1.如何阅读程序源代码？
2.解析LinuxSS源码探索一探究竟linuxss源码
3.看和学习源代码的何分好经验有哪些?
4.React源码分析4-深度理解diff算法
5.Glide源码分析
6.源码详解系列(五) ------ C3P0的使用和分析（包括JNDI）已停更

如何阅读程序源代码？

如何深入探索程序源码的秘密？

       在程序员的探索之旅中，首先需要掌握的析复工具就是你手中的代码库，它就像一个未揭秘的杂源宝箱。通过编译、码何运行，分析复杂法细心添加日志，源码opencv源码的书甚至尝试微调代码和数据，何分观察其反应，析复你将逐渐揭开代码的杂源面纱。

       接下来，码何一个强大的分析复杂法伙伴就是debugger，尤其是源码其关键的call stack功能。在你关注的何分使用场景中暂停，对看似无关紧要的析复函数设置断点，call stack的杂源动态展示将为你揭示系统内部的运行逻辑，帮助你构建清晰的全景图。

       软件世界犹如一个神秘的宇宙，期待完美的文档是不切实际的。你必须扮演一个追求真理的探索者，像物理学家那样，从一个具体问题或目标出发。明确你的任务：是要修复bug？还是进行模块集成？或者增加新功能？切记，不要急于全面研究，而应聚焦于主要路径。当你有一个假设，但与目标关联度不高，坚持它直到遇到反证。物理学家的经验告诉我们，过多精力投入于无关的分支是不明智的。一旦发现主线错误，就调整策略，将解决分支问题作为首要任务。比如，你曾以为某个结构是LRU缓存，但尝试无效，那就暂时放下，专门研究其真实用途。在处理分支问题时，确保任务栈的清晰，以便问题解决后迅速回到主线任务。

       深入复杂的软件系统，就像观察和理解一个生物体。逻辑与直觉并存，就像驾驶员对车辆的熟悉。我们在探索的领域远比车辆复杂，因此，phantomjs源码情感投入至关重要。这正是我更偏爱独立开发而非企业项目的原因，因为亲手塑造的代码更像一个鲜活的伙伴，而非冷冰冰的工具。对于代码，我们需要的不仅仅是逻辑分析，更是那份深入的理解和情感联系。

解析LinuxSS源码探索一探究竟linuxss源码

       被誉为“全球最复杂开源项目”的Linux SS（Secure Socket）是一款轻量级的网络代理工具，它在Linux系统上非常受欢迎，也成为了大多数网络应用的首选。Linux SS的源码的代码量相当庞大，也备受广大开发者的关注，潜心钻研Linux SS源码对于网络研究者和黑客们来说是非常有必要的。

       我们以Linux 3. 内核的SS源码为例来分析，Linux SS的源码目录位于linux/net/ipv4/netfilter/目录下，在该目录下包含了Linux SS的主要代码，我们可以先查看其中的主要头文件，比如说：

       include/linux/netfilter/ipset/ip_set.h

       include/linux/netfilter_ipv4/ip_tables.h

       include/linux/netfilter/x_tables.h

       这三个头文件是Linux SS系统的核心结构之一。

       接下来，我们还要解析两个核心函数：iptables_init函数和iptables_register_table函数，这两个函数的主要作用是初始化网络过滤框架和注册网络过滤表。iptables_init函数主要用于初始化网络过滤框架，主要完成如下功能：

       1. 调用xtables_init函数，初始化Xtables模型；

       2. 调用ip_tables_init函数，初始化IPTables模型；

       3. 调用nftables_init函数，初始化Nftables模型；

       4. 调用ipset_init函数，初始化IPset模型。

       而iptables_register_table函数主要用于注册网络过滤表，主要完成如下功能：

       1. 根据提供的参数检查表的有效性；

       2. 创建一个新的数据结构xt_table；

       3. 将该表注册到ipt_tables数据结构中；

       4. 将表名及对应的表结构存放到xt_tableshash数据结构中；

       5. 更新表的索引号。

       到这里，我们就大致可以了解Linux SS的源码，但Learning Linux SS源码只是静态分析，细节的分析还需要真正的运行环境，观察每个函数的实际执行，而真正运行起来的Linux SS，是与系统内核非常紧密结合的，比如：

       1. 调用内核函数IPv6_build_route_tables_sockopt，构建SS的路由表；

       2. 调用内核内存管理系统，比如kmalloc、vmalloc等，分配SS所需的内存；

       3. 初始化Linux SS的配置参数；

       4. 调用内核模块管理机制，加载Linux SS相关的内核模块；

       5. 调用内核功能接口，比如netfilter, nf_conntrack, nf_hook等，通过它们来执行对应的网络功能。

       通过上述深入了解Linux SS源码，cpprestsdk源码我们可以迅速把握Linux SS的构架和实现，也能熟悉Linux SS的具体运行流程。Linux SS的深层原理揭示出它未来的发展趋势，我们也可以根据Linux SS的现有架构改善Linux的网络安全机制，进一步开发出与Linux SS和系统内核更加融合的高级网络功能。

看和学习源代码的好经验有哪些?

