1.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
2.深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
3.Vue 2.0 源码解析：深入剖析模板编译原理与实 现步骤
4.Mybatis源码剖析（懒加载原理）
5.深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的源码原理实现原理及源码剖析
6.Gevent源码剖析（二）：Gevent 运行原理

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。剖析在讲解每个优化案例时，源码原理将附上部分Lua虚拟机源代码实现，剖析帮助您理解背后的源码原理原理。

       我们将对优化的剖析资金净额流入源码评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，源码原理优化效果越明显。剖析优化分为以下类别：CPU优化、源码原理内存优化、剖析堆栈优化等。源码原理

       测试设备：个人MacBookPro，剖析配置为4核2.2GHz i7处理器。源码原理使用Lua自带的剖析os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。源码原理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。minecraft源码研究示例：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！

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，zabbixagent 源码安装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。

Vue 2.0 源码解析：深入剖析模板编译原理与实 现步骤

       Vue.js 2.0，这款流行的JavaScript框架，其核心魅力之一在于其模板编译机制。本文将逐步揭示Vue 2.0模板编译的内部运作，包括解析原理和实际实现步骤。

       首先，Vue的模板编译原理是通过基于HTML的声明式语法，将DOM与底层数据绑定。在运行时，它将模板转化为高效的渲染函数，这个函数能执行并生成虚拟DOM树。

       编译过程分为几个关键步骤：

       解析模板：Vue使用正则表达式解析模板，识别指令和插值表达式，构建抽象语法树（AST）。

       优化AST：通过遍历，标记静态节点，以优化性能，减少渲染时不必要的计算。

       生成代码：AST被转化为可执行的JavaScript代码字符串。

       创建渲染函数：使用`new Function`将代码字符串转化为实际的函数。

       执行渲染函数：调用生成的函数，生成虚拟DOM。

       例如，javashop 6.3源码解析模板的过程会将模板字符串转化为一个token数组，每个token包含类型和值。而在代码生成阶段，会根据AST中的节点类型生成相应的代码段。

       理解这些步骤有助于我们深入理解Vue 2.0的工作机制，从而在开发中灵活运用，进行性能优化。本文详细剖析了模板编译的各个环节，希望能帮助你更好地掌握Vue 2.0模板编译的精髓。

Mybatis源码剖析（懒加载原理）

       懒加载，即按需加载，旨在优化查询性能。以一个包含订单列表的User对象为例，当仅获取用户信息时，若启用懒加载模式，执行SQL不会查询订单列表。需获取订单列表时，才会发起数据库查询。实现方式包括在核心配置文件中设置或在相关映射文件中通过fetchType属性配置懒加载策略。

       懒加载的配置如何加载到项目中呢？首先，这些配置保存在全局Configuration对象中，通常在解析核心配置文件的代码中实现。在settingsElement方法中，懒加载配置被保存在lazyLoadingEnabled属性中。对于resultMap标签中collection | association的fetchType属性，其配置通过解析mappers标签下的resultMap标签实现，最终调用buildResultMappingFromContext方法处理子标签。该方法结合全局配置判断是否需要执行懒加载。

       懒加载的实现原理涉及动态代理。当调用代理对象的延迟加载属性方法时，如访问a.getB().getName()，代理对象会调用拦截器方法。若发现需要延迟加载，代理对象会单独发送SQL查询关联对象，加载数据后设置属性值，完成方法调用。简而言之，懒加载通过动态代理实现，拦截指定方法并执行数据加载。

       深入剖析懒加载源码，会发现它涉及查询和数据处理的多步操作。查询完成后，结果集处理、列值获取、判断是否进行懒加载等步骤共同构建懒加载机制。动态代理在访问对象属性时触发，最终通过Javassist库创建代理对象，实现懒加载逻辑。当访问如userList2.get(0).getOrderList()时，webview源码解析若满足条件，代理对象会调用懒加载查询方法获取数据。判断懒加载条件的关键在于结果集处理阶段，通过访问映射关系和查询映射值来确定是否执行后续懒加载查询。

       综上所述，Mybatis的懒加载机制通过动态代理和结果集处理实现，旨在优化性能，按需加载数据，提高查询效率。通过核心配置和映射文件中的配置，懒加载逻辑被加载到项目中，为开发者提供灵活的加载策略。

深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析

       深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析

       在 Python 虚拟机中，列表作为基本数据类型之一，能够存储各种类型的数据并支持多种操作。本文将详细解析列表在 cpython 实现中的结构和关键操作的源代码。

       列表结构解析

       在 cpython 实现中，列表由一系列元素构成，每个元素由一个指针指向 Python 对象。列表还包含一个表示元素数量的字段，一个用于存储列表长度的字段，以及一个用于存储对象引用计数的字段。

