1.Echarts-ZRender源码分析（一）
2.三万字带你认识 Go 底层 map 的底层大全底层代码实现
3.什么叫底层代码？
4.map在golang的底层实现和源码分析
5.底层原理epoll源码分析，还搞不懂epoll的源码源代看过来
6.JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！
Echarts-ZRender源码分析（一）
Echarts的底层图形绘制引擎ZRender，是什意思一个独立的2D图形绘制引擎，支持Canvas/SVG（5.0后不再支持VML）。底层大全底层代码它具备图形绘制、源码源代mhtml 源码管理（包括CRUD操作和组管理）、码和图形动画和事件管理（在Canvas中实现DOM事件）、什意思响应式帧渲染以及可选渲染器功能。底层大全底层代码
ZRender的源码源代架构遵循MVC模式，分为视图层、码和控制层和数据层。什意思视图层负责图形渲染，底层大全底层代码控制层处理用户交互，源码源代数据层负责数据模型的码和管理和存储。此外，还包含辅助功能模块，如图形和Group的管理，其中图形特指2D矢量图形。
源码文件结构清晰，入口文件zrender.ts中定义了全局方法，如初始化、删除等操作，ZRender类则负责核心功能的实现。通过实例化代码展示，可以看到如何绘制一个px的圆形并绑定动画，ZRender会处理绘制流程，并将动画添加到管理器中生成帧，开始动画绘制。
后续章节将深入解析元素对象、事件管理器、动画管理器和渲染器的源码。作者雷庭，北京优锘科技前端架构师，有年前端开发和架构经验，专注于可视化前端开发，有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。
三万字带你认识 Go 底层 map 的实现
map在Go语言中是一种基础数据结构，广泛应用于日常开发。其设计遵循“数组+链表”的通用思路，但Go语言在具体实现上有着独特的设计。本文将带你深入了解Go语言中map的底层实现，包括数据结构设计、性能优化策略以及关键操作的内部实现。
在Go语言的map中，数据存储在数组形式的桶(bucket)中，每个桶最多容纳8对键值对。补码源码之间的转化哈希值的低位用于选择桶，而高位则用于在独立的桶中区分键。这种设计有助于高效地处理冲突和实现快速访问。
源码位于src/runtime/map.go，展示了map的内部结构和操作。在该文件中，定义了桶和map的内存模型，桶的内存结构示例如下。每个桶的前7-8位未被使用，用于存储键值对，避免了不必要的内存填充。在桶的末尾，还有一个overflow指针，用于连接超过桶容量的键值对，以构建额外的桶。
初始化map有两种方式，根据是否指定初始化大小和hint值，调用不同的函数进行分配。对于不指定大小或hint值小于8的情况，使用make_small函数直接在堆上分配。当hint值大于8时，调用makemap函数进行初始化。
插入操作的核心是找到目标键值对的内存地址，并通过该地址进行赋值。在实现中，没有直接将值写入内存，而是返回值在内存中的对应地址，以便后续进行赋值操作。同时，当桶达到容量上限时，会创建新的溢出桶来容纳多余的数据。
查询操作通过遍历桶来实现，找到对应的键值对。对于查询逻辑的优化，Go语言提供了不同的函数实现，如mapaccess1、mapaccess2和mapaccessK等，它们在不同场景下提供高效的关键字查找和值获取。
当map需要扩容时，Go语言会根据装载因子进行决策，以保持性能和内存使用之间的平衡。扩容操作涉及到数据搬移，通过hashGrow()和growWork()函数实现。增量扩容增加桶的数量，而等量扩容则通过重新排列元素提高桶的利用率。
删除操作在Go语言中同样高效，易语言源码转化模块利用map的内部机制快速完成。迭代map时，可以使用特定的函数遍历键值对，实现对数据的访问和操作。
通过深入分析Go语言中map的实现，我们可以看到Go开发者在设计时的巧妙和全面考虑，不仅关注内存效率，还考虑到数据结构在不同情况下的复用和性能优化。这种设计思想不仅体现在map自身，也对后续的缓存库等开发产生了深远的影响。
综上所述，Go语言中map的底层实现展示了高效、灵活和强大的设计原则，为开发者提供了强大的工具，同时也启发了其他数据结构和库的设计。了解这些细节有助于我们更深入地掌握Go语言的特性，并在实际开发中做出更优的选择。
什么叫底层代码？
底层代码是指被封装好的代码，底层代码写的就是比较原始，比较基础的代码。底层代码编写是非常接近机器的编程，使用底层开发语言（如C或汇编）。这与使用高级语言（例如Python，Java）的程序员进行编程不同。对于java来说，底层代码一般是指框架的实现代码，这些代码一般都是一些常用代码或比较接近于原始的代码，这些代码封装好，可以方便复用和调用。而对一些操作系统来说，底层代码可能就是c或者汇编，写底层代码就是做底层开发。比如java的Map类，底层代码实现：
扩展资料
编写底层代码一般要比较深厚的功底，对程序设计，代码涉及的各个方面，性能，耦合度，复用性都要很深的掌握和考虑，熟练掌握设计模式,良好的编程习惯，代码优雅，数据结构，精通各种算法。
很多java框架被淘汰，除了本身有致命的bug外，还有就是神魔大陆ol源码有性能更好，使用更方便的框架出现，而这些都是靠底层代码实现来决定的。
