1.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
2.鸿蒙内核源码分析(编译过程篇) | 简单案例窥视编译全过程
3.微信libco协程库源码分析
4.分析 vant4 源码，源码学会用 vue3 + ts 开发毫秒级渲染的分析倒计时组件，真是案例妙啊
5.HTTP连接池及源码分析（一）
6.25. Spring源码篇之SpEL表达式

Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析

       本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。源码在讲解每个优化案例时，分析将附上部分Lua虚拟机源代码实现，案例xvid源码编译帮助您理解背后的源码原理。

       我们将对优化的分析评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，案例优化效果越明显。源码优化分为以下类别：CPU优化、分析内存优化、案例堆栈优化等。源码

       测试设备：个人MacBookPro，分析配置为4核2.2GHz i7处理器。案例使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异，测试通常循环执行多次并累计总消耗。

       下面是推荐程度从高到低的优化方法：

       3星优化：

       全类型通用CPU优化：高频访问的对象应先赋值给local变量。示例：用循环模拟高频访问，每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度：极力推荐。

       String类型优化：使用table.concat函数拼接字符串。示例：循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度：极力推荐。

       Table类型优化：Table构造时完成数据初始化。示例：创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度：极力推荐。

       Function类型优化：使用尾调用避免堆栈溢出。示例：递归求和函数。推荐程度：极力推荐。

       Thread类型优化：复用协程以减少创建和销毁开销。示例：执行多个不同函数。推荐程度：极力推荐。

       2星优化：

       Table类型优化：数据插入使用t[key]=value方式。示例：插入1到的数字。推荐程度：较为推荐。ai创新指标源码

       1星优化：

       全类型通用优化：变量定义时同时赋值。示例：初始化整数变量。推荐程度：一般推荐。

       Nil类型优化：相邻赋值nil。示例：定义6个变量，其中3个为nil。推荐程度：一般推荐。

       Function类型优化：不返回多余的返回值。示例：外部请求第一个返回值。推荐程度：一般推荐。

       0星优化：

       全类型通用优化：for循环终止条件无需提前计算缓存。示例：复杂函数计算循环终止条件。推荐程度：无效优化。

       Nil类型优化：初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例：定义一个nil变量。推荐程度：无效优化。

       总结：本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读！

鸿蒙内核源码分析(编译过程篇) | 简单案例窥视编译全过程

       一个 .c 源文件的编译过程，从源文件开始，经过预处理、编译、汇编、链接，最终生成可执行文件。

       GCC 是 GNU 编译器套件，用于多种编程语言的编译。

       以 main.c 为例，编译过程分为以下几个步骤：

       1. 预处理：处理源代码中的预处理指令，生成 main.i 文件。此步骤主要处理 # 开始的指令。

       2. 编译：将预处理后的文件进行词法、语法和语义分析，优化后生成汇编代码，即 main.s。

       3. 汇编：将汇编代码转化为机器指令，gms国际服源码生成机器码文件，main.o 为主要目标文件。

       4. 链接：链接器 ld 将所有目标文件合并，解决符号和库依赖关系，生成可执行文件。

       执行程序：运行可执行文件，执行程序。

       在链接阶段，可能会发现 s_inter_init() 和 s_exter_no_init() 之间的地址只相差两个字节，而 int 变量应为四个字节。这是由于 GCC 在链接过程中使用了重定位，将符号引用与实际的内存地址关联，从而优化内存使用和性能。这种重定位在编译和链接阶段进行，确保程序在不同环境中运行时的一致性。

微信libco协程库源码分析

       微信后台开发常用的libco协程库，是一种罕见的将C/C++协程应用于大规模生产环境的成功案例。相较于coroutine，libco在性能上表现出调度千万级协程的能力。它的优势主要体现在以下几个方面：

       更高效的协程上下文切换：libco通过自编汇编代码，仅保存和交换必要的寄存器和栈信息，与ucontext相比，显著提升了切换效率，据测试，其效率大约是ucontext的3.6倍。

       自动处理IO阻塞：libco能自动切换到其他协程，包括处理三方库的阻塞IO调用，如mysqlclient，通过Linux的hook技术和epoll机制无缝协作。

       灵活的栈管理：支持共享或独立栈空间，用户可自定义协程栈大小，以适应不同的需求。

       高效协作与通信：提供类似pthread的接口，便于协程间通信，而且支持协程嵌套创建，直观模拟了调用栈的运行过程。

       在使用上，qq裂变盒子源码libco允许零改造的将阻塞IO调用异步化，并且在协程的维护和资源使用上，有着丰富的运营经验，如限制协程栈大小、提倡池化使用以及区分计算密集和网络密集任务。

       尽管libco在开源活跃度上有所欠缺，但其开发者正在内部尝试引入新特性，如事件回调和类golang的channel，未来有望为社区带来更多改进。总的来说，libco以高性能和易用性展示了协程的强大潜力。

