1.物联网设备常见的源码web服务器——uhttpd源码分析（二）
2.Nginx源码分析 - 基础数据结构篇 - 数组结构 ngx_array.c
3.Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？
4.Andorid进阶一：LeakCanary源码分析，从头到尾搞个明白
5.UE4源码剖析：MallocBinned（上）
6.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
物联网设备常见的分析web服务器——uhttpd源码分析（二）
uHTTPd 是一个专为 OpenWrt/LUCI 开发者设计的轻量级 Web 服务器，致力于实现稳定高效的内存服务器功能，以适应嵌入式设备的源码特殊需求。它默认与 OpenWrt 的分析配置框架（UCI）整合，成为 OpenWrt Web 管理界面 LuCI 的内存村委会网站源码组成部分，同时也能够提供常规 Web 服务器所需的源码全部功能。
在 uHTTPd 的分析内部结构中，`run_server` 函数是内存核心，其详细实现主要依赖于 `uloop_init` 函数。源码在 `uloop_init` 内，分析`epoll_create` 函数负责创建一个用于监听事件的内存 epoll 文件描述符，它在内核中分配空间来存放感兴趣的源码 socket 文件描述符，用于检测是分析否发生事件。最大关注数量为 ，内存为优化性能提供了良好的基础。详细分析和深入探讨请参考相关资源。
接下来，`fcntl` 函数通过改变已打开文件的性质来实现对文件的控制，具体操作包括改变描述符的属性，为后续的服务器操作提供灵活性。关于这一函数的使用，详细内容可参考相关技术文档。
`uh_setup_listeners` 函数在服务器配置中占有重要地位，主要关注点在于设置监听器的回调函数。这一过程确保了当通过 epoll 有数据到达时，能够调用正确的处理函数。这一环节是实现高效服务器响应的关键步骤。
`setsockopt` 函数被用于检查网络异常后的操作，通过设置选项层次（如 SOL_SOCKET、IPPROTO_TCP 等）和特定选项的值，实现对网络连接的优化与控制。此功能的详细解释和示例请查阅相关开源社区或技术资料。
`listener_cb` 函数是 uHTTPd 的关键回调函数之一，它在 epoll 事件发生时被调用，用于处理客户端连接。其后，`uh_accept_client` 函数负责实际的连接接受过程，通过 `calloc` 函数分配内存空间，并返回指向新分配内存的指针。这一步骤确保了分配的内存空间被初始化为零，为后续数据处理做好准备。
`accept` 函数在客户端连接请求处理中扮演重要角色，它从服务器监听的 socket 中接收新的连接请求，并返回一个用于与客户端通信的新的套接字描述符。对于这一函数的具体实现和使用细节，可以参考相关技术论坛或开发者文档。
`getsockname` 函数用于服务器端获取相关客户端的地址信息，这对于维护连接状态和进行数据传输具有重要意义。此函数的详细用法和示例可查阅相关技术资源。
`ustream_fd_init` 函数通过回调函数 `client_ustream_read_cb` 实现客户端数据的真正读取，而 `client_ustream_read_cb` 则负责操作从客户端读取的数据，确保数据处理的高效性和准确性。
Nginx源码分析 - 基础数据结构篇 - 数组结构 ngx_array.c
Nginx的Array结构小巧，主要用于存储小块内存。鳄鱼平台线主图源码每个元素大小固定，基于Nginx的pool实现数据结构。
数组基础数据结构定义如下：
1. elts：指向数组第一个元素的指针
2. nelts：未使用元素计数器
3. size：每个元素大小，固定
4. nalloc：已分配元素总数。当元素不足时，Nginx自动扩容
5. pool：数组和元素所需内存分配在pool内存池上
数组实现包括：
1. ngx_array_create：创建数组，定义元素数量和大小
2. ngx_array_destroy：销毁数组，检查元素是否在内存池结尾，回收内存
3. ngx_array_push：获取单个元素
4. ngx_array_push_n：获取多个元素
Nginx的Array结构设计简洁，高效管理小块内存，提供灵活的创建、销毁、元素获取功能。
Redis源码解析：一条Redis命令是如何执行的？
作者：robinhzhang Redis，一个开源内存数据库，凭借其高效能和广泛应用，如缓存、消息队列和会话存储，本文将带你探索其命令执行的底层流程。本文将以源码解析的形式，逐层深入Redis的核心结构和命令执行过程，旨在帮助开发者理解实现细节，提升编程技术和设计意识。源码结构概览
