1.Rocket Core核心结构剖析--记分牌部件（Scoreboard）
2.RocketMQ—NameServer总结及核心源码剖析
3.硬核干货：4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的核心核心实现原理
4.Axios源码深度剖析 - AJAX新王者
5.c++网络编程：Boost.asio源码剖析
6.深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析

Rocket Core核心结构剖析--记分牌部件（Scoreboard）

       在年底我探索Rocket Core的源代码时，对核心结构进行了深入剖析，源码源代尤其是剖析记分牌部件（Scoreboard），当时它缺乏官方的核心核心结构说明。这些分析旨在为理解该核心的源码源代同学们提供帮助，尽管是剖析德宇魔域源码基于代码反推，可能存在一些偏差，核心核心期待您的源码源代指正。

       系列文章的剖析完整列表：

       记分牌是流水线中至关重要的部分，它负责检测指令操作数的核心核心相关性，并在需要时暂停流水线执行。源码源代本文主要介绍RocketCore记分牌的剖析架构，以及其在判断相关性和控制流水线阻塞中的核心核心作用，重点以整数记分牌为例。源码源代

       整数记分牌的剖析结构包含个触发器，对应个可读写寄存器，零号寄存器作为只读，不参与记分。记分牌工作原理是：清零操作优先级高于置位，通过清零地址转换成掩码并与触发器值进行与运算，再进行置位，从而影响触发器状态。

       RocketCore流水线的复杂性体现在它结合了飞行指令判断和记分牌判断。对于周期确定的指令，其生命周期在WB站台写回寄存器后结束，通过各站台状态判断相关性。而对于周期不确定的指令，如dcache脱靶、整数乘除和rocc指令，它们在EX到WB阶段持续判断，并在WB站台登记目标寄存器，确保相关性得到维护。

RocketMQ—NameServer总结及核心源码剖析

       一、NameServer介绍

       NameServer 是为 RocketMQ 设计的轻量级名称服务，具备简单、集群横向扩展、无状态特性和节点间不通信的特点。RocketMQ集群架构主要包含四个部分：Broker、Producer、caffeonspark源码查看Consumer 和 NameServer，这些组件之间相互通信。

       二、为什么要使用NameServer？

       当前有多种服务发现组件，如etcd、consul、zookeeper、nacos等。然而，RocketMQ选择自研NameServer而非使用开源组件，原因在于特定需求和性能优化。

       三、NameServer内部解密

       NameServer主要功能在于管理路由数据，由Broker提供，并在内部进行处理。路由数据被Producer和Consumer使用。NameServer核心逻辑基于RouteInfoManager类，用于维护路由信息管理，提供注册/查询等核心功能。NameServer使用HashMap和ReentrantReadWriteLock读写锁来管理路由数据。

       四、结论

       作为RocketMQ的“大脑”，NameServer保存集群MQ路由信息，包括主题、Broker信息及监控Broker运行状态，为客户端提供路由能力。NameServer的核心代码围绕多个HashMap操作，包括Broker注册、客户端查询等。

硬核干货：4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理

       深入剖析JUC线程池ThreadPoolExecutor的执行核心

       早有计划详尽解读ThreadPoolExecutor的源码，因事务繁忙未能及时整理。在之前的文章中，我们曾提及Doug Lea设计的Executor接口，其顶层方法execute()是线程池扩展的基础。本文将重点关注ThreadPoolExecutor#execute()的实现，结合简化示例，逐步解析。

       ThreadPoolExecutor的ucosiii源码阅读核心功能包括固定的核心线程、额外的非核心线程、任务队列和拒绝策略。它的设计巧妙地运用了JUC同步器框架AbstractQueuedSynchronizer(AQS)，以及位操作和CAS技术。以核心线程为例，设计上允许它们在任务队列满时阻塞，或者在超时后轮询，而非核心线程则在必要时创建。

       创建ThreadPoolExecutor时，我们需要指定核心线程数、最大线程数、任务队列类型等。当核心线程和任务队列满载时，会尝试添加额外线程处理新任务。线程池的状态控制至关重要，通过整型变量ctl进行管理和状态转换，如RUNNING、SHUTDOWN、STOP等，状态控制机制包括工作线程上限数量的位操作。

       接下来，我们深入剖析execute()方法。首先，方法会检查线程池状态和工作线程数量，确保在需要时添加新线程。这里涉及一个疑惑：为何需要二次检查？这主要是为了处理任务队列变化和线程池状态切换。任务提交流程中，addWorker()方法负责创建工作线程，其内部逻辑复杂，包含线程中断和适配器Worker的创建。

