1.为什么很多程序员不用switch，源码而是泄露大量的if else？
2.Gevent源码剖析（二）：Gevent 运行原理
3.放弃 console.log 吧！用 Debugger 你能读懂各种源码
4.Async、源码Await 从源码层面解析其工作原理

为什么很多程序员不用switch，泄露而是源码大量的if else？

       探索了Dubbo源码中对ChannelEventRunnable的优化设计，发现了一段关于switch和if else的泄露微红包源码巧妙用法。在分析这段代码时，源码我陷入了深思，泄露试图理解其背后的源码原因。经过一番探索，泄露最终解开了这个谜团。源码

       现代计算机CPU支持分支预测和指令流水线，泄露这两个机制结合使用可以显著提升CPU的源码执行效率。对于简单的泄露if跳转指令，CPU能够较好地进行预测。源码然而，switch语句则涉及根据索引从地址数组中取地址并跳转，这使得CPU难以进行有效的预测。

       在Dubbo的实现中，观察到ChannelEventRunnable中的state常量超过.9%的情况下是ChannelState.RECEIVED。因此，通过将这个状态独立出来使用if语句进行判断，利用CPU的分支预测机制，可以进一步优化代码执行效率。

       为了验证这一结论，通过实验对比了if和switch的执行效率。结果显示，独立的if语句在吞吐量方面明显优于switch。尽管从生成的字节码角度分析，switch的效率理论上高于if，但在实际测试中，if语句的同城小商圈源码性能优势更为显著。

       通过对if和switch的执行过程进行对比分析，我们发现if语句的效率之所以优于switch，主要原因在于if的执行方式更符合CPU的分支预测机制。同时，通过实验数据支持了这一观点，证实了在热点分支的情况下，使用if语句可以带来更高的性能提升。

       在探索分支预测机制时，我们还了解到指令流水线的概念，它通过将指令分解为多个步骤并行处理，以提高处理效率。分支预测器则利用历史信息预测指令跳转，提前执行相应路径的指令，以减少执行延迟。然而，分支预测也存在预测错误的风险，错误的预测可能导致流水线排空，从而影响性能。

       在处理有序数组与非有序数组的问题上，同样涉及到分支预测的影响。排序后的数组使得每次循环的分支预测结果更倾向于正确，从而提高执行效率。而未排序的数组则可能导致预测错误，增加执行延迟。

       综上所述，Dubbo源码中对ChannelEventRunnable的优化体现了对CPU分支预测和指令流水线的深入理解。通过调整代码结构，利用if语句独立处理热点分支，可以实现性能的显著提升。同时，探索了分支预测机制与指令流水线之间的京东基础架构源码关系，以及它们如何影响代码执行效率。在实际应用中，理解这些原理有助于优化代码性能，提升程序的执行速度。

Gevent源码剖析（二）：Gevent 运行原理

       Gevent的运行原理在python2.7.5版本下，涉及多个关键概念。简单来说，它通过Greenlet类和Hub事件循环实现并发执行。以下是核心步骤：

       首先，通过导入gevent模块，引入其初始化设置，greenlet的运行函数通过gevent.spawn()方法注册到Hub，这个过程包括获取Hub实例、初始化greenlet并保存函数和参数。get_hub()利用线程局部存储保证Hub的多线程一致性。

       接着，greenlet通过g.start()注册到事件循环，回调事件由switch()控制，而不是直接运行函数，实现了协程的切换。Gevent提供了join()和joinall()两个入口，其中joinall()控制了整个流程。

       在详细流程中，iwait()函数扮演重要角色，通过创建Waiter对象，将协程的switch()链接到目标，通过waiter.get()控制协程执行和返回。Hub事件循环与运行协程通过waiter.get()和waiter.switch()协同工作，实现了并发执行。

       目标协程的执行涉及事件循环的启动，通过Cython调用libev库执行。彩虹猫4.0源码目标函数在run()中执行，并通过_report_result()和_report_error()处理结果或异常。"绿化"函数是实现并发的关键，它们允许在等待I/O操作时释放控制权，从而实现多任务并发。