       创建和扩容机制

       创建列表时，不会直接分配内存，而是将需要释放的内存地址保存在数组中，以便下次创建列表时复用。列表扩容时，通过检查当前容量并相应地增加，以适应新添加的元素。

       插入和删除操作

       插入元素时，将插入位置及其后元素后移一位。删除元素时，将后续元素前移，直至空位。

       复制操作

       列表复制分为浅拷贝和深拷贝。浅拷贝仅复制对象的指针，改变原始列表中的元素会影响复制后的列表。深拷贝则复制对象及其内部内容，确保复制后的列表独立于原始列表。

       列表清理和反转

       清空列表时，将元素数量字段设置为零，并减少所有对象的引用计数，以便在计数为零时自动释放内存。反转列表使用交换元素指针实现，不改变元素值。

       总结

       本文深入介绍了 Python 列表的内部实现，包括创建、扩容、插入、删除、复制、清理和反转等操作的源代码。理解这些细节有助于更高效地编写 Python 代码并深入掌握 Python 的内部机制。

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。

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）

       构建Rulebook

       下面看ops.get_indice_pairs，位于：spconv/ops.py

       构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成

       get_indice_pairs函数具体实现：

       主要就是完成了一些参数的校验和预处理。首先，对于3d普通稀疏卷积，根据输入shape大小，kernel size，stride等参数计算出输出输出shape，子流行稀疏卷积就不必计算了，输出shape和输入shape一样大小

       准备好参数之后就进入最核心的get_indice_pairs函数。因为spconv通过torch.ops.load_library加载.so文件注册,所以这里通torch.ops.spconv.get_indice_pairs这种方式来调用该函数。

       算子注册：在src/spconv/all.cc文件中通过Pytorch提供的OP Register(算子注册的方式)对底层c++ api进行了注册，可以python接口形式调用c++算子

       同C++ extension方式一样，OP Register也是Pytorch提供的一种底层扩展算子注册的方式。注册的算子可以通过 torch.xxx或者 tensor.xxx的方式进行调用，该方式同样与pytorch源码解耦，增加和修改算子不需要重新编译pytorch源码。用该方式注册一个新的算子，流程非常简单：先编写C++相关的算子实现，然后通过pytorch底层的注册接口（torch::RegisterOperators），将该算子注册即可。

       构建Rulebook实际通过python接口get_indice_pairs调用src/spconv/spconv_ops.cc文件种的getIndicePairs函数

       代码位于：src/spconv/spconv_ops.cc

       分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分，并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论，优先子流行3d稀疏卷积。

       代码中最重要的3个变量分别为：indicePairs，indiceNum和gridOut，其建立过程如下：

       indicePairs代表了稀疏卷积输入输出的映射规则，即Input Hash Table 和 Output Hash Table。这里分配理论最大的内存，它的shape为{ 2,kernelVolume,numAct}，2表示输入和输出两个方向，kernelVolume为卷积核的volume size。例如一个3x3x3的卷积核，其volume size就是(3*3*3)。numAct表示输入有效(active)特征的数量。indiceNum用于保存卷积核每一个位置上的总的计算的次数，indiceNum对应中的count

       代码中关于gpu建立rulebook调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来完成，下面具体分析下create_submconv_indice_pair_cuda函数

       子流线稀疏卷积

       子流线稀疏卷积是调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来构建rulebook

       在create_submconv_indice_pair_cuda大可不必深究以下动态分发机制的运行原理。

       直接将重心锁定在核函数：

       prepareSubMGridKernel核函数中grid_size和block_size实则都是用的整形变量。其中block_size为tv::cuda::CUDA_NUM_THREADS,在include/tensorview/cuda_utils.h文件中定义，大小为。而grid_size大小通过tv::cuda::getBlocks(numActIn)计算得到,其中numActIn表示有效(active)输入数据的数量。

       prepareSubMGridKernel作用：建立输出张量坐标(通过index表示)到输出序号之间的一张哈希表

       见：include/spconv/indice.cu.h

       这里计算index换了一种模板加递归的写法，看起来比较复杂而已。令：new_indicesIn = indicesIn.data()，可以推导得出index为：

       ArrayIndexRowMajor位于include/tensorview/tensorview.h，其递归调用写法如下：

       接着看核函数getSubMIndicePairsKernel3：

       位于：include/spconv/indice.cu.h

       看：

       上述写法类似我们函数中常见的循环的写法，具体可以查看include/tensorview/kernel_utils.h

       NumILP按默认值等于1的话，其stride也是gridDim.x*blockDim.x。索引最大值要小于该线程块的线程上限索引blockDim.x * gridDim.x，功能与下面代码类似：

       参考： blog.csdn.net/ChuiGeDaQ...