       首先，阅读源代码时，应通览代码，了解其基本功能和工作原理。识别出关键文件、函数与变量是至关重要的一步。

       接着，识别代码依赖关系。注意代码所依赖的外部库或模块及其与主代码库的交互方式，这有助于深入理解整个系统结构。

       评估代码复杂性。通过观察控制结构的嵌套深度、功能长度与代码冗余程度，可以判断代码的复杂性和可读性。

       寻找常见的编码模式、设计原则和最佳实践。识别这些元素有助于学习如何编写高效、规范的代码。

       搜索潜在错误、漏洞或逻辑错误。确保代码的稳定性和安全性是源代码分析中的关键步骤。

       分析代码性能。识别性能瓶颈、内存泄漏或低效算法，以优化代码运行效率。

       检查代码注释和文档的质量。这能帮助你理解开发者的设计思路和代码意图。

       进行安全分析。对代码进行安全漏洞检测，如SQL注入、跨站脚本等，以确保代码的安全性。

       考虑编写测试或使用静态代码分析工具，以验证代码行为和质量。这有助于提高代码的可靠性和可维护性。

       提出重构建议，以优化代码结构和提高代码可读性。这一步骤有助于提高代码的可扩展性和可维护性。

       推荐使用 CODEMAP源代码阅读器。这款工具通过代码编辑器平铺布局、wts源码跳转结构自动连线、手动添加高亮、标注等形式，使代码结构清晰易懂，尤其适用于分析复杂项目的框架结构。它能显著提升阅读源代码的效率。

       了解更多相关演示内容，请查看以下链接：

       /video/BV1V

React源码分析4-深度理解diff算法

       React 每次更新，都会通过 render 阶段中的 reconcileChildren 函数进行 diff 过程。这个过程是 React 名声远播的优化技术，对新的 ReactElement 内容与旧的 fiber 树进行对比，从而构建新的 fiber 树，将差异点放入更新队列，对真实 DOM 进行渲染。简单来说，diff 算法是为了以最低代价将旧的 fiber 树转换为新的 fiber 树。

       经典的 diff 算法在处理树结构转换时的时间复杂度为 O(n^3)，其中 n 是树中节点的个数。在处理包含 个节点的应用时，这种算法的性能将变得不可接受，需要进行优化。React 通过一系列策略，将 diff 算法的时间复杂度优化到了 O(n)，实现了高效的更新 virtual DOM。

       React 的 diff 算法优化主要基于以下三个策略：tree diff、component diff 和 element diff。tree diff 策略采用深度优先遍历，仅比较同一层级的元素。当元素跨层级移动时，React 会将它们视为独立的更新，而不是直接合并。

       component diff 策略判断组件类型是否一致，不一致则直接替换整个节点。这虽然在某些情况下可能牺牲一些性能，但考虑到实际应用中类型不一致且内容完全一致的情况较少，这种做法有助于简化 diff 算法，保持平均性能。

       element diff 策略通过 key 对元素进行比较，识别稳定的渲染元素。对于同层级元素的比较，存在插入、删除和移动三种操作。这种策略能够有效管理 DOM 更新，确保性能。

       结合源码的asyncdisplaykit 源码 diff 整体流程从 reconcileChildren 函数开始，根据当前 fiber 的存在与否决定是直接渲染新的 ReactElement 内容还是与当前 fiber 进行 Diff。主要关注的函数是 reconcileChildFibers，其中的细节与具体参数的处理方式紧密相关。不同类型的 ReactElement（如 REACT_ELEMENT_TYPE、纯文本类型和数组类型）将走不同的 diff 流程，实现更高效、针对性的处理。

       diff 流程结束后，形成新的 fiber 链表树，链表树上的 fiber 标记了插入、删除、更新等副作用。在完成 unitWork 阶段后，React 构建了一个 effectList 链表，记录了需要进行真实 DOM 更新的 fiber。在 commit 阶段，根据 effectList 进行真实的 DOM 更新。下一章将深入探讨 commit 阶段的详细内容。

