1.dayjs源码解析（一）：概念、源码locale、深入constant、解析utils tags
2.Android Framework源码解析，源码看这一篇就够了
3.Java并发必会，深入深入剖析Semaphore源码
4.Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析
5.Vue 2.0 源码解析：深入剖析模板编译原理与实 现步骤
6.死磕 Hutool 源码系列（一）——StrUtil 源码解析
dayjs源码解析（一）：概念、解析供应链中台系统 源码locale、源码constant、深入utils tags
深入剖析 Day.js 源码（一）：概念、解析locale、源码constant、深入utils
Day.js 是解析一款轻量级的时间库，由饿了么的源码开发大佬 iamkun 维护，主打无需引入过多依赖，深入以减少打包体积的解析特性。本文将通过解析 Day.js 的源码，揭示其结构与功能的奥秘，旨在为开发者提供深入理解与应用 Day.js 的工具。
目录概览
本文将分五章展开 Day.js 的源码解析，分别从代码结构、基础概念、时间标准、语言（文化）代码以及 locale、constant、utils 的实现进行深入探讨。我们将逐步揭开 Day.js 的核心逻辑与设计思路。
代码结构与依赖分析
Day.js 的源代码目录结构简洁明了，主要依赖集中在入口文件 src/index.js 中。此文件依赖链简单，未直接引用 locale 和 plugin 目录下的语言包与插件，体现出 Day.js 优化体积、按需加载的核心优势。
基础概念与时间标准
在解析源码之前，理解以下基础概念至关重要，包括时间标准、GMT、UTC、ISO 等。这些标准与概念为后续分析提供了背景知识。
时间标准解释
格林尼治平均时间（GMT）与协调世界时（UTC）是本文中的核心时间概念。GMT 作为本初子午线上的平太阳时，而 UTC 则是基于原子时标准，与格林威治标准时间（GTM）关系密切。本文详细解释了 UTC 的定义、用途与与 0 度经线平太阳时的关系。
ISO 标准
ISO 是国际标准化组织推荐的日期和时间表示方法。在 JavaScript 中，Date.prototype.toISOString() 方法返回遵循 ISO 标准的负67源码字符串，以 UTC 时间为基准。
语言（文化）代码与 locale
不同语言对时间的描述各具特色，Day.js 通过 locale 实现了多语言支持，用户可根据需求引入相应的语言包。本文介绍了语言代码与 locale 的关联，以及如何按需加载特定语言。
constant 与 utils
src/constant.js 和 src/utils.js 分别负责存储常量与工具函数。constant 文件中包含了时间单位与格式化的正则表达式，而 utils.js 则封装了一系列实用工具函数，用于简化时间操作。
总结与展望
本文完成了 Day.js 源码解析的第一部分，深入探讨了概念、locale、constant、utils 的实现。接下来，我们将分析 Day.js 的核心文件 src/index.js，解析 Dayjs 类的实现细节。欢迎关注后续内容，期待与您共同探索 Day.js 的更多奥秘。
Android Framework源码解析，看这一篇就够了
深入解析Android Framework源码，理解底层原理是Android开发者的关键。本文将带你快速入门Android Framework的层次架构，从上至下分为四层，掌握Android系统启动流程，了解Binder的进程间通信机制，剖析Handler、AMS、WMS、Surface、SurfaceFlinger、PKMS、InputManagerService、DisplayManagerService等核心组件的工作原理。《Android Framework源码开发揭秘》学习手册，全面深入地讲解Android框架初始化过程及主要组件操作，适合有一定Android应用开发经验的开发者，旨在帮助开发者更好地理解Android应用程序设计与开发的核心概念和技术。通过本手册的学习，将能迅速掌握Android Framework的关键知识，为面试和实际项目提供有力支持。
系统启动流程分析覆盖了Android系统层次角度的三个阶段：Linux系统层、Android系统服务层、Zygote进程模型。理解这些阶段的关键知识，对于深入理解Android框架的spark join源码启动过程至关重要。
Binder作为进程间通信的重要机制，在Android中扮演着驱动的角色。它支持多种进程间通信场景，包括系统类的打电话、闹钟等，以及自己创建的WebView、视频播放、音频播放、大图浏览等应用功能。
Handler源码解析，揭示了Android中事件处理机制的核心。深入理解Handler，对于构建响应式且高效的Android应用至关重要。
AMS（Activity Manager Service）源码解析，探究Activity管理和生命周期控制的原理。掌握AMS的实现细节，有助于优化应用的用户体验和性能。
WMS（Window Manager Service）源码解析，了解窗口管理、布局和显示策略的实现。深入理解WMS，对于构建美观且高效的用户界面至关重要。
