1.ijkplayer源码分析 视频解码流程
2.源码级解析，源码搞懂 React 动态加载（下） —— @loadable/component
3.FFmpeg源码分析: AVStream码流
4.[源码级解析] 巧妙解决并深度分析Linux下rm命令提示参数列表过长的源码问题
5.slate.js源码分析（一） —— slate渲染机制
6.nginx源码分析--master和worker进程模型

ijkplayer源码分析 视频解码流程

       深入ijkplayer源码，本文聚焦视频解码流程。源码在video_thread中，源码我们首先审视IJKFF_Pipenode结构体，源码定义于ff_ffpipenode.h和ff_ffpipenode.c。源码lbp svm源码pipenode封装软解与硬解功能，源码初始化流程在stream_component_open中启动，源码调用pipeline.ffpipeline_open_video_decoder实现。源码

       在视频解码流程中，源码视频帧处理在video_thread线程下进行。源码从packet_queue读取视频packet，源码然后通过软/硬解码，源码最终将解码结果放入frame_queue。源码软解通过ffpipenode_ffplay_vdec.c实现，源码硬解则在ffpipenode_android_mediacodec_vdec.c中执行。不论软解还是硬解，解码后的结果均被引导至ff_ffplay.c#queue_picture进行队列化，准备渲染。

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       最后，渲染流程在stream_open方法中启动，创建video_refresh_thread线程。此线程从frame_queue中读取视频帧，进行音视频同步后，完成渲染。此环节聚焦渲染流程，音视频同步细节暂不展开。

源码级解析，搞懂 React 动态加载（下） —— @loadable/component

       源码级解析，探索 React 动态加载的实现与特性

       本系列文章旨在深入探讨单页应用（SPA）技术栈，重点关注动态加载方案的实现原理。上篇中，最强飞刀手源码我们已介绍了 react-loadable 和 React.lazy，其中后者几乎已覆盖所有使用场景，并在 React 版本中添加了 SSR 支持。今天，我们将聚焦于一款名为 @loadable/component 的新方案，探索其在动态加载领域的独特优势与实现机制。

       根据官方说明，@loadable/component 不仅支持动态加载组件，还扩展了 prefetch、library 分割等特性，并提供简洁的 API。它允许用户在不依赖其他高阶组件的情况下，直接动态加载组件或库。

       为了直观理解动态加载的实现原理，我们先从具体例子入手。通过改造开头的例子，我们展示了如何使用 @loadable/component 实现组件动态加载。

       接下来，我们将深入探讨动态加载组件与库之间的区别，以及如何利用 loadable 和 loadable.lib 函数实现动态加载。通过分析源码，我们发现核心逻辑在于使用 createLoadable 工厂方法，该方法根据不同的加载方式（loadable 和 lazy）生成高阶组件 Loadable。

       分析 loadable 和 lazy 的实现区别后，我们发现它们在加载模块时的流程相似，但在加载组件时有所差异。动态加载的 ref 属性转发机制也是动态加载组件与库的重要特性之一，通过分析 Loadable 组件内部的实现细节，我们揭示了 ref 属性的指向原理。

       在服务端渲染场景下，@loadable/component 的动态加载机制与客户端有所不同，主要通过同步加载动态组件/库来确保渲染过程的流畅性。通过构造函数中的同步加载操作，我们实现了服务端与浏览器端的加载一致，进而保证了渲染时可以获取到动态资源。

       总结对比不同动态加载方案，React.lazy + Suspense 提供了强大的异步渲染控制能力，而 react-loadable 和 @loadable/component 则通过高阶组件的形式，实现了组件与库的动态加载。在选择动态加载方案时，应根据项目需求和具体场景进行评估，考虑到不同的特性和限制。

FFmpeg源码分析: AVStream码流

       在AVCodecContext结构体中，AVStream数组存储着所有视频、音频和字幕流的查询历史价源码信息。每个码流包含时间基、时长、索引数组、编解码器参数、dts和元数据。索引数组用于保存帧数据包的offset、size、timestamp和flag，方便进行seek定位。

       让我们通过ffprobe查看mp4文件的码流信息。该文件包含5个码流，是双音轨双字幕文件。第一个是video，编码为h，帧率为.fps，分辨率为x，像素格式为yuvp。第二个和第三个都是audio，编码为aac，采样率为，立体声，语言分别为印地语和英语。第四个和第五个都是subtitle，语言为英语，编码器为mov_text和mov_text。

       调试实时数据显示，stream数组包含以下信息：codec_type（媒体类型）、codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate、channels等编解码器参数。

       我们关注AVCodecContext的编解码器参数，例如codec_type、codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate和channels。具体参数如下：codec_type - 视频/音频/字幕；codec_id - 编码器ID；bit_rate - 位率；profile - 编码器配置文件；level - 编码器级别；width - 宽度；height - 高度；sample_rate - 采样率；channels - 音道数。用户提现源码

       AVStream内部的nb_index_entries（索引数组长度）和index_entries（索引数组）记录着offset、size、timestamp、flags和min_distance信息。在seek操作中，通过二分查找timestamp数组来定位指定时间戳对应的帧。seek模式有previous、next、nearest，通常使用previous模式向前查找。

