1.GTA5 刷钱现象探析：源码、源码探析原因与后果
2.一体化实时HTAP数据库StoneDB，源码探析如何替换MySQL并实现近百倍分析性能的源码探析提升
3.代码拆分-使用SplitChunks
4.FreeRTOS源码探析之——消息队列
5.深度学习项目中配置文件探析，用ini、源码探析json还是源码探析yaml？附源码示例

GTA5 刷钱现象探析：源码、原因与后果

       自《侠盗猎车手5》(Grand The源码探析挖矿指标源码ft Auto V, 简称GTA5)发布以来，该游戏便成为了全球范围内非常受欢迎的源码探析一个大作。然而，源码探析与其他热门的源码探析在线游戏一样，GTA5也不时地遭遇一些作弊行为，源码探析其中最为引人关注的源码探析便是刷钱行为。

       刷钱源码的源码探析泄露

       刷钱源码的泄露其实是由于游戏内部的一些漏洞所导致的。黑客和作弊者经常会利用这些漏洞，源码探析通过编写特殊的源码探析代码来大量生成游戏货币。这些源码在一些不法论坛上被公之于众，源码探析导致更多的玩家开始尝试和利用这些作弊方法。

       刷钱行为的原因

       为何有如此多的玩家愿意尝试利用刷钱源码呢?其中一个主要原因是GTA5在线模式中物品的高昂价格。许多玩家可能觉得正常的游戏进程中，要赚取足够的金钱来购买高级物品和车辆是非常困难的。此外，与朋友之间的竞争和炫耀，也可能是玩家选择作弊的原因。

       刷钱的后果

       刷钱不仅破坏了游戏的经济平衡，还对那些公平游戏的玩家造成了不公。为了打击这种作弊行为，游戏开发者Rockstar已经开始采取措施，包括封禁作弊玩家的账号、删除非法获得的资产等。同时，Rockstar也不断修复游戏中的漏洞，尽量防止刷钱源码的滥用。

       结论：

       刷钱源码的存在和使用，给GTA5的rabbitmq源码剖析游戏经济和玩家体验带来了负面影响。尽管有很多诱因，但玩家仍然需要认识到长远地看，公平游戏和真实的成就感将为他们带来更持久的满足。同时，游戏开发者也需要持续努力，为玩家提供一个公平且无漏洞的游戏环境。

一体化实时HTAP数据库StoneDB，如何替换MySQL并实现近百倍分析性能的提升

       众所周知，MySQL 是世界上最流行的 OLTP 数据库之一，拥有超过%的市场份额（数据来源：Slintel网站）。许多企业依赖 MySQL 实现业务系统的运行。然而，随着数据量的增长，MySQL 在处理复杂分析任务如 BI 报表、可视化和大数据应用时面临挑战。MySQL 的架构（基于流式迭代器模型 Volcano Iterator 的执行引擎，没有充分利用现代多核 CPU 的并行处理能力，采用按行存储的存储引擎）在 AP 场景中存在天然缺陷。为解决这个问题，业界提出了多种解决方案，主要是围绕 MySQL 建立的异构 HTAP（同时支持事务处理和分析处理）数据库系统。

        HTAP 的定义：在年，Gartner 定义 HTAP 旨在打破事务型负载和分析型负载之间的壁垒，允许系统在两个系统之间更自由地流动数据，并基于这些数据进行实时业务决策。传统架构中，通过一套事务处理系统加一套分析系统，通过 ETL 进行数据同步，以满足实时性需求，这是当前搭建 HTAP 的主流方案。

        业界基于 MySQL 的 HTAP 解决方案：

        1. MySQL + Hadoop：将 MySQL 数据通过 ETL 工具同步至开源大数据系统（如 Hive、Hadoop、乘车登记源码Spark 等）的数据仓库进行分析。

        2. MySQL + 数据湖：通过 ETL 工具将 MySQL 数据同步至数据湖平台，基于数据湖进行数据分析。

        3. MySQL + ClickHouse/Greenplum：使用 ETL 工具将 MySQL 数据迁移到 ClickHouse/Greenplum 进行分析。ClickHouse 社区版 MaterializeMySQL 引擎允许将 ClickHouse 作为 MySQL 的从库同步主节点数据。

        4. 基于多副本的 Divergent Design：如 TiDB，采用自研列式存储（TiFlash）以响应复杂 AP 查询，并通过智能路由功能自动选取数据源，实现分布式 HTAP 数据库系统。

