1.Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)
2.Langchain 源码分析 Chain系列(一)
3.Recast NavigationSoloMesh源码分析（三）——行走面过滤
4.dayjs源码解析（一）：概念、源码locale、分析constant、系列utils tags
5.源码详解系列(三) --dom4j的源码使用和分析(重点对比和DOM、SAX的分析区别)
6.源码详解系列(四) ------ DBCP2的使用和分析（包括JNDI和JTA支持）已停更
Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)
《Flink Checkpoint源码分析》系列文章深入探讨了Flink的Checkpoint机制，本文聚焦于Task内部状态数据的系列oem源码部署存储过程，深入剖析状态数据的源码具体存储方式。Flink的分析Checkpoint核心逻辑被封装在`snapshotStrategy.snapshot()`方法中，这一过程主要由`HeapSnapshotStrategy`实现。系列在进行状态数据的源码快照操作时，首先对状态数据进行拷贝，分析这里采取的系列是引用拷贝而非实例拷贝，速度快且占用内存较少。源码拷贝后的分析状态数据被写入到一个临时的`CheckpointStateOutputStream`，即`$CHECKPOINT_DIR/$UID/chk-n`格式的系列目录，这个并非最终数据存储位置。
在拷贝和初始化输出流后，`AsyncSnapshotCallable`被创建，其`callInternal()`方法中负责将状态数据持久化至磁盘。这个过程分为几个关键步骤：
获取`CheckpointStateOutputStream`，写入状态数据元数据，如状态名、序列化类型等。
对状态数据按`keyGroupId`进行分组，依次将每个`keyGroupId`对应的状态数据写入文件。
封装状态数据的元数据信息，包括存储路径和大小，以及每个`keyGroupId`在文件中的偏移位置。
在分组过程中，状态数据首先被扁平化并添加到`partitioningSource[]`中，同时记录每个元素对应的`keyGroupId`在`counterHistogram[]`中的位置。构建直方图后，数据依据`keyGroupId`进行排序并写入文件，同时将偏移位置记录在`keyGroupOffsets[]`中。具体实现细节中，`FsCheckpointStateOutputStream`用于创建文件系统输出流，配置包括基路径、文件系统类型、缓冲大小、文件状态阈值等。`StreamStateHandle`最终封装了状态数据的存储文件路径和大小信息，而`KeyedStateHandle`进一步包含`StreamStateHandle`和`keyGroupRangeOffsets`，后者记录了每个`keyGroupId`在文件中的存储位置，以供状态数据检索使用。
简而言之，Flink在执行Checkpoint时，源码分享网站平台源码下载通过一系列精心设计的步骤，确保了状态数据的高效、安全存储。从状态数据的拷贝到元数据的写入，再到状态数据的持久化，每一个环节都充分考虑了性能和数据完整性的需求，使得Flink的实时计算能力得以充分发挥。
Langchain 源码分析 Chain系列(一)
Langchain是一个组件丰富的系统，其中"Chain"元素串联起prompt、memory、retrieval和model等组件，实现复杂功能。这些组件如prompt，能处理用户输入，大型模型提供反馈，反馈会被存储在memory中，供后续使用。Langchain提供了多种预设的chains以适应不同场景，也可根据需要自定义。
要入门，如LLMChain，它接收模板，格式化用户输入，通过LLM获取响应。创建一个水果描述的提示模板后，与LLM结合成简单的Chain，只需调用'run'方法，将获得对应水果特征的描述。run方法适用于单输入和单输出，且无需要额外输入字典。此外，chains模块还支持__call__方法，输出内容更灵活，可选返回仅输出项。
如果用聊天模型替换LLM，chains支持持久化数据的'Memory'参数，使chain具备状态，能存储和跨次调用保持信息。源码分析将深入探讨Chain、LLMChain和ConversationChain这三个核心类，它们在链式处理中起关键作用，各自带有抽象和具体方法，如prep_inputs预处理输入，prep_outputs验证输出，以及__call__作为执行入口点。指南针源码源码之家