分析 vant4 源码，学会用 vue3 + ts 开发毫秒级渲染的倒计时组件，真是妙啊

       在深入探讨学习的过程中，我们专注于分析了vant4组件库的源码，以此来掌握如何使用vue3和ts开发一个拥有毫秒级渲染能力的倒计时组件。通过本文，我们将带你了解从组件的实现原理到实际应用的关键步骤，让你在实际开发中能够灵活运用。

       在开始学习之前，我们首先需要了解倒计时组件在电商类或移动端页面中的广泛应用。这使得深入理解组件的内部实现变得尤为重要。通过阅读组件的`README.md`文件和`CONTRIBUTING.md`，我们对项目的整体框架有了初步的了解。

       为了实践学习，我们选择使用Node.js版本大于和pnpm，执行`pnpm dev`命令后，访问组件的演示页面`http://localhost:/#/zh-CN/count-down`。这里，我们将通过阅读源码来深入了解倒计时组件的具体实现。

       在深入研究源码后，我们发现倒计时组件的实现中包含了一些关键技巧。例如，通过使用`setInterval`进行每秒更新，虽然简单有效，但并不适用于毫秒级倒计时。因此，足球比分押注源码我们重点分析了`vant`组件库如何实现毫秒级的倒计时功能，其核心在于巧妙地利用`Date.now()`和`requestAnimationFrame()`的特性，每.毫秒执行一次回调函数，从而实现了高效、精确的毫秒级倒计时。

       除了核心实现外，倒计时组件还提供了多种高级功能，如自定义格式、动态样式和组件实例方法。这些功能的实现依赖于`useCountDown`组合式API、`parseTime`函数等，使得组件在实际应用中更加灵活和强大。

       通过调试源码，我们直观地理解了组件内部的工作流程，从`setup`部分的`useCountDown`使用到`useExpose`的暴露功能，再到`parseTime`和`requestAnimationFrame`的巧妙结合，每一步都体现了组件设计者的深思熟虑和对性能优化的追求。

       总结而言，本文旨在通过具体案例分析，带领读者深入了解`vant4`组件库中的倒计时组件实现细节，包括但不限于毫秒级渲染、自定义格式化时间、动态样式调整等功能。通过学习这些源码，读者不仅能够掌握如何实现高效的倒计时组件，还能在后续的组件开发中借鉴这些设计思路和最佳实践。

HTTP连接池及源码分析（一）

       HTTP连接池是一个管理与复用HTTP连接的高效技术，它旨在提高HTTP请求的性能与效率。尤其在高并发场景中，传统每次请求建立新TCP连接并关闭，这种操作可能引起性能瓶颈。连接池通过预先创建并复用一定数量的连接，有效管理资源，避免了因等待连接而造成的性能下降。

       构建HTTP连接池的核心在于提升并发场景下的系统性能。当一个连接被占用，其他客户端线程需要等待，因此复用已有的连接成为关键。HTTP连接池通过维护目标主机与端口号跟踪连接复用情况，当找到可复用连接时，将请求发送至该连接，避免了创建新连接。连接池策略考虑安全性、空闲时间等因素，确保高效复用。

       使用HTTP连接池时，首先在Maven仓库选择合适的httpclient包，如版本4.5.，配置依赖。一个简单使用案例即可完成基本操作。核心对象包括PoolingHttpClientConnectionManager与CloseableHttpClient，PoolingHttpClientConnectionManager管理连接池，CloseableHttpClient提供可关闭的HTTP客户端。

       PoolingHttpClientConnectionManager的官方解释强调，它维护连接池，服务多线程的连接请求，基于路由管理连接，重用已有的连接而非每次创建新连接。设置setMaxTotal限制总连接数，避免资源过度占用，setDefaultMaxPerRoute确保对单个目标主机的并发请求平衡，提高整体性能。

       Apache HttpClient库的配置通过HttpClients.custom()方法开始，设置连接管理器连接池对象，使用build()方法构建配置好的CloseableHttpClient实例，确保资源高效管理与释放。

       理解连接池管理对象与HTTP客户端对象是关键，它们协同作用提升HTTP请求性能。连接池原理涉及路由管理、复用策略，通过源码探索可深入理解其内部机制与优化点。

. Spring源码篇之SpEL表达式

       Spring的SpEL表达式，即Spring Expression Language，是Spring框架中实现复杂功能的关键组件。在Spring中，独立的spring-expression模块用于支持这一功能。本文将提供对SpEL表达式源码的简要分析，以帮助理解其基本用法。

       在AbstractBeanFactory中，有一个名为beanExpressionResolver的属性，用于配置默认的表达式解析器。在初始化BeanFactory时，通过AbstractApplicationContext#prepareBeanFactory设置默认值，该值默认为开启状态，可通过配置参数spring.spel.ignore=false来关闭表达式功能。

       核心解析组件是BeanExpressionResolver，它提供了evaluate方法，用于解析传入的表达式并返回结果。作为实现类，StandardBeanExpressionResolver具体实现evaluate方法，执行解析任务。