在学习Redis源代码之前，首先要了解其主要的组成部分：redisServer、redisClient、redisDb、redisObject以及aeEventLoop。这些结构体和事件模型构成了Redis的核心架构。redisServer：服务端运行的核心结构，包括监听socket、数据存储的redisDb列表和客户端连接信息。
redisClient：客户端连接状态的存储，包括命令处理缓冲区、回复数据列表和数据库句柄。
redisDb：键值对的数据存储，采用两个哈希表实现渐进式rehash。
redisObject：存储对象的通用表示，包含引用计数和LRU时间，用于内存管理。
aeEventLoop：事件循环，管理文件和时间事件的处理。
核心流程详解
Redis的执行流程从main函数开始，首先初始化配置和服务器组件，进入主循环处理事件。命令执行流程涉及redis启动、客户端连接、接收命令和返回结果四个步骤：启动阶段：创建socket服务器，注册可读事件，进入主循环。
连接阶段：客户端连接后，接收并处理命令，创建客户端实例。
命令阶段：客户端发送命令，求个293影视的源码服务端解析并调用对应的命令处理函数。
结果阶段：处理命令后，根据协议格式构建回复并写回客户端。
渐进式rehash与内存管理
Redis的内存管理采用引用计数法，通过对象的refcount字段控制内存分配和释放。rehash操作在Redis 2.x版本引入，通过逐步迁移键值对，降低对单线程性能的影响。当负载达到阈值，会进行扩容，这涉及新表的创建和键值对的迁移。总结
本文通过Redis源码分析，揭示了其命令执行的细节，包括启动流程、客户端连接、命令处理和结果返回，以及内存管理策略。这将有助于开发者深入理解Redis的工作原理，提升编程效率和设计决策能力。Andorid进阶一：LeakCanary源码分析，从头到尾搞个明白
内存优化掌握了吗？知道如何定位内存问题吗？面试官和蔼地问有些拘谨的小张。小张回答道：“就是用LeakCanary检测一下泄漏，找到对应泄漏的地方，修改错误的代码，回收没回收的引用，优化生命周期线程的依赖关系。”“那你了解LeakCanary分析内存泄漏的原理吗？”面试官追问。“不好意思，平时没有注意过。”小张心想：面试怎么总问这个，我只是一个普通的程序员。
前言：
应用性能优化是开发中不可或缺的一环，而内存优化尤为重要。内存泄漏导致的内存溢出崩溃和内存抖动带来的卡顿不流畅，都在切实影响着用户体验。LeakCanary常用于定位内存泄漏问题，是时候深入理解它的工作机制了。
名词理解：
hprof：hprof文件是Java的内存快照文件，格式后缀为.hprof，在LeakCanary中用于内存分析。WeakReference：弱引用，当对象仅被weak reference指向，没有任何其他strong reference指向时，在GC运行时，这个对象就会被回收，不论当前内存空间是否足够。在LeakCanary中用于监测被回收的无用对象是否被释放。Curtains：Square的另一个开源框架，用于处理Android窗口的集中式API，在LeakCanary中用于监测window rootView在detach后的内存泄漏。
目录：
本文将从以下几个方面进行分析：
一，怎么用？
查看官网文档可以看出，使用LeakCanary非常简单，只需添加相关依赖即可。类哔哩哔哩源码debugImplementation只在debug模式的编译和最终的debug apk打包时有效。LeakCanary的初始化代码通过ContentProvider进行，会在AppWatcherInstaller类的oncreate方法中调用真正的初始化代码AppWatcher.manualInstall(application)。在AndroidManifest.xml中注册该provider，注册的ContentProvider会在application启动的时候自动回调oncreate方法。
二，官方阐述
安装LeakCanary后，它会通过4个步骤自动检测并报告内存泄漏：如果ObjectWatcher在等待5秒并运行垃圾收集后没有清除持有的弱引用，则被监视的对象被认为是保留的，并且可能会泄漏。LeakCanary会将其记录到Logcat中，并在泄漏列表展示中用Library Leak标签标记。LeakCanary附带一个已知泄漏的数据库，通过引用名称的模式匹配来识别泄漏，如Library Leaks。对于无法识别的泄漏，可以报告并自定义已知库泄漏的列表。
三，监测activity，fragment，rootView和viewmodel