petite-vue源码剖析-事件绑定v-on的工作原理

       探索Petite-Vue的内部构造，从模板解析到事件绑定机制

       在逐步了解Petite-Vue源码的过程中，我们从在线渲染开始，一步步剖析其响应式系统和安全沙箱模型。特别关注的是，它如何通过利用JavaScript引擎的SMI特性，优化依赖清理算法，这对于理解Vue3的内部运作至关重要。这无疑是一个理想的入门资源，对Vue3源码有深入了解的欲望，不容错过。

       在Petite-Vue中，事件绑定作为一种指令（directives），如我们所熟知的@click，为开发者带来极大便利。点击元素时，框架会自动处理绑定，无需繁琐的jQuery操作，简化了开发流程。

       解析模板时，walk方法会遍历元素的特性集合el.attributes。当遇到以v-on或@为前缀的属性时，会将名称和值加入deferred队列，策略上，事件绑定被置于最后处理，这是因为整个元素和子元素的属性绑定、v-modal以及事件绑定需先完成，以确保正确顺序和执行时机。

       深入理解了v-bind和v-on的工作原理后，让我们继续探索下一个关键部分——v-model。它如何协同工作，将为我们揭示Petite-Vue更为完整的内在逻辑。

LevelDB 源码剖析1 -- 原理

       LSM-Tree，全称Log-Structured Merge Tree，被广泛应用于数据库系统中，如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite，甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的写入吞吐量，通过避免随机的本地更新操作实现。

       LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性：随机访问速度远低于顺序访问，三个数量级的差距。因此，简单地将数据附加至文件尾部（日志或堆文件策略）可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好，但它有一个明显的缺点：从日志中随机读取数据需要花费更多时间，因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此，日志策略仅适用于简单的数据访问场景。

       为了应对更复杂的读取需求，如基于键的搜索、范围搜索等，LSM-Tree引入了一种改进策略，通过创建一系列排序文件来存储数据，每次写入都会生成一个新的文件，同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时，系统会检查所有文件，并定期合并文件以减少文件数量，从而提高读取性能。

       在LSM-Tree的基本算法中，写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更，且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区，用于保持键值的顺序。当内存表填满后，已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作，选择一些文件进行合并，以减少文件数量和删除冗余数据，同时维持读取性能。

       读取数据时，系统首先检查内存缓冲区，若未找到目标键，则以反向时间顺序检查各个文件，直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起，控制文件数量和读取性能，即使文件数量增加，读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引，可以优化读取操作，尤其是在文件末尾保留索引块，这通常比直接二进制搜索更高效。

       为了减少读取操作时访问的文件数量，新实现采用了分级合并（Leveled Compaction），即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量，还减少了单次压缩的副作用，同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略，这使得工作负载扩展合并的影响更高效，同时减少总空间需求。

Pytorch源码剖析：nn.Module功能介绍及实现原理

       nn.Module作为Pytorch的核心类，是构建模型的基础。它提供了一系列功能，包括记录模型的参数，实现网络的前向传播，加载和保存模型数据，以及进行设备和数据类型转换等。这些功能在模型的训练和应用中起到关键作用。

       在训练与评估模式间切换，模块的行为会有所不同，如rrelu、dropout、batchnorm等操作在两种模式下表现不同。可学习的参数，如权重和偏置，需要通过梯度下降进行更新。非学习参数，比如batchnorm的running_mean，是训练过程中的统计结果。_buffers包含的Tensor不作为模型的一部分保存。

       模块内部包含一系列钩子（hook）函数，用于在特定的前向传播或反向传播阶段执行自定义操作。子模块列表用于存储模型中的所有子模块。

       魔术函数__init__在声明对象时自动调用，优化性能的关键在于使用super().__setattr__而非直接赋值。super调用父类的方法，避免不必要的检查，提高效率。使用register_buffer为模块注册可变的中间结果，例如BatchNorm的running_mean。register_parameter用于注册需要梯度下降更新的参数。

       递归应用函数用于对模型进行操作，如参数初始化。可以将模型移动到指定设备，转换数据类型，以及注册钩子函数以实现对网络的扩展和修改。

       调用魔术方法__call__执行前向传播。nn.Module未实现forward函数，子类需要提供此方法的具体实现。对于线性层等，forward函数定义了特定的运算流程。从检查点加载参数时，模块自动处理兼容性问题，确保模型结构与参数值的兼容。

       模块的__setattr__方法被重写，以区别对待Parameter、Module和Buffer。当尝试设置这些特定类型的属性时，执行注册或更新操作。其他属性的设置遵循标准的Python行为。

       模块的save方法用于保存模型参数和状态，确保模型结构和参数值在不同设备间转移时的一致性。改变训练状态（如将模型切换到训练或评估模式）是模块管理过程的重要组成部分。