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2.图文剖析 big.js 四则运算源码
3.76 张图，剖析 Spring AOP 源码，源码l源小白居然也能看懂，码分大神，剖析请收下我的源码l源膝盖！
4.LiteOS：剖析时间管理模块源代码
5.UE4源码剖析：MallocBinned（上）
6.剖析Linux内核源码解读之《实现fork研究(二)》

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       在Linux内核中，进程与线程的剖析统一数据结构是task_struct，它作为进程存在的源码l源唯一实体，通过双向循环链表连接所有task_struct。码分每个任务拥有唯一标识pid和线程组IDtgid，剖析其中group_leader指向进程主线程。源码l源有了tgid，码分我们可以区分task_struct代表进程还是剖析线程。

       Linux kernel通过成员变量表示进程的源码l源亲缘关系，包括进程状态和权限控制。码分进程权限涉及进程访问文件、访问其他进程及执行操作的能力。操作权限由cred和real_cred成员表示，描述了当前进程和试图操作的进程之间的权限关系。

       进程运行统计信息记录了用户态和内核态上消耗的时间以及上下文切换次数，反映了进程的运行情况。信号处理包括被阻塞、等待处理和正在处理的信号，信号处理函数可以忽略或结束进程，处理栈用于信号处理。

       进程的虚拟地址空间分为用户虚拟地址空间和内核虚拟地址空间，每个进程有独立的用户虚拟地址空间，内核线程无用户地址空间。进程拥有文件系统数据结构和打开文件数据结构，涉及Linux文件系统操作。

       每个task都有内核栈，用于在调用系统调用时从用户态切换到内核态。内核栈包含thread_info和pt_regs数据结构，其中thread_info由体系结构定义，pt_regs用于保存系统调用时的CPU上下文。在系统调用返回时，可以从进程的原来位置继续运行。

       综上所述，task_struct结构体在Linux内核中扮演着关键角色，它管理着进程和线程的生命周期，从状态管理、权限控制、运行统计、信号处理到内存管理与文件系统交互，以及系统调用的上下文切换，都是通过task_struct的成员变量和结构体实现的。这些特性使得Linux内核能够高效、灵活地管理多任务环境。

图文剖析 big.js 四则运算源码

       big.js是一个小型且高效的JavaScript库，专门用于处理任意精度的十进制算术。

       在常规项目中，算术运算可能会导致精度丢失，从而影响结果的准确性。big.js正是为了解决这一问题而设计的。与big.js类似的库还有bignumber.js和decimal.js，它们同样由MikeMcl创建。

       作者在这里详细阐述了这三个库之间的区别。big.js是最小、最简单的任意精度计算库，它的方法数量和体积都是最小的。bignumber.js和decimal.js存储值的进制更高，因此在处理大量数字时，它们的速度会更快。对于金融类应用，穿军装源码bignumber.js可能更为合适，因为它能确保精度，除非涉及到除法操作。

       本文将剖析big.js的解析函数和加减乘除运算的源码，以了解作者的设计思路。在四则运算中，除法运算最为复杂。

       创建Big对象时，new操作符是可选的。构造函数中的关键代码如下，使用构造函数时可以不带new关键字。如果传入的参数已经是Big的实例对象，则复制其属性，否则使用parse函数创建属性。

       parse函数为实例对象添加三个属性，这种表示与IEEE 双精度浮点数的存储方式类似。JavaScript的Number类型就是使用位二进制格式IEEE 值来表示的，其中位用于表示3个部分。

       以下分析parse函数转化的详细过程，以Big('')、Big('0.')、Big('e2')为例。注意：Big('e2')中e2以字符串形式传入才能检测到e，Number形式的Big(e2)在执行parse前会被转化为Big()。

       最后，Big('')、Big('-0.')、Big('e2')将转换为...

       至此，parse函数逻辑结束。接下来分别剖析加减乘除运算。

       加法运算的源码中，k用于保存进位的值。上面的过程可以用图例表示...

       减法运算的源码与加法类似，这里不再赘述。减法的核心逻辑如下...

