1.Nginx源码分析 - HTTP模块篇 - HTTP模块的源码初始化
2.[fastllm]fastllm源码结构解析
3.面试官问：HashMap中变量modCount真实作用是什么？
4.你真的理解粘包与半包吗？3分钟搞懂它
5.深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
6.Nginx源码分析 - Event事件篇 - Nginx的Event事件模块概览
Nginx源码分析 - HTTP模块篇 - HTTP模块的初始化
本章开始深入分析Nginx的HTTP模块，重点关注初始化过程。分析
HTTP模块初始化主要在src/http/nginx_http.c文件中的源码ngx_http_block函数完成。
理解HTTP模块初始化前，分析先审视nginx.conf中HTTP大模块配置。源码配置包括四层结构，分析tp干掉源码怎么恢复最外层的源码http模块是核心模块，类型NGX_CORE_MODULE，分析属于Nginx的源码基本组件。
核心模块启动时，分析会调用http模块配置解析指令函数：ngx_http_block。源码通过该函数解析配置文件，分析实现初始化。源码
在阅读本章前，分析建议回顾Nginx源码分析 - 主流程篇 - 解析配置文件，源码以便更好地理解配置文件解析过程。
接下来，将详细解析ngx_http_block函数，重点关注其在初始化过程中的作用。下一章将深入探讨：ngx_http_optimize_servers。
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[fastllm]fastllm源码结构解析
fastllm源码结构解析 主要文件结构和继承关系如下： main包含factoryllm工厂，用于生成各种llm模型实例，basellm作为基类，包含通用方法和参数，所有模型使用相同的命名空间，fastllm为基本类，定义数据格式、权重映射和基础算子操作。 fastllm类属性解析：SetThreads(int t): 设置线程数
SetLowMemMode(bool m): 设置低内存模式
LowBitConfig: 包含量化参数，提供量化与反量化方法
DataType: 包括浮点、int8、int4等数据类型
DataDevice: 包含CPU与CUDA
WeightType: 包括LINEAR、EMBEDDING和None
Data: 包括形状、大小、扩容信息，量化配置等，提供复制、分配、预扩容等功能
Tokenizer: 包含TrieNode链表和token-to-string字典，提供插入、编码和解码函数
WeightMap: 存储模型名称与数据内存，支持从文件加载和保存低位量化权重
core类操作分析：Embedding: 根据输入与权重计算输出
RMSNorm: L2归一化后乘以权重
LayerNorm: 使用gamma、beta进行层归一化
Linear: 线性变换
Split: 按轴分割数据
Cat: 按轴拼接数据
MatMulTransB: 多线程下矩阵转置乘法
Softmax: 激活函数
Silu: SiLU激活函数
GeluNew: 新型Gelu激活函数
Mul: 矩阵与浮点数乘法
MulTo: 点乘
AddTo: 点加操作（带alpha和不带alpha）
AttentionMask: 根据mask值替换
Permute: 数据通道转换
ToDevice: 数据迁移至GPU
basellm作为抽象类，delphi实现表格源码继承自fastllm，包含纯虚函数如加载权重、模型推理、保存低比特模型、热身等。 chatglm、moss和vicuna继承自basellm，实现具体模型，函数与basellm类似。 fastllm结构体与属性解析：FileBuffer: 文件读写操作，包括读取各种类型数据和文件写操作
Data操作: 包括数据拷贝、统计、扩容、转置、计算权重和等
Tokenizer方法: 包括初始化、清空、插入、编码和解码
WeightMap方法: 包括从文件加载和保存低位量化权重
fastllm方法: 包括矩阵转置、通道转换、数据迁移、多线程乘法、激活函数等
面试官问：HashMap中变量modCount真实作用是什么？
在网上查找关于HashMap中变量modCount的作用时，常见的解释是与fail-fast机制相关。fail-fast机制是Java集合框架中的一种策略，旨在提供快速失败，避免迭代过程中有其他线程修改集合时，抛出ConcurrentModificationException异常。这一机制在源代码中的实现是通过modCount值，每次对HashMap内容的修改都会增加此值，进而迭代器在初始化时将其设置为expectedModCount。在迭代过程中，迭代器会检查modCount与expectedModCount是否相等，不等时则表明有其他线程修改了Map，进而抛出异常。然而，在JDK7和JDK8版本中，酷q搜索源码modCount变量并未被声明为volatile，这与早期版本有所不同。