Surface源码解析，揭示了图形渲染和显示管理的核心。Surface是Android系统中进行图形渲染和显示的基础组件，掌握其原理对于开发高质量的图形应用至关重要。
基于Android.0的SurfaceFlinger源码解析，探索图形渲染引擎的实现细节。SurfaceFlinger是Android系统中的图形渲染核心组件，理解其工作原理对于性能优化有极大帮助。
PKMS（Power Manager Service）源码解析，深入理解电池管理策略。掌握PKMS的实现，对于开发节能且响应迅速的应用至关重要。
InputManagerService源码解析，揭示了触摸、键盘输入等事件处理的核心机制。深入理解InputManagerService，对于构建响应式且用户体验优秀的应用至关重要。
DisplayManagerService源码解析，探究显示设备管理策略。了解DisplayManagerService的工作原理，有助于优化应用的显示性能和用户体验。
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Java并发必会，国家塑源码深入剖析Semaphore源码
在深入理解Java并发编程时，必不可少的是对Semaphore源码的剖析。本文将带你探索这一核心组件，通过实践和源码解析，掌握其限流和共享锁的本质。Semaphore，中文名信号量，就像一个令牌桶，任务执行前需要获取令牌，处理完毕后归还，确保资源访问的有序进行。
首先，Semaphore主要有acquire()和release()两个方法。acquire()负责获取许可，若许可不足，任务会被阻塞，直到有许可可用。release()用于释放并归还许可，确保资源释放后，其他任务可以继续执行。一个典型的例子是，如果一个线程池接受个任务，但Semaphore限制为3，那么任务将按每3个一组执行，确保系统稳定性。
Semaphore的源码实现巧妙地结合了AQS（AbstractQueuedSynchronizer）框架，通过Sync同步变量管理许可数量，公平锁和非公平锁的实现方式有所不同。公平锁会优先处理队列中的任务，而非公平锁则按照获取许可的顺序进行。
acquire()方法主要调用AQS中的acquireSharedInterruptibly()，并进一步通过tryReleaseShared()进行许可更新，公平锁与非公平锁的区别在于判断队列中是否有前置节点。release()方法则调用releaseShared()，更新许可数量。
Semaphore的简洁逻辑在于，AQS框架负责大部分并发控制，子类只需实现tryReleaseShared()和tryAcquireShared()，专注于许可数量的管理。欲了解AQS的详细流程，可参考之前的文章。
最后，了解了Semaphore后，我们还将继续探索共享锁CyclicBarrier的实现，敬请期待下篇文章。
Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析
Vert.x 4.x 源码深度解析：Context核心概念详解 Vert.x 通过Context这一核心机制，解决了多线程环境下的swapidc全套源码资源管理和状态维护难题。Context在异步编程中扮演着协调者角色，确保线程安全的资源访问和有序的异步操作。本文将深入剖析Context的源码结构，包括其接口设计、关键实现以及在Vert.x中的具体应用。Context源代码解析
Context接口定义了基础的事件处理功能，如立即执行和阻塞任务。ContextInternal扩展了Context，包含内部方法和功能，通常开发者无需直接接触，如获取当前线程的Context。在vertx的beginDispatch和endDispatch方法中，Context的切换策略取决于线程类型，Vertx线程会使用上下文切换，而非Vertx线程则依赖ThreadLocal。 ContextBase是ContextInternal的实现类，负责执行耗时任务，内部包含TaskQueue来管理任务顺序。WorkerContext和EventLoopContext分别对应工作线程和EventLoop线程的执行策略，它们通过execute()、runOnContext()和emit()方法处理任务，同时监控性能。 Context的创建和获取贯穿于Vert.x的生命周期，它在DeploymentManager的doDeploy方法中被调用，如NetServer和NetClient等组件的底层实现也依赖于Context来处理网络通信。额外说明
Context与线程并非直接绑定，而是根据场景动态管理。部署时创建新Context，非部署时优先获取Thread和ThreadLocal中的Context。当执行异步任务时，当前线程的Context会被暂时替换，任务完成后才恢复。源码中已加入详细注释，如需获取完整注释版本，可联系作者。 Context的重要性在于其在Vert.x的各个层面如服务器部署、EventBus通信中不可或缺，它负责维护线程同步与异步任务的执行顺序，是异步编程中不可或缺的基石。理解Context的实现，有助于更好地利用Vert.x进行高效开发。Vue 2.0 源码解析：深入剖析模板编译原理与实 现步骤
