1.【Linux 调试秘籍】深入探索 C++运行时获取堆栈信息和源代码行数的源码终极指南
2.Kafka源码分析(五) - Server端 - 基于时间轮的延时组件
3.Alluxio 客户端源码分析
4.Flux和Mono的常用API源码分析
5.Vert.x 源码解析(4.x)——Future源码解析

【Linux 调试秘籍】深入探索 C++运行时获取堆栈信息和源代码行数的终极指南

       在软件开发的世界里，特别是分析在C++领域，运行时错误和异常是源码常见的挑战。这些错误和异常往往需要开发者深入探索、分析分析和解决。源码在这个过程中，分析社区网站手机源码获取运行时的源码堆栈信息和代码行数成为了一项至关重要的任务。正如《代码大全》(Code Complete) 中所说：“好的分析代码是自我解释的。” 但在现实世界中，源码当面临复杂的分析、多层次的源码代码结构时，我们需要更多的分析上下文信息来理解和解决问题。

       在C++中，源码获取运行时的分析堆栈信息和代码行数并不像看上去那么简单。我们常常需要依赖外部工具和库来帮助我们完成这项任务。源码但是，这并不意味着我们无法在代码内部实现这一功能。通过深入探索和学习，我们可以找到合适的方法和技术来实现这一目标。

       在本文中，我们将探讨如何使用backtrace, dladdr, 和 libbfd 的组合来获取运行时的堆栈信息和代码行数。我们将从底层原理出发，深入分析每个函数和库的工作原理和使用方法。我们将通过实例代码，展示如何整合这些技术来实现我们的目标。

       正如《C++编程思想》(The C++ Programming Language) 中所说：“C++的设计目标是表达直观的设计。” 我们的目标也是通过直观、清晰的代码和解释，帮助读者理解这一复杂但有趣的主题。

       在GCC的源码中，我们可以找到backtrace 和 dladdr 函数的具体实现。这些函数位于 libgcc 和 glibc 中，通过深入分析这些源码，我们可以更好地理解它们的工作原理和限制。

       通过阅读本文，读者将能够了解如何使用backtrace 函数获取当前的堆栈地址，并使用 backtrace_symbols 函数将这些地址转换为人类可读的字符串形式。这些字符串通常包含函数名、新浪 短链接 源码偏移量和地址。我们还将讨论如何使用 dladdr 函数解析堆栈地址，获取函数名和所在的动态链接库信息。libbfd 库将用于获取源代码的行数信息。通过详细的代码示例、图表和解释，我们将帮助读者逐步理解和掌握这些技术。

       正如《深入理解计算机系统》中所说：“堆栈跟踪是程序运行时的快照，它展示了函数调用的层次结构和执行路径。” 获取堆栈信息对于调试和优化代码至关重要。

       接下来，我们将深入探讨如何使用backtrace 函数获取堆栈信息。backtrace 是一个强大的工具，它能帮助我们在程序运行时捕获当前的堆栈跟踪信息。

       在获取堆栈信息后，我们将讨论如何解析这些信息，以获取更具体的信息，例如函数名和源代码行数。我们将深入分析 dladdr 函数的工作原理，以及如何使用它解析堆栈地址。此外，我们还将探讨 libbfd 库如何帮助我们从堆栈地址中获取源代码的文件名和行号。

       为了提供一个完整的解决方案，我们将整合所有步骤，展示如何从获取堆栈信息到解析堆栈地址，再到获取源代码行数，形成一个完整的、自动化的解决方案。

       在解决可能出现的问题方面，我们将详细探讨符号缺失、动态链接库的影响、编译器和平台差异以及复杂或模糊的堆栈信息等问题，并提供相应的解决方案。我们的目标是确保实现既准确又完整，能够在各种情况下可靠地工作。

       总结而言，通过综合应用backtrace,大灌篮源码下载 dladdr, 和 libbfd 等技术，我们不仅解决了运行时获取堆栈信息和源代码行数的复杂问题，还为读者展示了这些技术的实际应用和深层次原理。在这个过程中，我们不仅学习了技术，更深入探讨了技术背后的原理和思维。

Kafka源码分析(五) - Server端 - 基于时间轮的延时组件

       Kafka内部处理大量的延时操作，例如，在接收到PRODUCE请求后，副本可以等待一个timeout的时间再响应客户端。下面我们来探讨一个问题：为什么Kafka要自己实现一个延时任务组件，而不是直接使用Java的java.util.concurrent.DelayQueue呢？我们可以从以下两个方面来分析这个问题。

