1.源码编译——Xposed源码编译详解
2.JSF源码分析（一）
3.2万多行MyBatis源码，框架框架你知道里面用了多少种设计模式吗？
4.Android源码定制（3）——Xposed源码编译详解
5.深入剖析-ijkplayer框架音视频开发
6.腾讯插件化—Shadow源码
源码编译——Xposed源码编译详解
本文深入解析了基于Android 6.0源码环境，源码源码实现Xposed框架的视频视频源码编译至定制化全过程，提供一套清晰、教程系统的框架框架操作指南。实验环境选取了Android 6.0系统，源码源码救助平台系统源码旨在探索并解决源码编译过程中遇到的视频视频难点，同时也借助于社区中其他大神的教程宝贵资源，让编译过程更加高效且精准。框架框架
致谢部分，源码源码首先对定制Xposed框架的视频视频世界美景大佬致以诚挚的感谢，其提供框架的教程特征修改思路和代码实例给予了深度学习的基础，虽然个人能力有限，框架框架未能完整复现所有的源码源码细节，但通过对比和实践，视频视频逐步解决了遇到的问题。特别提及的是肉丝大佬的两篇文章，《来自高纬的对抗：魔改XPOSED过框架检测(上)》和《来自高纬的对抗：魔改XPOSED过框架检测(下)》，这两篇文章是本文深入定制Xposed框架的基础指引，通过它们的学习，许多技术细节和解决方案得以明确。
关于Xposed框架编译和配置的技术细节，参考文章《xposed源码编译与集成》提供了清晰的理论框架，而在《学习篇-xposed框架及高版本替代方案》中，能够找到关于Xposed安装、功能验证以及遇到问题时的解决策略，这两篇文档对理解Xposed框架运行机制、安装流程以及后续的调试工作大有裨益。
在编译流程中，我们首先对Xposed框架中的各个核心组件进行详细的解析和功能定位，包括XposedInstaller、XposedBridge、Xposed、android_art、以及XposedTools。每一步都精心设计，确保实现模块与Android系统环境的无缝对接。接下来，我们进行具体的编译步骤。
首先是XposedBridge源码的下载，直接从GitHub上获取最新且与Android 6.0版本相适配的代码，这里选择下载Xposed_art。crc计算工具源码其次，通过Android.mk文件，我们可以配置编译环境，明确哪些源文件需要编译、生成的目标文件类型以及依赖的其他库文件。在Android.mk文件中，要确保针对特定的XposedBridge版本进行参数的调整，避免不必要的错误。
后续的编译过程可通过mmm或Android Studio完成。mmm编译更倾向于手动操作，适合熟悉CMakebuild系统的开发者，而Android Studio提供了一站式的IDE解决方案，操作流程更为便捷且直观。无论是采用哪种编译方式，最终的目标是生成XposedBridge.jar文件，这个文件将成为Xposed框架的核心组件，用于在Android系统上运行模块化的功能。
JSF源码分析（一）
在深入分析 JSF 框架的源码时，我们首先关注的是核心的功能模块，以帮助我们理解其工作原理。通常，我们从常见的项目 XML 配置文件入手，这些文件包含了 JSF 框架的基本设置。让我们以地址服务的 jsf-provider.xml 文件为例，进行详细的解析。
在 JSF 的配置文件中，虽然没有直接显示注册中心的内容，但作为自研的高性能 RPC 调用框架，高可用的注册中心是其核心功能之一。因此，我们接下来将探索如何在没有提供注册中心地址的情况下，这些标签是如何完成服务的注册和订阅的。
### 配置解析
首先，我们发现配置文件中自定义的 xsd 文件，通过 NamespaceUri 链接到 jsf.jd.com/schema/jsf/j...。随后，基于 SPI（Service Provider Interface）机制，我们在 META-INF 中找到了定义好的 Spring.handlers 文件和 Spring.schemas 文件，这两个文件分别用于配置解析器和 xsd 文件的具体路径。
进一步地，我们查询了继承自 NamespaceHandlerSupport 或实现 NamespaceHandler 接口的大型spring项目源码类。在 JSF 框架中，JSFNamespaceHandler 通过继承 NamespaceHandlerSupport 实现了对自定义命名空间的解析功能。NamespaceHandler 的主要作用是解析我们自定义的 JSF 命名空间，通过 BeanDefinitionParser 对特定标签进行处理，完成对 XML 中配置信息的具体处理。
### 服务暴露
最终，通过 JSFBeanDefinitionParser 实现了 org.springframework.beans.factory.xml.BeanDefinitionParser，完成 XML 配置的解析。解析的结果会注册到 BeanDefinitionRegistry 对象中，进而触发 Bean 的初始化过程。最终，ProviderBean 实例监听上下文事件，在容器初始化完毕后，调用 export() 方法进行服务的暴露。