Glide源码分析

       深入剖析Glide源码：解析与理解其架构与机制

       1. Glide三大关键流程

       使用Glide加载时，主要包含三大关键流程：with、load、into。通过链式调用这些方法，能轻松完成加载任务，但背后蕴含的原理复杂且源码规模庞大。分析源码时，需抓住重点。

       1.1 with主线

       with方法是Glide中的重要接口，可传入Activity或Fragment，与页面生命周期紧密关联。在分析中，我们曾遇到线上事故，因伙伴在with方法中传入了Context而非Activity，导致页面消失后请求仍在后台运行，最终刷新页面时找不到加载的容器直接崩溃。因此，with方法与页面生命周期息息相关。

       1.1.1 Glide创建

       通过getRetriever方法最终获得RequestManagerRetriever对象。在Glide的构造方法中，通过双检锁方式创建Glide对象。之后，调用Glide的build方法创建一个Glide实例，传入缓存和Bitmap池等对象。

       1.1.2 RequestManagerRetriever

       Glide的build方法直接创建RequestManagerRetriever对象，需requestManagerFactory参数，若未定义则默认为DEFAULT_FACTORY。获取此对象后，方便后续加载。

       1.1.3 生命周期管理

       在获取RequestManagerRetriever后，调用其get方法。当with方法传入Activity时，会在子线程调用另一个get方法，而主线程中通过fragmentGet方法，创建空Fragment并同步页面生命周期。

       1.1.4 总结

       with方法主要完成：创建Glide对象，绑定页面生命周期。

       1.2 load主线

       通过with方法获得RequetManager，调用load方法创建RequestBuilder对象，将加载类型赋值给model。剩余操作由into方法负责。

       1.3 into主线

       into方法负责Glide的创建和生命周期绑定。传入ImageView，根据其scaleType属性复制RequestOption。into方法调用buildRequest返回Request，并判断是否能执行请求。执行请求或从缓存获取后回调onResourceReady。

       1.3.1 发起请求

       创建request后，调用RequetManager的track方法，执行请求并添加到请求队列。判断isPaused状态，决定是否发起网络请求。成功加载或从缓存获取后回调onResourceReady。

       1.3.2 三级缓存

       通过EngineKey获取资源，从内存、活动缓存和LRUCache中查找。若未获取到，则发起网络请求。成功后加入活跃缓存并回调onResourceReady。

       1.3.3 onResourceReady

       资源加载完成或从缓存获取后，调用SingleRequest的onResourceReady方法。判断是否设置RequestListener，最终调用target的onResourceReady方法，显示。

       1.3.4 小结

       into方法主要步骤包括：创建加载请求、判断请求执行、从缓存获取资源、网络请求与资源回调。

       2. 手写简单Glide框架

       实现Glide需理解其特性，特别是生命周期绑定和三级缓存。手写时，着重实现这两点。在load方法中，支持多种资源加载，并使用RequestOption保存请求参数。在into方法中，传入ImageView控件，并在buildTargetRequest方法中判断是否发起网络请求。实现三级缓存逻辑，确保加载效率。使用协程进行线程切换，提高性能。通过简单API加载本地或网络链接，实现Glide功能。

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。

lodash源码分析——deepclone

       这篇文章深入剖析了lodash库的deepclone函数，基于4..版本。它并非常规的性能优化或常用功能讲解，而是从初学者角度出发，逐行解析源码，探讨了深拷贝的实现机制。

       首先，我们从入口函数cloneDeep.js开始，这个函数的简单调用隐藏了后面的复杂逻辑。它通过掩码位控制是否深度复制和处理symbol类型。接着进入baseClone函数，这里进行了对象类型的判断，如baseClone同文件下的isObject函数。

       在getTag和baseGetTag.js中，作者关注了浏览器对symbol的支持。在现代浏览器中，它们可以利用Symbol.toStringTag属性获取对象类型，但对于自定义对象，此属性并不适用。在处理特殊类型时，如symbol和环的问题，lodash通过构造栈来确保兼容性和性能。

       总结来说，lodash的deepclone方法在处理复杂数据结构时表现出色，包括对特殊类型（如symbol）的处理和环的检测。然而，它并未深度复制函数类型，且不处理原型链上的属性。整体来看，这是一种细致入微且兼顾兼容性的实现策略。

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。在讲解每个优化案例时，将附上部分Lua虚拟机源代码实现，帮助您理解背后的原理。

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

       测试设备：个人MacBookPro，配置为4核2.2GHz i7处理器。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。

       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！