参考资料：
map在golang的底层实现和源码分析
在Golang 1..2版本中，map的底层实现由两个核心结构体——hmap和bmap（此处用桶来描述）——构建。初始化map，如`make(map[k]v, hint)`，会创建一个hmap实例，包含map的所有信息。makemap函数负责创建hmap、计算B值和初始化桶数组。
Golang map的高效得益于其巧妙的设计：首先，key的hash值的后B位作为桶索引；其次，key的hash值的前8位决定桶内结构体的数组索引，包括tophash、key和value；tophash数组还用于存储标志位，当桶内元素为空时，标志位能快速识别。读写删除操作充分利用了这些设计，包括更新、新增和删除key-value对。
删除操作涉及到定位key，移除地址空间，更新桶内tophash的标志位。而写操作，虽然mapassign函数返回value地址但不直接写值，实际由编译器生成的汇编指令提高效率。扩容和迁移机制如sameSizeGrow和biggerSizeGrow，针对桶利用率低或桶数组满的情况，通过调整桶结构和数组长度，优化查找效率。
evacuate函数负责迁移数据到新的桶区域，并清理旧空间。最后，虽然本文未详述，但订阅"后端云"公众号可获取更多关于Golang map底层实现的深入内容。
底层原理epoll源码分析，还搞不懂epoll的看过来
Linux内核提供关键epoll操作通过四个核心函数：epoll_create()、epoll_ctl()、epoll_wait()和epoll_event_callback()。操作系统内部使用epoll_event_callback()来调度epoll对象中的事件，此函数对理解epoll如何支持高并发连接至关重要。简化版TCP/IP协议栈在GitHub上实现epoll逻辑，存放关键函数的文件是[src ty_epoll_rb.c]。
epoll的实现包含两个核心数据结构：epitem和eventpoll。epitem由rbn和rdlink组成，前者为红黑树节点，直播源码山东布谷科技后者为双链表节点，实现事件对象的红黑树与双链表两重管理。eventpoll包含rbr和rdlist，分别指向红黑树根和双链表头，管理所有epitem对象。
深入分析四个关键函数：
epoll_create()：创建epoll对象，逻辑概括为六步。
epoll_ctl()：根据用户传入参数构建epitem对象，依据操作类型（ADD、MOD、DEL）决定epitem在红黑树中的插入、更新或删除。
epoll_wait()：检查双链表中是否有节点，若有填充用户指定内存，无则循环等待事件触发，调用epoll_event_callback()插入新节点。
epoll_event_callback()：内核中被调用，用于处理服务器触发的五种特定情况，并将红黑树节点插入双链表。
总结epoll底层实现，关键在于两个数据结构，分别管理事件与对象关系。epoll通过红黑树与双链表高效组织事件，确保高并发场景下的高效处理。
JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！
一句话讲， HashMap底层数据结构，JDK1.7数组+单向链表、JDK1.8数组+单向链表+红黑树。
在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后，相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些？
首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图：
如上图所示，put方法调用了putVal方法，之后主要脉络是：
如何计算hash值？
计算hash值的算法就在第一步，对key值进行hashCode()后，对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢？其实涉及了很多数学知识，简单的说就是尽可能让高和低位参与运算，可以减少hash值的冲突。
默认容量和扩容阈值是多少？
如上图所示，很明显第二步回调用resize方法，获取到默认容量为，这个在源码里是1<<4得到的，1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.，所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组，作为Key-Value对存放的数据结构。
最后一问题是，如何进行hash寻址的？
hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单，就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算，这个操作和对hash取模很类似，只不过这样效率更高而已。hash寻址后，就得到了一个位置，可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。
当你了解了上面的三个原理后，你还需要掌握如下几个问题:
还是老规矩，看如下图：