       解析SpEL表达式的接口是ExpressionParser，它接收表达式和ParserContext，后者定义了解析规则。关键子类包括SpelExpressionParser、InternalSpelExpressionParser和TemplateAwareExpressionParser。在解析过程中，会调用TemplateAwareExpressionParser#parseExpressions方法，该方法进一步调用InternalSpelExpressionParser#doParseExpression，实现表达式的详细解析。解析流程的关键步骤是tokenizer.process和eatExpression方法，它们负责识别和处理特殊字符以及逻辑运算。

       SpEL表达式本质上是一个语法树结构，涉及复杂的运算、对象访问和方法调用。它支持的字符规范包括括号、逻辑运算符（如or、and）、比较运算符（如>、<）、点号（用于访问对象属性）、问号（用于条件判断）、美元符号（用于访问变量）等。

       以下是使用SpEL表达式的简单示例：

       案例一

       输出特定值或表达式的结果。

       案例二

       对数据集进行处理，例如筛选、排序或计算。

       案例三

       执行对象方法，如调用实例方法或访问静态方法。

       案例四

       使用SpEL获取Spring容器中的Bean实例，包括使用@和&注解来分别获取普通Bean和FactoryBean。

       通过以上分析，我们大致了解了SpEL表达式的功能和基本用法。理解这些关键类及其功能有助于在实际开发中灵活运用SpEL，提高代码的可维护性和可读性。尽管SpEL的实现细节复杂，掌握其核心概念和用法足以应对常见的应用场景。

UE5-Lyra案例分析开篇

       大家好，欢迎来到人宅的UE5-Lyra案例分享系列。在这个全新的系列中，我们将深入剖析Lyra案例，这是一个UE5中备受瞩目的项目，蕴含着丰富的学习资源和实践价值。

       作为系列的开篇，我们承诺每周更新内容，以便持续跟踪和学习。首先，让我们关注一下Lyra案例的代码规模：经过统计，C++的有效代码量达到了惊人的,行，仅.h和.cpp文件就占据了大量篇幅。

       要完全理解这个项目的复杂结构，即使是全职投入，也需要花费数月的时间去探索。项目源码由个文件组成，总计,行代码，显示了其深度和精细度。

       接下来，我们来看看插件部分的代码量，这部分未在统计中包含，但无疑是工程中不可或缺的一部分。而蓝图资源的占用，大约为1.GB，这部分则主要负责游戏的交互和视觉设计。

       在接下来的篇章中，我们将正式展开对这个源码工程的深入剖析，从代码到资源，从功能到设计，带你走进Lyra案例的世界。让我们共同探索，发现其中的奥秘和最佳实践。

fastjson的toJSONString()对于时间类的特殊处理源码分析——《DEEPNOVA开发者社区》

       作者：贺子江

       背景介绍

       本文是在项目迭代过程中，针对fastjson库在时间类型处理上发现的一系列问题而进行的源码分析。通过案例分析和深入代码探索，揭示了fastjson对于时间类的特殊处理机制。

       案例分析

       在实际项目使用中，我们遇到了一个出乎意料的情况：对于Timestamp类型的toJSONString()方法调用，并没有按照预期输出Timestamp对象的toString信息，而是直接输出了时间戳的long值。经过复现问题并单独测试，我们明确了预期结果与实际输出之间的差异。

       深入debug与代码分析

       面对这一情况，首先产生了fastjson可能存在bug的初步怀疑。为了验证这一猜想，我们通过调用栈追踪，深入到fastjson的实现层。在序列化流程中，一个名为ObjectSerializer的接口被关键地调用。经过详细分析，我们发现Timestamp类型的序列化逻辑由DateCodec类负责。进一步追踪DateCodec的实现，我们发现了一系列if-else判断的逻辑，用于处理继承自Date类的类的序列化操作。关键在于，fastjson对于date类的实现有特殊的序列化策略，这需要特定的配置来实现正常的toJSONString功能。

       解决方案研究

       为了克服这一问题，我们提出了两个解决方案。第一，避免直接使用原生的日期类型，而是使用string形式进行表示，以确保输出符合预期。第二，配置fastjson的SerializerFeature，使用fastjson提供的类进行日期的特殊处理。

       方案对比

       通过实验验证，我们比较了两种方案的执行效率。第一种方案中，使用自定义的toString方法替代原生日期输出，执行时间约为ms。第二种方案下，通过配置SerializerFeature实现日期处理，执行时间约为ms。

       结论

       fastjson在处理时间类型方面，并没有展现出明显的优势。对于时间类型的打印，我们建议在业务层面对时间进行适当的转换和处理，以确保输出的格式既直观又易于控制。特别是时区的灵活处理，以及更严格的输出格式控制，能够提供更好的用户体验。当然，这仅是个人观点，欢迎不同意见的交流与讨论。