1.分析各大代码比较工具
2.从源码角度分析Tomcat的源码acceptCount、maxConnections、分析maxThreads参数
3.Vert.x 源码解析(4.x)——Future源码解析
4.源码分析： Java中锁的比较种类与特性详解
5.「Android技术汇」Retrofit2 源码解析和案例说明
6.React源码分析4-深度理解diff算法

分析各大代码比较工具

       1、Beyond Compare

       推荐：★★★★★

       功能：目录比较、源码文件比较。分析

       特点：整合目录比较和文件比较，比较菠菜计划源码功能强大，源码支持zip文件内的分析比较；建立目录快照，以便日后查看；重建损坏数据；通过 FTP 管理站点 ；保持文件夹同步；合并源代码；验证光盘副本；进行备份目录的比较对比，资源管理器整合，源码强大的分析比较合并功能支持不同语法文件的比较；通过使用转换器，可以进行excel、比较word文件中的源码文本比较。

       缺点：每次编辑时需要切换状态（未来版本支持即时编辑）。分析

       2、比较compare it 推荐：★★★★ 功能：文件比较。 特点：中文支持很好、通过发送到右键菜单和管理器伪整合、方便的比较合并功能、完美显示行内差异之处、多用户支持、转换器支持有助于比较非文本文件、Zip格式支持。 缺点：资源管理器整合功能较弱。

       3、Araxis Merge 推荐：★★★★ 功能：文件夹、文件比较。 特点：文件的三向比较，资源管理器整合（不能在软件中设置），ftp插件（需要net库支持）。 缺点：合并操作稍弱，系统外壳整合稍弱，比较大量文件速度不太理想。

       4、Ultracompare 推荐：★★★ 功能：目录比较。 特点：吸收了beyond compare 等优秀比较软件的部分优点，易用上和显示上基本能够满足日常需要。 缺点：左右两个文件栏之间没有明显分隔，看起来有些不易区分；文件比较，会把文本文件当成二进制进行，只能显示行与行的不同，行内不能进行细节比较，另外对于有些文件的比较，出错提示较多。

       5、active file compare 推荐：★★ 功能：支持不同语法类型文本文件的比较。 特点：上面两个小文件夹浏览窗口用来浏览文件，下面两个主窗口用来比较文件。 缺点：中文显示存在问题，导致比较合并没有做进一步测试；浏览时以中文显示，但比较时在中英混合存在时有时会出现乱码，并且出现几率较大；未注册不能执行任何操作。

       6、源码泄漏 ctfFCU 推荐：★★ 功能：目录比较，文件比较。 特点：文件比较以三个窗口显示。 缺点：软件提供基本的比较合并操作，不是特别方便；不带有系统集成，比较时需要手动选择；不支持中文目录名，不做详细测试。 总结，作为一款专业级的文件夹以及文本比较工具，Beyond Compare 值得你一试。

从源码角度分析Tomcat的acceptCount、maxConnections、maxThreads参数

       在深入探讨Tomcat的acceptCount、maxConnections和maxThreads参数时，首先理解它们的关键在于理解请求在服务器端的处理流程。acceptCount决定了当所有处理线程忙时，Tomcat能暂存的连接请求队列的最大长度，相当于TCP连接时的全队列容量。maxThreads则是线程池中最大线程数，负责处理实际的HTTP请求。

       在连接建立阶段（图1），当客户端尝试连接时，acceptCount在ServerSocket的backlog参数中起作用，它限制了TCP连接队列的大小。接着，初始化的线程池会通过prestartAllCoreThreads启动核心线程，为后续的SocketProcessor做准备。

       在Acceptor获取Socket时，serverSocket.accept()的调用受到maxConnections的限制，防止过多的并发连接。一旦获取到Socket，就交由线程池执行SocketProcessor，进行实际的请求处理。

       然而，如果处理请求的时间过长，如假设的次请求，需要无限长时间，我们需要考虑线程池的动态管理。如设置acceptCount为，maxThreads为，maxConnections为，minSpareThreads为。这意味着在高并发情况下，即使有个最大连接，acceptCount的个等待队列也足够缓冲，而maxThreads的个线程则负责处理，minSpareThreads则确保了至少有个空闲线程应对突发请求。

       总结，acceptCount、maxConnections和maxThreads这三个参数共同影响了Tomcat的并发处理能力和连接队列管理，理解它们在实际应用中的配置和作用至关重要。

Vert.x 源码解析(4.x)——Future源码解析

       在现代软件开发中，视觉中国源码异步编程的重要性日益凸显，提升并发性能并处理大量并行操作。Vert.x，作为一款基于事件驱动和非阻塞设计的异步框架，提供了丰富的工具简化异步编程。本文将深入解析Vert.x 4.x版本的Future源码，理解其关键类和功能。

