1.Android源码定制（3）——Xposed源码编译详解
2.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
3.Vue源码解析(2)-$mount实现
4.源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的讲解使用和源码
5.Android Framework源码解析，看这一篇就够了
6.如何解读lodash深拷贝源码？

Android源码定制（3）——Xposed源码编译详解

       Android源码定制（3）——Xposed源码编译详解

       在前文中，源码源代我们完成了Android 6.0源码从下载到编译的码解过程，接下来详细讲解Xposed框架源码编译和定制。讲解本文将基于编译后的源码源代Android 6.0环境，分为两部分：Xposed源码编译和源码定制，码解仿173漫画源码期间遇到的讲解问题主要得益于大佬的博客指导。首先，源码源代感谢世界美景大佬的码解定制教程和肉丝大佬的详细解答。

       1. Xposed源码编译

       为了顺利编译，讲解我们需要理解Xposed各模块版本和对应Android版本的源码源代关系，实验环境设为Android 6.0。码解首先，讲解从Xposed官网下载XposedBridge，源码源代并通过Android Studio编译，码解推荐方式。编译过程涉及理解模块作用、框架初始化机制，以及mmm或Android Studio编译步骤。

       2. XposedBridge编译与集成

       从官网下载XposedBridge后，编译生成XposedBridge.jar，可以选择mmm或Android Studio。编译后，将XposedBridge.jar和api.jar分别放入指定路径，替换相应的系统文件。

       3. XposedArt与Xposed源码下载和替换

       下载并替换Android系统虚拟机art文件夹和Xposed源码，确保Xposed首字母为小写以避免编译错误。

       4. XposedTools编译与配置

       下载XposedTools，配置build.conf，解决编译时缺失的依赖包，如Config::IniFiles。

       5. 生成编译结果与测试

       编译完成后，替换system目录，生成镜像文件并刷入手机，激活Xposed框架，测试模块以确保功能正常。

       6. 错误解决

       常见错误包括Android.mk文件错误、大小写问题以及XposedBridge和Installer版本不匹配，低位单峰筹码公式源码通过查找和分析源码来修复。

       实验总结

       在源码编译过程中，遇到的问题大多可通过源码分析和调整源码版本解决。务必注意版本兼容性，确保Xposed框架能顺利激活并正常使用。

       更多详细资料和文件将在github上分享：[github链接]

       参考

       本文由安全后厨团队原创，如需引用请注明出处，未经授权勿转。关注微信公众号：安全后厨，获取更多相关资讯。

Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析

       本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。在讲解每个优化案例时，将附上部分Lua虚拟机源代码实现，帮助您理解背后的原理。

       我们将对优化的评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，优化效果越明显。优化分为以下类别：CPU优化、内存优化、堆栈优化等。

       测试设备：个人MacBookPro，配置为4核2.2GHz i7处理器。使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异，测试通常循环执行多次并累计总消耗。

       下面是推荐程度从高到低的优化方法：

       3星优化：

       全类型通用CPU优化：高频访问的对象应先赋值给local变量。示例：用循环模拟高频访问，每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度：极力推荐。

       String类型优化：使用table.concat函数拼接字符串。示例：循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度：极力推荐。

       Table类型优化：Table构造时完成数据初始化。示例：创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度：极力推荐。赖茅原箱源码

       Function类型优化：使用尾调用避免堆栈溢出。示例：递归求和函数。推荐程度：极力推荐。

       Thread类型优化：复用协程以减少创建和销毁开销。示例：执行多个不同函数。推荐程度：极力推荐。

       2星优化：

       Table类型优化：数据插入使用t[key]=value方式。示例：插入1到的数字。推荐程度：较为推荐。

       1星优化：

       全类型通用优化：变量定义时同时赋值。示例：初始化整数变量。推荐程度：一般推荐。

       Nil类型优化：相邻赋值nil。示例：定义6个变量，其中3个为nil。推荐程度：一般推荐。

       Function类型优化：不返回多余的返回值。示例：外部请求第一个返回值。推荐程度：一般推荐。

       0星优化：

       全类型通用优化：for循环终止条件无需提前计算缓存。示例：复杂函数计算循环终止条件。推荐程度：无效优化。

       Nil类型优化：初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例：定义一个nil变量。推荐程度：无效优化。