### 服务注册与暴露
服务暴露的实现逻辑集中在 ProviderConfig#doExport 方法中。首先，方法会对配置进行基本校验和拦截。随后，获取所有 RegistryConfig，如果获取不到注册中心地址，将使用默认的注册中心地址：“i.jsf.jd.com”。接着，根据 Provider 配置中的 server 相关信息启动 server，并使用默认序列化方式（如 msgpack）进行服务编码。然后，通过 ServerFactory 初始化并启动 Server，调用 ServerTransportFactory 生成对应的传输层，实现与注册中心的通信。最后，服务注册通过 JSFRegistry 类完成，该类连接注册中心，如果没有可用的中心，则使用本地文件并开启守护线程，使用两个线程池进行心跳检测、重试机制和连接状态监控。至此，服务从配置装配到服务暴露的过程完成。
### 消费者配置与初始化
对于消费者端（jsf-consumer.xml），注册中心地址（如“i.jsf.jd.com”）被配置在其中，而 Provider 的配置则在 jsf-provider.xml 中。配置解析过程与 Provider 类似，比特币源码框架最终解析为 ConsumerConfig 和 RegistryConfig。通过 ConsumerBean 类实现 FactoryBean 接口，以便通过 getObject() 方法获取代理对象，完成客户端的初始化。在这个过程中，消费者会根据配置订阅相关的 Provider 服务。核心代码在 ConsumerConfig#refer 方法中，该方法通过调用子类的 subscribe() 方法开始订阅过程，连接 Provider 服务。
### 框架流程概述
综上所述，JSF 框架通过 Provider、Consumer 和注册中心（Registry）之间的协同工作，实现了高效的服务注册、订阅和通信。具体流程包括：
1. **Provider 端**：启动服务向注册中心注册，并根据配置初始化相关组件。
2. **Consumer 端**：首次获取实体信息时，通过 FactoryBean 接口获取代理对象，完成初始化并订阅 Provider 服务。
3. **注册中心**：提供异步通知机制，监控服务状态变化。
4. **服务调用**：直接调用服务方法。
5. **监控与治理**：框架内置监控机制，支持服务治理和降级容灾策略。
了解这一过程对于深入理解 JSF 框架的内部机制至关重要，也为后续的模块分析和系统优化提供了基础。
2万多行MyBatis源码，你知道里面用了多少种设计模式吗？
在MyBatis的两万多行的框架源码中，设计模式的巧妙使用是整个框架的精华。
MyBatis中主要使用了以下设计模式：工厂模式、单例模式、建造者模式、适配器模式、代理模式、组合模式、装饰器模式、模板模式、策略模式和迭代器模式。
具体来说，工厂模式用于SqlSessionFactory的创建，单例模式用于Configuration的rocketmq的源码解析管理，建造者模式用于ResultMap的构建，适配器模式用于统一日志接口，代理模式用于MapperProxy的实现，组合模式用于SQL标签的组合，装饰器模式用于二级缓存操作，模板模式用于定义SQL执行流程，策略模式用于多类型处理器的实现，迭代器模式用于字段解析的实现。
通过运用这些设计模式，MyBatis成功地实现了复杂场景的解耦，并将问题合理切割为若干子问题，以提高理解和解决的效率。
总的来说，MyBatis大约运用了种左右的设计模式，这使得框架在处理复杂问题时能够更加高效和灵活。
学习源码不仅可以帮助我们更好地理解设计模式和设计原则，更能够扩展我们的编码思维，积累实际应用的经验。
希望本文的分享能够帮助到您，同时也推荐您阅读《手写MyBatis：渐进式源码实践》一书，了解更多关于MyBatis的知识。
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。深入剖析-ijkplayer框架音视频开发
随着互联网技术的迅猛发展，移动设备上的视频播放需求日益增长，催生了一系列开源和闭源播放器。这些播放器的功能虽然强大，兼容性也颇优，但其基本模块通常包括事务处理、数据接收和解复用、音视频解码以及渲染。以下是一个简化的基本框架图。
在众多播放器项目中，我们选择了ijkplayer进行源码分析。ijkplayer是一款基于FFPlay的轻量级Android/iOS视频播放器，支持跨平台，API易于集成，编译配置可裁剪，方便控制安装包大小。本文基于ijkplayer的k0.7.6版本，重点分析其C语言实现的核心代码，以iOS平台为例，Android平台实现类似，具体请读者自行研究。
ijkplayer的主要目录结构如下：tool（初始化项目工程脚本）、config（编译ffmpeg使用的配置文件）、extra（存放编译ijkplayer所需的依赖源文件，如ffmpeg、openssl等）、ijkmedia（核心代码）、ijkplayer（播放器数据下载及解码相关）、ijksdl（音视频数据渲染相关）、ios（iOS平台上的上层接口封装以及平台相关方法）、android（android平台上的上层接口封装以及平台相关方法）。iOS和Android平台在功能实现上的主要差异在于视频硬件解码和音视频渲染。
ijkplayer的初始化流程包括创建播放器对象，打开ijkplayer/ios/IJKMediaDemo/IJKMediaDemo.xcodeproj工程，在IJKMoviePlayerViewController类中viewDidLoad方法中创建了IJKFFMoviePlayerController对象，即iOS平台上的播放器对象。