LLMChain是基于Chain的扩展，专门处理语言模型查询，如对话系统。它新增了特定于LLM的方法，简化处理过程。ConversationChain进一步扩展了LLMChain，支持对话和内存上下文管理。
Recast NavigationSoloMesh源码分析（三）——行走面过滤
本文是对SoloMesh源码分析系列文章的第三部分，主题为行走面过滤。此阶段的处理是对体素化后Heightfield的修正和标记，旨在优化导航网格的构建过程。
行走面过滤分为三个主要步骤：过滤悬空的可走障碍物、过滤高度差过大的span以及过滤不可通过高度span。
首先，过滤悬空的可走障碍物通过函数rcFilterLowHangingWalkableObstacles实现。此过程识别上下两个体素，其中下体素可行走，而上体素不可行走。若上下两体素上表面相差不超过walkClimb，则将上体素标记为可行走。
接着，过滤高度差过大的span通过rcFilterLedgeSpans函数完成。此过程寻找如图所示的两种情况。首先，确保上span与下span与邻居的上span下span之间存在超过walkHeight的空隙，表明可通过一个agent的高度。然后，根据两种不同的情况，对体素进行判断，以解决转角台阶的识别问题。实际上，该步骤的目的是通过补充斜向体素的考虑，解决体素连接关系仅考虑4方邻居的问题。然而，该方法存在影响同方向体素的副作用，即图示的错误例子。解决这一问题的方法是排除同方向的两个体素比较。
最后，过滤不可通过高度span通过rcFilterWalkableLowHeightSpans实现。此过程检查上下两个span之间空隙，若小于等于walkHeight，则将下span标记为不可行走。
总结：代码逻辑相对简单，具体实现细节可直接在github的wcqdong/recastnavigation项目中查看源码注释，以深入理解此阶段的股票软件源码c源码详细处理流程。
dayjs源码解析（一）：概念、locale、constant、utils tags
深入剖析 Day.js 源码（一）：概念、locale、constant、utils
Day.js 是一款轻量级的时间库，由饿了么的开发大佬 iamkun 维护，主打无需引入过多依赖，以减少打包体积的特性。本文将通过解析 Day.js 的源码，揭示其结构与功能的奥秘，旨在为开发者提供深入理解与应用 Day.js 的工具。
目录概览
本文将分五章展开 Day.js 的源码解析，分别从代码结构、基础概念、时间标准、语言（文化）代码以及 locale、constant、utils 的实现进行深入探讨。我们将逐步揭开 Day.js 的核心逻辑与设计思路。
代码结构与依赖分析
Day.js 的源代码目录结构简洁明了，主要依赖集中在入口文件 src/index.js 中。此文件依赖链简单，未直接引用 locale 和 plugin 目录下的语言包与插件，体现出 Day.js 优化体积、按需加载的核心优势。
基础概念与时间标准
在解析源码之前，理解以下基础概念至关重要，包括时间标准、GMT、UTC、ISO 等。这些标准与概念为后续分析提供了背景知识。
时间标准解释
格林尼治平均时间（GMT）与协调世界时（UTC）是本文中的核心时间概念。GMT 作为本初子午线上的平太阳时，而 UTC 则是基于原子时标准，与格林威治标准时间（GTM）关系密切。本文详细解释了 UTC 的定义、用途与与 0 度经线平太阳时的关系。
ISO 标准
ISO 是国际标准化组织推荐的日期和时间表示方法。在 JavaScript 中，Date.prototype.toISOString() 方法返回遵循 ISO 标准的字符串，以 UTC 时间为基准。
语言（文化）代码与 locale
不同语言对时间的39级源码狂风源码描述各具特色，Day.js 通过 locale 实现了多语言支持，用户可根据需求引入相应的语言包。本文介绍了语言代码与 locale 的关联，以及如何按需加载特定语言。
constant 与 utils
src/constant.js 和 src/utils.js 分别负责存储常量与工具函数。constant 文件中包含了时间单位与格式化的正则表达式，而 utils.js 则封装了一系列实用工具函数，用于简化时间操作。
总结与展望
本文完成了 Day.js 源码解析的第一部分，深入探讨了概念、locale、constant、utils 的实现。接下来，我们将分析 Day.js 的核心文件 src/index.js，解析 Dayjs 类的实现细节。欢迎关注后续内容，期待与您共同探索 Day.js 的更多奥秘。
源码详解系列(三) --dom4j的使用和分析(重点对比和DOM、SAX的区别)
dom4j是用于读写XML的工具，其API相比JDK的JAXP更易用，在国内受到欢迎。本文将详细说明如何使用dom4j并分析其源码，同时对比DOM和SAX解析方法。