       时间基time_base在ffmpeg中用于计算时间戳。在rational.h中，AVRational结构体定义为一个有理数，用于时间计算。要将时间戳转换为真实时间，只需将num分子除以den分母。

[源码级解析] 巧妙解决并深度分析Linux下rm命令提示参数列表过长的问题

       在处理大型文件夹清理任务时，发现使用Linux下rm命令清理包含数百万文件的目录时，会遇到“参数列表过长”的提示问题。经过一系列的试验与深入研究内核源码，最终找到了巧妙的解决方案，并理解了Linux Shell的一些有趣特性。以下内容是对这一问题的详细解析与解决办法的记录。

       最初，以为是rm命令对文件数量有特定限制，但尝试执行其他命令如ls和touch时也遇到相同问题，暗示问题可能与Shell的通配符使用有关。于是，通过管道功能，成功完成了清理任务。随后，通过使用find命令列出所有文件，并发现文件名格式包含日期和时间信息，导致在使用rm命令时，文件名被不当分割。为了解决这一问题，引入了-print0与-0参数，这样可以区分空格与分界符，正确解析包含空格的文件名。

       吸取教训后，使用find命令配合-1参数，避免了递归操作，确保只删除文件而不删除目录，成功解决了第二次处理大量文件时的问题。紧接着，androidsocket聊天源码开始探索通配符长度限制的来源。通过实验，发现限制与Bash无关，而是Shell执行命令的本质。进一步研究得知，Shell执行命令的过程涉及exec()类系统调用，且限制可能源自系统调用，而非Shell自身。深入分析源码后发现，最大参数长度限制为ARG_MAX，且其大小为栈空间的1/4。通过调整栈空间大小，可以增加允许的最大参数数量，从而解决“参数列表过长”的问题。

       这一限制在许多现代操作系统中存在，不仅影响了Linux环境，也见于MacOS和Windows等系统。通过理解和调整相关配置，能够有效解决处理大型文件夹清理任务时遇到的“参数列表过长”问题，提升系统管理的效率与灵活性。

slate.js源码分析（一） —— slate渲染机制

       富文本编辑器中的可见内容主要由文档内容和光标两部分组成。本文将详细介绍Slate在文档内容和光标方面的渲染机制。

       Slate文档的结构包含元素（Element）和文本（Text）两类节点。这些节点类似于DOM树，可以嵌套结构。用户在元素或文本上添加扩展属性，以提供渲染节点所需的数据。

       文档的截图与对应的Slate值之间存在对应关系，这种关系帮助开发者直观理解文档的渲染过程。

       Slate组件树类似于DOM树，对应于Slate值的数据结构。文档区域的顶部负责更新选择数据、文档树内容，并提供DOM事件API（如onKeydown和onClick）。

       节点数据被渲染为HTML，允许用户自定义渲染过程，通过renderElement方法实现。根据装饰的不同，文本会被分割成相应数量的leaf。

       文本内容的渲染则通过renderLeaf方法来控制文本内容的样式。

       Slate值的更新逻辑利用React技术，将文档数据实时渲染为DOM结构。当contenteditable为true的元素被修改时，会触发beforInput事件，通过监听这一事件，实现文档内容的实时同步。

       在使用Slate时，输入法问题是一个常见挑战。本文将简要介绍输入法的工作原理及其常见bug，并分析解决方法。

       正常键盘输入仅触发beforInput事件，而使用输入法时，除了beforInput事件，还会触发Composition事件。这三个事件分别对应输入法开始、内容更新和结束的过程。在输入法输入期间，如果实时修改文档内容，会导致与输入法冲突。因此，在CompositionUpdate期间，Slate Value不会做任何更新，直至CompositionEnd时再进行更新。遇到报错情况时，通常是因为在CompositionStart时文档内容被删除，而在CompositionEnd时找不到对应的DOM节点，引发错误。解决办法是在CompositionStart时更新文档值以避免冲突。

       解决输入法问题的一个方案是fork源码。通过这种方式，可以确保Slate与输入法协同工作，提高用户体验。

       Slate Selection数据结构与DOM Selection类似，由锚点（anchor）和焦点（focus）两个点组成。了解详细信息可以参考MDN Selection文档。

       Selection的更新机制依赖于React完成渲染。在每次Selection值发生变化时，会在useEffect中更新DOMSelection。同时，监听window.document上的selectionchange事件以更新Slate Selection值。

       后续计划继续深入探讨Slate源码分析，包括历史记录机制、从Slate 0.升级到0.的实战指南、数据模型、序列化机制、normalize机制等，敬请期待。

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nginx源码分析--master和worker进程模型

       一、Nginx整体架构

       正常执行中的nginx会有多个进程，其中最基本的是master process（主进程）和worker process（工作进程），还可能包括cache相关进程。

