什么是源码

       源码是简单简单编程语言的原始形式，它包含了程序的文章文章结构、逻辑和算法等核心信息。源码源码rsyslog源码启动程序员使用源代码编写软件或程序，简单简单并保存在文件中。文章文章该文件可以通过编译器或其他工具进行翻译或编译成计算机能够执行的源码源码二进制代码，从而在实际硬件上运行。简单简单简单地说，文章文章源代码就是源码源码编写程序的基础文本信息，相当于文章的简单简单原始手稿。

       下面是文章文章关于源码的详细解释：

       源码是一种可读的文本文件，包含了编程语言编写的源码源码指令和逻辑。这些代码在编译或解释执行之前，是计算机无法直接理解的。因此，程序员需要将这些源代码翻译成计算机能够执行的机器语言或字节码。不同的编程语言有不同的语法和规则，但它们的目的都是为了实现特定的功能或解决特定的问题。源码是软件开发过程中的基础，也是软件调试、维护和优化的重要依据。此外，开源软件的源代码是公开的，开发者可以阅读、修改和使用，这对于软件行业的发展和技术的传播起到了重要的推动作用。

       总之，源码是编程语言的原始形式，是软件开发的基础。它包含了程序的结构、逻辑和算法等信息，需要通过编译或解释执行才能在计算机上运行。对于软件的menuetos 源码开发、调试、维护和优化，源码都是非常重要的参考依据。

TiKV 源码解析系列文章（十四）Coprocessor 概览

       本文将简要介绍 TiKV Coprocessor 的基本原理。TiKV Coprocessor 是 TiDB 的一部分，用于在 TiKV 层处理读请求。通过引入 Coprocessor，TiKV 可以在获取数据后进行计算，从而提高性能。

       传统处理方式中，TiDB 向 TiKV 获取数据，然后在 TiDB 内部进行计算。而 Coprocessor 则允许 TiKV 进行计算，将计算结果直接返回给 TiDB，减少数据在系统内部的传输。

       Coprocessor 的概念借鉴自 HBase，其主要功能是对读请求进行分类，处理包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN、Aggregation 等不同类型请求。其中，DAG 类请求是最复杂且常用的类型，本文将重点介绍。

       DAG 请求是由一系列算子组成的有向无环图，这些算子在代码中称为 Executors。DAG 请求目前支持两种计算模型：火山模型和向量化模型。在当前的 TiKV master 上，这两种模型并存，但火山模型已被弃用，因此本文将重点介绍向量化计算模型。

       向量化计算模型中，所有算子实现了 BatchExecutor 接口，udev 源码其核心功能是 get_batch。算子类型包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN 和 Aggregation 等，它们之间可以任意组合。

       以查询语句“select count(1) from t where age>”为例，展示了如何使用不同算子进行处理。本文仅提供 Coprocessor 的概要介绍，后续将深入分析该模块的源码细节，并欢迎读者提出改进意见。

大家都能看得懂的源码 - ahooks 是怎么处理 DOM 的？

       深入浅出ahooks源码系列文章之十三，完整文档地址如下。

       本文主要探讨ahooks在处理DOM类Hooks时的规范及源码实现。

       ahooks中的大部分DOM类Hooks会接收一个名为target的参数，用于表示要处理的元素。target可以接受三种类型：React.MutableRefObject（通过`useRef`保存的DOM）、`HTMLElement`、或者函数（用于SSR场景）。

       目标元素支持动态变化，这在实际应用中是常见的需求。

       ahooks通过`useTargetElement`方法实现目标元素的获取，兼容第一点的参数规范。

       `useEffectWithTarget`和`useLayoutEffectWithTarget`是针对第二点，支持target动态变化的实现，分别调用`createEffectWithTarget`函数。

       在`packages/hooks/src/utils/useEffectWithTarget.ts`和`packages/hooks/src/utils/useLayoutEffectWithTarget.ts`中，`useEffect`和`useLayoutEffect`被调用，它们在内部封装处理逻辑。

       `createEffectWithTarget`是核心函数，用于创建相应的副作用效果。

       总结，ahooks通过规范的输入输出，支持丰富的tinyxml源码DOM操作场景，内部进行封装处理，使用户能快速上手并灵活运用。

       本文已收录至个人博客，欢迎关注。

TiDB 源码阅读系列文章（五）TiDB SQL Parser 的实现

       本文是 TiDB 源码阅读系列文章的第五篇，主要内容围绕 SQL Parser 功能实现进行讲解。内容源自社区伙伴马震（GitHub ID：mz）的投稿。系列文章的目的是与数据库研究者及爱好者深入交流，收到了社区的积极反馈。后续，期待更多伙伴加入 TiDB 的探讨与分享。