       1.1 DelayQueue的能力

       DelayQueue相关的接口/类如下所示：

       相应地，DelayQueue提供的能力如下：

       1.2 Kafka的业务场景

       Kafka的业务背景具有以下特点：

       相应地，Kafka对延时任务组件有以下两点要求：

       这两点要求都无法通过直接应用DelayQueue的方式得到满足。

       二. 组件接口

       让我们来看看Kafka的延时任务组件对外提供的接口，从而了解其提供的能力和使用方式。

       如下所示：

       左边的两个类定义了"延时操作"，右边的DelayedOperationPurgatory类定义了一个维护DelayOperaton的容器，其核心操作如下：

       三. 实现

       以下是关于"延时"实现方式的介绍。

       3.1 业务模型

       时间轮延时组件的思路如下：

       接下来，通过一个具体的例子来说明这种映射逻辑：

       首先关注上图中①号时间轮。圆环中的每一个单元格表示一个TimerTaskList。单元格有其关联的时间跨度；下方的"1s x "表示时间轮上共有个单元格，每个单元格的时间跨度为1秒。有一个指针指向了"当前时间"所对应的单元格。顺时针方向为时间流动方向。

       当收到一个延迟时间在0-1s的TimerTask时，会将其追加到①号时间轮的橙色单元格中。当收到一个延迟时间在3-4s的TimerTask时，会将其追加到①号时间轮的**单元格中。以此类推。

       现在有一个问题：①号时间轮能表示的最大延迟时间是秒，那如果收到了延迟秒的任务该怎么办？这时该用到②号时间轮了，我们称②号为①号的"溢出时间轮"。②号时间轮的特点如下：

       如此，延迟时间在-s的TimerTask会被追加到②号的紫色单元格，延迟时间在-s的源码编译安装mariadbTimerTask会被追加到②号的绿色单元格中。③号时间轮同理。

       刚刚是按①->②->③的顺序来分析时间轮的逻辑，反过来也可以得到有用的想象手里有一个"放大镜"，其实③号时间轮的蓝色单元格"放大"后是②号时间轮；②号时间轮的蓝色单元格"放大"后是①号时间轮；蓝色单元格并不实际存储TimerTask。

       3.2 数据结构

       DelayedOperationPurgatory有一个Timer类型的timeoutTimer属性，用于维护延时任务。实际使用的是Timer的实现类：SystemTimer。该类用于维护延时任务的核心属性有两个：delayQueue和timingWheel。TimingWheel表示单个时间轮，接下来我们来看看其类图：

       各属性含义如下：

       3.3 算法

       3.3.1 添加任务

       添加任务的入口是DelayedOperationPurgatory.tryCompleteElseWatch，其核心逻辑分为如下两步：

       SystemTimer.add直接调用了addTimerTaskEntry方法，后者逻辑如下：

       TimingWheel.add的逻辑也很清晰，分如下4种场景处理：

       3.3.2 尝试提前触发任务

       入口是DelayedOperationPurgatory.checkAndComplete：

       接下来看Watchers.tryCompleteWatched方法的内容：

       DelayedOperation.maybeTryComplete方法最终调用了DelayedOperation.tryComplete；

       DelayedOperation的子类需要在后者中实现自己的"触发条件"检查逻辑；若满足了提前触发的条件，则调用forceComplete方法执行事件触发场景下的业务逻辑。

       3.3.3 任务到期自动执行

       DelayedOperationPurgatory中维护了一个expirationReaper线程，其职责就是循环调用kafka.utils.timer.SystemTimer#advanceClock来从时间轮中获取已超时的任务，并更新时间轮的"当前时间"指针。

       四. 总结

       才疏学浅，未能窥其十之一二，随时欢迎各位交流补充。若文章质量还算及格，可以点赞收藏加以鼓励，后续我继续更新。

       另外，也可以在目录中找到同系列的其他文章：

       感谢阅读。

Alluxio 客户端源码分析

       Alluxio是一个用于云分析和人工智能的开源数据编排技术，作为分布式文件系统，采用与HDFS相似的主从架构。系统中包含一个或多个Master节点存储集群元数据信息，以及Worker节点管理缓存的数据块。本文将深入分析Alluxio客户端的实现。