        以上方案存在一些问题，而 StoneDB 提供了一种全新的解决方案。

       StoneDB 是一款开源的 MySQL 兼容的一体化实时 HTAP 数据库，采用原生 MySQL 架构，具备一体化行列混合存储能力，以极低的成本实现高性能实时 HTAP。StoneDB 的设计初衷是通过一套数据库同时解决事务处理和分析处理的问题，更轻量、更优雅、更便捷。其架构与国外厂商（如 Oracle、SQL Server、DB2）的方案类似，但 StoneDB 是开源的。

       StoneDB 以插件形式接入 MySQL，通过查询/写入接口与 MySQL server 层进行交互。主要特性包括：

       数据组织形式：数据按列进行组织，对各类压缩算法友好，可根据数据类型选择合适的高效压缩算法，节约 IO 和 Memory 资源。具备列数据压缩、数据组织结构与知识网格等优点。

       知识网格概览：基于知识网格的小姐联盟源码查询优化，通过剪枝、解压、数据节点分类等策略优化查询效率。

       处理流程：通过知识网格确定关联性和不确定性数据节点，执行计划构建时规避非关联节点，减少数据访问。

       全面兼容 MySQL 生态的 StoneDB 一体化 HTAP 系统优势显著，包括：

       高性能、低延迟、高可扩展性、易于部署和管理、低 TCO 等特点。

       StoneDB 2.0 版本将引入基于内存计算的列存引擎，实现 AP 负载的全内存计算，进一步提升性能。更多信息请关注 StoneDB 官方网站。

       StoneDB 开源仓库：

       <a href="github.com/stoneatom/st...

       作者：

       李浩，StoneDB PMC、首席架构师，拥有华为、爱奇艺、北大方正等公司的数据库内核核心架构设计经验，擅长查询引擎、执行引擎、大规模并行处理等技术，拥有数十项数据库发明专利，著有《PostgreSQL查询引擎源码技术探析》。

       高日耀，StoneDB PMC、HTAP 内核架构师，毕业于华中科技大学，专注于主流数据库架构和源码研究，iappphp社区源码8年数据库内核开发经验，曾参与 CirdroData、RadonDB 和 TDengine 的内核研发工作。

代码拆分-使用SplitChunks

       前言

       探索代码优化的世界，最近开始接触项目优化工作，其中涉及三方组件的拆分。在未进行拆分前，可能存在两个场景：单一js文件过大，影响缓存效率；无法有效管理第三方库。利用`splitChunks`工具，可以将模块进行分割，并提取重复代码，解决上述问题。

       概念区分 - module、bundle、chunk

       深入理解`splitChunks`之前，先梳理几个概念。module：模块，在webpack中，任何文件都可视为模块，需要配置loader将其转换为支持打包的文件。chunk：编译完成待输出时，webpack将module按特定规则组合成一个个chunk。bundle：webpack处理完chunk文件后，生成供浏览器运行的代码。

       chunk与bundle的关系

       探析chunk的构成与bundle之间的关联。chunk有两种形式：初始化（initial）chunk，即入口起点的主chunk，包含入口起点及其依赖的所有模块；非初始化（non-initial）chunk，用于延迟加载，可能在使用动态导入或`SplitChunksPlugin`时出现。

       通过入口产生的chunk

       假设目录结构如下：index.js, another-module.js, webpack.config.js, package.json添加script配置，运行webpack并使用ndb追踪代码执行。通过命令启动浏览器，点击播放按钮执行build命令，追踪chunk到bundle的流转。

       chunk处理步骤概览

       从`Compilation`类的`seal`方法出发，首先搜集chunks，然后调用`createChunkAssets`方法生成source，为输出文件做准备；通过`compilation.emitAssets`方法记录资源信息到`compilation.assets`对象；一系列回调最终调用`onCompiled`方法，将assets信息写入输出目录，生成bundle文件。

       Demo2 - 动态导入

       将`index.js`中的lodash通过`import`方式导入，动态导入返回promise，通过`then`获取导入信息。修改`webpack.config.js`入口为单个`index.js`。源码追踪显示，初始化文件新增一个名为`index`的chunk，但在模块分析中识别到`import`方式，为`index.js`模块增加了`AsyncDependenciesBlock`标记，经过处理生成一个名为`null`的chunk。