       总结：本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读！

Vue源码解析(2)-$mount实现

       在 Vue 实例创建过程中，$mount 方法起着关键作用，它将实例挂载到指定的 DOM 元素上，标志着渲染过程的开始。在深入理解 Vue 的渲染机制时，我们首先关注其整个渲染流程，细节部分会在后续章节展开。

       Vue 的渲染过程根据构建方式有所不同，有独立构建（包含模板编译器）和运行中构建（不包含模板编译器）两种。泰安到临沂源码独立构建为支持服务端渲染而设计，体积较大，而运行时构建则更轻量。了解这些构建方式有助于我们更好地理解源码分析。

       接下来，我们将分析运行时版本的 $mount 实现。在浏览器环境下，$mount 函数在 Vue 的原型上定义，并处理 el 参数，可能是字符串或 DOM 节点。它会检查并处理 render 函数和模板，如果没有 render，则将 template 转换为 render 函数，确保 Vue 只接受 render 函数作为有效的模板定义。

       在 'src/platforms/web/entry-runtime-with-compiler.js' 中，$mount 会调用 mountComponent 函数，核心步骤包括生成虚拟节点、实例化渲染 Watcher，以及最终调用 updateComponent 更新 DOM。这个过程涉及到核心的生命周期方法和观察者模式，确保组件在数据变化时得到渲染。

       然而，关于 render 函数的编译过程，虽然我们已经概述了整体步骤，如添加 web 平台特性、解析模板为抽象语法树（AST），并生成和缓存 render 函数，但详细过程会在后续章节中详细讲解。

       下一节将深入探讨 render 函数编译的五个关键步骤及其源码实现。敬请期待！

源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的使用和源码

       源码详解系列(八)：HikariCP深度剖析

       HikariCP是一个高效数据库连接池，它的核心在于通过“池”复用连接，减少创建和关闭连接的开销。本文将全面介绍HikariCP的使用方法和源码细节。

       使用场景与内容

       本文将涉及HikariCP的以下内容：

       如何获取连接对象并进行基本操作

       项目环境设置，包括JDK、Maven版本和依赖库

       如何配置HikariCP，十三水带鬼源码包括依赖引入和配置文件编写

       初始化连接池，以及通过JMX进行管理

       源码分析，重点讲解ConcurrentBag和HikariPool类，以及其创新的“标记模型”

       HikariDataSource的两个HikariPool的用意和加载配置

       核心原理

       HikariCP的性能优势主要源于其“标记模型”，通过减少锁的使用，提高并发性能。它使用CopyOnWriteArrayList来保证读操作的效率，结合CAS机制实现无锁的借出和归还操作。

       源码亮点

       源码简洁且易读，特别是ConcurrentBag类，它是HikariCP的核心组件。类结构与DBCP2类似，包含一个通用的资源池，可以应用于其他需要池化管理的场景。

       总结

       通过本文，读者可以深入了解HikariCP的工作原理，掌握其配置和使用技巧，以及源码实现。希望本文对数据库连接池有深入理解的开发者有所帮助。

       

参考资料：

HikariCP官方GitHub地址

Android Framework源码解析，看这一篇就够了

       深入解析Android Framework源码，理解底层原理是Android开发者的关键。本文将带你快速入门Android Framework的层次架构，从上至下分为四层，掌握Android系统启动流程，了解Binder的进程间通信机制，剖析Handler、AMS、WMS、Surface、SurfaceFlinger、PKMS、InputManagerService、DisplayManagerService等核心组件的工作原理。《Android Framework源码开发揭秘》学习手册，全面深入地讲解Android框架初始化过程及主要组件操作，适合有一定Android应用开发经验的开发者，旨在帮助开发者更好地理解Android应用程序设计与开发的核心概念和技术。通过本手册的学习，将能迅速掌握Android Framework的关键知识，为面试和实际项目提供有力支持。

