1.PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析（一）
2.slate.js源码分析（一） —— slate渲染机制
3.linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析
4.React源码分析4-深度理解diff算法
5.HTTP连接池及源码分析（一）
6.cglib底层源码分析（⼀）

PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析（一）

       在数据库运行中，源码可能遇到非预期问题，分析如断电、技术崩溃。源码这些情况可能导致数据异常或丢失，分析影响业务。技术uniapp源码视频为了在数据库重启时恢复到崩溃前状态，源码确保数据一致性和完整性，分析我们引入了WAL（Write-Ahead Logging）机制。技术WAL记录数据库事务执行过程，源码当数据库崩溃时，分析利用这些记录恢复至崩溃前状态。技术

       WAL通过REDO和UNDO日志实现崩溃恢复。源码REDO允许对数据进行修改，分析UNDO则撤销修改。技术REDO/UNDO日志结合了这两种功能。除了WAL，还有Shadow Pagging、WBL等技术，但WAL是主要方法。

       数据库内部，日志管理器记录事务操作，缓冲区管理器负责数据存储。当崩溃发生，恢复管理器读取事务状态，回放已提交数据，回滚中断事务，恢复数据库一致性。ARIES算法是日志记录和恢复处理的重要方法。

       长时间运行后崩溃，可能需要数小时甚至数天进行恢复。检查点技术在此帮助，将脏数据刷入磁盘，记录检查点位置，确保恢复从相对较新状态开始，同时清理旧日志文件。WAL不仅用于崩溃恢复，还支持复制、主备同步、时间点还原等功能。

       在记录日志时，WAL只在缓冲区中记录，直到事务提交时等待磁盘写入。clean code python源码LSN（日志序列号）用于管理，只在共享缓冲区中检查。XLog是事务日志，WAL是持久化日志。

       崩溃恢复中，checkpointer持续做检查点，加快数据页面更新，提高重启恢复速度。在回放时，数据页面不断向前更新，直至达到特定LSN。

       了解WAL格式和包含信息有助于理解日志内容。PG社区正在实现Zheap特性，改进日志格式。WAL文件存储在pg_wal目录下，大小为1GB，与时间线和LSN紧密关联。事务日志与WAL段文件相关联，根据特定LSN可识别文件名和位置。

       使用pg_waldump工具可以查看日志内容，理解一次操作记录。日志类型包括Standby、Heap、Transaction等，对应不同资源管理器。PostgreSQL 包含种资源管理器类型，涉及堆元组、索引、序列号操作。

       标准记录流程包括：读取数据页面到frame、记录WAL、进行事务提交。插入数据流程生成WAL，复杂修改如索引分裂需要记录多个WAL。

       崩溃恢复流程从控制文件中获取检查点位置，严格串行回放至崩溃前状态。redo回放流程与记录代码高度一致。在部分写问题上，FullPageWrite（FPW）策略记录完整数据页面，防止损坏。WAL错误导致部分丢失不影响恢复，数据库会告知失败。php 赌大小源码磁盘静默错误和内存错误需通过冗余校验解决。

       本文总结了数据库崩溃恢复原理，以及PostgreSQL日志记录和崩溃恢复实现。深入理解原理可提高数据库管理效率。下文将详细描述热备恢复和按时间点还原（PITR）方法。

slate.js源码分析（一） —— slate渲染机制

       富文本编辑器中的可见内容主要由文档内容和光标两部分组成。本文将详细介绍Slate在文档内容和光标方面的渲染机制。

       Slate文档的结构包含元素（Element）和文本（Text）两类节点。这些节点类似于DOM树，可以嵌套结构。用户在元素或文本上添加扩展属性，以提供渲染节点所需的数据。

       文档的截图与对应的Slate值之间存在对应关系，这种关系帮助开发者直观理解文档的渲染过程。

       Slate组件树类似于DOM树，对应于Slate值的数据结构。文档区域的顶部负责更新选择数据、文档树内容，并提供DOM事件API（如onKeydown和onClick）。

       节点数据被渲染为HTML，允许用户自定义渲染过程，通过renderElement方法实现。根据装饰的不同，文本会被分割成相应数量的leaf。

       文本内容的渲染则通过renderLeaf方法来控制文本内容的样式。

       Slate值的更新逻辑利用React技术，将文档数据实时渲染为DOM结构。当contenteditable为true的元素被修改时，会触发beforInput事件，通过监听这一事件，实现文档内容的实时同步。