       总的来说，Gevent的运行涉及复杂的协程调度和事件驱动，虽然本文仅触及表面，但其背后的并发机制和技术细节更为丰富，包括异常处理和大量"绿化"函数的使用，这将在后续深入探讨。

放弃 console.log 吧！用 Debugger 你能读懂各种源码

       很多同学不清楚为什么要使用debugger进行调试，难道console.log不行吗？

       即使学会了使用debugger，还是有很多代码看不懂，如何调试复杂的源码呢？

       这篇文章将为你讲解为什么要使用这些调试工具：console.log vs Debugger。

       相信绝大多数同学都会使用console.log进行调试，将想查看的变量值打印在控制台。

       这种方法可以满足基本需求，但遇到对象打印时就无法胜任了。

       比如，我想查看webpack源码中的compilation对象的值，我尝试打印了一下：

       但你会发现，当对象的值也是对象时，它不会展开，而是打印一个[Object] [Array]这样的字符串。

       更严重的是，打印的内容过长会超过缓冲区的大小，在terminal中显示不全：

       而使用debugger来运行，在这里设置一个断点查看，就没有这些问题了：

       有些同学可能会说，资源项目网源码那打印一个简单的值时使用console.log还是很方便的。

       比如这样：

       真的吗？

       那还不如使用logpoint：

       代码执行到这里就会打印：

       而且没有污染代码，使用console.log的话，调试完成后这个console也不得不删除掉。

       而logpoint不需要，它就是一个断点的设置，不在代码中。

       当然，最重要的是debugger调试可以看到调用栈和作用域！

       首先是调用栈，它就是代码的执行路线。

       比如这个App的函数组件，你可以看到渲染这个函数组件会经历workLoop、beginWork、renderWithHooks等流程：

       你可以点击调用栈的每一帧，查看都执行了什么逻辑，用到了什么数据。比如可以看到这个函数组件的fiber节点：

       再就是作用域，点击每一个栈帧就可以看到每个函数的作用域中的变量：

       使用debugger可以看到代码的执行路径，每一步的作用域信息。而你使用console.log呢？

       只能看到那个变量的值而已。

       得到的信息量差距不是一点半点，调试时间长了，别人会对代码的运行流程越来越清晰，而你使用console.log呢？还是老样子，因为你看不到代码执行路径。

       所以，不管是调试库的源码还是业务代码，不管是调试Node.js还是网页，都推荐使用debugger打断点，别再用console.log了，即使想打印日志，也可以使用LogPoint。