       TiDB 的源码阅读系列文章，帮助读者系统性地学习 TiDB 内部实现。最近的《SQL 的一生》一文，全面阐述了 SQL 语句处理流程，从接收网络数据、MySQL 协议解析、SQL 语法解析、查询计划制定与优化、执行直至返回结果。

       其中，SQL Parser 的功能是将 SQL 语句按照 SQL 语法规则进行解析，将文本转换为抽象语法树（AST）。此功能需要一定背景知识，下文将尝试介绍相关知识，以帮助理解这部分代码。

       TiDB 使用 goyacc 根据预定义的 SQL 语法规则文件 parser.y 生成 SQL 语法解析器。这一过程可在 TiDB 的 Makefile 文件中看到，通过构建 goyacc 工具，使用 goyacc 依据 parser.y 生成解析器 parser.go。

       goyacc 是 yacc 的 Golang 版本，因此理解语法规则定义文件 parser.y 及解析器工作原理之前，需要对 Lex & Yacc 有所了解。Lex & Yacc 是用于生成词法分析器和语法分析器的工具，它们简化了编译器的quake 源码编写。

       下文将详细介绍 Lex & Yacc 的工作流程，以及生成解析器的过程。我们将从 Lex 根据用户定义的 patterns 生成词法分析器，词法分析器读取源代码并转换为 tokens 输出，以及 Yacc 根据用户定义的语法规则生成语法分析器等角度进行阐述。

       生成词法分析器和语法分析器的过程，用户需为 Lex 提供 patterns 的定义，为 Yacc 提供语法规则文件。这两种配置都是文本文件，结构相同，分为三个部分。我们将关注中间规则定义部分，并通过一个简单的例子来解释。

       Lex 的输入文件中，规则定义部分使用正则表达式定义了变量、整数和操作符等 token 类型。例如整数 token 的定义，当输入字符串匹配正则表达式时，大括号内的动作会被执行，将整数值存储在变量yylval 中，并返回 token 类型 INTEGER 给 Yacc。

       而 Yacc 的语法规则定义文件中，第一部分定义了 token 类型和运算符的结合性。四种运算符都是左结合，同一行的运算符优先级相同，不同行的运算符，后定义的行具有更高的优先级。语法规则使用 BNF 表达，大部分现代编程语言都可以使用 BNF 表示。

       表达式解析是生成表达式的逆向操作，需要将语法树归约到一个非终结符。Yacc 生成的语法分析器使用自底向上的归约方式进行语法解析，同时使用堆栈保存中间状态。通过一个表达式 x + y * z 的解析过程，我们可以理解这一过程。

       在这一过程中，读取的 token 压入堆栈，当发现堆栈中的内容匹配了某个产生式的右侧，则将匹配的项从堆栈中弹出，将该产生式左侧的非终结符压入堆栈。这个过程持续进行，直到读取完所有的 tokens，并且只有启始非终结符保留在堆栈中。

       产生式右侧的大括号中定义了该规则关联的动作，例如将三项从堆栈中弹出，两个表达式相加，结果再压回堆栈顶。这里可以使用 $position 的形式访问堆栈中的项，$1 引用第一项，$2 引用第二项，以此类推。$$ 代表归约操作执行后的堆栈顶。本例的动作是将三项从堆栈中弹出，两个表达式相加，结果再压回堆栈顶。

       在上述例子中，动作不仅完成了语法解析，还完成了表达式求值。一般希望语法解析的结果是一颗抽象语法树（AST），可以定义语法规则关联的动作。这样，解析完成时，我们就能得到由 nodeType 构成的抽象语法树，对这个语法树进行遍历访问，可以生成机器代码或解释执行。

       至此，我们对 Lex & Yacc 的原理有了大致了解，虽然还有许多细节，如如何消除语法的歧义，但这些概念对于理解 TiDB 的代码已经足够。

       下一部分，我们介绍 TiDB SQL Parser 的实现。有了前面的背景知识，对 TiDB 的 SQL Parser 模块的理解会更易上手。TiDB 使用手写的词法解析器（出于性能考虑），语法解析采用 goyacc。我们先来看 SQL 语法规则文件 parser.y，这是生成 SQL 语法解析器的基础。

       parser.y 文件包含 多行代码，初看可能令人感到复杂，但该文件仍然遵循我们之前介绍的结构。我们只需要关注第一部分 definitions 和第二部分 rules。

