型的保存和加载。

       此外，_apply()方法用于执行自定义操作，如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法，开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。

       总结而言，torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件，它提供了丰富的API和功能，支持开发者创建复杂、高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法，开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。

SpringBoot中CommandLineRunner详解(含源码)

       Spring Boot的CommandLineRunner接口是一个函数式接口，用于在Spring Boot应用程序启动后执行一些初始化操作。

       使用CommandLineRunner接口，可以在应用程序启动后执行一些必要的初始化操作，例如加载配置文件、初始化数据库连接、创建默认数据等。可以通过实现CommandLineRunner接口，并重写run方法来定义自己的初始化逻辑。

       在上面的示例中，我们创建了一个名为MyCommandLineRunner的类，并实现了CommandLineRunner接口。在run方法中，我们可以编写需要在应用程序启动后执行的初始化逻辑。

       需要注意的是，实现CommandLineRunner接口的类需要被Spring容器扫描到，可以使用@Component注解或其他方式将其注册为Spring Bean。

       可以通过@Order()来设置Runner的先后顺序，在上面例子的基础上增加OrderRunner1OrderRunner2执行结果通常用法加载初始化数据。

       可以实现CommandLineRunner接口，在run方法中加载一些初始化数据到数据库等。适合做一些数据预加载工作。

       这里创建了一个DataInitializer类，实现CommandLineRunner接口。在run()方法中，我们注入了UserRepository，然后创建了两个用户对象保存到数据库中。这个类会在Spring Boot应用启动完成后执行，从而实现了数据预加载的效果。通过CommandLineRunner，我们可以灵活地在Spring Boot启动时进行一些初始化操作，如预先加载测试数据、插入管理员账户等，很好地增强了应用的功能。

       假设我们有一个User模型和用户Repository，需要在Spring Boot启动时预加载几个用户数据，可以这样使用CommandLineRunner：

       这里我们实现了CommandLineRunner接口，然后注入UserRepository bean。在run方法中，首先清空所有数据，然后创建两个用户对象并保存，最后打印已保存的用户数。这样在Spring Boot应用启动完成后，就会自动执行run方法，预加载指定的用户数据。

       可以打印出一些应用启动信息，如启动端口、运行环境信息等，用于确认应用配置。

       可以使用多线程启动一些异步任务，进行后台数据处理等复杂业务逻辑。

       可以调用并验证依赖服务的健康状态，如果不正常可以终止Spring Boot启动。

       可以在启动时调用外部服务，进行验证、数据同步等操作。

       可以对输入的运行参数做校验，如果不满足条件可以终止Spring Boot启动。

       可以根据运行参数等条件动态设置Spring Boot的配置，实现不同环境的适配。

       可以使应用启动后阻塞住主线程，防止main方法直接退出，从而保持Spring Boot应用运行。

       通过CommandLineRunner，我们可以深度控制Spring Boot应用的启动流程，在应用启动阶段增强各种自定义逻辑。是Spring Boot提供的一个很实用的扩展点。

Linux USB 驱动开发实例（一）——USB摄像头驱动实现源码分析

       Linux下的USB摄像头驱动实现源码分析，主要通过四个部分完成：设备模块的初始化与卸载、上层软件接口模块、数据传输模块以及USB CORE的支持。

       一、初始化设备模块

       模块初始化和卸载通过调用`module_init`和`module_exit`函数实现，关键数据结构为USB驱动结构，支持即插即用功能，通过`spca5xx_probe`和`spca5xx_disconnect`函数。

       二、上层软件接口模块

       基于V4L协议规范，通过`file_operations`数据结构实现设备关键系统调用，功能包括：Open打开初始化、Close关闭、Read读取数据、Mmap内存映射、Ioctl获取文件信息等。Open功能初始化解码器模块，Read功能主要将数据从内核空间传至进程用户空间。

       三、数据传输模块

       采用tasklet实现同步快速数据传递，通过软件解码模块在`spcadecode.c`上解压缩图形数据流，如yyuyv、yuvy、jpeg、jpeg至RGB格式。解码算法依赖于硬件压缩算法，最终需DSP芯片实现。

