1.代码拆分-使用SplitChunks
2.List的拆分拆分拆分的几种方式
3.解析Stream foreach源码
4.XGBoost源码解读
5.C++必学将一个cpp源码文件拆分成多个文件
6.源码级解析，搞懂 React 动态加载（上） —— React Loadable
代码拆分-使用SplitChunks
前言
探索代码优化的制度世界，最近开始接触项目优化工作，源码原则其中涉及三方组件的拆分拆分拆分。在未进行拆分前，制度可能存在两个场景：单一js文件过大，源码原则网站源码卡密影响缓存效率；无法有效管理第三方库。拆分拆分利用`splitChunks`工具，制度可以将模块进行分割，源码原则并提取重复代码，拆分拆分解决上述问题。制度
概念区分 - module、源码原则bundle、拆分拆分chunk
深入理解`splitChunks`之前，制度先梳理几个概念。源码原则module：模块，在webpack中，任何文件都可视为模块，需要配置loader将其转换为支持打包的文件。chunk：编译完成待输出时，webpack将module按特定规则组合成一个个chunk。bundle：webpack处理完chunk文件后，生成供浏览器运行的代码。
chunk与bundle的关系
探析chunk的构成与bundle之间的关联。chunk有两种形式：初始化（initial）chunk，即入口起点的主chunk，包含入口起点及其依赖的所有模块；非初始化（non-initial）chunk，用于延迟加载，可能在使用动态导入或`SplitChunksPlugin`时出现。
通过入口产生的chunk
假设目录结构如下：index.js, another-module.js, webpack.config.js, package.json添加script配置，运行webpack并使用ndb追踪代码执行。通过命令启动浏览器，点击播放按钮执行build命令，追踪chunk到bundle的流转。
chunk处理步骤概览
从`Compilation`类的`seal`方法出发，首先搜集chunks，然后调用`createChunkAssets`方法生成source，为输出文件做准备；通过`compilation.emitAssets`方法记录资源信息到`compilation.assets`对象；一系列回调最终调用`onCompiled`方法，将assets信息写入输出目录，生成bundle文件。下载kivy源码
Demo2 - 动态导入
将`index.js`中的lodash通过`import`方式导入，动态导入返回promise，通过`then`获取导入信息。修改`webpack.config.js`入口为单个`index.js`。源码追踪显示，初始化文件新增一个名为`index`的chunk，但在模块分析中识别到`import`方式，为`index.js`模块增加了`AsyncDependenciesBlock`标记，经过处理生成一个名为`null`的chunk。
总结：`chunk`是源代码中的抽象，封装定义如何将模块组写入文件，而`bundle`则是输出目录的文件。
解决隐患 - `splitChunks`配置
在上述示例中，存在三方模块重复引用的问题。通过简单的`optimization.splitChunks`配置，实现了lodash的抽离，降低了单个入口文件的大小。总结使用心得，`splitChunks`主要用于代码优化，针对不同场景配置`chunks`选项，如`all`、`async`、`initial`以及自定义函数，以达到高效拆分效果。
比较`async`、`initial`、`all`的区别
在示例中增加`another.js`，静态导入lodash，对比`async`、`all`、`initial`的不同效果。默认情况下，`initial`影响HTML文件中的脚本标签，而`async`仅针对动态导入，`all`则考虑更多场景，适合存在复用模块的情况，但需权衡动态导入及其内部依赖的抽离。
splitChunks.cacheGroups
在使用`splitChunks`基础上，通过`cacheGroups`实现更细粒度的作业盒子源码代码拆分，进一步优化项目结构。
总结
通过`splitChunks`配置，实现三方组件的高效管理与拆分，优化代码结构与加载效率。理解模块、bundle、chunk之间的关系，以及如何利用`splitChunks`与`cacheGroups`进行代码拆分与优化，是提升项目性能的关键步骤。
List的拆分的几种方式
在开发过程中，处理大型集合时常常需要将其拆分成小块，这种操作被称作分片或List的分割。其实，许多大神已经为我们提供了现成的工具，省去了自定义代码的繁琐。以下是Java中常用的三种分片实现方法：
1. Google的Guava框架：在pom.xml中添加Guava支持后，通过Lists.partition()方法实现切片，代码示例如下：
...
2. Apache的commons框架：同样在pom.xml添加支持，使用ListUtils.partition()，代码示例如下：
...