       1. 异步核心

       Vert.x的核心在于FutureImpl和PromiseImpl，它们是实现异步操作的关键。AsyncResult是通用接口，用于表示异步操作的结果，包含成功值或失败异常。

       2. Future类详解

       Future扩展了AsyncResult，提供了组合操作如join、any、all和map等功能。内部的FutureInternal主要负责添加监听器，FutureBase负责执行监听器和转换函数。

       具体来说，FutureImpl的onComplete方法接收一个handler，任务完成后执行，而tryComplete则在异步操作有结果时触发，最终调用用户指定的handler。

       相比之下，Promise允许用户手动设置异步结果，PromiseImpl继承自FutureImpl，并增加了context获取功能。

       3. 实例与源码分析

       通过简单的入门实例，如独立使用Future，我们可以看到Vert.x如何通过创建PromiseImpl获取Future。源码分析显示，Promise.future获取Future，OnComplete用于添加监听，而complete方法则用于设置值并通知监听器。

       4. 深入源码

       在源码层面，addListener和emitSuccess方法在OnComplete中扮演重要角色。而complete方法，特别是tryComplete，是设置值并触发监听的关键。

       5. 总结

       总的来说，理解Vert.x中的Future，就是创建PromiseImpl获取Future，通过OnComplete添加监听器，然后通过Promise的complete方法设置值并通知监听器。后续还将深入探讨其他Future实现类，如all、any和map的原理。

源码分析： Java中锁的种类与特性详解

       在Java中存在多种锁，包括ReentrantLock、Synchronized等，它们根据特性与使用场景可划分为多种类型，如乐观锁与悲观锁、分时决战源码可重入锁与不可重入锁等。本文将结合源码深入分析这些锁的设计思想与应用场景。

       锁存在的意义在于保护资源，防止多线程访问同步资源时出现预期之外的错误。举例来说，当张三操作同一张银行卡进行转账，如果银行不锁定账户余额，可能会导致两笔转账同时成功，违背用户意图。因此，在多线程环境下，锁机制是必要的。

       乐观锁认为访问资源时不会立即加锁，仅在获取失败时重试，通常适用于竞争频率不高的场景。乐观锁可能影响系统性能，故在竞争激烈的场景下不建议使用。Java中的乐观锁实现方式多基于CAS（比较并交换）操作，如AQS的锁、ReentrantLock、CountDownLatch、Semaphore等。CAS类实现不能完全保证线程安全，使用时需注意版本号管理等潜在问题。

       悲观锁则始终在访问同步资源前加锁，确保无其他线程干预。ReentrantLock、Synchronized等都是典型的悲观锁实现。

       自旋锁与自适应自旋锁是另一种锁机制。自旋锁在获取锁失败时采用循环等待策略，避免阻塞线程。自适应自旋锁则根据前一次自旋结果动态调整等待时间，提高效率。

       无锁、偏向锁、轻量级锁与重量级锁是Synchronized的锁状态，从无锁到重量级锁，锁的竞争程度与性能逐渐增加。Java对象头包含了Mark Word与Klass Pointer，Mark Word存储对象状态信息，而Klass Pointer指向类元数据。

       Monitor是实现线程同步的关键，与底层操作系统的Mutex Lock相互依赖。Synchronized通过Monitor实现，其效率在JDK 6前较低，但JDK 6引入了偏向锁与轻量级锁优化性能。

       公平锁与非公平锁决定了锁的分配顺序。公平锁遵循申请顺序，非公平锁则允许插队，提高锁获取效率。

       可重入锁允许线程在获取锁的同一节点多次获取锁，而不可重入锁不允许。爱乐赞源码共享锁与独占锁是另一种锁分类，前者允许多个线程共享资源，后者则确保资源的独占性。

       本文通过源码分析，详细介绍了Java锁的种类与特性，以及它们在不同场景下的应用。了解这些机制对于多线程编程至关重要。此外，还有多种机制如volatile关键字、原子类以及线程安全的集合类等，需要根据具体场景逐步掌握。

「Android技术汇」Retrofit2 源码解析和案例说明

       各位好！小魔王同学给您带来一篇技术文章 —— Retrofit2的源码解析。由峰瑞资本技术团队的Android小牛“大白”撰写，小魔王同学负责修改和润色。文章旨在深入理解Retrofit2这一由Square贡献的Android界四大神器之一，帮助开发者更高效地进行网络请求。

       Retrofit2是一个基于OkHttp的RESTFUL API请求工具，相比Google的Volley，Retrofit在设计上更加简洁优雅，更适合构建Android应用。它的使用方式非常直观，只需调用Java方法，即可实现HTTP请求。

       文章分为四大部分，旨在全面解析Retrofit2的原理、用法和源码。

       1. Retrofit2是什么

       Retrofit2是一个强大的HTTP客户端，它使得开发者能够以一种类型安全、简洁的方式，实现RESTful API的调用。其设计思路独特，代码量极少，深入研究其源码能够大大提升对网络请求的理解与实践能力。