       减法的过程可以用图例表示，其中xc表示被减数，yc表示减数...

       乘法运算的源码中，主要逻辑如下...

       描述的是我们以前在纸上进行乘法运算的过程。以*为例...

       除法运算中，对于a/b，a是被除数，b是除数...

       注意事项：big.js使用数组存储值，类似于高精度计算，但它是在数组中每个位置存储一个值，然后对每个位置进行运算。对于超级大的数字，big.js的算术运算可能不如bignumber.js快...

       在使用big.js进行运算时，有时没有设置足够大的精度会导致结果不准确...

       总结：本文剖析了big.js的解析函数和四则运算源码，用图文详细描述了运算过程，逐步还原了作者的设计思路。如有不正确之处或不同见解，欢迎各位提出。

张图，剖析 Spring AOP 源码，小白居然也能看懂，大神，请收下我的膝盖！

       本文将简要介绍AOP（面向切面编程）的基础知识与使用方法，并深入剖析Spring AOP源码。首先，我们需要理解AOP的基本概念。

       1. **基础知识

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       1.1 **什么是AOP？

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       AOP全称为Aspect Oriented Programming，即面向切面编程。qq申请源码AOP的思想中，周边功能（如性能统计、日志记录、事务管理等）被定义为切面，核心功能与切面功能独立开发，然后将两者“编织”在一起，这就是AOP的核心。

       AOP能够将与业务无关、却为业务模块共同调用的逻辑封装，减少系统重复代码，降低模块间的耦合度，有利于系统的可扩展性和可维护性。

       1.2 **AOP基础概念

**

       解释较为官方，以下用“方言”解释：AOP包括五种通知分类。

       1.3 **AOP简单示例

**

       创建`Louzai`类，添加`LouzaiAspect`切面，并在`applicationContext.xml`中配置。程序入口处添加`"睡觉"`方法并添加前置和后置通知。接下来，我们将探讨Spring内部如何实现这一过程。

       1.4 **Spring AOP工作流程

**

       为了便于理解后面的源码，我们将整体介绍源码执行流程。整个Spring AOP源码分为三块，结合示例进行讲解。

       第一块是前置处理，创建`Louzai`Bean前，遍历所有切面信息并存储在缓存中。第二块是后置处理，创建`Louzai`Bean时，主要处理两件事。第三块是执行切面，通过“责任链+递归”执行切面。

       2. **源码解读

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       注意：Spring版本为5.2..RELEASE，否则代码可能不同！这里，我们将从原理部分开始，逐步深入源码。

       2.1 **代码入口

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       从`getBean()`函数开始，进入创建Bean的逻辑。

       2.2 **前置处理

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       主要任务是遍历切面信息并存储。

       这是重点！请务必注意！获取切面信息流程结束，后续操作都从缓存`advisorsCache`获取。

       2.2.1 **判断是否为切面

**

       执行逻辑为：判断是否包含切面信息。

       2.2.2 **获取切面列表

**

       进入`getAdvice()`，生成切面信息。

       2.3 **后置处理

**

       主要从缓存拿切面，与`Louzai`方法匹配，创建AOP代理对象。

       进入`doCreateBean()`，执行后续逻辑。

       2.3.1 **获取切面

**

       首先，查看如何获取`Louzai`的切面列表。

       进入`buildAspectJAdvisors()`，方法用于存储切面信息至缓存`advisorsCache`。随后回到`findEligibleAdvisors()`，从缓存获取所有切面信息。