初始化的代码关键在于AppWatcher作为Android平台使用ObjectWatcher封装的API中心，自动安装配置默认的监听。我们分析了四个默认监听的Watcher，包括ActivityWatcher，FragmentAndViewModelWatcher，RootViewWatcher和ServiceWatcher，分别用于监测activity，fragment，rootView和service的内存泄漏。
四，ObjectWatcher保留对象检查分析
LeakCanary通过ObjectWatcher监控内存泄漏，我们深入分析了其检查过程，包括创建弱引用，检查对应key对象的保留，以及内存快照转储和内存分析。
五，总结
本文全面分析了LeakCanary的实现原理，从安装、使用到内存泄漏的检测和分析，详细介绍了各个组件的作用和工作流程。通过深入理解LeakCanary，开发者可以更有效地定位和解决内存泄漏问题，优化应用性能。阅读源码不仅能深入了解LeakCanary的工作机制，还能学习到内存泄漏检测的通用方法和技巧。
UE4源码剖析：MallocBinned（上）
近期着手UE4项目开发，对UnrealEngine已久仰慕，终于得此机会深入探索。鉴于项目内存性能问题，决定从内存分配器着手，深入研读UE4源码。虽个人水平有限，尚不能全面理解，但愿借此机会揭开源码神秘面纱，周氏资金流量源码让新手朋友们不再感到陌生。
UE4内存分配器位于硬件抽象层HAL（Hardware Abstraction Layer）中。具体装箱内存分配器代码位于VS项目目录：UE4/Source/Runtime/Core/Private/HAL/MallocBinned。
分析从ApplePlatformMemory::BaseAllocator开始，可发现Mac平台的默认分配器为MallocBinned，iOS的默认分配器为MallocAnsi。以下将重点分析MallocBinned。
一、确定对齐方式
FScopeLock用于局部线程锁，确保线程同步。关于Alignment的确定，通常使用默认值。默认值取决于内存对齐方式，此处默认对齐为8字节。
二、确定有足够空间来内存对齐
代码中，SpareBytesCount用于确认空间足够。若分配内存小于8字节，则按Alignment大小匹配箱体；若大于8字节，则按Size + Alignment - sizeof(FFreeMem)匹配箱体。
三、确定箱体大小
根据Size的大小，有三种不同的处理方式。k以下的内存分配采用装箱分配，PoolTable中包含个不同大小的池子。
四、初始化内存池
分析内存池初始化过程，主要工作包括：确定内存大小，分配内存块，设置内存池基本信息。
五、内存装箱
AllocateBlockFromPool从内存池中分配一个Block，实现内存装箱过程。
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。
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！Hermes源码分析（二）——解析字节码
前面一节 讲到字节码序列化为二进制是有固定的格式的，这里我们分析一下源码里面是怎么处理的这里可以看到首先写入的是魔数，他的值为
对应的二进制见下图，注意是小端字节序
第二项是字节码的版本，笔者的版本是，也即 上图中的4a
第三项是源码的hash，这里采用的是SHA1算法，生成的哈希值是位，因此占用了个字节
第四项是文件长度，这个字段是位的，也就是下图中的为0aa，转换成十进制就是，实际文件大小也是这么多
后面的字段类似，就不一一分析了，头部所有字段的类型都可以在BytecodeFileHeader.h中看到，Hermes按照既定的内存布局把字段写入后再序列化，就得到了我们看到的字节码文件。
这里写入的数据很多，以函数头的写入为例，我们调用了visitFunctionHeader方法，并通过byteCodeModule拿到函数的签名，将其写入函数表（存疑，在实际的文件中并没有看到这一部分）。注意这些数据必须按顺序写入，因为读出的时候也是按对应顺序来的。
我们知道react-native 在加载字节码的时候需要调用hermes的prepareJavaScript方法， 那这个方法做了些什么事呢？
这里做了两件事情：
1. 判断是否是字节码，如果是则调用createBCProviderFromBuffer，否则调用createBCProviderFromSrc，我们这里只关注createBCProviderFromBuffer
2.通过BCProviderFromBuffer的构造方法得到文件头和函数头的信息（populateFromBuffer方法），下面是这个方法的实现。
BytecodeFileFields的populateFromBuffer方法也是一个模版方法，注意这里调用populateFromBuffer方法的是一个 ConstBytecodeFileFields对象，他代表的是不可变的字节码字段。