       在使用Slate时，输入法问题是一个常见挑战。本文将简要介绍输入法的工作原理及其常见bug，并分析解决方法。

       正常键盘输入仅触发beforInput事件，而使用输入法时，除了beforInput事件，还会触发Composition事件。这三个事件分别对应输入法开始、内容更新和结束的过程。在输入法输入期间，爱投资平台源码如果实时修改文档内容，会导致与输入法冲突。因此，在CompositionUpdate期间，Slate Value不会做任何更新，直至CompositionEnd时再进行更新。遇到报错情况时，通常是因为在CompositionStart时文档内容被删除，而在CompositionEnd时找不到对应的DOM节点，引发错误。解决办法是在CompositionStart时更新文档值以避免冲突。

       解决输入法问题的一个方案是fork源码。通过这种方式，可以确保Slate与输入法协同工作，提高用户体验。

       Slate Selection数据结构与DOM Selection类似，由锚点（anchor）和焦点（focus）两个点组成。了解详细信息可以参考MDN Selection文档。

       Selection的更新机制依赖于React完成渲染。在每次Selection值发生变化时，会在useEffect中更新DOMSelection。同时，监听window.document上的selectionchange事件以更新Slate Selection值。

       后续计划继续深入探讨Slate源码分析，包括历史记录机制、从Slate 0.升级到0.的实战指南、数据模型、序列化机制、normalize机制等，敬请期待。

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linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析

       Linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析

       什么是netlink？Linux内核中一个用于解决内核态和用户态交互问题的机制。相比其他方法，netlink提供了更安全高效的交互方式。它广泛应用于多种场景，例如路由、linux 0.11源码编译用户态socket协议、防火墙、netfilter子系统等。

       Netlink内核代码走读：内核代码位于net/netlink/目录下，包括头文件和实现文件。头文件在include目录，提供了辅助函数、宏定义和数据结构，对理解消息结构非常有帮助。关键文件如af_netlink.c，其中netlink_proto_init函数注册了netlink协议族，使内核支持netlink。

       在客户端创建netlink socket时，使用PF_NETLINK表示协议族，SOCK_RAW表示原始协议包，NETLINK_USER表示自定义协议字段。sock_register函数注册协议到内核中，以便在创建socket时使用。

       Netlink用户态和内核交互过程：主要通过socket通信实现，包括server端和client端。netlink操作基于sockaddr_nl协议套接字，nl_family制定协议族，nl_pid表示进程pid，nl_groups用于多播。消息体由nlmsghdr和msghdr组成，用于发送和接收消息。内核创建socket并监听，用户态创建连接并收发信息。

       Netlink关键数据结构和函数：sockaddr_nl用于表示地址，nlmsghdr作为消息头部，msghdr用于用户态发送消息。内核函数如netlink_kernel_create用于创建内核socket，netlink_unicast和netlink_broadcast用于单播和多播。

       Netlink用户态建立连接和收发信息：提供测试例子代码，代码在github仓库中，可自行测试。核心代码包括接收函数打印接收到的消息。

       总结：Netlink是一个强大的内核和用户空间交互方式，适用于主动交互场景，如内核数据审计、安全触发等。早期iptables使用netlink下发配置指令，但在iptables后期代码中，使用了iptc库，核心思路是使用setsockops和copy_from_user。对于配置下发场景，netlink非常实用。

       链接：内核通信之Netlink源码分析和实例分析

React源码分析4-深度理解diff算法

       React 每次更新，都会通过 render 阶段中的 reconcileChildren 函数进行 diff 过程。这个过程是 React 名声远播的优化技术，对新的 ReactElement 内容与旧的 fiber 树进行对比，从而构建新的 fiber 树，将差异点放入更新队列，对真实 DOM 进行渲染。简单来说，diff 算法是为了以最低代价将旧的 fiber 树转换为新的 fiber 树。

       经典的 diff 算法在处理树结构转换时的时间复杂度为 O(n^3)，其中 n 是树中节点的个数。在处理包含 个节点的应用时，这种算法的性能将变得不可接受，需要进行优化。React 通过一系列策略，将 diff 算法的时间复杂度优化到了 O(n)，实现了高效的更新 virtual DOM。

       React 的 diff 算法优化主要基于以下三个策略：tree diff、component diff 和 element diff。tree diff 策略采用深度优先遍历，仅比较同一层级的元素。当元素跨层级移动时，React 会将它们视为独立的更新，而不是直接合并。

       component diff 策略判断组件类型是否一致，不一致则直接替换整个节点。这虽然在某些情况下可能牺牲一些性能，但考虑到实际应用中类型不一致且内容完全一致的情况较少，这种做法有助于简化 diff 算法，保持平均性能。

       element diff 策略通过 key 对元素进行比较，识别稳定的渲染元素。对于同层级元素的比较，存在插入、删除和移动三种操作。这种策略能够有效管理 DOM 更新，确保性能。