实际上，JDK7和JDK8中对于modCount的处理方式并未改变fail-fast机制的初衷。关键在于，modCount的存在是为了帮助实现ConcurrentModificationException的抛出，以防止在迭代过程中有其他线程修改集合。虽然modCount在这些版本中未显式声明为volatile，但这并不意味着在多线程环境下，modCount的修改不再具有可见性。在多线程环境下，modCount的修改仍能被其他线程看到，因此仍然能够达到fail-fast机制的目的。
进一步分析，modCount的存在主要为了配合ConcurrentModificationException的使用。在JDK源码中，ConcurrentModificationException的注释表明此异常并不总是表示对象被其他线程同时修改。它可能由一系列违反对象约定的方法调用引发。因此，modCount的存在是为了在某些特定情况下，如使用带有fail-fast机制的迭代器时，检测到集合内容的修改并抛出异常，以保护程序的正确性和稳定性。
综上所述，虽然JDK7和JDK8版本中modCount的声明方式与早期版本有所不同，但这并未改变其在实现fail-fast机制中的核心作用。modCount的存在仍然对于检测和防止迭代过程中集合内容被其他线程修改至关重要，确保了程序的健壮性和可靠性。
你真的理解粘包与半包吗？3分钟搞懂它
理解粘包与半包的关键在于认识它们在TCP传输中的表现。比如，寄快递时，如果包裹过大，需要拆分成几个包裹邮寄，这种情况下，接收人仅收到部分包裹时，包裹内的5e源码物品是不完整的，这就对应于网络传输中的“半包”情况。只有当收到全部包裹，包裹内的物品才完整，因此半包无法解析出完整的数据，需要等待收到全部包裹。如何知道已经收到全部包裹呢？我们将在下文中探讨。
再以过年送礼物为例，将送给每位长辈的手表打包在一个包裹里邮寄，这种将原本应分开传输的数据合成一个包发送的情况，对应于网络传输中的“粘包”现象。看完这个例子，你是否对粘包与半包有了初步感觉？接下来，让我们看看网络中实际的情况。
粘包与半包只在TCP传输中出现，因为UDP没有这种情况。TCP是面向流的，数据之间没有明确界限，而UDP有明确的界限。TCP包没有报文长度，UDP包有报文长度，这也体现了TCP的流式特性。所以，上面的例子不太恰当，因为现实生活中快递包裹之间是有界限的，而TCP传输就像流水，没有明确的界限。
TCP有发送缓冲区的概念，而UDP实际上没有这个概念。假设TCP一次传输的数据超过发送缓冲区大小，那么完整的报文将被拆分成多个小报文，这可能导致半包情况。当接收端收到不完整数据时，无法成功解析。如果一次传输的数据小于发送缓冲区大小，数据可能会与其他报文合并发送，形成粘包现象，接收端无法正常解析报文，需要将其拆分成多个正确的报文进行解析。
关于粘包与半包，有提到使用MTU（最大传输单元）的说法，如果发送的数据大于MTU，就会出现拆包，导致半包情况。我个人认为这里的理解有些混淆，因为UDP也需要遵循MTU规则，为什么不会出现半包呢？
接下来，我们探讨如何解决粘包与半包问题。
解决粘包与半包问题通常有三种常见方案：固定长度、分隔符和固定长度字段+内容。
固定长度方法简单，通过规定每个报文长度固定为一定值，不足部分用空字符填充。这样可以避免粘包和半包现象。在Netty中，实现方式是使用FixedLengthFrameDecoder类。
分隔符方法也易于理解，通过在每个报文之间插入一个分隔符，将无界限的TCP流切分为多个部分，从而解决粘包与半包问题。在Netty中，实现方式是使用DelimiterBasedFrameDecoder类。
固定长度字段+内容方法则是先获取字段长度，根据长度获取内容，从而得到完整报文。在Netty中，实现方式是使用LengthFieldBasedFrameDecoder类。
综上所述，TCP的粘包与半包现象是由于其面向流的特性和使用发送缓冲区导致的。解决方法包括固定长度、分隔符和固定长度字段+内容等，这些方法已在Netty中实现，可直接使用。建议通过实验加深理解。关于粘包与半包的内容就分享到这里，关于源码分析不再深入。
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参考资料：
深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