       2. Retrofit2如何使用

       使用Retrofit2，首先创建Retrofit对象并指定API域名，接着定义Java接口描述API，使用Retrofit对象生成接口实例。通过接口实例调用API即可获取数据。这种调用方式极大地简化了HTTP请求的编写，使得代码更加易读且易于维护。

       3. Retrofit2的原理

       Retrofit2通过Java动态代理将描述的API方法转化为HTTP请求。具体来说，Retrofit创建一个代理对象，拦截调用并解析注解，生成请求参数，最终由OkHttp执行网络请求。这一过程使得Retrofit2能够灵活地处理各种API请求。

       4. Retrofit2源码分析

       Retrofit2的源码结构清晰，主要包含Retrofit接口、Callback、Converter、Call、CallAdapter等组件。这些组件相互协作，实现了从API描述到HTTP请求的转换。

       Retrofit2在运行时通过动态代理将API调用转化为请求，再通过OkHttp执行网络操作。通过解析注解信息，Retrofit2能够生成请求参数、方法、路径等信息，最终返回一个Call对象，用于执行网络请求。

       总结

       Retrofit2通过注解描述API接口，动态代理执行请求，结合OkHttp高效执行网络操作。其简洁、高效的设计使得Retrofit2成为构建Android应用时处理HTTP请求的首选工具。深入理解Retrofit2的原理与源码，将极大地提升开发者在构建网络服务时的灵活性与效率。

       感谢开源社区提供的宝贵资源，让我们有机会学习和理解像Picasso和Retrofit这样的优秀项目。学习这些项目不仅能够提升编程技巧，更能够深入理解面向接口编程的精髓。

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。

Golang源码剖析panic与recover，看不懂你打我好了

       哈喽，大家好，我是asong，今天与大家来聊一聊go语言中的"throw、try.....catch{ }"。如果你之前是一名java程序员，我相信你一定吐槽过go语言错误处理方式，但是这篇文章不是来讨论好坏的，我们本文的重点是带着大家看一看panic与recover是如何实现的。上一文我们讲解了defer是如何实现的，但是没有讲解与defer紧密相连的recover，想搞懂panic与recover的实现也没那么简单，就放到这一篇来讲解了。废话不多说，直接开整。

       Go 语言中panic 关键字主要用于主动抛出异常，类似 java 等语言中的 throw 关键字。panic 能够改变程序的控制流，调用 panic 后会立刻停止执行当前函数的剩余代码，并在当前 Goroutine 中递归执行调用方的 defer；

       Go 语言中recover 关键字主要用于捕获异常，让程序回到正常状态，类似 java 等语言中的 try ... catch 。recover 可以中止 panic 造成的程序崩溃。它是一个只能在 defer 中发挥作用的函数，在其他作用域中调用不会发挥作用；

       recover只能在defer中使用这个在标准库的注释中已经写明白了，我们可以看一下：

       这里有一个要注意的点就是recover必须要要在defer函数中使用，否则无法阻止panic。最好的验证方法是先写两个例子：

       运行我们会发现example2()方法的panic是没有被recover住的，导致整个程序直接crash了。这里大家肯定会有疑问，为什么直接写recover()就不能阻止panic了呢。我们在 详解defer实现机制(附上三道面试题，我不信你们都能做对)讲解了defer实现原理，一个重要的知识点**defer将语句放入到栈中时，也会将相关的值拷贝同时入栈。**所以defer recover()这种写法在放入defer栈中时就已经被执行过了，panic是发生在之后，所以根本无法阻止住panic。

       通过运行结果可以看出panic不会影响defer函数的使用，所以他是安全的。

       这里我开了两个协程，一个协程会发生panic，导致程序崩溃，但是只会执行自己所在Goroutine的延迟函数，所以正好验证了多个 Goroutine 之间没有太多的关联，一个 Goroutine 在 panic 时也不应该执行其他 Goroutine 的延迟函数。

       其实我们在实际项目开发中，经常会遇到panic问题， Go 的 runtime 代码中很多地方都调用了 panic 函数，对于不了解 Go 底层实现的新人来说，这无疑是挖了一堆深坑。我们在实际生产环境中总会出现panic，但是我们的程序仍能正常运行，这是因为我们的框架已经做了recover，他已经为我们兜住底，比如gin，我们看一看他是怎么做的。

       我们先来写个简单的代码，看看他的汇编调用：执行go tool compile -N -l -S main.go就可以看到对应的汇编码了，我们截取部分片段分析：

       上面重点部分就是画红线的三处，第一步调用runtime.deferprocStack创建defer对象，这一步大家可能会有疑惑，我上一文忘记讲个这个了，这里先简单概括一下，defer总共有三种模型，编译一个函数里只会有一种defer模式。在讲defer实现机制时，我们一起看过defer的结构，其中有一个字段就是_panic，是触发defer的作用，我们来看看的panic的结构：