       二、核心进程模型

       启动nginx的主进程将充当监控进程，主进程通过fork()产生的子进程则充当工作进程。

       Nginx也支持单进程模型，此时主进程即是工作进程，不包含监控进程。

       核心进程模型框图如下：

       master进程

       监控进程作为整个进程组与用户的交互接口，负责监护进程，不处理网络事件，不负责业务执行，仅通过管理worker进程实现重启服务、平滑升级、更换日志文件、配置文件实时生效等功能。

       master进程通过sigsuspend()函数调用大部分时间处于挂起状态，直到接收到信号。

       master进程通过检查7个标志位来决定ngx_master_process_cycle方法的运行：

       sig_atomic_t ngx_reap;

       sig_atomic_t ngx_terminate;

       sig_atomic_t ngx_quit;

       sig_atomic_t ngx_reconfigure;

       sig_atomic_t ngx_reopen;

       sig_atomic_t ngx_change_binary;

       sig_atomic_t ngx_noaccept;

       进程中接收到的信号对Nginx框架的意义：

       还有一个标志位：ngx_restart，仅在master工作流程中作为标志位使用，与信号无关。

       核心代码（ngx_process_cycle.c）：

       ngx_start_worker_processes函数：

       worker进程

       worker进程主要负责具体任务逻辑，主要关注与客户端或后端真实服务器之间的数据可读/可写等I/O交互事件，因此工作进程的阻塞点在select()、epoll_wait()等I/O多路复用函数调用处，等待数据可读/写事件。也可能被新收到的进程信号中断。

       master进程如何通知worker进程进行某些工作？采用的是信号。

       当收到信号时，信号处理函数ngx_signal_handler()会执行。

       对于worker进程的工作方法ngx_worker_process_cycle，它主要关注4个全局标志位：

       sig_atomic_t ngx_terminate;//强制关闭进程

       sig_atomic_t ngx_quit;//优雅地关闭进程（有唯一一段代码会设置它，就是接受到QUIT信号。ngx_quit只有在首次设置为1时，才会将ngx_exiting置为1）

       ngx_uint_t ngx_exiting;//退出进程标志位

       sig_atomic_t ngx_reopen;//重新打开所有文件

       其中ngx_terminate、ngx_quit、ngx_reopen都将由ngx_signal_handler根据接收到的信号来设置。ngx_exiting标志位仅由ngx_worker_cycle方法在退出时作为标志位使用。

       核心代码（ngx_process_cycle.c）：

Vue—关于插件（源码级别的插件分析+实践）

       Vue插件的原理基于Vue的`use`方法，该方法接收一个函数或者提供`install`方法的对象作为参数，如果传入的参数是函数，这个函数会被当作`install`方法。在Vue 2.6.版本中，`use`方法内部使用`initUse`函数给Vue添加了一个静态方法`use`。以vuex为例，它暴露了一个`install`方法，通过`Vue.use(vuex)`来安装插件。vuex的`install`函数会调用`applyMixin`函数，并将Vue传递过去。`applyMixin`函数在Vue 2.x版本中会直接使用`Vue.mixin`来扩展功能，通过在组件的`beforeCreate`钩子中初始化vuex插件。

       在Vue中使用混入（mixin）是一种设计模式，可以轻松地被子类继承功能，目的是实现函数复用。Vue中也应用了这一设计模式，通过`Vue.mixin`可以用来分发可复用逻辑。混入可以分为全局混入和局部混入，全局混入会影响所有的Vue实例，如果组件中与mixin中具有同名的属性，会进行选项合并，除了生命周期外，其它的所有属性都会被组件自身的属性覆盖。使用混入可以节省代码量，类似于类继承。

       要自己实现一个提示框插件，可以通过`this.$notify()`进行调用，并且可以传入自定义模板。创建一个Vue工程，在`src`目录下新建`plugin`目录，然后创建一个`notify`目录，新建`index.js`和`Notify.vue`。在`index.js`中，引入`Notify.vue`组件，并通过`install`方法中注入的Vue来完成功能。实例挂载之后才可以访问`$el`选项，可以通过`Vue.use`来使用插件，然后在App.vue中验证功能是否正常。要实现传入模板并且显示出来，可以通过`$mount` API手动挂载一个实例，并在调用`$notify`方法时将挂载的元素插入到文档中。通过创建Vue组件，将DOM、JS、Style都创建好，最后调用`$notify`方法将组件插入到页面中。要实现传入模板，可以使用`v-html`指令来插入模板，并在Notify.vue中新增接收参数的方法。在App.vue中传递一段模板，页面上操作的效果为显示提示框，两秒后消失。

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！

[源码级解析]解决Aegisub3.2.2 MacOS版本音量/缩放滑块无法使用的BUG

       本文解析了Aegisub3.2.2 MacOS版本中波形视图右侧音量/缩放滑块无法正常使用的BUG。该问题导致滑块只能在0%和%之间调整，严重影响使用体验。为了解决此问题，我们首先通过查看Aegisub的源代码，发现其使用了wxWidgets库中的wxSlider控件。进一步分析代码发现，滑块的宽度和高度参数设置为时，滑块宽度缩小，高度不可见，从而导致滑块无法正常滑动。将宽度和高度参数设置为默认值wxDefaultSize或-1后，滑块恢复正常。通过修改Aegisub源码并重新编译，解决了此BUG。最终，我们构建并打包了修复后的软件，分享给需要的用户。