       结合源码的 diff 整体流程从 reconcileChildren 函数开始，根据当前 fiber 的存在与否决定是直接渲染新的 ReactElement 内容还是与当前 fiber 进行 Diff。主要关注的函数是 reconcileChildFibers，其中的细节与具体参数的处理方式紧密相关。不同类型的 ReactElement（如 REACT_ELEMENT_TYPE、纯文本类型和数组类型）将走不同的 diff 流程，实现更高效、针对性的处理。

       diff 流程结束后，形成新的 fiber 链表树，链表树上的 fiber 标记了插入、删除、更新等副作用。在完成 unitWork 阶段后，React 构建了一个 effectList 链表，记录了需要进行真实 DOM 更新的 fiber。在 commit 阶段，根据 effectList 进行真实的 DOM 更新。下一章将深入探讨 commit 阶段的详细内容。

HTTP连接池及源码分析（一）

       HTTP连接池是一个管理与复用HTTP连接的高效技术，它旨在提高HTTP请求的性能与效率。尤其在高并发场景中，传统每次请求建立新TCP连接并关闭，这种操作可能引起性能瓶颈。连接池通过预先创建并复用一定数量的连接，有效管理资源，避免了因等待连接而造成的性能下降。

       构建HTTP连接池的核心在于提升并发场景下的系统性能。当一个连接被占用，其他客户端线程需要等待，因此复用已有的连接成为关键。HTTP连接池通过维护目标主机与端口号跟踪连接复用情况，当找到可复用连接时，将请求发送至该连接，避免了创建新连接。连接池策略考虑安全性、空闲时间等因素，确保高效复用。

       使用HTTP连接池时，首先在Maven仓库选择合适的httpclient包，如版本4.5.，配置依赖。一个简单使用案例即可完成基本操作。核心对象包括PoolingHttpClientConnectionManager与CloseableHttpClient，PoolingHttpClientConnectionManager管理连接池，CloseableHttpClient提供可关闭的HTTP客户端。

       PoolingHttpClientConnectionManager的官方解释强调，它维护连接池，服务多线程的连接请求，基于路由管理连接，重用已有的连接而非每次创建新连接。设置setMaxTotal限制总连接数，避免资源过度占用，setDefaultMaxPerRoute确保对单个目标主机的并发请求平衡，提高整体性能。

       Apache HttpClient库的配置通过HttpClients.custom()方法开始，设置连接管理器连接池对象，使用build()方法构建配置好的CloseableHttpClient实例，确保资源高效管理与释放。

       理解连接池管理对象与HTTP客户端对象是关键，它们协同作用提升HTTP请求性能。连接池原理涉及路由管理、复用策略，通过源码探索可深入理解其内部机制与优化点。

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。

Golang源码分析Golang如何实现自举（一）

       本文旨在探索Golang如何实现自举这一复杂且关键的技术。在深入研究之前，让我们先回顾Golang的历史。Golang的开发始于年，其编译器在早期阶段是由C语言编写。直到Go 1.5版本，Golang才实现了自己的编译器。研究自举的最佳起点是理解从Go 1.2到Go 1.3的版本，这些版本对自举有重要影响，后续还将探讨Go 1.4。

       接下来，我们来了解一下Golang的编译过程。Golang的编译主要涉及几个阶段：词法解析、语法解析、优化器和生成机器码。这一过程始于用户输入的“go build”等命令，这些命令实际上触发了其他内部命令的执行。这些命令被封装在环境变量GOTOOLDIR中，具体位置因系统而异。尽管编译过程看似简单，但实际上包含了多个复杂步骤，包括词法解析、语法解析、优化器、生成机器码以及连接器和buildid过程。

       此外，本文还将介绍Golang的目录结构及其功能，包括API、文档、C头文件、依赖库、源代码、杂项脚本和测试目录。编译后生成的文件将被放置在bin和pkg目录中，其中bin目录包含go、godoc和gofmt等文件，pkg目录则包含动态链接库和工具命令。

       在编译Golang时，首先需要了解如何安装GCC环境。为了确保兼容性，推荐使用GCC 4.7.0或4.7.1版本。通过使用Docker镜像简化了GCC的安装过程，使得编译变得更为便捷。编译Golang的命令相对简单，通过执行./all即可完成编译过程。

       最后，本文对编译文件all.bash和make.bash进行了深入解析。all.bash脚本主要针对nix系统执行，而make.bash脚本则包含了编译过程的关键步骤，包括设置SELinux、编译dist文件、编译go_bootstrap文件，直至最终生成Golang可执行文件。通过分析这些脚本，我们可以深入了解Golang的自举过程，即如何通过go_bootstrap文件来编译生成最终的Golang。

       总结而言，Golang的自举过程是一个复杂且多步骤的技术，包含了从早期C语言编译器到自动生成编译器的转变。通过系列文章的深入探讨，我们可以更全面地理解Golang自举的实现细节及其背后的逻辑。本文仅是这一过程的起点，后续将详细解析自举的关键组件和流程。