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【外汇源码平台】【怎么汉化源码】【flask sqlalchemy 源码】buffer源码解析

时间:2024-12-23 12:27:14 来源:雷达源码

1.深入理解DirectBuffer
2.stringbuffer扩容为什么是源码2倍+2?
3.Protocol Buffer详解(一)
4.Redis 主从复制 - 源码梳理
5.各种ByteBuffer解析
6.FFplay源码分析-nobuffer

buffer源码解析

深入理解DirectBuffer

       DirectBuffer在高性能场景中,因其堆外内存的解析特性,相较于ByteBuffer,源码能有效提升数据处理效率。解析本文将从源码角度深入解析DirectBuffer的源码原理和使用方式。

       在Intel X架构下,解析外汇源码平台用户态(Ring3)与内核态(Ring0)的源码划分保证了安全隔离。应用程序通过系统调用,解析将需要内核支持的源码任务委托给运行在Ring0的内核。创建DirectBuffer时,解析调用new DirectByteBuffer(int cap)的源码私有构造函数,它完成内存分配、解析大小记录和Cleaner对象的源码声明,以备后续内存清理。解析

       使用DirectBuffer时,源码主要有putXXX和getXXX方法。putXXX如putInt,根据内存对齐和字节序,调用unsafe或Bits方法将数据写入。getXXX则根据对齐情况,通过相应方法读取数据。

       内存回收有System.gc和Cleaner对象两种方式。System.gc会在内存不足且没有禁用显式GC时触发Full GC,尝试清理堆外内存。Cleaner对象则在DirectBuffer不再被引用时自动执行,释放堆外内存。

       正确运用DirectBuffer,能够优化程序性能,减少GC的频繁发生。在高性能中间件中,它是一个实用且重要的工具。深入了解DirectBuffer的使用,对提高开发效率至关重要。

stringbuffer扩容为什么是2倍+2?

       在常规用法中,StringBuffer和StringBuilder在功能上差别不大,主要区别在于StringBuffer具备线程安全性,但效率相对较低,而StringBuilder则线程不安全但效率更高。不过在扩容机制上,两者一致。下面以StringBuffer为例进行深入分析。

       首先,怎么汉化源码追踪StringBuffer源码,发现它继承自AbstractStringBuilder。这意味着StringBuffer和StringBuilder是“亲兄弟”,拥有共同的抽象父类AbstractStringBuilder。在这个抽象类中,定义了字符串存储的定长字节数组,并在追加字符串时,当长度超过数组长度时,通过数组复制方式实现扩容。

       容量设置上,StringBuffer提供了默认容量和自定义容量的构造方法,即使默认构造方法也会设置初始容量为。在实际开发中,容量不足时,通过append()方法追加字符串触发动态扩容。

       append()方法实际上调用的是AbstractStringBuilder的append()方法,进入内部后,发现关键在于ensureCapacityInternal()方法。该方法确保内部容量足够,通过count+len参数计算追加后字符串总长度,实现动态扩容。

       在ensureCapacityInternal()方法中,首先利用二进制位右移运算计算数组原有容量,考虑到编码方式(默认Latin1或UTF-),判断新字符串长度是否超过原有容量。若超过,则利用Arrays.copyOf()方法复制并创建新数组,将当前数组值赋给新数组,完成扩容。

       newCapacity()方法计算扩容后数组长度,通常在新字符串长度基础上增加一定比例,确保足够容纳新追加的字符串。而新长度计算逻辑通常涉及Math.max()方法,确保不会超出Integer最大值,避免内存溢出异常。

       StringBuffer扩容机制核心如下:若一次追加字符串长度超过当前容量,扩容规则为当前容量*2+2;如果追加长度超出初始容量且按当前容量*2+2扩容后仍不足,直接扩容至与新字符串长度相等;后续追加继续遵循当前容量*2+2规则。扩容为2倍+2的原因是为了减少内存分配次数和内存碎片,提高性能和效率。

       为了验证上述规则,flask sqlalchemy 源码可设计实验案例,观察StringBuffer与StringBuilder的扩容表现。至此,详细解释了StringBuffer扩容机制及其规则,希望能对理解Java中字符串操作有所帮助。