       系统启动流程分析覆盖了Android系统层次角度的三个阶段：Linux系统层、Android系统服务层、Zygote进程模型。理解这些阶段的关键知识，对于深入理解Android框架的启动过程至关重要。

       Binder作为进程间通信的重要机制，在Android中扮演着驱动的角色。它支持多种进程间通信场景，包括系统类的打电话、闹钟等，以及自己创建的WebView、视频播放、音频播放、大图浏览等应用功能。

       Handler源码解析，揭示了Android中事件处理机制的核心。深入理解Handler，对于构建响应式且高效的Android应用至关重要。

       AMS（Activity Manager Service）源码解析，探究Activity管理和生命周期控制的原理。掌握AMS的实现细节，有助于优化应用的用户体验和性能。

       WMS（Window Manager Service）源码解析，了解窗口管理、布局和显示策略的实现。深入理解WMS，对于构建美观且高效的用户界面至关重要。

       Surface源码解析，揭示了图形渲染和显示管理的核心。Surface是Android系统中进行图形渲染和显示的基础组件，掌握其原理对于开发高质量的图形应用至关重要。

       基于Android.0的SurfaceFlinger源码解析，探索图形渲染引擎的实现细节。SurfaceFlinger是Android系统中的图形渲染核心组件，理解其工作原理对于性能优化有极大帮助。

       PKMS（Power Manager Service）源码解析，深入理解电池管理策略。掌握PKMS的实现，对于开发节能且响应迅速的应用至关重要。

       InputManagerService源码解析，揭示了触摸、键盘输入等事件处理的核心机制。深入理解InputManagerService，对于构建响应式且用户体验优秀的应用至关重要。

       DisplayManagerService源码解析，探究显示设备管理策略。了解DisplayManagerService的工作原理，有助于优化应用的显示性能和用户体验。

       如果你对以上内容感兴趣，点击下方卡片即可免费领取《Android Framework源码开发揭秘》学习手册，开始你的Android框架深入学习之旅！

如何解读lodash深拷贝源码？

       本文主要讲解 lodash 深拷贝源码。

       lodash 的深拷贝源码中，包含多个关键函数和逻辑判断。

       核心函数 `cloneDeep(value)` 调用了 `baseClone(value, CLONE_DEEP_FLAG | CLONE_SYMBOLS_FLAG)`。

       `baseClone` 函数通过一系列的逻辑判断和条件处理，实现了深拷贝功能。

       函数首先通过 `bitmask` 来判断是否需要深拷贝、是否需要扁平化以及是否需要复制符号。

       接着，对基本类型直接返回自身，对引用类型则进行初始化，进一步判断其具体类型并调用相应的处理逻辑。

       对于数组、函数、buffer、Arguments、symbol 等不同类型的引用类型，会进行特定的处理。

       在处理过程中，会使用 `stack` 来避免重复引用，确保拷贝过程的正确性。

       最后，`baseClone` 函数通过递归的方式调用自身，实现属性的深拷贝。

       整个代码逻辑清晰，通过 `baseClone` 函数实现了对 lodash 深拷贝源码的完整处理。

unique_ptr源代码解析

       unique_ptr的特征包括：

       std::unique_ptr是一种小巧、高速的智能指针，拥有对托管资源的专属所有权语义。默认采用delete运算符进行资源析构，也可指定自定义删除器。状态或函数指针实现的删除器会增加对象尺寸。

       unique_ptr常见用途是工厂函数，以及实现Pimpl设计模式。

       源码解析：

       深入理解unique_ptr可通过研究其源代码。关键在于只移型别和所有权管理，无需死记硬背。

       先看__uniq_ptr_impl源代码。

       接下来分析构造函数和析构函数。

       unique_ptr重要成员方法讲解。

       为unique_ptr对象设定自定义析构器需通过构造函数，而非C++的make_unique函数。验证结果如下。

       unique_ptr不支持使用raw pointer作为赋值初值。

       不能进行普通的拷贝或赋值操作。

UE4 LevelSequence源码剖析（一）

       UE4的LevelSequence源码解析系列将分四部分探讨，本篇聚焦Runtime部分。Runtime代码主要位于UnrealEngine\Engine\Source\Runtime\MovieScene目录，结构上主要包括Channels、Evaluation、Sections和Tracks等核心模块。

