1.多详解万星Restful框架原理与实现
2.21张图解析Tomcat运行原理与架构全貌💥通宵爆肝
3.在网上下载的源码源码不搭建框架可以运行出来吗
4.Android源码定制（3）——Xposed源码编译详解
5.Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
多详解万星Restful框架原理与实现
rest框架概览
我们先通过go-zero自带的命令行工具goctl来生成一个apiservice，其main函数如下：
funcmain(){ flag.Parse()varcconfig.Configconf.MustLoad(*configFile,和框&c)ctx:=svc.NewServiceContext(c)server:=rest.MustNewServer(c.RestConf)deferserver.Stop()handler.RegisterHandlers(server,ctx)fmt.Printf("Startingserverat%s:%d...\n",c.Host,c.Port)server.Start()}解析配置文件
将配置文件传入，初始化serviceContext
初始化restserver
将context注入server中：
注册路由
将context中的源码启动的endpoint同时注入到router当中
启动server
接下来我们来一步步讲解其设计原理！Let'sGo!
web框架从日常开发经验来说，和框一个好的源码web框架大致需要满足以下特性：
路由匹配/多路由支持
支持自定义中间件
框架和业务开发完全解耦，方便开发者快速开发
参数校验/匹配
监控/日志/指标等服务自查功能
服务自保护(熔断/限流)
go-zerorest设计/api-grammar.html中的和框spring源码解析推荐tag修饰符
Tips学习源码推荐fork出来边看边写注释和心得，可以加深理解，源码以后用到这块功能的和框时候也可以回头翻阅。
项目地址/zeromicro/go-zero
欢迎使用go-zero并star支持我们！源码
微信交流群关注『微服务实践』公众号并点击交流群获取社区群二维码。和框
张图解析Tomcat运行原理与架构全貌💥通宵爆肝
早年间，源码小菜同学在Tomcat上通过继承HttpServlet进行CRUD操作，和框后来引入Spring MVC框架的源码DispatcherServlet，使操作更加便捷。和框现今，源码随着Spring Boot框架的内嵌，小菜能够更专注地进行CRUD操作，而无需过多关注服务器和框架的细节。保持专一原则，小菜对服务器和框架始终保持谨慎态度。 某日，小菜的简单病毒源码复制程序突然无法运行，面对困境，小菜并未选择“逃跑”，而是决定深入研究中间件的运行原理，通过层层解析，逐步揭开了Tomcat等中间件的核心设计。架构解析
Tomcat作为Java实现的Web服务器，是Java Web开发中流行的选择之一。本文作为解析Tomcat系列的第一篇，将带你深入探索Tomcat的运行流程，揭示其高效设计的核心组件。 处理网络请求是Web服务器的基础，Tomcat也不例外，从网络通信到业务处理，每个步骤都精心设计，以实现高效运行。连接器
处理网络通信的连接器是Tomcat的重要组成部分，它负责获取Socket、解析协议以及封装请求/响应等关键任务。具体实现包括EndPoint、Processor和ProtocolHandler。EndPoint
EndPoint负责点对点的追高指标源码通信，通过Socket处理网络通信。尽管在Tomcat 9中并未直接提供接口，而是通过抽象类实现，实际上提供了两种具体实现：用于不同IO模型的EndPoint。Processor
Processor组件负责解析协议，将网络流解析为Tomcat封装的请求和响应对象。通过不同的实现类，如AbstractProcessor、UpgradeProcessorBase，Tomcat能够支持HTTP、AJP等协议。ProtocolHandler
ProtocolHandler将动态变化的EndPoint和Processor组合起来，负责网络通信的Socket获取和流解析。虽然在设计上采用继承的方式，但实际应用中，只有四个组合实现。Adapter
Adapter组件作为适配器，将Processor解析得到的请求/响应转化为Servlet中定义的格式，便于后续容器的处理。虽然实现相对固定，但其作用至关重要。框架源码太复杂线程池
多路复用IO模型下，线程池用于管理监听任务和后续处理任务，确保高效执行。尽管EndPoint涉及线程池，但Tomcat实现的线程池并非JUC下的标准实现。多连接器
尽管Tomcat支持多个不同连接器的并行处理，但实际应用中通常使用默认配置，如HTTP、NIO和端口。增加连接器时，端口和协议将自动匹配处理。容器
容器层设计为多级父子结构，包括Engine、Host、Context和Wrapper，实现灵活扩展和高效管理。每个层次的容器通过标准实现和扩展实现，提供稳定的运行环境。Mapper
Mapper组件负责请求路由，解析HTTP请求并将其映射到相应的容器层。在多级容器中，网页源码的结构Mapper组件通过map方法解析请求，简化了路由逻辑。PipeLine-Valve
为了实现灵活扩展，Tomcat使用PipeLine和Valve组件构建职责链模式，每层容器从First开始，到Basic结束，实现高效且可扩展的请求处理流程。其他组件
除了核心组件，Tomcat还提供类加载器、session管理器等辅助组件，用于维护Web服务器的正常运行。每个组件都精心设计，确保系统的稳定性和高效性。 在Tomcat的设计中，从连接器到容器，再到其他辅助组件，都体现了面向对象设计原则和现代软件架构的最佳实践，如职责链模式、观察者模式等，使得系统在复杂环境中保持高效稳定。 本文仅概要介绍了Tomcat的核心架构和主要组件，未来将深入源码分析，全面解析Tomcat的运行原理。关注专栏，持续了解更多精彩内容。在网上下载的源码不搭建框架可以运行出来吗
你说的框架指的是环境，还是程序框架，如果是有些程序，可以不用，直接用安装包里的就行，一般是非要进行你说的安装环境或者框架，才能完成查看演示的，不然程序环境或者变量没得指定的值，是无法正常打开，或者功能不完全，部分代码本身说不定还带有错误或者不完整，如果不会搭建或者其他二次开发等问题也可以直接找额提供长期技术支持
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，我们完成了Android 6.0源码从下载到编译的过程，接下来详细讲解Xposed框架源码编译和定制。本文将基于编译后的Android 6.0环境，分为两部分：Xposed源码编译和源码定制，期间遇到的问题主要得益于大佬的博客指导。首先，感谢世界美景大佬的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，我们需要理解Xposed各模块版本和对应Android版本的关系，实验环境设为Android 6.0。首先，从Xposed官网下载XposedBridge，并通过Android Studio编译，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，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。Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架，相较于谷歌开源的bert源码，它更为简洁，对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。
源码地址如下：
代码主要分为三个部分，分别在三个文件夹中。
在bert4keras文件夹中，实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的实现。
整体代码结构清晰，主要分为以下几部分：
backend.py文件主要实现了一些自定义组件，例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend（后端），是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架，它并不仅仅依赖于一种底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如，底层库可能选择TensorFlow或Theano。
在layers.py文件中，实现了自定义层，如embedding层、多头自注意力层等。
optimizers.py文件则实现了优化器的定义。
snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数，例如字符串格式转换、文件读取等。
tokenizers.py文件负责分词器的实现。
而model.py文件则是框架的核心，实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。
后续文章将详细解析这些代码文件，期待与大家共同进步。