Protocol Buffer详解(一)

       Protocol Buffer是一种支持多平台、多语言、可扩展的数据序列化机制,与XML相比,protobuf体积更小、速度更快、使用更简单,支持自定义数据结构。通过protobu编译器,可以生成特定语言的源代码,如C++、Java、Python,protoBuf对主流编程语言都提供了支持,使得序列化和反序列化变得非常方便。

       一、Message定义

       这里给出一个简单的例子,是一个搜索请求的message格式。

       上述例子中fields的种类都是数值型的(string和int),当然也可以指定更加复杂的fields,比如枚举类型enum,或者是嵌套的message类型。

       1、分配field编号

       上述例子中每个field都被分配了一个编号,这个编号是该field的唯一标识。需要注意的是,标识1-在编码时只占用一个字节,-占用两个字节,因此为了进一步优化程序,对于经常出现的element,建议使用1-作为其唯一标识;对于不经常使用的element,建议使用-。编号的范围是1-2^(-是系统预留的,不要使用)。

       2、field类型

       message中的互推app源码field类型包含以下两种(proto3):

       (1)singular

       (2)repeated:该类型的field可以在message中重复使用(类似于数组),它们的顺序会被保存,通过索引进行检索,数值类型的repeated默认使用packed编码方式。

       3、多message结构

       在一个proto文件中可以定义多个protobuf。

       4、reserved field类型

       在开发过程中可能会涉及到对proto文件中message各个fields的修改,可能是更新、删除某个field及其表示,这样可能会导致调用的服务失败。其中一个防止这种问题的方式是,确保你要删除的field的标识(或是名字)是reserved,具体protobuf的编译器会决定未来这个field表示能否被使用。

       5、编译结果

       对于C++开发者来说,使用protoc编译一个proto文件之后,会生成pb.h和pb.cc两个文件。

       二、数值类型

       具体proto类型对应生成类中的类型可以参考官方文档。

       三、默认值

       对于string和byte类型,默认值为空;对于bool类型,默认值是false;对于数值类型,默认值是0;对于枚举类型,默认值是第一个枚举值,默认为0;对于message类型,默认值由编程语言决定;对于repeated field,默认值为空。

       四、枚举类型

       当采用枚举类型的之后,枚举中的值都是预先定义好的,对于上述例子,我们可以再额外增加一个枚举类型corpus,具体如下。

       通常枚举类型的第一个值初始化为0,而且在message中使用枚举类型,必须要给定一个为0的值,而且这个为0的值应该为第一个元素。

       也可以给不同的元素以相同的alias,但是需要指定option allow_alias = true;具体如下。

       除此之外枚举类型不仅可以定义在message内部,java地产源码也可以定义在message外部,而且在不同message中可以重用enum。

       在更改枚举类型field时,为保证系统运行正常,同样可以指定reserved数字标识和命名。

       五、使用其他message类型

       1、同文件引用

       具体如下:

       2、不同文件引用

       引用其他proto文件中定义好的message类型,具体如下。

       有时我们会对引用的proto文件进行更改,比如将其内容移动到另外一个地方,这样我们就需要对调用方import路径进行更改,当调用方非常多的时候,这种方法是非常低效的,protobuf提供一种机制,我们可以在原有位置提供一个新位置proto文件的“副本”,通过使用import public表示来实现,具体可以参考如下例子。

       这时编译器就会在某些固定目录下查询import的proto文件(具体在命令行编译的时候,由-I/—proto_path指定),如果上述路径找不到,编译器会在调用路径进行查找。通常将—proto_path设置为项目的根目录,然后import的时候使用完整的路径名。

       3、使用proto2中的message类型

       proto2中的枚举类型无法直接使用。

       六、嵌套类型

       具体如下。

       在parent message之外调用嵌套的message可以用如下方式:SearchResponse.Result,嵌套结构可以更加复杂,具体如下:

       七、更新message类型

       当现有的message已经无法满足现有业务需要,你需要更新你的message类型以支持更复杂的业务,这就涉及到向后兼容的问题了,为保证已有服务不受影响,需要遵守以下的一些规定:

       1、不要更改已经存在的fields的数字标识

       2、如果添加新的field,利用旧代码序列化得到的message可以使用新的代码进行解析,你需要记住各个元素的默认值。新代码创建的field同样可以由旧代码进行加解析

       3、field可以被删除,但是需要保证其对应的数字标识不再被使用,你可以通过加前缀的方式来重新使用这个field name,或者指定数字标识为reserved来避免这种情况

       4、int、int、uint、uint、bool这些类型都是互相兼容的,并不会影响前向、后向兼容性

       5、sint和sint之间是互相兼容的,但是和其他数字类型是不兼容的

       6、string和bytes是互相兼容的,只要使用的是UTF-8编码

       7、如果byte包含message的编码版本,则嵌套的message和bytes兼容

       8、flexed兼容sfixed,fixed,sfixed

       9、enum兼容 int, uint, int, and uint。对于这个值在转化时,不同语言的客户端处理方式会有所不同

       感兴趣的小伙伴可以关注公众号:独立团丶

Redis 主从复制 - 源码梳理

       本文主要剖析Redis主从复制机制中的核心组件之一——复制积压缓冲区(Replication Buffer),旨在为读者提供一个对Redis复制流程和缓冲区机制深入理解的平台,以下内容仅基于Redis版本7.0.,若读者在使用过程中发现偏差,欢迎指正。

       复制积压缓冲区在逻辑上可理解为一个容量最大的位整数,其初始值为1,由offset、master_repl_offset和repl_backlog-histlen三个变量共同决定缓冲区的有效范围。offset表示缓冲区内命令起始位置,master_repl_offset代表结束位置,二者之间的长度由repl_backlog-histlen表示。

       每当主节点执行写命令,新生成的积压缓冲区大小增加,同时增加master_repl_offset和repl_backlog-histlen的值,直至达到预设的最大容量(默认为1MB)。一旦所有从节点接收到命令并确认同步无误,缓冲区内过期的命令将被移除,并调整offset和histlen以维持积压区容量的稳定性。

       为实现动态分配,复制积压缓冲区被分解成多个block,以链表形式组织。每个block采用引用计数管理策略,初始值为0,每当增加或删除从节点对block的引用时,计数值相应增减。新生成block时,将master_repl_offset+1设置为block的repl_offset值,并将写入命令拷贝至缓冲区内,与此同时,master_repl_offset和repl_backlog-histlen增加。

       通过循环遍历所有从节点,为每个从节点设置ref_repl_buf_node指向当前block或最后一个block,确保主从复制能够准确传递命令。当主节点接收到从节点的连接请求时,将开始填充积压缓冲区。在全量复制阶段,从slave-replstate为WAIT_BGSAVE_START至ONLINE,表示redis从后台进程开始执行到完成RDB文件传输和加载,命令传播至此阶段正式开始。

       针对每个从节点,主节点从slave-ref_block_pos开始发送积压缓冲区内的命令,每发送成功,slave-ref_block_pos相应更新。当积压缓冲区超过预设阈值,即复制积压缓冲区中的有效长度超过repl-backlog-size(默认1MB)时,主节点将清除已发送的缓冲区,释放内存。如果主节点写入命令频繁或从节点断线重连时间长,则需合理调整缓冲区大小(推荐值为2 * second * write_size_per_second)以保持增量复制的稳定运行。

       当最后一个从节点与主节点的连接断开超过repl-backlog-ttl(默认为秒)时,主节点将释放repl_backlog和复制积压缓冲区以确保资源的有效使用。不过需要注意的是,从节点的释放操作依赖于节点是否可能成为新的主节点,因此在最后处理逻辑上需保持谨慎。

各种ByteBuffer解析

       ByteBuffer解析概览

       在深入研究RocketMQ源码过程中,ByteBuffer频繁出现,起初让人困惑,但通过学习和理解,其核心概念逐渐明朗。本文将分享关于ByteBuffer的基础知识和常用操作。

       ByteBuffer是Buffer的子类,它是一个字节缓冲区,可扩展到其他类型如IntBuffer和LongBuffer。Buffer的结构包括私有变量,如position、limit和capacity,它们之间满足mark <= position <= limit <= capacity的规则。