       创建客户端逻辑在类alluxio.client.file.FileSystem中，简单示例代码如下。

       客户端初始化包括调用FileSystem.Context.create创建客户端对象的上下文，在此过程中需要初始化客户端以创建与Master和Worker连接的连接池。若启用了配置alluxio.user.metrics.collection.enabled，将启动后台守护线程定时与Master节点进行心跳传输监控指标信息。幼麟麻将源码同时，客户端初始化时还会创建负责重新初始化的后台线程，定期从Master拉取配置文件的哈希值，若Master节点配置发生变化，则重新初始化客户端，期间阻塞所有请求直到重新初始化完成。

       创建具有缓存功能的客户端在客户端初始化后，调用FileSystem.Factory.create进行客户端创建。客户端实现分为BaseFileSystem、MetadataCachingBaseFileSystem和LocalCacheFileSystem三种，其中MetadataCachingBaseFileSystem和LocalCacheFileSystem对BaseFileSystem进行封装，提供元数据和数据缓存功能。BaseFileSystem的调用主要分为三大类：纯元数据操作、读取文件操作和写入文件操作。针对元数据操作，直接调用对应GRPC接口（例如listStatus）。接下来，将介绍客户端如何与Master节点进行通信以及读取和写入的流程。

       客户端需要先通过MasterInquireClient接口获取主节点地址，当前有三种实现：PollingMasterInquireClient、SingleMasterInquireClient和ZkMasterInquireClient。其中，PollingMasterInquireClient是针对嵌入式日志模式下选择主节点的实现类，SingleMasterInquireClient用于选择单节点Master节点，ZkMasterInquireClient用于Zookeeper模式下的主节点选择。因为Alluxio中只有主节点启动GRPC服务，其他节点连接客户端会断开，PollingMasterInquireClient会依次轮询所有主节点，直到找到可以连接的节点。之后，客户端记录该主节点，如果无法连接主节点，则重新调用PollingMasterInquireClient过程以连接新的主节点。

       数据读取流程始于BaseFileSystem.openFile函数，首先通过getStatus向Master节点获取文件元数据，然后检查文件是否为目录或未写入完成等条件，若出现异常则抛出异常。寻找合适的Worker节点根据getStatus获取的文件信息中包含所有块的信息，通过偏移量计算当前所需读取的块编号，并寻找最接近客户端并持有该块的Worker节点，从该节点读取数据。判断最接近客户端的Worker逻辑位于BlockLocationUtils.nearest，考虑使用domain socket进行短路读取时的Worker节点地址一致性。根据配置项alluxio.worker.data.server.domain.socket.address，判断每个Worker使用的domain socket路径是否一致。如果没有使用域名socket信息寻找到最近的Worker节点，则根据配置项alluxio.user.ufs.block.read.location.policy选择一个Worker节点进行读取。若客户端和数据块在同一节点上，则通过短路读取直接从本地文件系统读取数据，否则通过与Worker节点建立GRPC通信读取文件。

       如果无法通过短路读取数据，客户端会回退到使用GRPC连接与选中的Worker节点通信。首先判断是否可以通过domain socket连接Worker节点，优先选择使用domain socket方式。创建基于GRPC的块输入流代码位于BlockInStream.createGrpcBlockInStream。通过GRPC进行连接时，每次读取一个chunk大小并缓存chunk，减少RPC调用次数提高性能，chunk大小由配置alluxio.user.network.reader.chunk.size.bytes决定。

       读取数据块完成后或出现异常终止，Worker节点会自动释放针对该块的写入锁。读取异常处理策略是记录失败的Worker节点，尝试从其他Worker节点读取，直到达到重试次数上限或没有可用的Worker节点。

       若无法通过本地Worker节点读取数据，则客户端尝试发起异步缓存请求。若启用了配置alluxio.user.file.passive.cache.enabled且存在本地Worker节点，则向本地Worker节点发起异步缓存请求，否则向负责读取该块数据的Worker节点发起请求。