Vue.js 2.0，这款流行的JavaScript框架，其核心魅力之一在于其模板编译机制。本文将逐步揭示Vue 2.0模板编译的内部运作，包括解析原理和实际实现步骤。 首先，Vue的模板编译原理是通过基于HTML的声明式语法，将DOM与底层数据绑定。在运行时，它将模板转化为高效的渲染函数，这个函数能执行并生成虚拟DOM树。 编译过程分为几个关键步骤：解析模板：Vue使用正则表达式解析模板，识别指令和插值表达式，构建抽象语法树（AST）。
优化AST：通过遍历，标记静态节点，以优化性能，减少渲染时不必要的计算。
生成代码：AST被转化为可执行的JavaScript代码字符串。
创建渲染函数：使用`new Function`将代码字符串转化为实际的函数。
执行渲染函数：调用生成的函数，生成虚拟DOM。
例如，解析模板的过程会将模板字符串转化为一个token数组，每个token包含类型和值。而在代码生成阶段，会根据AST中的节点类型生成相应的代码段。 理解这些步骤有助于我们深入理解Vue 2.0的工作机制，从而在开发中灵活运用，进行性能优化。本文详细剖析了模板编译的各个环节，希望能帮助你更好地掌握Vue 2.0模板编译的精髓。死磕 Hutool 源码系列（一）——StrUtil 源码解析
深入解析StrUtil源码 在实际项目中，String数据结构的使用极为频繁，因此对字符串的操作代码也相对繁多，这些操作往往独立于具体业务之外，为实现代码简洁性和可读性，我们通常将对String的各种操作封装成静态工具类，这就是本文主角——StrUtil。StrUtil几乎囊括了我们能想到的所有字符串通用操作方法。 源码探索 StrUtil作为静态工具类，内部仅包含静态方法和静态常量。其设计者贴心地预设了诸多开发中常用的字符，如空字符、空格、制表符等，避免了硬编码，便于直接调用。 方法归类 通过方法脑图，我们对StrUtil的方法有了大致了解。每个方法名简洁明了，见名知意。 分类包括：判空类方法
去前后空格类方法
查找类方法
源码包含众多静态方法，本文首篇总结了部分方法，后续会继续更新。React设计原理，由浅入深解析 react 源码（一）
React设计原理详解：深入理解React 源码（一）
React的核心工具之一是jsx，它是一种语法扩展，开发者编写的代码会被Babel编译成ReactElement，进一步转化为FiberNode，这是一种虚拟DOM在React中的实现，它能表达组件状态和节点关系，同时具备可扩展性。 FiberNode的工作方式采用深度优先遍历(DFS)策略，递归地处理ReactElement。在渲染过程中，递归分为beginWork（开始工作）和completeWork（完成工作）两个阶段。在ReactDOM的createRoot和render方法中，scheduleUpdateOnFiber和processUpdateQueue负责更新和创建子fiber节点。 在commit阶段，关键步骤包括执行root上的mutation，以及对Host类型的FiberNode构建离屏DOM树。ChildReconciler的两个关键点是子ReactElement到子fiber的创建方式和flag标识的设置。最后，学习者需要注意的是，通过阅读本文，可以关注以下三点：理解jsx与FiberNode的关系
掌握React的递归渲染过程和commit阶段的子阶段
反思和分享你的学习体验，一起探讨React的深入知识
如果你觉得这篇文章有价值，别忘了在留言区分享你的见解，或者将其推荐给你的朋友。让我们一起深化对React 源码的理解。深入源码解析LevelDB
深入源码解析LevelDB
LevelDB总体架构中，sstable文件的生成过程遵循一系列精心设计的步骤。首先，遍历immutable memtable中的key-value对，这些对被写入data_block，每当data_block达到特定大小，构造一个额外的key-value对并写入index_block。在这里，key为data_block的最大key，value为该data_block在sstable中的偏移量和大小。同时，构造filter_block，默认使用bloom filter，用于判断查找的key是否存在于data_block中，显著提升读取性能。meta_index_block随后生成，存储所有filter_block在sstable中的偏移和大小，此策略允许在将来支持生成多个filter_block，进一步提升读取性能。meta_index_block和index_block的偏移和大小保存在sstable的脚注footer中。
sstable中的block结构遵循一致的模式，包括data_block、index_block和meta_index_block。为提高空间效率，数据按照key的字典顺序存储，采用前缀压缩方法处理。查找某一key时，必须从第一个key开始遍历才能恢复，因此每间隔一定数量（block_restart_interval）的key-value，全量存储一个key，并设置一个restart point。每个block被划分为多个相邻的key-value组成的集合，进行前缀压缩，并在数据区后存储起始位置的偏移。每一个restart都指向一个前缀压缩集合的起始点的偏移位置。最后一个位存储restart数组的大小，表示该block中包含多少个前缀压缩集合。