       2.3.2 **创建代理对象

**

       有了`Louzai`的切面列表，开始创建AOP代理对象。

       这是重点！请仔细阅读！这里有两种创建AOP代理对象方式，资讯类源码我们选择使用Cglib。

       2.4 **切面执行

**

       通过“责任链+递归”执行切面与方法。

       这部分逻辑非常复杂！接下来是“执行切面”最核心的逻辑，简述设计思路。

       2.4.1 **第一次递归

**

       数组第一个对象执行`invoke()`，参数为`CglibMethodInvocation`。

       执行完毕后，继续执行`CglibMethodInvocation`的`process()`。

       2.4.2 **第二次递归

**

       数组第二个对象执行`invoke()`。

       2.4.3 **第三次递归

**

       数组第三个对象执行`invoke()`。

       执行完毕，退出递归，查看`invokeJoinpoint()`执行逻辑，即执行主方法。回到第三次递归入口，继续执行后续切面。

       切面执行逻辑已演示，直接查看执行方法。

       流程结束时，依次退出递归。

       2.4.4 **设计思路

**

       这部分代码研究了大半天，因为这里不是纯粹的责任链模式。

       纯粹的责任链模式中，对象内部有一个自身的`next`对象，执行当前对象方法后，启动`next`对象执行，直至最后一个`next`对象执行完毕，或中途因条件中断执行，责任链退出。

       这里`CglibMethodInvocation`对象内部无`next`对象，通过`interceptorsAndDynamicMethodMatchers`数组控制执行顺序，依次执行数组中的对象，直至最后一个对象执行完毕，责任链退出。

       这属于责任链，实现方式不同，后续会详细剖析。下面讨论类之间的关系。

       主对象为`CglibMethodInvocation`，继承于`ReflectiveMethodInvocation`，`process()`的核心逻辑在`ReflectiveMethodInvocation`中。

       `ReflectiveMethodInvocation`的`process()`控制整个责任链的执行。

       `ReflectiveMethodInvocation`的`process()`方法中，包含一个长度为3的数组`interceptorsAndDynamicMethodMatchers`，存储了3个对象，分别为`ExposeInvocationInterceptor`、`MethodBeforeAdviceInterceptor`、`AfterReturningAdviceInterceptor`。

       注意！这3个对象都继承了`MethodInterceptor`接口。

       每次`invoke()`调用时，都会执行`CglibMethodInvocation`的`process()`。

       是否有些困惑？别着急，我将再次帮你梳理。

       对象与方法的关系：

       可能有同学疑惑，`invoke()`的参数为`MethodInvocation`，没错！但`CglibMethodInvocation`也继承了`MethodInvocation`，可自行查看。

       执行逻辑：

       设计巧妙之处在于，纯粹的责任链模式中，`next`对象需要保证类型一致。同城快递源码但这里3个对象内部没有`next`成员，不能直接使用责任链模式。怎么办呢？就单独设计了`CglibMethodInvocation.process()`，通过无限递归`process()`实现责任链逻辑。

       这就是我们为什么要研究源码，学习优秀的设计思路！

       3. **总结

**

       本文首先介绍了AOP的基本概念与原理，通过示例展示了AOP的应用。之后深入剖析了Spring AOP源码，分为三部分。

       本文是Spring源码解析的第三篇，感觉是难度较大的一篇。图解代码花费了6个小时，整个过程都沉浸在代码的解析中。

       难度不在于抠图，而是“切面执行”的设计思路，即使流程能走通，将设计思想总结并清晰表达给读者，需要极大的耐心与理解能力。

       今天的源码解析到此结束，有关Spring源码的学习，大家还想了解哪些内容，欢迎留言给楼仔。

LiteOS：剖析时间管理模块源代码

       LiteOS的时间管理模块基于系统时钟，分为两个关键部分：SysTick中断和应用程序时间服务。SysTick中断为任务调度提供稳定的时钟节拍，而应用程序时间服务则包括时间转换、统计和延迟等功能，这些都是通过系统时钟的周期性中断实现的。

       系统时钟通常由定时器/计数器驱动，周期性地产生中断，每秒的Tick数由用户配置决定。比如，如果配置为每秒个Tick，那么每个Tick代表1毫秒。Cycle是系统最小的计时单位，由主时钟频率决定。在 MHz的CPU中，1秒内会产生,,个Cycle。