ZooKeeper内部维护了三种选举算法：LeaderElection, FastLeaderElection和AuthLeaderElection。FastLeaderElection与AuthLeaderElection的实现类似，关键差别在于AuthLeaderElection加入了认证信息，但已被ZooKeeper淘汰。FastLeaderElection相较于LeaderElection更加高效，已在3.4.0版本后不被推荐使用。当前版本仅保留FastLeaderElection选举算法。
接下来，将深入探讨FastLeaderElection选举算法的具体实现。此算法在ZooKeeper中通过高效的机制确定领导者角色，以保证集群的稳定性和高效性。
深入分析FastLeaderElection算法源码，理解其实现机制，有助于我们更好地掌握ZooKeeper的核心原理。代码逻辑清晰，通过分布式共识算法，确保了选举过程的公平性和正确性。
为了实现高效的选举过程，FastLeaderElection引入了一系列优化。这些优化包括但不限于，通过优化算法减少选举过程中的通信开销，以及通过改进数据结构提高选举过程的执行效率。
在实现过程中，FastLeaderElection核心接口被精心设计，确保了选举算法的可扩展性和灵活性。这些接口不仅支持基本的选举功能，还提供了丰富的异常处理机制，以应对各种异常情况。
此外，ZooKeeper的持久化机制是其稳定性的重要保障。ZooKeeper通过事务日志实现持久化处理，确保了数据的一致性和可靠性。日志记录了所有对集群状态的修改操作，使得数据恢复和故障恢复成为可能。
在ZooKeeper中，Watcher机制的实现是其核心功能之一。Watcher用于通知客户端关于节点状态的变更，以实现实时数据同步。ZooKeeper内部的Watcher管理器（ZKWatchManager）和watch注册类（如ExistWatchRegistration、DataWatchRegistration、ChildWatchRegistration等）共同实现了这一机制。
这些注册类分别对应了不同的watch类型，允许客户端根据需求订阅不同的事件。例如，ExistWatchRegistration用于监听节点是否存在，DataWatchRegistration用于监听节点数据的变化，而ChildWatchRegistration用于监听子节点的变更。
通过这些watch注册类，客户端能够实时接收来自ZooKeeper集群的事件通知，从而实现实时的数据同步和状态感知。同时，ZooKeeper通过Watcher机制实现了对节点状态的高效监控，确保了数据的一致性和集群的稳定性。
最后，ZooKeeper的网络通信实现是其对外提供服务的基础。通过优化的网络通信协议，ZooKeeper能够高效地在分布式环境中进行数据交换和状态同步。这一部分的实现涉及到多种通信机制，如TCP协议、数据编码、消息格式等，确保了数据传输的可靠性和性能。
总结，ZooKeeper通过精心设计的选举算法、持久化机制、Watcher机制和网络通信实现，提供了一套高效、稳定和可靠的服务框架。深入理解这些核心原理和实现细节，有助于我们更好地运用ZooKeeper在分布式系统中解决实际问题。
Nginx源码分析 - Event事件篇 - Nginx的Event事件模块概览
深入分析Nginx的Event事件模块，从nginx_event.c文件中开始理解事件分发器ngx_process_events_and_timers的机制。在前一章中，我们已经触及到事件模块的一些基础概念，通过这个函数，我们能见到Nginx事件流程的启动。
本章将全面解析Nginx的event模块，对不熟悉网络IO模型的读者，建议先学习这一领域知识。同时，对于Linux下的epoll模型若感到陌生，请先进行深入学习。一切准备工作完成后，我们便可以开始深入探究。
在event模块中，几个常见且至关重要的数据结构包括：
1. ngx_listening_s：此结构专门用于管理监听连接的socket。
2. ngx_connection_s：存储与连接相关的数据及读写事件。
3. ngx_event_s：封装了事件处理的相关信息。
为了帮助大家更深入地理解Nginx源码，推荐以下视频内容：
视频一：从9个组件开始，教你如何高效阅读nginx源码。
视频二：深入理解epoll的原理与使用，以及它相较于select/poll的优越性。
视频三：探讨红黑树在不同场景中的应用，从Linux内核到Nginx源码的关联。
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