1.HTTP连接池及源码分析（二）
2.NGINX脚本语言原理及源码分析(一)
3.cloud-init介绍及源码解读(上)
4.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
5.NGINX Location匹配原理及源码分析
6.Android 启动优化： JetPack App Startup 使用及源码浅析
HTTP连接池及源码分析（二）
本文将深入分析HTTP连接池的及源码执行原理和源码实现，通过解决关键问题来理解其设计思路和优化策略。及源码
首先，及源码我们关注的及源码是连接池中角色的抽象和交互：它如何通过建造者模式构建HttpClient，特别是及源码HttpClientBuilder的使用，使配置灵活且隐藏内部复杂性。及源码microbit编译源码建造者模式允许我们按需配置属性，及源码提高代码可读性。及源码
接下来，及源码HTTP Request的及源码执行流程中，HttpClient如何通过责任链模式处理高并发下的及源码同步问题。执行链包括多个执行器，及源码如MainClientExec、及源码ProtocolExec等，及源码它们遵循责任链模式，及源码形成一个执行链条，确保请求按顺序传递和处理。
连接池的核心结构包括PoolEntry，它以HttpRoute为单位，包含连接状态信息。时间参数如timeToLive和expiry影响连接可用性。连接池的管理涉及连接的分配和回收，如优先使用已使用连接，通过Future对象管理线程阻塞和唤醒机制。
理解了连接池的结构后，我们探讨了连接的分配和回收策略，包括异步操作和线程等待队列的使用。如何保持连接、设置keep-alive时间和检测连接状态是关键环节，以确保连接的有效性和性能。
实践中，遇到的问题如连接池中的底层连接关闭问题，可能源于连接池配置不当或未考虑服务器端的keep-alive策略。设置合理的超时参数、最大连接数和使用原子类来保证并发安全是优化重点。
最后，设备报修源码我们提出个人疑问，为何在某些场景下使用了原子类，以及等待线程唤醒的顺序问题。这些问题有助于深入理解连接池的内部机制和优化空间。
NGINX脚本语言原理及源码分析(一)
NGINX提供了灵活的脚本解析功能，通过配置文件中的变量和指令实现特定功能。变量和指令是编程的基础，如若使用脚本语言，能提升配置的可扩展性，避免频繁添加新代码。
深入理解NGINX脚本语言，首先从变量的基本特性开始。在NGINX中，除了特殊类型的binary_remote_addr外，所有变量默认为字符串类型。变量名由美元符号或花括号包围，只接受特定字符（a-z、A-Z、0-9、_）。变量插入示例中，如set $def “this is a test $abc”，变量值会根据其他变量计算后再拼接。
NGINX变量分为内置和自定义两种，自定义变量由特定模块定义，如rewrite和geo模块。内置变量广泛覆盖系统、网络、四层、SSL/TLS和HTTP层信息，部分动态变量如arg_根据HTTP请求参数动态生成。
变量的作用域非常重要，未定义的变量在启动时会引发错误。全局可见的变量允许跨location使用，但每个请求有自己的个人域名源码变量实例。变量的可变性通过标记控制，如内置变量通常不可变，但如$args和$limit_rate可变。
关于缓存，变量的get_handler方法决定其是否实时计算。动态变量如$arg_name不可缓存，而set指令定义的变量可缓存。结合使用时，如"name"和"arg_name"可能产生不同结果，因为前者缓存，后者每次都从参数解析。
变量的隔离性基于请求，同一变量在不同请求间独立，如同C语言的局部和全局变量。NGINX内，变量值容器随请求而变化，与location无关。
后续文章将详细解析变量的实现原理和在脚本中的运用。对于更全面的NGINX资源，可访问NGINX开源社区获取。
cloud-init介绍及源码解读(上)
cloud-init介绍及源码解读(上) cloud-init的基本概念 metadata包含服务器信息，如instance id，display name等。userdata包含文件、脚本、yaml文件等，用于系统配置和软件环境配置。datasource是cloud-init配置数据来源，支持AWS、Azure、OpenStack等，定义统一抽象类接口，所有实现都要遵循规范。 模块决定定制化工作，metadata决定结果。不能修改源码cloud-init配置有4个阶段：local、network、config、final。cloud-init支持多种userdata类型，如自定义Python代码、MIME文件等。用户数据类型包括User-Data Script（MIME text/x-shellscript）和Cloud Config Data（MIME text/cloud-config）。 cloud-init支持多种datasource，包括NoCloud、ConfigDrive、OpenNebula等。通过Virtual-Router获取metadata和userdata信息。 cloud-init在云主机上创建目录结构以记录信息。cloud.cfg文件定义各阶段任务。 cloud-init工作原理 cloud-init通过从datasource获取metadata，执行四个阶段任务完成定制化工作。在systemd环境下，这些阶段对应的服务在启动时执行一次。 