       用户在秒、毫秒级别计时，而操作系统则使用Tick作为基本单位。在需要执行任务挂起或延迟操作时，时间管理模块会处理Tick与用户时间单位之间的转换。

       源代码可在LiteOS开源站点获取，涉及的文件包括kernel\include\los_tick.h、kernel\base\include\los_tick_pri.h等，具体可以参考gitee.com/LiteOS/LiteOS...。本文将通过分析STMFIDiscovery板子的源码，深入剖析时间管理模块的初始化、配置和关键函数。

       首先，时间管理模块的初始化和启动过程涉及系统时钟配置和OsTickInit函数，配置项包括系统时钟和每秒Tick数。然后是OsTickStart函数，启动时会初始化定时器并启用Tick中断。

       此外，时间管理模块提供的时间转换、统计和延时管理功能，如从毫秒到Tick的转换，获取Tick内包含的Cycle数，以及微秒和毫秒级别的等待。这些功能的实现细节也在本文中进行了讲解。

       总结来说，LiteOS的时间管理模块是任务调度和时间服务的核心，通过深入源码理解，开发者可以更好地利用这些功能进行高效的时间处理。

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，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。

剖析Linux内核源码解读之《实现fork研究(二)》

       本文深入剖析了Linux内核源码中fork实现的核心过程，重点在于copy_process函数的解析。在Linux系统中，应用层可以通过fork创建子进程或子线程，而内核并不区分两者，它们共享相同的task_struct结构，用于描述进程或线程的状态、资源等。task_struct包含了进程或线程所有关键数据结构，如内存描述符、文件描述符、信号处理等，是内核调度程序识别和管理进程的重要依据。

       copy_process作为fork实现的关键，其主要任务是初始化task_struct结构，分配新进程的PID，并将其加入到运行队列。这个过程中，内核栈的初始化导致了fork()调用的两次返回值不同，这与copy_thread函数中父进程复制内核栈至子进程并清零寄存器值有关。这样，子进程返回0，而父进程继续执行copy_thread后续操作，最后返回子进程的PID。

       对于线程的独有和共享资源，独有资源通常包括线程特定的数据结构和状态，而共享资源则涉及父进程与线程间的共享内存、文件描述符和信号处理等。这些资源的管理对于多线程程序的正确运行至关重要，需确保线程间资源的互斥访问和安全共享。

STL源码剖析总结笔记（5）：认识迭代器的好帮手--list

       在深入探讨STL中的`list`容器之前，我们先简要回顾了`vector`的特性以及分配器（`allocator`）的作用。接下来，我们将转向一个具有代表性的容器——`list`。之所以说其具有代表性，是因为`list`利用非连续的空间存储元素，从而在空间利用上更为精确。学习`list`是掌握迭代器机制的第一步。

       “list”实质上是双向链表，它具有两个重要特性：前向指针和后向指针。在STL中，`list`节点的定义可能使用`_list_node*`（可能为了兼容性或设计规范）来指代节点结构，其中包含了指向下一个节点和上一个节点的指针。

       `list`的内部实现为一个环状的双向链表结构，通过一个指向虚拟尾节点的指针`node`来方便遍历。`begin()`和`end()`方法的实现依赖于这个`node`。此外，`empty()`、`size()`、`front()`（访问头节点内容）、`back()`（访问尾节点内容）等方法的实现相对直截了当。

       `list`的迭代器（`iterator`）设计得更为复杂，因为非连续的空间分配使得简单指针的操作无法直接使用。迭代器需要智能地追踪当前节点及其前后的节点，以便进行递增、递减和取值操作。这要求迭代器实现诸如`++`和`--`等操作符的重载，同时还需要定义至少1-5个`typedef`类型来支持迭代器的基本行为。

       `++`操作符的重载遵循前置`++`和后置`++`的区别：前置`++`直接返回计算后的结果（即更新后的迭代器），而后置`++`返回迭代器的副本，避免了在C++中直接对整数进行两次后置`++`的操作，因为这会导致未定义的行为。`*`和`->`操作符用于访问当前节点的数据和成员，后者通过`*`操作符访问节点数据后再通过指针访问成员，确保了数据的安全访问。