       而且在排查问题的时候，使用debugger的话可以加一个异常断点，代码跑到抛异常的地方就会断住：

       可以看到调用栈来理清出错前都走了哪些代码，可以通过作用域来看到每一个变量的值。

       有了这些，排查错误就变得轻松多了！

       而你使用console.log呢？

       什么也没有，只能自己猜。

       Performance

       前面说debugger调试可以看到一条代码的执行路径，但是代码的执行路径往往比较曲折。

       比如那个React会对每个fiber节点做处理，每个节点都会调用beginWork。处理完之后又会处理下一个节点，再次调用beginWork：

       就像你走了一条小路，然后回到大路之后又走了另一条小路，使用debugger只能看到当前这条小路的执行路径，看不到其他小路的路径：

       这时候就可以结合Performance工具了，使用Performance工具看到代码执行的全貌，然后用debugger来深入每一条代码执行路径的细节。

       SourceMap

       sourcemap非常重要，因为我们执行的都是编译打包后的代码，基本是不可读的，调试这种代码也没有什么意义，而sourcemap就可以让我们直接调试最初的源码。

       比如vue，关联了sourcemap之后，我们能直接调试ts源码：

       nest.js也是：

       不使用sourcemap的话，想搞懂源码，但你调试的是编译后的代码，怎么读懂呢？

       读懂一行

       前面说的debugger、Performance、SourceMap只是调试代码的工具，那会了调试工具，依然读不懂代码怎么办呢？

       我觉得这是不可能的。

       为什么这么说呢？

       就拿react源码来说：

       switch case能读懂吧。三目运算符能读懂吧。函数调用能读懂吧。

       每一行代码都能读懂，而全部的代码不就是由这一行行代码组成的么？

       加上我们可以单步执行来知道代码执行路径。

       为啥每行代码都能读懂，连起来就读不懂了呢？

       那应该是代码太多了，而你花的时间不够而已。

       先要读懂一行，一个函数，读懂一个小功能的实现流程，慢慢积累，之后了解的越来越多之后，你能读懂的代码就会越多。

       总结

       这篇文章讲了为什么要使用调试工具，如何读懂复杂代码。

       console.log的弊端太多了，大对象打印不全，会超过terminal缓冲区，对象属性不能展开等等，不建议大家使用。即使要打印也可以使用LogPoint。

       使用debugger可以看到调用栈，也就是代码的执行路径，每个栈帧的作用域，可以知道代码从开始运行到现在都经历了什么，而console.log只能知道某个变量的值。

       此外，报错的时候也可以通过异常断点来梳理代码执行路径来排查报错原因。

       但debugger只能看到一条执行路径，可以使用Performance录制代码执行的全流程，然后再结合debugger来深入其中一条路径的执行细节。

       此外，只有调试最初的源码才有意义，不然调试编译后的代码会少很多信息。可以通过SourceMap来关联到源码，不管是Vue、React的源码还是Nest.js、Babel等的源码。

       会了调试之后，就能调试各种代码了，不存在看不懂的源码，因为每一行代码都是基础的语法，都是能看懂的，如果看不懂，只可能是代码太多了，你需要更多的耐心去读一行行代码、一个个函数、理清一个个功能的实现，慢慢积累就好了。

       掌握基于debugger、Performance、SourceMap等调试代码之后，各种网页和Node.js代码都能调试，各种源码都能读懂！

Async、Await 从源码层面解析其工作原理

       深入理解 Async 和 Await 的工作原理，往往需要从源码层面进行剖析。使用 Babel 进行转换后，可以清晰地发现 Async 和 Await 实际上借助了 switch-case 和 promise，实现对流程的控制。以一个使用 Async 和 Await 的函数为例，我们仅关注核心部分代码。

       经过 Babel 转换后的 name 函数，可以被拆分为三个主要部分：await 部分、return 部分以及 async 流程控制的结束部分（即 case "end"）。这个拆分使得流程控制变得更为直观。在流程控制中，每一步执行后，都会等待合适的时机进入下一次执行。

       这个“合适的时机”并非由 Async 内部决定，而是由执行的内容决定。例如，在发送异步请求后，只有在请求返回后才会进入下一个 case。

       为了实现流程控制，需要借助 regenerator-runtime 这个 generator、Async 函数的运行时。它负责将 name 函数进行包装，并添加流程控制所需的信息。如 _context，以及用于流程控制的关键 helper，如 _asyncToGenerator 和 asyncGeneratorStep。通过这些辅助工具，再在 regenerator-runtime 的基础上进行一层包装，最终得到一个可以执行的函数。这个函数实际执行时，会调用封装后的函数。

       在封装后的函数中，async1、async2 等实际上是在执行最终的封装函数内部的调用。这里的第三步是 Async 函数的核心机制。在 Promise.resolve(value).then(_next) 中，value 是每个分段最后的 case 返回的值。如果 value 是一个 Promise，那么在它 resolved 后，会将其.then添加到微任务队列。如果 value 不是一个 Promise，则直接添加，因为.then是一个微任务，当执行到它时，会调用_next，从而开始执行下一个 case。

       经过转换后的代码展示了封装后的函数内容，最终执行的是封装后的函数，因此说 async1、async2 执行实际上是执行封装后的函数。在封装后的函数内部，会调用 async1、async2。