当hash值计算一致，比如当hash值都是时，Key-Value对的Node节点还有一个next指针，会以单链表的形式，将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一：单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。
但是当hash冲突严重的时候，单链法会造成原理链接过长，导致HashMap性能下降，因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候，会自动转换为红黑树，自平衡的一种二叉树，有很多特点，比如区分红和黑节点等，具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。
总结一句话就是，hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。
上面的图，核心脉络是四步，源码具体的就不粘出来了。当put一个之后，map的size达到扩容阈值，就会触发rehash。你可以看到如下具体思路：
情况1:如果数组位置只有一个值：使用新的容量进行rehash，即e.hash & (newCap - 1)
情况2:如果数组位置有链表，根据 e.hash & oldCap == 0进行判断，结果为0的使用原位置，否则使用index + oldCap位置,放入元素形成新链表，这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。
情况3：如果数组位置有红黑树，根据split方法，同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计，如果个数小于6，将树的结果恢复为普通Node，否则使用index + oldCap，调整红黑树位置，这里不会和新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。
你有兴趣的话，可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图，假设都出发了以上三种情况结果如下所示：
上面源码核心脉络，3个if主要是校验了一堆，没做什么事情，之后赋值了扩容因子，不传递使用默认值0.，扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。代码如下：
竟然不是大小*扩容因子？
n |= n >>> 1这句话，是在干什么？n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或，n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况，之前你应该学到了，如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子：假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=，那么计算过程应该如下：
n是int类型，java中一般是4个字节，位。所以的二进制： 。
最后n+1=，方法返回，赋值给threshold=。再次注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。
为什么这么做呢？一句话，为了提高hash寻址和扩容计算的的效率。
因为无论扩容计算还是寻址计算，都是二进制的位运算，效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。
你可以再回顾下resize代码，看看指定了map容量，第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold，这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组，之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。
除了今天知识，技能的成长，给大家带来一个金句甜点，结束我今天的分享：坚持的三个秘诀之一目标化。
坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化，第二个秘诀就是目标化。顾名思义，就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉，给自己定了一个目标，每天5组，每次个俯卧撑，你看到自己胖的身形或者海报，很有刺激，结果开始前两天非常厉害，干劲十足，特别奥利给。但是第三天，你想到要个俯卧撑，你就不想起床，就算起来，可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大，要从微习惯开始，比如我媳妇从来没有做过俯卧撑，就让她每天从1个开始,不能多，我就怕她收不住，做多了。一开始其实从习惯开始，先变成习惯，再开始慢慢加量。量太大养不成习惯，量小才能养成习惯。很容易做到才能养成，你想想是不是这个道理？
所以，坚持的第二个秘诀就是定一个目标，可以通过小量目标，养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记，不要多，我想超过你也会睡着了的.....