DOM和SAX是读取XML节点的方法，DOM在内存中构建整个XML树，便于查找节点；SAX则是边读取边处理节点，不构建树，性能更高但不支持随机访问。DOM适合大型XML文件，SAX适合大文件或不支持随机访问的场景。
本文首先介绍了使用dom4j的项目环境，包括JDK版本、Maven版本、IDE以及dom4j版本。Maven依赖应为Maven Project类型，打包方式为jar，并注意引入jaxen jar包以支持XPath。
接着，文章描述了使用dom4j编写XML的需求，并详细说明了如何使用dom4j写XML和读XML，强调了dom4j在节点操作上的优势。使用XPath获取指定节点部分，文章介绍了XPath的基本语法，帮助用户实现直接通过路径找到节点的功能。
源码分析部分，文章解释了dom4j如何将XML元素抽象为具体对象，构建树形数据结构，并分析了读取XML节点的过程，指出dom4j直接调用了JAXP SAX API，继承了JAXP的实现。
最后，文章对比了dom4j与JAXP的优缺点，从易用性、性能和代码解耦性进行分析。在易用性上，dom4j的API更为简洁；性能方面，JAXP DOM在读取时稍快，而dom4j在写入时表现更优；代码解耦性上，使用JAXP更符合项目中代码重用和易维护的原则。
综上，作者推荐直接使用JAXP而不是dom4j，因为JAXP在项目中使用更为广泛，可以减少代码改动，确保更好的兼容性和扩展性。尽管dom4j在某些方面更为简便，但在考虑项目长远发展和维护时，选择JAXP更为合理。文章末尾感谢读者阅读并鼓励提供反馈。
源码详解系列(四) ------ DBCP2的使用和分析（包括JNDI和JTA支持）已停更
DBCP是一个用于创建和管理数据库连接的工具，通过连接池复用连接以减少资源消耗。它具备连接数控制、连接有效性检测、连接泄露控制和缓存语句等功能。Tomcat内置连接池、Spring团队推荐使用DBCP，阿里巴巴的druid也是基于DBCP开发的。 DBCP支持通过JNDI获取数据源，并且可以获取JTA或XA事务中的连接对象，用于两阶段提交（2PC）的事务处理。本篇文章将通过例子来解释如何使用DBCP。 以下是文章的详细内容：使用例子需求
本例将展示如何使用DBCP连接池获取连接对象，并进行基本的增删改查操作。工程环境
JDK：1.8.0_
maven：3.6.1
IDE：eclipse 4.
mysql-connector-java：8.0.
mysql：5.7.
DBCP：2.6.0
主要步骤
创建Maven项目，打包方式为war（war也可以是jar，这里选择war是为了测试JNDI功能）。
引入DBCP相关依赖。
在resources目录下创建dbcp.properties文件，配置数据库连接参数及连接池基本参数。
编写JDBCUtils类，实现初始化连接池、获取连接、管理事务和资源释放等功能。
创建测试类，实现基本的增删改查操作。
配置文件详解
dbcp.properties文件包含数据库连接参数和连接池基本参数，如数据库URL、用户名、密码、连接池大小等。其中，数据库URL后面添加了参数以避免乱码和时区问题。建议根据项目需求调整参数设置。基本连接属性
数据库URL
用户名
密码
连接池大小
缓存语句（在MySQL下建议关闭）
连接检查参数（建议开启testWhileIdle，避免性能影响）
事务相关参数（通常使用默认设置）
连接泄漏回收参数
其他参数（较少使用）
源码分析
DBCP主要涉及以下几个类：BasicDataSource：提供基本的数据库操作数据源。
BasicManagedDataSource：BasicDataSource的子类，用于创建支持XA事务或JTA事务的连接。
PoolingDataSource：BasicDataSource中实际调用的数据源，用于管理连接。
ManagedDataSource：PoolingDataSource的子类，用于支持XA事务或JTA事务的连接。
使用DBCP连接池创建连接时，首先创建BasicDataSource对象，初始化配置参数。然后从连接池中获取连接。连接获取过程涉及到数据源和连接池的创建，连接对象的包装和回收。通过JNDI获取数据源对象需求
使用JNDI获取DBCP数据源对象，以PerUserPoolDataSource和SharedPoolDataSource为例。为了在tomcat容器中测试，需要配置JNDI上下文。引入依赖
引入JNDI相关的依赖。
编写context.xml文件，配置JNDI上下文。
在web.xml中配置资源引用，将JNDI对象与web应用绑定。
测试结果
打包项目并部署到tomcat上运行，通过访问指定的jsp页面，验证JNDI获取数据源对象的正确性。使用DBCP测试两阶段提交