filter_block在写入data_block时同步存储，当一个new data_block完成，根据data_block偏移生成一份bit位图存入filter_block，并清空key集合，重新开始存储下一份key集合。
写入流程涉及日志记录，包括db的sequence number、本次记录中的操作个数及操作的key-value键值对。WriteBatch的batch_data包含多个键值对，leveldb支持延迟写和停止写策略，导致写队列可能堆积多个WriteBatch。为了优化性能，写入时会合并多个WriteBatch的batch_data。日志文件只记录写入memtable中的key-value，每次申请新memtable时也生成新日志文件。
在写入日志时，对日志文件进行划分为多个K的文件块，每次读写以这样的每K为单位。每次写入的日志记录可能占用1个或多个文件块，因此日志记录块分为Full、First、Middle、Last四种类型，读取时需要拼接。
读取流程从sstable的层级结构开始，0层文件特别，可能存在key重合，因此需要遍历与查找key有重叠的所有文件，文件编号大的优先查找，因为存储最新数据。非0层文件，一层中的文件之间key不重合，利用版本信息中的元数据进行二分搜索快速定位，仅需查找一个sstable文件。
LevelDB的sstable文件生成与合并管理版本，通过读取log文件恢复memtable，仅读取文件编号大于等于min_log的日志文件，然后从日志文件中读取key-value键值对。
LevelDB的LruCache机制分为table cache和block cache，底层实现为个shard的LruCache。table cache缓存sstable的索引数据，类似于文件系统对inode的缓存；block cache缓存block数据，类似于Linux中的page cache。table cache默认大小为，实际缓存的是个sstable文件的索引信息。block cache默认缓存8M字节的block数据。LruCache底层实现包含两个双向链表和一个哈希表，用于管理缓存数据。
深入了解LevelDB的源码解析，有助于优化数据库性能和理解其高效数据存储机制。
Pytorch之Dataparallel源码解析
深入解析Pytorch之Dataparallel源码
在深入理解Dataparallel原理之前，需要明白它的使用场景和目的。Dataparallel设计用于在多GPU环境下并行处理数据，提高模型训练效率。
初始化阶段，Dataparallel需要实例化一个模型。这一步中，模型的参数会被复制到所有可用的GPU上，从而实现并行计算。
在前向传播阶段，Dataparallel的核心作用体现出来。它会将输入数据分割成多个小批次，然后分别发送到各个GPU上。在每个GPU上执行前向传播操作后，结果会被收集并汇总。这样，即便模型在多GPU上运行，输出结果也如同在单GPU上运行一样。
具体实现中，Dataparallel会利用Python的多重继承和数据并行策略。它继承自nn.Module，同时调用nn.DataParallel的构造函数，从而实现并行计算。
对于那些需要在GPU间共享的状态或变量，Dataparallel还提供了相应的管理机制，确保数据的一致性和计算的正确性。这样的设计使得模型能够高效地在多GPU环境下运行，同时保持代码的简洁性和易读性。
总结而言，Dataparallel通过分割数据、并行执行前向传播和收集结果的机制，实现了高效的数据并行训练。理解其源码有助于开发者更好地利用多GPU资源，提升模型训练效率。
剖析Linux内核源码解读之《实现fork研究(一)》
Linux内核源码解析：深入探讨fork函数的实现机制（一）
首先，我们关注的焦点是fork函数，它是Linux系统创建新进程的核心手段。本文将深入剖析从用户空间应用程序调用glibc库，直至内核层面的具体过程。这里假设硬件平台为ARM，使用Linux内核3..3和glibc库2.版本。这些版本的库和内核代码可以从ftp.gnu.org获取。
在glibc层面，针对不同CPU架构，进入内核的步骤有所不同。当glibc准备调用kernel时，它会将参数放入寄存器，通过软中断(SWI) 0x0指令进入保护模式，最终转至系统调用表。在arm平台上，系统调用表的结构如下：
系统调用表中的CALL(sys_clone)宏被展开后，会将sys_clone函数的地址放入pc寄存器，这个函数实际由SYSCALL_DEFINEx定义。在do_fork函数中，关键步骤包括了对父进程和子进程的跟踪，以及对子进程进行初始化，包括内存分配和vfork处理等。
总的来说，调用流程是这样的：应用程序通过软中断触发内核处理，通过系统调用表选择并执行sys_clone，然后调用do_fork函数进行具体的进程创建操作。do_fork后续会涉及到copy_process函数，这个函数是理解fork核心逻辑的重要入口，包含了丰富的内核知识。在后续的内容中，我将深入剖析copy_process函数的工作原理。