       Worker内部类是线程池核心，它继承自AQS，实现Runnable接口。Worker的构造和run()方法共同确保任务的执行，同时处理线程中断和生命周期的终结。getTask()方法是工作线程获取任务的关键，它会检查任务队列状态和线程池大小，确保资源的oa源码app有效利用。

       线程池关闭操作通过shutdown()、shutdownNow()和awaitTermination()方法实现，它们涉及线程中断、任务队列清理和状态更新等步骤，以确保线程池的有序退出。在这些方法中，可重入锁mainLock和条件变量termination起到了关键作用，保证了线程安全。

       ThreadPoolExecutor还提供了钩子方法，允许开发者在特定时刻执行自定义操作。除此之外，它还包含了监控统计、任务队列操作等实用功能，每个功能的实现都是对execute()核心逻辑的扩展和优化。

       总的来说，ThreadPoolExecutor的execute()方法是整个线程池的核心，它的实现原理复杂而精细。后续将陆续分析ExecutorService和ScheduledThreadPoolExecutor的源码，深入探讨线程池的扩展和调度机制。敬请关注，期待下文的详细解析。

Axios源码深度剖析 - AJAX新王者

       Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 请求库，支持浏览器和 Node.js 环境。其源码在 GitHub 上开源，欢迎 fork 使用并提出指正。以下为 Axios 的核心目录结构说明，主要关注在 /lib/ 目录下的文件。

       在使用 Axios 时，你可能会遇到多种调用方式，本文将带你深入了解这些方式及其原理。

       首先，我们来了解一下 Axios 的基本用法。你可以使用以下几种方式发起请求：

       1. `axios(option)`：提供一个配置对象进行调用。

       2. `axios(url[, option])`：传入 URL 和配置对象。

       3. 对于 GET、DELETE 等方法：`axios[method](url[, option])`。

       4. 对于 POST、PUT 等方法：`axios[method](url[,c mybank源码 data[, option]])`。

       5. 使用默认实例：`axios.request(option)`。

       通过以上方式，你可以轻松发起 HTTP 请求。

       深入源码分析，你将发现 Axios 的强大之处。通过 `axios.js` 文件的入口，核心在于 `createInstance` 方法，该方法能生成一个指向 `Axios.prototype.request` 的 Function，从而实现多种调用方式。

       在 Axios 的核心 `Axios` 类中，`request` 方法是所有功能的中枢，无论是 GET、POST 还是其他方法，最终都通过 `request` 方法实现。

       配置项是 Axios 与用户交互的关键，它涵盖了几乎所有功能的配置。配置项从低到高优先级顺序为：默认配置对象、`defaults` 属性、`request` 方法参数。

       在使用 Axios 时，配置项是如何生效的？答案在于合并多个配置源，最终得到一个综合配置对象。

       此外，Axios 提供了拦截器系统，让你可以控制请求前后的数据处理。每个 Axios 实例都有 `interceptors` 属性，用于管理拦截器，让你实现精细的控制。

       核心的 `dispatchRequest` 方法则负责处理请求流程，包括请求适配器、发送请求、数据转换等步骤。最后，通过 Promise，你可以优雅地处理异步请求。

       数据转换器让你能轻松地在请求和响应数据之间进行转换，如将对象转换为 JSON 格式。默认情况下，Axios 自动处理 JSON 数据转换。

       在使用 Axios 时，你还能灵活地控制超时、取消请求、设置 header、携带 cookie 等功能。通过源码分析，你可以深入理解 Axios 的内部机制。

       总结，Axios 以其强大、灵活的功能和简洁的 API 设计，成为现代应用中不可或缺的 HTTP 请求工具。通过本文的深入探讨，你将对 Axios 的运作机制有更深刻的理解，从而更好地利用其功能。

c++网络编程：Boost.asio源码剖析

       Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的开发引擎之一。Boost库由C++标准委员会库工作组成员发起，其中有些内容有望成为下一代C++标准库内容。在C++社区中影响甚大，是不折不扣的“准”标准库。

       boost.asio是Boost库中非常著名的I/O组件，是用于网络和低层IO编程的跨平台C++库，为开发者提供了C++环境下稳定的异步模型。其在性能、移植性、扩展性等方面均为人称道，甚至被很多业内人士称为“网络神器”。asio是目前唯一有希望进入C++标准库以弥补标准库在网络方面的缺失的C++网络库，因此对asio的学习在某种意义上可以说是学习C++网络编程的必修课。