介绍如何使用DBCP实现JTA事务的两阶段提交（2PC）。使用DBCP的BasicManagedDataSource类支持事务处理。通过测试代码验证了2PC的正确性。 以上内容涵盖了DBCP的使用、配置、源码分析、JNDI集成以及两阶段提交的实现，为开发者提供了全面的参考。vue源码分析(1)- new Vue
Vue.js 的核心思想是数据驱动，意味着视图由数据生成，修改视图不直接操作DOM，而是通过改变数据。与传统前端库如 jQuery 修改 DOM 的方式相比，数据驱动简化了代码量，尤其在交互复杂时，关注数据修改使逻辑清晰，DOM 变为数据映射，避免直接碰触 DOM，利于维护。
使用 Vue 已有两年，专注于项目，未能深入理解及梳理源码。近期决定系统梳理 Vue 源码，并将系列文章发布，欢迎关注。
今天探讨 Vue 实例化过程。当使用 `new Vue` 时，Vue 会执行 `_init` 方法。此方法在 `src/core/instance/init.js` 定义，主要分为四部分：参数初始化、选项合并、初始化生命周期、事件中心、渲染、数据、属性、计算属性等。
若存在 `vm.$options.el`，将 `vm` 挂载至 DOM 节点，完成渲染，页面从 `{ { message}}` 变为 'Hello Vue'。疑惑在于数据如何渲染？答案在于初始化的第二部分，使用 `initState` 方法，其中 `initData` 负责处理 `data`，并代理数据至 `vm` 实例，通过 `proxy` 实现。当访问 `this.message` 时，实际上是访问 `this._data.message`。
初始化最后检测 `el` 存在时，调用 `vm.$mount` 挂载，将模板渲染为 DOM。下章将分析 Vue 挂载过程。
如有兴趣交流，微信号：，期待您的参与。
源码详解系列(五) ------ C3P0的使用和分析（包括JNDI）已停更
c3p0是一个用于创建和管理数据库连接的Java库，通过使用"池"的方式复用连接，减少资源开销。它与数据库源一起提供连接数控制、连接可靠性测试、连接泄露控制、缓存语句等功能。目前，Hibernate自带的连接池正是基于c3p0实现。
在深入学习c3p0的使用和分析之前，我们先来看一下使用示例。假设你想要通过c3p0连接池获取连接对象，然后对用户数据进行简单的增删改查操作。这通常涉及到使用如JDK 1.8.0_、maven 3.6.1、eclipse 4.、mysql-connector-java 8.0.以及mysql 5.7.等环境。
为了创建项目，可以选择Maven Project类型，并打包为war文件，尽管jar包也可以使用，但使用war是为了测试JNDI功能。
接下来，引入日志包，这一步是为了帮助追踪连接池的创建过程，尽管不引入这个包也不会对程序运行造成影响。
为了配置c3p0，通常会使用c3p0.properties文件，这种文件格式相对于.xml文件来说更加直观。在resources目录下，配置文件包含了数据库连接参数和连接池的基本参数。文件名必须是c3p0.properties，这样才能自动加载。
获取连接池和连接时，可以利用JDBCUtil类来初始化连接池、获取连接、管理事务和释放资源等操作。
对于更深入的学习，我们可以从c3p0的基本使用扩展到通过JNDI获取数据源。这意味着在项目中引入了tomcat 9.0.作为容器，并可能增加了相关依赖。通过在webapp文件夹下创建META-INF目录并放置context.xml文件来配置JNDI，从而实现数据源的动态获取。
在web.xml文件中配置资源引用，而在jsp文件中编写测试代码，以验证JNDI获取的数据源是否有效。
总结来看，c3p0通过提供组合式连接池和数据源对象，以及通过JNDI实现动态数据源的获取，大大简化了数据库连接管理和配置过程。同时，它内置的参数配置和连接管理功能，如连接数控制、连接可靠性测试等，为开发者提供了更为稳定和高效的数据库访问体验。
在深入研究c3p0源码时，需要关注类与类之间的关系以及重要功能的实现。c3p0的源码确实较为复杂，尤其是监听器和多线程的使用，这些机制虽然强大，但也增加了阅读和理解的难度。理解这些机制有助于更好地利用c3p0提供的功能，优化数据库连接管理。
在实现数据源创建和连接获取过程中，从初始化数据源到创建连接池，再到连接的获取和管理，c3p0提供了一系列的类和方法来支持这些操作。理解这些步骤和背后的原理，对于高效地使用c3p0和优化数据库性能至关重要。
最后，c3p0的源码分析不仅仅停留在功能层面，还涉及到类的设计、架构和性能优化。这些分析有助于开发者深入理解c3p0的内部工作原理，进而根据实际需求进行定制化配置和优化。