       `list`的基本操作主要依赖于节点指针的移动和修改，如插入、删除等。这些操作通常需要考虑双向链表的特性以及虚拟尾节点的存在，以避免丢失数据或产生无效指针。例如，`transfer()`方法是一个关键功能，允许将一段连续范围的元素移动到链表中的特定位置，这是许多其他复杂操作的基础。

       在`list`中，`transfer()`方法实现了将`[first,last)`范围内的元素移动到指定位置的逻辑，通过调整节点的`next`和`prev`指针来完成移动，同时确保了数据的完整性。基于`transfer()`方法，其他高级操作也能够实现，尽管这些操作通常不直接暴露给用户，而是通过封装在`list`内部的实现来提供。

       学习`list`不仅有助于理解迭代器的设计原理，也为探索其他容器（如`vector`和`deque`）的实现提供了基础。在接下来的内容中，我们将详细探讨迭代器的实现技巧，以及如何在实际编程中利用这些概念来优化代码。

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。

Glide源码分析

       深入剖析Glide源码：解析与理解其架构与机制

       1. Glide三大关键流程

       使用Glide加载时，主要包含三大关键流程：with、load、into。通过链式调用这些方法，能轻松完成加载任务，但背后蕴含的原理复杂且源码规模庞大。分析源码时，需抓住重点。

       1.1 with主线

       with方法是Glide中的重要接口，可传入Activity或Fragment，与页面生命周期紧密关联。在分析中，我们曾遇到线上事故，因伙伴在with方法中传入了Context而非Activity，导致页面消失后请求仍在后台运行，最终刷新页面时找不到加载的容器直接崩溃。因此，with方法与页面生命周期息息相关。

       1.1.1 Glide创建

       通过getRetriever方法最终获得RequestManagerRetriever对象。在Glide的构造方法中，通过双检锁方式创建Glide对象。之后，调用Glide的build方法创建一个Glide实例，传入缓存和Bitmap池等对象。

       1.1.2 RequestManagerRetriever

       Glide的build方法直接创建RequestManagerRetriever对象，需requestManagerFactory参数，若未定义则默认为DEFAULT_FACTORY。获取此对象后，方便后续加载。

       1.1.3 生命周期管理

       在获取RequestManagerRetriever后，调用其get方法。当with方法传入Activity时，会在子线程调用另一个get方法，而主线程中通过fragmentGet方法，创建空Fragment并同步页面生命周期。

       1.1.4 总结

       with方法主要完成：创建Glide对象，绑定页面生命周期。

       1.2 load主线

       通过with方法获得RequetManager，调用load方法创建RequestBuilder对象，将加载类型赋值给model。剩余操作由into方法负责。

       1.3 into主线

       into方法负责Glide的创建和生命周期绑定。传入ImageView，根据其scaleType属性复制RequestOption。into方法调用buildRequest返回Request，并判断是否能执行请求。执行请求或从缓存获取后回调onResourceReady。

       1.3.1 发起请求

       创建request后，调用RequetManager的track方法，执行请求并添加到请求队列。判断isPaused状态，决定是否发起网络请求。成功加载或从缓存获取后回调onResourceReady。

       1.3.2 三级缓存

       通过EngineKey获取资源，从内存、活动缓存和LRUCache中查找。若未获取到，则发起网络请求。成功后加入活跃缓存并回调onResourceReady。

       1.3.3 onResourceReady

       资源加载完成或从缓存获取后，调用SingleRequest的onResourceReady方法。判断是否设置RequestListener，最终调用target的onResourceReady方法，显示。

       1.3.4 小结

       into方法主要步骤包括：创建加载请求、判断请求执行、从缓存获取资源、网络请求与资源回调。

       2. 手写简单Glide框架

       实现Glide需理解其特性，特别是生命周期绑定和三级缓存。手写时，着重实现这两点。在load方法中，支持多种资源加载，并使用RequestOption保存请求参数。在into方法中，传入ImageView控件，并在buildTargetRequest方法中判断是否发起网络请求。实现三级缓存逻辑，确保加载效率。使用协程进行线程切换，提高性能。通过简单API加载本地或网络链接，实现Glide功能。

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！