       ALevelSequenceActor是Runtime的核心，负责逐帧更新，它包含UMovieSceneSequence和ULevelSequencePlayer。ALevelSequenceActor独立于GameThread更新，并且在Actor和ActorComponent更新之前，确保其在RuntTickGroup之前执行。

       IMovieScenePlaybackClient的关键接口用于绑定，编辑器通过IMovieSceneBindingOwnerInterface提供直观的蓝图绑定机制。UMovieSceneSequence是LevelSequence资源实例，它支持SpawnableObject和PossessableObject，便于控制对象的拥有和分离。

       ULevelSequencePlayer作为播放控制器，由ALevelSequenceActor的Tick更新，具有指定对象在World和Sublevel中的功能，还包含用于时间控制的FMovieSceneTimeController。UMovieSceneTrack作为底层架构，由UMovieSceneSections组成，每个Section封装了Section的帧范围和对应Channel的数据。

       序列的Eval过程涉及EvalTemplate和ExecutionTokens，它们协同工作模拟Track。FMovieSceneEvaluationTemplate定义了Track的模拟行为，而ExecutionTokens则是模拟过程中的最小单元。真正的模拟操作在FMovieSceneExecutionTokens的Apply函数中执行，通过BlendingAccumulator进行结果融合。

       自定义UMovieSceneTrack需要定义自己的EvaluationTemplate，这部分将在编辑器拓展部分详细讲解。序列的Runtime部分展示了如何在GameThread中高效管理和模拟场景变化，为后续的解析奠定了基础。

PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程

       文@

       目录

       0 前言

       1 Dataset

       1.1 Map-style dataset

       1.2 Iterable-style dataset

       1.3 其他 dataset

       2 Sampler

       3 DataLoader

       3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)

       3.2 批处理

       3.2.1 自动批处理（默认）

       3.2.2 关闭自动批处理

       3.2.3 collate_fn

       3.3 多进程处理 (multi-process)

       4 单进程

       5 多进程

       6 锁页内存 (Memory Pinning)

       7 预取 (prefetch)

       8 代码讲解

       0 前言

       本文以 PyTorch 1.7 版本为例，解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。

       理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。

       迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法，支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口，Sampler 控制遍历顺序，DataLoader 负责加载和批处理数据。

       1 Dataset

       Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种，分别用于索引访问和迭代访问数据。

       Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法，支持通过索引获取数据。

       Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法，适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。

       2 Sampler

       Sampler 用于定义数据遍历的顺序，支持用户自定义和 PyTorch 提供的内置实现。

       3 DataLoader

       DataLoader 是数据加载的核心，支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset，提供单多进程处理和批处理等功能。

       通过参数配置，如 batch_size、drop_last、collate_fn 等，DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。

       4 批处理

       3.2.1 自动批处理（默认）

       DataLoader 默认使用自动批处理，通过参数控制批次生成和样本整理。

       3.2.2 关闭自动批处理

       关闭自动批处理，允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。

       3.2.3 collate_fn

       collate_fn 是手动批处理时的关键，用于整理单个样本为批次。

       5 多进程

       多进程处理通过 num_workers 参数启用，加速数据加载。

       6 单进程

       单进程模式下，数据加载可能影响计算流程，适用于数据量小且无需多进程的场景。

       7 锁页内存 (Memory Pinning)

       Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输，提高性能。

       8 代码讲解

       通过具体代码分析，展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程，涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。