       总结：`chunk`是源代码中的抽象，封装定义如何将模块组写入文件，而`bundle`则是输出目录的文件。

       解决隐患 - `splitChunks`配置

       在上述示例中，存在三方模块重复引用的问题。通过简单的`optimization.splitChunks`配置，实现了lodash的抽离，降低了单个入口文件的大小。总结使用心得，`splitChunks`主要用于代码优化，针对不同场景配置`chunks`选项，如`all`、`async`、`initial`以及自定义函数，以达到高效拆分效果。

       比较`async`、`initial`、`all`的区别

       在示例中增加`another.js`，静态导入lodash，对比`async`、`all`、`initial`的不同效果。默认情况下，`initial`影响HTML文件中的脚本标签，而`async`仅针对动态导入，`all`则考虑更多场景，适合存在复用模块的情况，但需权衡动态导入及其内部依赖的抽离。

       splitChunks.cacheGroups

       在使用`splitChunks`基础上，通过`cacheGroups`实现更细粒度的代码拆分，进一步优化项目结构。

       总结

       通过`splitChunks`配置，实现三方组件的高效管理与拆分，优化代码结构与加载效率。理解模块、bundle、chunk之间的关系，以及如何利用`splitChunks`与`cacheGroups`进行代码拆分与优化，是提升项目性能的关键步骤。

FreeRTOS源码探析之——消息队列

       消息队列是FreeRTOS中的一种关键数据结构，用于实现进程间通信。其运作机制首先由FreeRTOS分配内存空间给消息队列，并初始化为空，此时队列可用。任务或中断服务程序可以给消息队列发送消息，发送紧急消息时，消息将直接放置于队头，确保接收者能优先处理。这种机制保证了紧急消息的优先级。

       为了防止消息队列被并发读写时的混乱，FreeRTOS提供了阻塞机制，确保操作的进程能够顺利完成，不受其他进程干扰。接收消息时，若队列为空，进程可选择等待，直到消息到达。在发送消息时，只有队列允许入队时，发送才成功，避免了队列溢出。优先级较高的进程将优先访问消息队列，这通过任务优先级排序实现。

       消息队列控制块包含了队列的管理信息，如消息存储位置、头尾指针、消息大小和队列长度等。这些信息在创建队列时即被初始化，并且无法改变。每个消息队列与消息空间共享同一段连续内存，只有在队列被删除时，这段内存才会被释放。消息队列长度在创建时指定，决定了消息空间总数。

       FreeRTOS通过xQueueGenericCreate()函数创建消息队列，该函数首先分配内存，然后初始化队列。初始化过程涉及队列长度和消息大小等参数的设置，并通过xQueueGenericReset()函数进行队列复位。

       队列复位时，vListInitialise()函数构建了列表结构，这是消息队列内部的组织形式。列表结构体定义了节点类型，而vListInitialise函数初始化了列表，为消息队列的使用做好准备。

       发送消息时，xQueueSend()或其底层实现xQueueGenericSend()函数根据参数选择发送位置。默认情况下，消息会发送至队尾。接收消息则通过xQueueReceive()或xQueueGenericReceive()函数实现，参数通常包括队列句柄和接收的消息指针。

       消息队列的发送和接收过程中，若队列已满或为空，可能会触发任务切换，以避免阻塞进程。这种机制确保了消息队列在进程间通信中的高效和有序，是FreeRTOS系统中实现进程间协作的关键组件。

深度学习项目中配置文件探析，用ini、json还是yaml？附源码示例

       在深度学习项目开发中，配置文件的管理是提升效率和代码整洁度的关键。Python项目中，常见的配置选项包括在py文件中、ini或cfg文件、json、yaml等。以下是它们的简要探讨：

       首先，py文件内的配置简单易用，但跨语言共享性较差。Python内置的configparser库支持ini或cfg格式，如config.cfg，其结构包括节、键和值。读取时，使用configparser将配置转换为字典便于调用。

       json作为另一种流行方式，其简洁且易于处理字符串和字典。将cfg转换为json后，读取代码同样直观。然而，json的注释和复杂结构支持不如ini和cfg。

       yaml，尤其是yaml(yml)格式，近年来在配置文件中占据一席之地，特别是在Rasa对话机器人和docker_compose.yml等场景。Python提供了PyYAML工具包来解析yaml文件，使用safe_load()加载以保证安全性。yaml文件支持字典、列表和数值的组合，数据结构灵活。

       虽然本文仅介绍了ini、json和yaml，其他格式如toml和xml也值得进一步探索。对于yaml的具体使用规则和数据结构，建议查阅官方文档以获取更深入的理解。

       尽管如此，由于作者的局限性，本文可能未能涵盖所有细节，期待读者的指正和补充。