3. Hutool工具类：引入Hutool框架后，利用ListUtil.partition()完成切片，代码示例如下：
...
值得注意的是，选择哪种方法取决于项目的实际需求和已有的依赖。例如，批量数据处理时，如果数据量大，可以考虑将数据拆分以避免一次性插入数据库导致的性能问题或超限错误。具体操作时，可以根据数据库的配置进行调整。
这些工具包如Guava、Apache Commons和Hutool，提供了丰富的实用工具，性能优良，是开发者的得力助手。无需深入源码，直接使用即可大大简化工作。
以上内容源于程序员xiaozhang的文章，原文链接：cnblogs.com/scott/p...
解析Stream foreach源码
本文深入解析Stream的foreach操作源码，主要关注串行流和并行流的oss源码解析区别，特别是并行流背后的ForkJoin框架。 在Stream中，操作可分为中间操作和结束操作，其中foreach属于结束操作。串行流与并行流的主要区别在于实现方式，串行流是线性执行，而并行流则利用了ForkJoin框架的分治策略。 对于串行流（如`stream`），其执行过程如下：获取ReferencePipeline.Head的Stream实现，内部包含ArrayListSpliterator对象。
通过ArrayListSpliterator的forEachRemaining方法逐一执行元素操作。
而并行流（如`parallelStream`）则更为复杂：同样获取ReferencePipeline.Head的Stream实现，内部有ArrayListSpliterator。
调用父类的forEach方法，构建一个ForEachTask。
在ForEachTask的invoke方法中，调用compute方法，利用ForkJoin框架的分治策略将任务拆分到commonPool中的线程池执行。
子任务通过拆分器的forEachRemaining方法，最终执行用户定义的action.accept(e)回调。
ForkJoin框架是JDK7新增的，它通过线程池执行任务，尤其适用于并行处理。在并行流中，任务会分配到Java 8中预定义的commonPool，该线程池基于计算机处理器数量进行配置，以实现高效的并行计算。XGBoost源码解读
前言
XGBoost是一代神器，其推理逻辑独树一帜，与Glove等相似，皆以思考出发，推导出理想结果。高斯正是这种思维的典范，XGBoost的代码实现也异常精妙，本文尝试将两者相结合，供您参考。
高斯的做法
优化目标设定，以均值为目标函数的导数为零。利用线性假设推导目标函数，源码和接口进而优化以误差平方项为出发点。
进一步，高斯将误差目标公式推广到参数求解中，实现优化。
Glove的做法
通过log-bilinear models, LBL启发，寻找满足概率约束的目标表达式，并推导出指数函数，从而实现类似LSA的因子分解。
引入优化权重函数，最终实现最大似然估计。
XGBoost的做法
引入Stagewise限制，目标为找到最优的叶子节点，以最佳方式拆分，优化损失。
通过泰勒展开，结合叶子节点权重假设，推导出目标公式。
基于贪心算法，实现树的生长。
代码解读
从命令行入口开始，核心代码框架包括数据加载、初始化、循环训练与模型保存。训练过程包括计算样本预测结果、一阶和二阶梯度计算以及Boost操作。
DoBoost实现GBLine和GBTree两种方式，提供GradientBooster核心函数，如DoBoost、PredictLeaf、PredictBatch等。
默认采用GBTree，对于线性部分，效果难与非线性分类器相比。
代码基本框架集成了DMLC的注册使用机制，插件式管理实现更新机制。
实现精准和近似算法，主要关注ColMaker更新实现。在GBTree的DoBoost中，生成并发新树，更新ColMaker和TreePruner。
ColMaker实现包括Builder与EnumerateSplit，最终依赖于TreeEvaluator的SplitEvaluator。
SplitEvaluator实现树的分拆，对应论文中的相关函数，包括Gain计算、权重计算、单个叶子节点Gain计算与最终损失变化。
本文仅作为案例介绍，XGBoost在近似计算、GPU计算与分布式计算方面也极具亮点。
小结
本文通过对比分析高斯、Glove与XGBoost的优化策略，展示了研究与工程结合的实践，强调在追求性能的同时，不能忽视效果的重要性。
C++必学将一个cpp源码文件拆分成多个文件
在进行代码拆分时，我们面临的问题是如何将一个较长的cpp文件中的函数分到多个文件中，同时确保代码的正确性和完整性。解决这个问题，通常可以遵循以下步骤：
首先，我们需要创建一个新的cpp源文件来定义那些除了main函数之外的其他函数。这样做可以使得代码更加模块化，易于维护和管理。在新创建的源文件中，我们将实现这些函数的逻辑，而在主cpp文件中仅保留main函数。