       第一部分定义了 token 类型、优先级、结合性等。注意 union 结构体，它定义了在语法解析过程中被压入堆栈的项的属性和类型。压入堆栈的项可能是终结符，也就是 token，它的类型可以是 item 或 ident；也可能是非终结符，即产生式的左侧，它的类型可以是 expr、statement、item 或 ident。

       goyacc 根据这个 union 在解析器中生成对应的 struct。在语法解析过程中，非终结符会被构造成抽象语法树（AST）的节点 ast.ExprNode 或 ast.StmtNode。抽象语法树相关的数据结构定义在 ast 包中，它们大都实现了 ast.Node 接口。

       ast.Node 接口有一个 Accept 方法，接受 Visitor 参数，后续对 AST 的处理主要依赖这个 Accept 方法，以 Visitor 模式遍历所有的节点以及对 AST 做结构转换。例如 plan.preprocess 是对 AST 做预处理，包括合法性检查以及名字绑定。

       union 后面是对 token 和非终结符按照类型分别定义。第一部分的最后是对优先级和结合性的定义。文件的第二部分是 SQL 语法的产生式和每个规则对应的 aciton。SQL 语法非常复杂，大部分内容都是产生式的定义。例如 SELECT 语法的定义，我们可以在 parser.y 中找到 SELECT 语句的产生式。

       完成语法规则文件 parser.y 的定义后，使用 goyacc 生成语法解析器。TiDB 对 lexer 和 parser.go 进行封装，对外提供 parser.yy_parser 进行 SQL 语句的解析。

       最后，我们通过一个简单的例子，使用 TiDB 的 SQL Parser 进行 SQL 语法解析，构建出抽象语法树，并通过 visitor 遍历 AST。我实现的 visitor 只输出节点的类型，运行结果依次输出遍历过程中遇到的节点类型。

       了解 TiDB SQL Parser 的实现后，我们有可能实现当前不支持的语法，如添加内置函数。这为我们学习查询计划以及优化打下了基础。希望这篇文章对读者有所帮助。

       作者介绍：马震，金蝶天燕架构师，负责中间件、大数据平台的研发，今年转向 NewSQL 领域，关注 OLTP/AP 融合，目前在推动金蝶下一代 ERP 引入 TiDB 作为数据库存储服务。

TiKV 源码解析系列文章（十七）raftstore 概览

       TiKV，作为分布式 KV 数据库，利用 Raft 算法提供强一致性，但单一 Raft 组无法满足扩展性和均衡需求，因此引入了 MultiRaft 架构。在 TiKV 中，数据通过分片形成多个 Region，每个 Region 由一个 Raft 组管理，形成一对一关系。通过多 Raft 组并行管理，实现高效扩展和均衡。

       MultiRaft 与 Region 结构紧密相连，数据在多个副本间分布，一个机器可能承载多个不同 Region 的副本。这种设计允许 Raft 组并行工作，从而提升性能和容错能力。

       Batch System 是 raftstore 的核心机制，用于并发驱动状态机。状态机通过 PollHandler 驱动，分为 normal 和 control 两种类型。control 状态机负责全局任务管理，normal 状态机处理特定任务。消息和消息队列绑定在状态机上，PollHandler 负责消费消息，产生落盘或网络交互的副作用。

       raftstore 中包含 RaftBatchSystem 和 ApplyBatchSystem 两个 Batch System。RaftBatchSystem 处理 Raft 状态机，包括日志分发、落盘、状态迁移等。ApplyBatchSystem 解析日志并应用到底层 KV 数据库，执行回调函数。写操作遵循此流程，客户端请求序列化为日志后，通过 Raft 提交到 raft。Ready 机制收集副作用，最终由 Batch System 处理。

       Region 的分裂和合并是 TiKV 稳定运行的关键。Split 将大范围数据分割，创建新 Raft 组管理；Merge 则合并相邻 Raft 组，优化资源利用。这些操作遵循 Raft 提交/确认流程，并维护版本概念，确保写命令正确分发。

       LocalReader 为读操作提供优化，Raft 组 leader 维护 lease 机制，确保在有效期内的读操作即时执行，超出则触发续期。Lease 定义了读操作的时间窗口，允许精度误差，优化性能。

       Coprocessor 用于自定义 KV 处理逻辑，如事务一致性、关键数据管理等。TiKV 中包括 SQL 下推、Observer 等 Coprocessor，监听事件并执行自定义逻辑，保证系统正确运行。

       综上所述，TiKV 通过 MultiRaft、Batch System、LocalReader 和 Coprocessor 等机制，实现了高效、可靠的分布式 KV 存储。深入理解这些组件的原理与实现细节，有助于优化 TiKV 应用场景与性能。