local阶段从config drive中获取配置信息写入网络接口文件。network阶段完成磁盘格式化、分区、挂载等。config阶段执行配置任务。final阶段系统初始化完成，运行自动化工具如puppet、salt，执行用户定义脚本。 cloud-init使用模块指定任务，metadata决定结果。set_hostname模块根据metadata设置主机名。设置用户初始密码和安装软件是典型应用。 cloud-init源码解读 cloud-init核心代码使用抽象方法实现，遵循接口规范。主要目录包括定义类和函数、spring源码原码网络配置、模块初始化、系统发行版操作、配置文件管理、模块处理、数据源、事件报告等。 模块通过handle函数解析cloud config配置，并执行逻辑。数据源类扩展实现接口。handler处理用户数据。reporting框架记录事件信息。 cloud-init提供文件操作、日志管理、配置解析等辅助类。其他文件包括模板处理、日志格式定义、版本控制等。 cloud-init通过模块、datasource和配置文件实现云主机元数据管理和定制化。源码结构清晰，功能全面，是云环境定制的强大工具。一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，对系统的性能影响进行简单分析。
CPU调度程序运行队列中存放的是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的轻量级进程。如果准备运行的轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，运行队列长表明系统负载可能已经饱和。
代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的部分代码。
在系统压力测试前后，使用压力测试工具stress-ng，可以看到运行队列长度的明显变化，从3左右变化到了左右。
压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，观察系统在压力下的表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。
在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。
解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。
所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。
在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。
平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、1.。
总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。
NGINX Location匹配原理及源码分析
NGINX Location匹配原理及源码分析
在NGINX的服务器配置中，location机制至关重要，它负责根据请求的URI细分成不同的处理方式。正确配置location对生产环境中的服务分发至关重要。本文将深入解析location的配置指令、匹配流程以及源码实现。配置指令详解
location指令是核心配置，有多种定义形式，如使用前缀字符（=, ^~）或正则表达式（~, ~*）。=用于精确匹配，^~则在找到匹配后立即停止搜索。正则表达式的优先级高于前缀，但为提高效率，特殊修饰符有助于简化匹配过程。匹配流程
location匹配遵循最长匹配原则，从头开始遍历配置，首先匹配前缀，再进行正则匹配。一个典型例子是，/精准匹配A，/index.html匹配B，/user/路径匹配C或E，而/images/路径匹配D（^~修饰符影响）。配置文件的顺序决定了最终匹配。数据结构构建
匹配过程涉及到的数据结构包括ngx_http_core_loc_conf_s, ngx_http_location_queue_t等，它们通过ngx_http_init_locations函数进行初始化和排序，形成静态location树和正则表达式list，以便于高效查找。源码解析
location指令解析后，数据结构在ngx_http_find_config_phase阶段被查找，先在static_location树中进行二分查找，然后遍历regex配置。源码中的ngx_http_core_find_location函数是关键执行者。总结
location匹配是NGINX处理请求的核心环节，通过配置区分正则表达式和非正则表达式，利用最长匹配和优先匹配策略。理解这些原理有助于优化生产环境的location配置，提高性能。Android 启动优化： JetPack App Startup 使用及源码浅析
