1.unity hlsl 9 多光源阴影投射和接收
2.基于 Golang 实现的码分 Shadowsocks 源码解析
3.PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析（一）
4.URP管线PBR源码剖析（上）
5.腾讯插件化—Shadow源码

unity hlsl 9 多光源阴影投射和接收

       在Unity开发中，实现多光源阴影投射和接收的码分过程涉及到一些特定的关键字定义和函数调用，本文将详细阐述实现细节以及URP（Unity Render Pipeline）源代码分析，码分以帮助开发者更好地理解和实现这一功能。码分

       实现多光源阴影投射和接收的码分核心在于定义必要的关键字和调用相关函数。首先需要定义MainLight关键字，码分表格式办公源码这涉及到使用`TransformWorldToShadowCoord()`获取阴影坐标，码分并通过`MainLightRealtimeShadow(shadowCoord)`获取阴影衰减。码分对于AdditionalLight，码分函数调用较为复杂，码分个人理解可能存在一定混淆。码分GetAdditionalLight中应使用有shadowMask参数的码分函数，并以`half4(1,码分1,1,1)`作为shadowMask参数传递，以正确计算阴影衰减。码分ShadowCaster Pass负责计算物体的码分阴影映射并写入纹理，这可以通过调用`UsePass`实现，但需注意支持SRP（Shader Reference Package）的Batcher时，需自行实现ShadowCaster Pass。在设置LightMode以及在计算裁剪空间坐标时，需使用`ApplyShadowBias`函数，并注意z值的正反向判断。

       在URP相关源代码分析中，多光源光照和阴影计算主要涉及`Lighting.hlsl`和`Shadows.hlsl`中的函数。GetMainLight函数在无参数的情况下默认阴影衰减为1.0，而有参数时调用`MainLightRealtimeShadow()`或`MainLightShadow()`进行计算。`MainLightShadow`函数直接调用`MainLightRealtimeShadow`并进行混合插值，黏合必涨源码实现烘焙光照和实时光照的融合。对于AdditionalLight获取，通过调用相关函数并提供index值来获取。在计算阴影时，若定义了相关关键字，则会进行阴影映射采样并返回结果。

       在实现过程中，开发者需确保正确使用关键字定义、调用函数以及处理相关参数，以确保多光源阴影投射和接收的准确性和效率。具体实现包括使用URP自带的`ShadowCaster`功能或自定义`ShadowCaster Pass`。最终效果展示则需通过实际项目测试和优化，以确保阴影效果的稳定性和视觉表现。在实践中，可能遇到的问题需仔细排查和解决，以获得满意的结果。

基于 Golang 实现的 Shadowsocks 源码解析

       本教程旨在解析基于Golang实现的Shadowsocks源码，帮助大家理解如何通过Golang实现一个隧道代理转发工具。首先，让我们从代理和隧道的概念入手。

       代理（Proxy）是一种网络服务，允许客户端通过它与服务器进行非直接连接。代理服务器在客户端与服务器之间充当中转站，可以提供隐私保护或安全防护。隧道（Tunnel）则是选择答题html源码一种网络通讯协议，允许在不兼容网络之间传输数据或在不安全网络上创建安全路径。

       实验环境要求搭建从本地到远程服务器的隧道代理，实现客户端访问远程内容。基本开发环境需包括目标网络架构。实验目的为搭建隧道代理，使客户端能够访问到指定远程服务器的内容。

       Shadowsocks通过TCP隧道代理实现，涉及客户端和服务端关键代码分析。

       客户端处理数据流时，监听本地代理地址，接收数据流并根据配置文件获取目的端IP，将此IP写入数据流中供服务端识别。

       服务端接收请求，向目的地址发送流量。目的端IP通过特定函数解析，实现数据流的接收与识别。

       数据流转发利用io.Copy()函数实现，阻塞式读取源流数据并复制至目标流。此过程可能引入阻塞问题，通过使用协程解决。

       解析源码可学习到以下技术点：

       1. 目的端IP写入数据流机制。

       2. Golang中io.Copy()函数实现数据流转发。

       3. 使用协程避免阻塞式函数影响程序运行效率。

       4. sync.WaitGroup优化并行任务执行。

       希望本文能为你的黑马脉冲公式源码学习之旅提供指导，欢迎关注公众号获取更多技术分析内容。

PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析（一）

       在数据库运行中，可能遇到非预期问题，如断电、崩溃。这些情况可能导致数据异常或丢失，影响业务。为了在数据库重启时恢复到崩溃前状态，确保数据一致性和完整性，我们引入了WAL（Write-Ahead Logging）机制。WAL记录数据库事务执行过程，当数据库崩溃时，利用这些记录恢复至崩溃前状态。

       WAL通过REDO和UNDO日志实现崩溃恢复。REDO允许对数据进行修改，UNDO则撤销修改。REDO/UNDO日志结合了这两种功能。除了WAL，还有Shadow Pagging、WBL等技术，但WAL是主要方法。

       数据库内部，日志管理器记录事务操作，缓冲区管理器负责数据存储。当崩溃发生，镰刀战法公式源码恢复管理器读取事务状态，回放已提交数据，回滚中断事务，恢复数据库一致性。ARIES算法是日志记录和恢复处理的重要方法。

       长时间运行后崩溃，可能需要数小时甚至数天进行恢复。检查点技术在此帮助，将脏数据刷入磁盘，记录检查点位置，确保恢复从相对较新状态开始，同时清理旧日志文件。WAL不仅用于崩溃恢复，还支持复制、主备同步、时间点还原等功能。