       数据写入流程首先向Master节点发送CreateFile请求，Master验证请求合法性并返回新文件的基本信息。根据不同的写入类型，进行不同操作。如果是THROUGH或CACHE_THROUGH等需要直接写入底层文件系统的写入类型，则选择一个Worker节点处理写入到UFS的数据。对于MUST_CACHE、CACHE_THROUGH、ASYNC_THROUGH等需要缓存数据到Worker节点上的写入类型，则打开另一个流负责将每个写入的块缓存到不同的Worker上。写入worker缓存块流程类似于读取流程，若写入的Worker与客户端在同一个主机上，则使用短路写直接将块数据写入Worker本地，无需通过网络发送到Worker上。数据完成写入后，客户端向Master节点发送completeFile请求，表示文件已写入完成。

       写入失败时，取消当前流以及所有使用过的输出流，删除所有缓存的块和底层存储中的数据，与读取流程不同，写入失败后不进行重试。

       零拷贝实现用于优化写入和读取流程中WriteRequest和ReadResponse消息体积大的问题，通过配置alluxio.user.streaming.zerocopy.enabled开启零拷贝特性。Alluxio通过实现了GRPC的MethodDescriptor.Marshaller和Drainable接口来实现GRPC零拷贝特性。MethodDescriptor.Marshaller负责对消息序列化和反序列化的抽象，用于自定义消息序列化和反序列化行为。Drainable扩展java.io.InputStream，提供将所有内容转移到OutputStream的方法，避免数据拷贝，优化内容直接写入OutputStream的过程。

       总结，阅读客户端代码有助于了解Alluxio体系结构，明白读取和写入数据时的数据流向。深入理解Alluxio客户端实现对于后续阅读其他Alluxio代码非常有帮助。

Flux和Mono的常用API源码分析

       Flux是一个响应式流，能够生成零个、一个、多个或无限个元素。Flux的产生元素机制主要体现在Flux.just和Flux.empty两个方法上。Flux.just返回的FluxArray内部存储了一个数组，用来保存1个或多个数据，通过ArraySubscription传递给消费者。Flux.empty则返回了一个FluxEmpty实例，当收到消费者注册信号时，会调用Operators的complete方法，消费者会收到一个complete信号，除此之外没有任何操作。

       重复流通过创建一个FluxRepeatPredicate对象实现，这个对象在结束时会重新订阅Publisher，从而产生无限数量的流。doOnSignal方法提供了在框架中不消费数据或转变数据的机制，实际上是操作符FluxPeekFuseable，其peek onNext代码逻辑能大致理解其原理。

       Mono表示要么有一个元素，要么产生完成或错误信号的Publisher。其then方法有五个重载版本，实际上创建了一个MonoIgnorePublisher，通过源码可以发现，MonoIgnorePublisher将真正的监听者封装为IgnoreElementsSubscriber，然后将事件源监听。Mono和Flux都有Create方法，用于创建对应的序列，Mono的create方法创建了MonoCreate对象，里面包含了MonoSink和一个消费者。Mono的then方法会忽略前面的onNext数据，只会传递给下游完成和错误的信号。then(Mono other)则创建了一个ThenIgnoreMain，并在所有操作完成之后开始下一个流的消费。

       Mono和Flux的Create方法创建的对象为MonoCreate和FluxCreate，其中包含了MonoSink或FluxSink和一个消费者。使用using方法可以实现try-with-resource机制，用于包装阻塞API。

       在响应式编程中，我们需要处理各种异常情况，确保异常能够传播到需要接收的地方。Publisher分为冷发布者和热发布者，冷发布者在没有订阅者时不会生成数据，而热发布者不论是否有订阅者都会生成数据。冷热发布者可以相互转换，例如使用defer将热操作符转换为冷操作符，或者使用ConnectableFlux将冷操作符转换为热操作符。在多播流中，一个Publisher可以同时给多个消费者提供数据，但只会收到一次的订阅。

       FluxPublish对象在publish方法中创建，传入参数包括缓存大小和被包装的队列，这表示了publish方法创建了一个FluxPublish对象。在subscribe阶段，FluxPublish内部的PublishSubscriber会添加到父容器中。在connect方法中，真正订阅数据源，随后PublishSubscriber的onSubscribe方法会执行，根据参数拉取数据，onNext方法处理接收到的数据。

       本文通过解析Flux和Mono的常用API，揭示了它们在响应式编程中的应用和原理，旨在帮助读者更好地理解并运用这些流式操作符。正确处理异常、理解冷热发布者之间的转换以及掌握多播流的特性，对于构建高效、灵活的数据流处理系统至关重要。

Vert.x 源码解析(4.x)——Future源码解析

       在现代软件开发中，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。