       本文从源码角度出发，深入浅出地剖析asio的架构和设计理念，将asio的一切秘密呈现在读者眼前。适合已有较完善的C++基础知识、具备一定程度的泛型技术和面向对象技术、并对boost.asio有一定的了解的读者。

       asio的核心架构由三大组件构成：io_object、services服务和"Asio核心组件"，其中io_object是I/O对象的集合，包含socket、deadline_timer等对象；services服务是逻辑功能的实现者，包含deadline_timer_service、win_iocp_socket_service等服务；"Asio核心组件"即io_service，通过关联类service_registry管理服务，由io_object提供接口。

       io_service的真正逻辑实现封装在内部桥接的类io_service_impl中，io_service_impl继承于service_base，在io_service初始化时被创建并由io_service持有其引用。asio中包含多个服务，如strand_service、deadline_timer_service、stream_socket_service等，以及对应的I/O对象如io_service::strand、basic_deadline_timer等。

       asio中还包含Protocol和InternetProtocol概念，用于定义通信协议和网络通信协议。此外，还引入了泛型概念如ConstBuffer、ConstBufferSequence、MutableBuffer、MutableBufferSequence、Stream、AsyncReadStream、AsyncWriteStream、SyncReadStream和SyncWriteStream等，使得asio在设计上更加灵活和高效。

       泛型与面向对象的完美结合使得asio在设计上既具有面向对象的封装性和可扩展性，又具备泛型编程的灵活性和高效性。通过Service Concept和CSU（Core-Service-User）架构，asio实现了用户友好的接口设计，使得开发者能够以简单而统一的方式使用asio提供的功能，无需自行处理复杂的泛型组件组装工作。

深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析

       ZooKeeper内部维护了三种选举算法：LeaderElection, FastLeaderElection和AuthLeaderElection。FastLeaderElection与AuthLeaderElection的实现类似，关键差别在于AuthLeaderElection加入了认证信息，但已被ZooKeeper淘汰。FastLeaderElection相较于LeaderElection更加高效，已在3.4.0版本后不被推荐使用。当前版本仅保留FastLeaderElection选举算法。

       接下来，将深入探讨FastLeaderElection选举算法的具体实现。此算法在ZooKeeper中通过高效的机制确定领导者角色，以保证集群的稳定性和高效性。

       深入分析FastLeaderElection算法源码，理解其实现机制，有助于我们更好地掌握ZooKeeper的核心原理。代码逻辑清晰，通过分布式共识算法，确保了选举过程的公平性和正确性。

       为了实现高效的选举过程，FastLeaderElection引入了一系列优化。这些优化包括但不限于，通过优化算法减少选举过程中的通信开销，以及通过改进数据结构提高选举过程的执行效率。

       在实现过程中，FastLeaderElection核心接口被精心设计，确保了选举算法的可扩展性和灵活性。这些接口不仅支持基本的选举功能，还提供了丰富的异常处理机制，以应对各种异常情况。

       此外，ZooKeeper的持久化机制是其稳定性的重要保障。ZooKeeper通过事务日志实现持久化处理，确保了数据的一致性和可靠性。日志记录了所有对集群状态的修改操作，使得数据恢复和故障恢复成为可能。

       在ZooKeeper中，Watcher机制的实现是其核心功能之一。Watcher用于通知客户端关于节点状态的变更，以实现实时数据同步。ZooKeeper内部的Watcher管理器（ZKWatchManager）和watch注册类（如ExistWatchRegistration、DataWatchRegistration、ChildWatchRegistration等）共同实现了这一机制。

       这些注册类分别对应了不同的watch类型，允许客户端根据需求订阅不同的事件。例如，ExistWatchRegistration用于监听节点是否存在，DataWatchRegistration用于监听节点数据的变化，而ChildWatchRegistration用于监听子节点的变更。

       通过这些watch注册类，客户端能够实时接收来自ZooKeeper集群的事件通知，从而实现实时的数据同步和状态感知。同时，ZooKeeper通过Watcher机制实现了对节点状态的高效监控，确保了数据的一致性和集群的稳定性。

       最后，ZooKeeper的网络通信实现是其对外提供服务的基础。通过优化的网络通信协议，ZooKeeper能够高效地在分布式环境中进行数据交换和状态同步。这一部分的实现涉及到多种通信机制，如TCP协议、数据编码、消息格式等，确保了数据传输的可靠性和性能。

       总结，ZooKeeper通过精心设计的选举算法、持久化机制、Watcher机制和网络通信实现，提供了一套高效、稳定和可靠的服务框架。深入理解这些核心原理和实现细节，有助于我们更好地运用ZooKeeper在分布式系统中解决实际问题。

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。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。