ijkplayer的初始化方法具体实现如下：创建了IjkMediaPlayer结构体实例_mediaPlayer，主要完成了以下三个动作：创建平台相关的IJKFF_Pipeline对象，包括视频解码以及音频输出部分；至此，ijkplayer播放器初始化的相关流程已经完成。
ijkplayer实际上是基于ffplay.c实现的，本章节将以该文件为主线，从数据接收、音视频解码、音视频渲染及同步这三大方面进行讲解，要求读者具备基本的ffmpeg知识。
当外部调用prepareToPlay启动播放后，ijkplayer内部最终会调用到ffplay.c中的stream_open方法，该方法是启动播放器的入口函数，在此会设置player选项，打开audio output，最重要的是调用stream_open方法。
从代码中可以看出，stream_open主要做了以下几件事情：创建上下文结构体，设置中断函数，打开文件，探测媒体类型，打开视频、音频解码器，读取媒体数据，将音视频数据分别送入相应的queue中，重复读取和送入数据步骤。
ijkplayer在视频解码上支持软解和硬解两种方式，可在播放前配置优先使用的解码方式，播放过程中不可切换。iOS平台上硬解使用VideoToolbox，Android平台上使用MediaCodec。ijkplayer中的音频解码只支持软解，暂不支持硬解。
ijkplayer中Android平台使用OpenSL ES或AudioTrack输出音频，iOS平台使用AudioQueue输出音频。audio output节点在ffp_prepare_async_l方法中被创建。
iOS平台上采用OpenGL渲染解码后的YUV图像，渲染线程为video_refresh_thread，最后渲染图像的方法为video_image_display2。
对于播放器来说，音视频同步是一个关键点，同时也是一个难点。通常音视频同步的解决方案就是选择一个参考时钟，播放时读取音视频帧上的时间戳，同时参考当前时钟参考时钟上的时间来安排播放。
ijkplayer支持的事件比较多，具体定义在ijkplayer/ijkmedia/ijkplayer/ff_ffmsg.h中。在播放器底层上报事件时，实际上就是将待发送的消息放入消息队列，另外有一个线程会不断从队列中取出消息，上报给外部。
本文只是粗略的分析了ijkplayer的关键代码部分，平台相关的解码、渲染以及用户事务处理部分，都没有具体分析到，大家可以参考代码自行分析。
腾讯插件化—Shadow源码
腾讯插件化框架Shadow介绍及源码解析 Shadow是一个由腾讯自主研发的Android插件框架，经过线上亿级用户量的检验，其在插件技术领域展现出不俗的实力。Shadow不仅开源分享了关键代码，还全面分享了上线部署所需的设计方案。 与市面上其他插件框架相比，Shadow在技术特点上主要体现在：支持特性编译与开发环境准备：建议使用最新稳定版本的Android Studio，推荐打开工程并选择sample-app或sample-host模块直接运行，体验不同安装情况下的运行效果。
代码结构清晰：所有代码集中在projects目录下的三个子目录中，sample目录为体验Shadow的最佳环境，详细信息可参考README文档。
插件加载与启动流程解析 插件加载是Shadow框架的核心，从loadPlugin作为起点，通过一系列步骤实现插件的动态加载与启动。包括但不限于：本地启动顺序：重点关注启动流程的第一、二步，回溯整个过程最终调用Plugin Manager的DynamicPluginManager.enter方法。
跨进程调用与Activity加载：调用mDynamicPluginLoader.callApplicationOnCreate方法执行插件加载，之后通过FastPluginManager.convertActivityIntent方法启动Activity。
Activity与Service加载机制 在Activity与Service加载机制上，Shadow采用与Android系统自身一致的实现方式：通过修改ClassLoader的parent属性，插入DexClassLoader实现插件apk的加载与Activity的实例化。具体步骤包括：new一个DexClassLoader加载插件apk，从插件ClassLoader中load指定的插件Activity名字，newInstance之后强转为Activity类型使用。 Shell Activity复用与资源管理 为了解决资源复用与访问问题，Shadow通过代理Activity的方式，通过Intent的参数确定构造哪个Activity，令壳子Activity能够复用，实现资源的隔离管理。此外，对同名View与资源的处理也非常关键，通过自定义类加载器与AOP技术，解决此类问题。 组件调用与优化 对于Service、Content Provider与Broadcast Receiver的调用，Shadow提供了优化方案，如通过ShadowContext启动Service、使用ShadowAcpplication注册静态广播等。 总结与学习建议 本文详细解析了插件化框架Shadow的源码与实现机制，深入探讨了其解决插件加载、Activity启动、资源管理等问题的策略。对于深入理解Android插件化技术，实现高效、稳定的插件化解决方案具有重要参考价值。建议对Android核心技术感兴趣的开发者深入阅读《Android核心技术手册》，了解更多关于插件化、热修复等技术的详细内容。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。