       在记录日志时，WAL只在缓冲区中记录，直到事务提交时等待磁盘写入。LSN（日志序列号）用于管理，只在共享缓冲区中检查。XLog是事务日志，WAL是持久化日志。

       崩溃恢复中，checkpointer持续做检查点，加快数据页面更新，提高重启恢复速度。在回放时，数据页面不断向前更新，直至达到特定LSN。

       了解WAL格式和包含信息有助于理解日志内容。PG社区正在实现Zheap特性，改进日志格式。WAL文件存储在pg_wal目录下，大小为1GB，与时间线和LSN紧密关联。事务日志与WAL段文件相关联，根据特定LSN可识别文件名和位置。

       使用pg_waldump工具可以查看日志内容，理解一次操作记录。日志类型包括Standby、Heap、Transaction等，对应不同资源管理器。PostgreSQL 包含种资源管理器类型，涉及堆元组、索引、序列号操作。

       标准记录流程包括：读取数据页面到frame、记录WAL、进行事务提交。插入数据流程生成WAL，复杂修改如索引分裂需要记录多个WAL。

       崩溃恢复流程从控制文件中获取检查点位置，严格串行回放至崩溃前状态。redo回放流程与记录代码高度一致。在部分写问题上，FullPageWrite（FPW）策略记录完整数据页面，防止损坏。WAL错误导致部分丢失不影响恢复，数据库会告知失败。磁盘静默错误和内存错误需通过冗余校验解决。

       本文总结了数据库崩溃恢复原理，以及PostgreSQL日志记录和崩溃恢复实现。深入理解原理可提高数据库管理效率。下文将详细描述热备恢复和按时间点还原（PITR）方法。

URP管线PBR源码剖析（上）

       URP管线与PBR算法的联系并不直接，但新版本的代码结构和算法有了显著变化。本文将深入剖析URP管线下的内置PBR着色器，对比旧版本，探讨主要区别。

       此篇内容旨在学习和解答问题，期待大家的反馈和讨论。以下分析分为三步：

       梳理UniversalFragmentPBR函数的功能和代码结构

       解析通用PBR算法

       详解ClearCoatPBR算法

       首先，UniversalFragmentPBR的主要工作分为数据准备和光照计算。数据准备包括初始化BRDF数据、ClearCoat BRDF数据、shadowMask、获取主光源信息和处理SSAO等。光照计算则涵盖了间接光和直接光的计算，如GI、主光、额外像素和顶点光照等。

       通用PBR算法的关键部分包括BRDF数据初始化，其中金属和非金属材质的处理有所不同；间接光的计算涉及漫反射和镜面反射；主光光照计算使用了改良的Lambert和Cook-Torrance模型；额外光计算则根据光源类型进行相应调整。

       URP版本与旧版的不同点在于支持ClearCoat材质、ShadowMask功能、SSAO效果的整合，以及额外光处理的简化。整体来看，新版本的PBR算法更加灵活且高效。

腾讯插件化—Shadow源码

       腾讯插件化框架Shadow介绍及源码解析

       Shadow是一个由腾讯自主研发的Android插件框架，经过线上亿级用户量的检验，其在插件技术领域展现出不俗的实力。Shadow不仅开源分享了关键代码，还全面分享了上线部署所需的设计方案。

       与市面上其他插件框架相比，Shadow在技术特点上主要体现在：

       支持特性编译与开发环境准备：建议使用最新稳定版本的Android Studio，推荐打开工程并选择sample-app或sample-host模块直接运行，体验不同安装情况下的运行效果。

       代码结构清晰：所有代码集中在projects目录下的三个子目录中，sample目录为体验Shadow的最佳环境，详细信息可参考README文档。

       插件加载与启动流程解析

       插件加载是Shadow框架的核心，从loadPlugin作为起点，通过一系列步骤实现插件的动态加载与启动。包括但不限于：

       本地启动顺序：重点关注启动流程的第一、二步，回溯整个过程最终调用Plugin Manager的DynamicPluginManager.enter方法。

       跨进程调用与Activity加载：调用mDynamicPluginLoader.callApplicationOnCreate方法执行插件加载，之后通过FastPluginManager.convertActivityIntent方法启动Activity。

       Activity与Service加载机制

       在Activity与Service加载机制上，Shadow采用与Android系统自身一致的实现方式：通过修改ClassLoader的parent属性，插入DexClassLoader实现插件apk的加载与Activity的实例化。具体步骤包括：new一个DexClassLoader加载插件apk，从插件ClassLoader中load指定的插件Activity名字，newInstance之后强转为Activity类型使用。

       Shell Activity复用与资源管理

       为了解决资源复用与访问问题，Shadow通过代理Activity的方式，通过Intent的参数确定构造哪个Activity，令壳子Activity能够复用，实现资源的隔离管理。此外，对同名View与资源的处理也非常关键，通过自定义类加载器与AOP技术，解决此类问题。

       组件调用与优化

       对于Service、Content Provider与Broadcast Receiver的调用，Shadow提供了优化方案，如通过ShadowContext启动Service、使用ShadowAcpplication注册静态广播等。

       总结与学习建议

       本文详细解析了插件化框架Shadow的源码与实现机制，深入探讨了其解决插件加载、Activity启动、资源管理等问题的策略。对于深入理解Android插件化技术，实现高效、稳定的插件化解决方案具有重要参考价值。建议对Android核心技术感兴趣的开发者深入阅读《Android核心技术手册》，了解更多关于插件化、热修复等技术的详细内容。