       简单介绍一下上面的字段：

       上面的pc、sp、goexit我们单独讲一下，runtime包中有一个Goexit方法，Goext能够终止调用它的goroutine，其他的goroutine是不受影响的，goexit也会在终止goroutine之前运行所有延迟调用函数，Goexit不是一个panic，所以这些延迟函数中的任何recover调用都将返回nil。如果我们在主函数中调用了Goexit会终止该goroutine但不会返回func main。由于func main没有返回，因此程序将继续执行其他gorountine，直到所有其他goroutine退出，程序才会crash。

       下面就开始我们的重点吧～。

       在讲defer实现机制时，我们一起看过defer的结构，其中有一个字段就是_panic，是触发defer的作用，我们来看看的panic的结构：简单介绍一下上面的字段：上面的pc、sp、goexit我们单独讲一下，runtime包中有一个Goexit方法，Goext能够终止调用它的goroutine，其他的goroutine是不受影响的，goexit也会在终止goroutine之前运行所有延迟调用函数，Goexit不是一个panic，所以这些延迟函数中的任何recover调用都将返回nil。如果我们在主函数中调用了Goexit会终止该goroutine但不会返回func main。由于func main没有返回，因此程序将继续执行其他gorountine，直到所有其他goroutine退出，程序才会crash。写个简单的例子：运行上面的例子你就会发现，即使在主goroutine中调用了runtime.Goexit，其他goroutine是没有任何影响的。所以结构中的pc、sp、goexit三个字段都是为了修复runtime.Goexit，这三个字段就是为了保证该函数的一定会生效，因为如果在defer中发生panic，那么goexit函数就会被取消，所以才有了这三个字段做保护。看这个例子：

       英语好的可以看一看这个： github.com/golang/go/is...，这就是上面的一个例子，这里就不过多解释了，了解就好。

       接下来我们再来看一看gopanic方法。

       gopanic的代码有点长，我们一点一点来分析：

       根据不同的类型判断当前发生panic错误，这里没什么多说的，接着往下看。

       上面的代码都是截段，这些部分都是为了判断当前defer是否可以使用开发编码模式，具体怎么操作的就不展开了。

       在第三部分进行defer内联优化选择时会执行调用延迟函数(reflectcall就是这个作用)，也就是会调用runtime.gorecover把recoverd = true，具体这个函数的操作留在下面讲，因为runtime.gorecover函数并不包含恢复程序的逻辑，程序的恢复是在gopanic中执行的。先看一下代码：

       这段代码有点长，主要就是分为两部分：

       第一部分主要是这个判断if gp._panic != nil && gp._panic.goexit && gp._panic.aborted { ... }，正常recover是会绕过Goexit的，所以为了解决这个，添加了这个判断，这样就可以保证Goexit也会被recover住，这里是通过从runtime._panic中取出了程序计数器pc和栈指针sp并且调用runtime.recovery函数触发goroutine的调度，调度之前会准备好 sp、pc 以及函数的返回值。

       第二部分主要是做panic的recover，这也与上面的流程基本差不多，他是从runtime._defer中取出了程序计数器pc和栈指针sp并调用recovery函数触发Goroutine，跳转到recovery函数是通过runtime.call进行的，我们看一下其源码(src/runtime/asm_amd.s 行)：

       因为go语言中的runtime环境是有自己的堆栈和goroutine，recovery函数也是在runtime环境执行的，所以要调度到m->g0来执行recovery函数，我们在看一下recovery函数：

       在recovery 函数中，利用 g 中的两个状态码回溯栈指针 sp 并恢复程序计数器 pc 到调度器中，并调用 gogo 重新调度 g ， goroutine 继续执行，recovery在调度过程中会将函数的返回值设置为1。这个有什么作用呢？ 在deferproc函数中找到了答案：

       当延迟函数中recover了一个panic时，就会返回1，当 runtime.deferproc 函数的返回值是 1 时，编译器生成的代码会直接跳转到调用方函数返回之前并执行 runtime.deferreturn，跳转到runtime.deferturn函数之后，程序就已经从panic恢复了正常的逻辑。

       在这里runtime.fatalpanic实现了无法被恢复的程序崩溃，它在中止程序之前会通过 runtime.printpanics 打印出全部的 panic 消息以及调用时传入的参数。

       这就是这个逻辑流程，累死我了。。。。

       结尾给大家发一个小福利，哈哈，这个福利就是如果避免出现panic，要注意这些：这几个是比较典型的，还有很多会发生panic的地方，交给你们自行学习吧～。

       好啦，这篇文章就到这里啦，素质三连（分享、点赞、在看）都是笔者持续创作更多优质内容的动力！