细心的读者会发现这里也有visitFunctionHeaders方法， 这里主要为了复用visitBytecodeSegmentsInOrder的逻辑，把populator当作一个visitor来按顺序读取buffer的内容，并提前加载到BytecodeFileFields里面，以减少后面执行字节码时解析的时间。
Hermes引擎在读取了字节码之后会通过解析BytecodeFileHeader这个结构体中的字段来获取一些关键信息，例如bundle是否是字节码格式，是否包含了函数，字节码的版本是否匹配等。注意这里我们只是解析了头部，没有解析整个字节码，后面执行字节码时才会解析剩余的部分。
evaluatePreparedJavaScript这个方法，主要是调用了HermesRuntime的 runBytecode方法，这里hermesPrep时上一步解析头部时获取的BCProviderFromBuffer实例。
runBytecode这个方法比较长，主要做了几件事情：
这里说明一下，Domain是用于垃圾回收的运行时模块的代理， Domain被创建时是空的，并跟随着运行时模块进行传播， 在运行时模块的整个生命周期内都一直存在。在某个Domain下创建的所有函数都会保持着对这个Domain的强引用。当Domain被回收的时候，这个Domain下的所有函数都不能使用。
未完待续。。。
RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、mmap 设计高效内存分配器 arena ?
本文旨在深入剖析RocksDb源码，从内存分配器角度着手。RocksDb内包含MemoryAllocator和Allocator两大类内存分配器。MemoryAllocator作为基类，提供MemkindKmemAllocator和JemallocNodumpAllocator两个子类，分别集成memkind和jemalloc库的功能，实现内存分配与释放。
接着，重点解析Allocator类及其子类Arena的实现。基类Allocator提供两个关键接口：内存分配与对齐。Arena类采用block为单位进行内存分配，先分配一个block大小的内存，后续满足需求时，优先从block中划取，以减少内存浪费。一个block的大小由kBlockSize参数决定。分配策略中，Arena通过两个指针（aligned_alloc_ptr_和unaligned_alloc_ptr_）分别管理对齐与非对齐内存，提高内存利用效率。
分配内存时，Arena通过构造函数初始化成员变量，包括block大小、内存在栈上的分配与mmap机制的使用。构造函数内使用OptimizeBlockSize函数确保block大小合理，减少内存对齐浪费。Arena中的内存管理逻辑清晰，尤其在分配新block时，仅使用new操作，无需额外内存对齐处理。
分配内存流程中，AllocateNewBlock函数直接调用new分配内存，而AllocateFromHugePage和AllocateFallback函数则涉及mmap机制的使用与内存分配策略的统一。这些函数共同构成了Arena内存管理的核心逻辑，实现了灵活高效地内存分配。
此外，Arena还提供AllocateAligned函数，针对特定对齐需求分配内存。这一函数在使用mmap分配内存时，允许用户自定义对齐大小，优化内存使用效率。在处理对齐逻辑时，Arena巧妙地利用位运算优化计算过程，提高了代码效率。
总结而言，RocksDb的内存管理机制通过Arena类实现了高效、灵活的内存分配与管理。通过深入解析其源码，可以深入了解内存对齐、内存分配与多线程安全性的实现细节，为开发者提供宝贵的内存管理实践指导。未来，将深入探讨多线程内存分配器的设计，敬请期待后续更新。
linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制，重点关注内存分配与释放的关键函数，通过分析4.9版本的源码，详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中，slab算法通过kmem_cache结构体进行管理，利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例，通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射，从而实现高效内存分配。其中，关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号，这与常规的0起始序号不同，从1开始计数。