最后，大家可以在阅读完源码后，在茶余饭后的时候问问同事或同学，你也可以分享下，讲给他听听。
cglib底层源码分析（⼀）
cglib是一种动态代理技术，用于生成代理对象。例如，现有UserService类。使用cglib增强该类中的test()方法。
分析底层源码前，先尝试用cglib代理接口。定义UserInterface接口，利用cglib代理，正常运行。
代理类是由cglib生成，想知道代理类生成过程？运行时添加参数：1 -Dcglib.debugLocation=D:\IdeaProjects\cglib\cglib\target\classes。cglib将代理类保存至指定路径。
比较代理类，代理UserService与代理UserInterface的区别：UserService代理类是UserService的子类，UserInterface代理类实现了UserInterface。
代理类中，test()方法及CGLIB$test$0()方法存在，后者用于执行增强逻辑。若不设置Callbacks，则代理对象无法正常工作。
代理类中另一个方法通过设置的Callback（MethodInterceptor中的MethodProxy对象）调用。MethodProxy表示方法代理，执行流程进入intercept()方法时，MethodProxy对象即为所调用方法。
执行methodProxy.invokeSuper()方法，执行CGLIB$test$0()方法。总结cglib工作原理：生成代理类作为Superclass子类，重写Superclass方法，Superclass方法对应代理类中的重写方法和CGLIB$方法。
接下来的问题：代理类如何生成？MethodProxy如何实现？下篇文章继续探讨。
synchronize底层原理
synchronize底层原理是什么?我们先通过反编译下面的代码来看看Synchronized是如何实现对代码块进行同步的：
1 package com.paddx.test.concurrent;
2
3 public class SynchronizedDemo {
4 public void method() {
5 synchronized (this) {
6 System.out.println(Method 1 start);
7 }
8 }
9 }
反编译结果：
关于这两条指令的作用，我们直接参考JVM规范中描述：
monitorenter ：
Each object is associated with a monitor. A monitor is locked if and only if it has an owner. The thread that executes monitorenter attempts to gain ownership of the monitor associated with objectref, as follows:
If the entry count of the monitor associated with objectref is zero, the thread enters the monitor and sets its entry count to one. The thread is then the owner of the monitor.
If the thread already owns the monitor associated with objectref, it reenters the monitor, incrementing its entry count.
If another thread already owns the monitor associated with objectref, the thread blocks until the monitors entry count is zero, then tries again to gain ownership.
这段话的大概意思为：
每个对象有一个监视器锁(monitor)。当monitor被占用时就会处于锁定状态，线程执行monitorenter指令时尝试获取monitor的所有权，过程：
1、如果monitor的进入数为0，则该线程进入monitor，然后将进入数设置为1，该线程即为monitor的所有者。
2、如果线程已经占有该monitor，只是重新进入，则进入monitor的进入数加1.
3.如果其他线程已经占用了monitor，则该线程进入阻塞状态，直到monitor的进入数为0，再重新尝试获取monitor的所有权。
monitorexit：
The thread that executes monitorexit must be the owner of the monitor associated with the instance referenced by objectref.
The thread decrements the entry count of the monitor associated with objectref. If as a result the value of the entry count is zero, the thread exits the monitor and is no longer its owner. Other threads that are blocking to enter the monitor are allowed to attempt to do so.
这段话的大概意思为：
执行monitorexit的线程必须是objectref所对应的monitor的所有者。
指令执行时，monitor的进入数减1，如果减1后进入数为0，那线程退出monitor，不再是这个monitor的所有者。其他被这个monitor阻塞的线程可以尝试去获取这个 monitor 的所有权。
通过这两段描述，我们应该能很清楚的看出Synchronized的实现原理，Synchronized的语义底层是通过一个monitor的对象来完成，其实wait/notify等方法也依赖于monitor对象，这就是为什么只有在同步的块或者方法中才能调用wait/notify等方法，否则会抛出java.lang.IllegalMonitorStateException的异常的原因。
我们再来看一下同步方法的反编译结果：
源代码：
1 package com.paddx.test.concurrent;
2
3 public class SynchronizedMethod {
4 public synchronized void method() {
5 System.out.println(Hello World!);
6 }
7 }
反编译结果：
从反编译的结果来看，方法的同步并没有通过指令monitorenter和monitorexit来完成(理论上其实也可以通过这两条指令来实现)，不过相对于普通方法，其常量池中多了ACC_SYNCHRONIZED标示符。JVM就是根据该标示符来实现方法的同步的：当方法调用时，调用指令将会检查方法的 ACC_SYNCHRONIZED 访问标志是否被设置，如果设置了，执行线程将先获取monitor，获取成功之后才能执行方法体，方法执行完后再释放monitor。在方法执行期间，其他任何线程都无法再获得同一个monitor对象。 其实本质上没有区别，只是方法的同步是一种隐式的方式来实现，无需通过字节码来完成。