随后，为了实现函数的声明与定义分离，我们需要创建一个头文件。在这个头文件中，我们只需声明那些需要在多个cpp文件中使用的函数，但不需要在这里定义它们的实现细节。这样做可以确保头文件仅包含函数的签名信息，而不会包含任何实际的代码。
在定义函数的cpp文件中，我们可以引用头文件来包含相应的函数声明。这里需要注意的是，仅在需要使用这些函数的地方引用头文件，避免在头文件中直接包含其他文件，以减少不必要的依赖关系和文件耦合性。
例如，我们创建一个名为"detector_utils.cpp"的cpp文件。在这个文件中，我们将实现一些与检测器相关的辅助函数，这些函数在main函数中会被调用。同时，我们需要在文件顶部包含"detector_utils.h"头文件，以获取函数声明。
"detector_utils.h"是一个头文件，其内容包含了所有在"detector_utils.cpp"中实现的函数声明。在这个文件中，我们声明了函数的签名信息，但并不包含任何函数的实现代码。这样，其他需要使用这些函数的cpp文件就可以通过包含"detector_utils.h"来获取函数的声明。
在实际操作中，我们还需要注意避免在头文件中直接包含其他文件。例如，如果"detector_utils.cpp"需要使用"utils/visualize.h"中的函数，那么在"detector_utils.h"中应避免直接包含"utils/visualize.h"，而是通过在"detector_utils.cpp"中包含"utils/visualize.h"来引用需要的函数。这样可以确保头文件的简洁性，同时也避免了不必要的依赖和耦合关系。
通过以上步骤，我们可以有效地将cpp源码文件拆分成多个文件，同时保持代码的结构清晰、易于维护。这种方法对于大型项目或团队开发尤为重要，有助于提高代码的可读性和可扩展性。
源码级解析，搞懂 React 动态加载（上） —— React Loadable
本系列深入探讨SPA单页应用技术栈，首篇聚焦于React动态加载机制，解析当前流行方案的实现原理。
随着项目复杂度的提升和代码量的激增，如企业微信文档融合项目，代码量翻倍，性能和用户体验面临挑战。SPA的特性使得代码分割成为优化代码体积的关键策略。
code-splitting原理在于将大型bundle拆分为多个，实现按需加载和缓存，显著降低前端应用的加载体积。ES标准的import()函数提供动态加载支持，babel编译后，import将模块内容转换为ESM数据结构，通过promise返回，加载后在then中注册回调。
webpack检测到import()时，自动进行code-splitting，动态import的模块被打包到新bundle中。通过注释可自定义命名，如指定bar为动态加载bundle。
实现简易版动态加载方案，利用code-splitting和import，组件在渲染前加载，渲染完成前展示Loading状态，优化用户体验。然而，复杂场景如加载失败、未完成等需要额外处理。
引入React-loadable，动态加载任意模块的高阶组件，封装动态加载逻辑，支持多资源加载。通过传入参数如模块加载函数、Loading状态组件，统一处理动态加载成功与异常。
通过react-loadable改造组件，实现加载前渲染Loading状态，加载完成后更新组件。支持单资源或多资源Map动态加载，兼容多种场景。
Loadable核心是createLoadableComponent函数，采用策略模式，根据不同场景（单资源或多资源Map）加载模块。load方法封装加载状态与结果，loadMap方法加载多个loader，返回对象。
LoadableComponent高阶组件实现逻辑简单，通过注册加载完成与失败的回调，更新组件状态。默认渲染方法为React.createElement()，使用Loadable.Map时需显式传入渲染函数。
在服务端渲染（SSR）场景下，动态加载组件无法准确获取DOM结构，react-loadable提供解决方案，将异步加载转化为同步，支持SSR。
React loadable原始仓库不再维护，局限性体现在适用的webpack与babel版本、兼容性问题以及不支持现代React项目。针对此问题，@react-loadable/revised包提供基于Hooks与ts重构的解决方案。
React-loadable的实现原理与思路较为直观，下文将深入探讨React.lazy + Suspense的原生解决方案，理解Fiber架构中的动态加载，有助于掌握更深层次的知识。
资管分仓源码期货分仓源码搭建流程介绍！
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