前言 本文将深入探讨 JetPack App Startup 的使用及源码浅析，以解决 Android 应用启动优化问题。让我们一起探讨 JetPack App Startup 如何简化初始化流程，提升应用启动速度。 目录 1. 什么是 JetPack App Startup？ 2. JetPack App Startup 解决什么问题？ 3. JetPack App Startup 的基本使用 4. JetPack App Startup 的进阶使用 5. JetPack App Startup 源码浅析 6. 小结 什么是 JetPack App Startup？ JetPack App Startup 是一个为应用启动提供简洁高效初始化方案的库，适用于库开发者和应用开发者。通过集成 App Startup，开发者可以简化启动序列，明确初始化顺序，减少初始化步骤。相较于单独定义 ContentProvider 供每个组件初始化，App Startup 允许开发者定义共享一个 ContentProvider 的组件初始化器，显著提升应用启动时间。 JetPack App Startup 解决什么问题？ 理解 App Startup 的实际应用，有助于我们解决 Android 应用启动时间长的问题。Android 启动流程包括 Application#attachBaseContext、ContentProvider#onCreate、Application#onCreate 及 MainActivity#onCreate 等步骤。App Startup 旨在集中管理 ContentProvider 初始化，减少不必要的初始化操作，优化启动性能。 基本使用 使用 App Startup 分为三步： 在 build.gradle 文件中添加依赖。 自定义实现 Initializer 类。 在 AndroidManifest 中配置自定义的 InitializationProvider。 进阶使用 App Startup 提供了灵活的初始化机制，允许开发者在特定时机执行初始化操作，而非仅在 Application onCreate 之前。这为开发者提供了更多自定义空间。 源码浅析 App Startup 的核心结构包括几个关键类：Initializer 接口和 InitializationProvider 类。Initializer 定义了初始化的基本操作，而 InitializationProvider 借助 ContentProvider 的特性，在应用启动之前执行初始化任务。 小结 本文分享了 JetPack App Startup 的使用方法及源码分析，提供了优化应用启动速度的实用技巧。我们还提供了一份包含 Android 学习资源的资料包，包括架构视频、面试文档及源码笔记，旨在帮助开发者深入理解高级架构知识。如果你对本文内容感兴趣，欢迎点赞、评论或转发支持。Handler 执行流程及源码解析
本文深入解析了Handler的执行流程及源码，围绕Looper、MessageQueue、Message、Handler之间的协作运行机制，详细介绍了从sendMessage到handlerMessage的代码执行流程。
在UI线程中，Looper是自动创建的，通过调用Looper.prepareMainLooper()方法，此方法内部调用了Looper的prepare()方法来创建Looper对象，并将其存储在ThreadLocal中，实现线程内部的数据存储。对于子线程，则需手动创建Looper，方法与UI线程一致，同样通过Looper.prepare()完成。
Handler在初始化时，通过ThreadLocal获取当前线程的Looper与MessageQueue。发送消息时，有三种方式：sendMessage、obtainMessage与post(runable)，它们实质上操作相同，差异仅在于对Message的处理。最终，所有消息都会通过sendMessage方法调用到MessageQueue的enqueueMessage实现。
MessageQueue内部使用单链表维护消息列表，主要包含enqueueMessage与next两个操作：enqueueMessage实现数据插入，next通过死循环检查并删除链表中的消息。当MessageQueue中出现新消息时，Looper会立即检测到并处理。
Looper的loop()方法内有一个死循环，通过messageQueue.next()检查消息队列，获取并删除新消息。检测到新消息后，调用msg.target.dispatchMessage(msg)处理消息，此方法在Looper内执行，切换到Handler创建时的线程，由Handler发送的消息最终回到Handler内部，执行dispatchMessage(msg)方法。
Handler处理消息分为三种情况：执行run()方法，实现线程切换；使用Callback接口的实例作为mCallback，用于不使用Handler派生类的情况；重写handlerMessage(msg)方法处理具体业务。至此，从sendMessage到handlerMessage的整个流程得以清晰展现。
整体流程总结如下：
1. 在Handler初始化时，获取线程的Looper与MessageQueue；
2. sendMessage方法最终调用enqueueMessage插入Message到队列，并将Handler赋值给Message对象的target属性；
3. MessageQueue在插入Message后，Looper检测到新消息，并开始处理；
4. Looper的loop方法通过traget属性获取到Handler对象，执行dispatchMessage方法；
5. 最终调用继承自Handler的handlerMessage方法处理具体业务。