       四、USB CORE的支持

       使用系统实现的USB CORE层提供函数接口，如`usb_control_msg`、`usb_sndctrlpipe`等，实现对USB端点寄存器的读写操作。

       总结，本Linux USB摄像头驱动源码分析覆盖了驱动的初始化、上层接口实现、数据传输及USB CORE支持，涉及C/C++、Linux、Nginx等技术点。学习资料包括视频教程、技术路线图、文档等，通过私信获取。课程包含C/C++、Linux、Nginx等后端服务器架构开发技术，为学习者提供全面指导。

Java原理系列 Java可序列化接口Serializable原理全面用法示例源码分析

       实现Serializable接口的类表示该类可以进行序列化。未实现此接口的类将不会被序列化或反序列化。所有实现Serializable接口的子类也是可序列化的。这个序列化接口没有方法或字段，仅用于标识可序列化的语义。

       为了使非可序列化的类的子类能够进行序列化，子类需要承担保存和恢复父类的公共、受保护以及（如果可访问）包级字段状态的责任。只有当扩展的类具有可访问的无参构造函数来初始化类的状态时，子类才能承担这种责任。如果不满足这个条件，则声明类为可序列化是错误的，错误会在运行时被检测到。

       在反序列化过程中，非可序列化类的字段将使用类的公共或受保护的无参构造函数进行初始化。无参构造函数必须对可序列化的子类可访问。可序列化子类的字段将从流中恢复。

       在遍历图形结构时，可能会遇到不支持Serializable接口的对象。在这种情况下，将抛出NotSerializableException异常，并标识非可序列化对象的类。

       实现Serializable接口的类需要显式指定自己的serialVersionUID，以确保在不同的java编译器实现中获得一致的值。如果未显式声明serialVersionUID，则序列化运行时会根据类的各个方面计算出一个默认的serialVersionUID值。

       在使用Serializable接口时，有一些注意事项需要注意。例如，writeObject方法适用于以下场景：在覆写writeObject方法时，必须调用out.defaultWriteObject()来使用默认的序列化机制将对象的非瞬态字段写入输出流。只有在确实需要自定义序列化行为或保存额外的字段时，才需要覆写writeObject方法。

       可以使用Externalizable接口替代Serializable接口，以实现更细粒度的控制，但需要更多的开发工作。Externalizable接口允许在序列化时指定额外的字段，但需要在类中实现writeExternal和readExternal方法。

       序列化和反序列化的过程是通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream来完成的。可以使用这两个类的writeObject和readObject方法来手动控制序列化和反序列化的过程。

       序列化示例：定义了一个Person类，并实现了Serializable接口。Person类有两个字段：name和age。age字段使用了transient关键字修饰，表示该字段不会被序列化。在main方法中，创建了一个Person对象并将其序列化到文件中。从文件中读取序列化的数据，并使用强制类型转换将其转换为Person对象。输出原始的person对象和恢复后的对象，验证序列化和反序列化的结果。

       序列化兼容性示例：在类进行了修改后，可以通过显式声明serialVersionUID来解决之前序列化的对象无法被正确反序列化的问题。

       加密和验证示例：在进行网络传输或持久化存储时，可以使用加密算法对序列化的数据进行加密，或使用数字签名来验证数据的完整性。

       自定义序列化行为示例：如果需要对对象的状态进行特殊处理，或以不同于默认机制的方式序列化对象的字段，可以通过覆写writeObject方法来控制序列化过程。

       使用Externalizable接口的示例：定义一个类，实现Externalizable接口，并在类中实现writeExternal和readExternal方法，用于保存和恢复额外的字段。

       序列化和反序列化的源码分析：序列化示例中的writeObject方法用于将指定的对象写入ObjectOutputStream中进行序列化。而readObject方法用于从ObjectInputStream中读取一个对象进行反序列化。

       序列化和反序列化的核心代码段展示了如何在序列化和反序列化过程中处理对象的类、类的签名以及类和其所有超类的非瞬态和非静态字段的值。确保了对象的完整恢复和验证过程的执行。

Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，帮助理解数据传递的逻辑和场景划分。

       Collector和Output接口

       Collector接口有2个核心方法，Output接口则增加了4个功能，WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。主要关注collect方法，它是数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。

       Output实现类分类

       Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。

       示例应用与调用链路

       通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。

       总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。

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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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