       关键方法包括:设置limit和position为0,mark置0,用于读写转换;remaining()返回limit与position之间的差值,hasRemaining()则用于判断是否还有剩余空间。在实际操作中,flip方法非常重要,它在写入数据前后进行状态转换,确保正确读写。

       ByteBuffer有堆内(HeapByteBuffer)和堆外(DirectByteBuffer)两种实现。HeapByteBuffer基于字节数组,而DirectByteBuffer则在直接内存中分配。MappedByteBuffer与FileChannel结合,通过mmap映射文件,提供内存映射功能。

       在实际使用中,如写入文件,flip方法确保了数据正确写入堆外内存,避免了数据复制。MappedByteBuffer通过force()方法保证数据持久化,防止内存丢失。FileChannel和MappedByteBuffer虽然看似独立,但它们在操作上是相关的,尤其在读写分离的场景中,如RocketMQ设计中。

       通过本文,希望能帮助读者更好地理解ByteBuffer的运作机制,下次遇到相关问题时能更加得心应手。持续关注公众号Hn技术随笔,获取更多技术分享。

FFplay源码分析-nobuffer

       在使用 FFplay 播放 RTMP 流时,不开启 nobuffer 选项会导致画面延迟高达7秒左右,而开启此选项后,局域网延迟可降低到毫秒左右。因此,本文将深入探讨nobuffer的实现细节,以及播放端缓存7秒数据的作用。

       fflags 的定义在 libavformat/options_table.h 文件中,这是一个通用选项,所有解复用器均包含此选项。在调用 avformat_open_input() 函数时,会将该命令行参数传入,其位置与所有格式参数相同,如在之前的文章《FFplay源码分析》中所述。记得在调试参数中添加-fflags nobuffer。

       在 avformat_open_input() 函数内部,fflags 这个 AVOption 会被传递给 AVClass,该类存储了多个 AVOption,而fflags 的索引为5。在 av_opt_set_dict() 函数中,fflags 的值会被应用并清除其他选项。在 avformat_open_input() 执行完毕后,AVFormatContext::flags 的第7位应被置为1,即二进制的 。通过下图可以清晰地看到这个过程。

       在 avformat_find_stream_info() 函数内部,如果没有设置nobuffer标记,探测的数据包将被丢入队列。avformat_find_stream_info() 首先读取一段数据包以分析输入流的编码器等信息,为了重用这些数据包,它们会被放入队列中。然而,整个探测过程长达5秒,这意味着 FFplay 大概会读取5秒的数据来分析输入流。若开启nobuffer,则不会重复使用这些探测数据,FFplay 探测完输入流后,会读取新的数据包进行播放。无需缓存,从而降低了延迟。

       通过在 ffpaly.c 文件中的 avformat_find_stream_info() 函数前后输出时间,可以发现两者相差5秒,直观展示了nobuffer对于降低延迟的作用。在实时场景下,缓存功能变得多余,它原本是为了分析本地文件,避免重复读取,但在实时场景中反而影响了性能。因此,在实时场景中,关闭缓存更为合适。

       补充说明:若在本地虚拟机环境下,不启用缓存也能实现流畅播放。然而,如果 SRS 部署在局域网的另一台机器上,不开启缓存可能导致视频卡顿,原因可能是解码前未能及时读取视频帧,FFplay 不断丢弃视频帧,尤其是当视频比音频慢时,这种情况下缓存功能反而成为瓶颈。

Webrtc源码分析 - JitterBuffer

       记录于纸,好于记录于心,这是历史的智慧。在WebRTC技术中,JitterBuffer扮演着关键角色,用于处理接收端的数据包抖动与缓存排序问题。其核心功能是记录数据包的正序、乱序和丢包情况,通过Nack列表标识,用于数据包的重传。每个数据包对应特定的序列号,确保理论上的递增或循环处理。以此判断帧frame的完整性,完整帧被送入待解码帧列表,等待解码和显示。对于非完整帧,JitterBuffer会依据超时时间与包间空洞大小决定是否丢弃,并可能请求关键帧的重新发送。

       主要代码与注释分析如下,深入了解JitterBuffer的运行机制。

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