在找到合适的kmem_cache实例后，下一步是通过数组缓存（array_cache）获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象，则直接从缓存分配；若缓存已空，会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs（free/partial/full）中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中，array_cache结构体发挥了关键作用，它不仅简化了内存管理，还优化了内存使用效率。
对象释放流程与分配流程类似，涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中，关键操作是检查slab_partial和slab_free队列，寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用，避免了资源浪费。
总结内存操作函数概览，栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等，而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性，它无法像栈一样精准预测内存使用情况，导致内存碎片问题。为了应对这一挑战，Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法，以提高内存分配效率和减少碎片。
然而，即便使用了高效的内存管理算法，内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中，没有像Java那样的自动垃圾回收机制，导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存，将导致资源泄漏，影响系统性能。为此，业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法，以提高内存管理效率和减少内存碎片。
ZGC算法通过分页策略对内存进行管理，并利用“初始标记”阶段识别GC根节点（如线程栈变量、静态变量等），并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”（STW）策略暂停所有线程，确保标记过程的准确性。接着，通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象，并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中，ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象，确保内存管理的精准性。
接下来，ZGC通过“复制算法”实现内存回收，将正常引用的对象复制到新页面，将旧页面的数据擦除，从而实现内存的高效管理。此外，通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后，在“对象重定位”阶段，完成引用关系的更新，确保内存管理过程的完整性和一致性。
通过实测，ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力，尤其是标记阶段的效率，使得系统能够在保证性能的同时，有效地管理内存资源。总之，内存管理是系统性能的关键因素，Linux内核通过先进的算法和策略，实现了高效、灵活的内存管理，为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。
模拟器tiny源码分析(8)执行mov指令(五)段寄存器拾遗
分析模拟器tiny源码中关于mov指令与内存访问的处理
在分析mov指令时，我们关注到了指令可能访问内存，这自然引出了CPU内存地址的结构问题。内存地址通常由两部分组成：段寄存器和位偏移地址。
在我们的分析中，大部分关注的都是偏移地址，但事实上，段寄存器通常默认为DS（数据段寄存器），除非通过段跨越前缀修改。
以mov [bx],h为例，编译后指令序列显示为：0xc7,0x,0x,0x。而如果我们修改段前缀为ss，即mov ss:[bx],h，则指令序列变为：0x,0xc7,0x,0x,0x，这里多出了一字节。
那么，tiny在处理段前缀时是如何操作的呢？答案是通过宏SEGREG。如果使用了段跨越前缀，参数1会决定使用哪个段寄存器，通常默认为DS；而参数2则决定偏移寄存器1的使用。
参数3由两部分组成：一部分是偏移寄存器2，另一部分则是内存地址。最终，地址计算方式为：段寄存器* + 偏移寄存器1 + 偏移寄存器2 + 内存地址。这使得指令能够准确指向内存位置。
