1.一文彻底读懂ESLint
2.ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)
3.ES核心源码(二):创建索引和主节点
4.es lucene搜索及聚合流程源码分析
5.ElasticSearch源码：数据类型
6.ESModule规范详解
一文彻底读懂ESLint
在日常项目开发中，源码ESLint常扮演代码检测工具的解析角色，帮助开发者确保代码质量。源码本文深入探讨ESLint的解析配置与原理，带你全面了解这款强大的源码工具。
ESLint是解析ym源码破解模板一个可扩展的JavaScript检查工具，其目标是源码作为可组装的检查工具，支持JS、解析JSX和Vue等语言。源码
ESLint的解析前身包括JSLint和JSHint。JSLint由Douglas Crockford开发，源码旨在扫描并检查JavaScript源文件，解析以发现错误。源码随着JavaScript的解析成熟，JSLint逐渐失去其重要作用。源码JSHint则在Douglas Crockford的基础上，提供自定义规则的能力，成为开发者更加青睐的选项。
然而，JSHint也面临扩展性和配置灵活性不足的问题。年，狐动源码社区Zakas推出ESLint，以动态执行规则并支持灵活扩展，成为下一代JS Linter工具。
ESLint的配置方式多样，包括直接嵌入源代码和配置文件中。初始化过程简单，通过问答生成配置文件，随后在命令行中执行检测。配置文件可自定义规则和检测范围，通过解析器和环境参数实现语言特定规则的检测。
ESLint提供丰富的规则，支持三种错误级别，并允许自定义配置。通过插件扩展，开发者可以引入特定语言或框架的检测规则，增强ESLint的功能。
此外，ESLint配合Prettier实现代码格式统一，Prettier是一个可配置的代码格式化工具。通过安装相关插件，源码加授权视频开发者可以使用Prettier确保代码风格一致，并通过ESLint检查格式问题。
ESLint通过插件与Prettier的结合，实现了代码风格的统一与代码质量的监控，是现代项目开发中不可或缺的工具。本文未提及关注、转发、点赞、评论等内容，旨在提供关于ESLint全面而深入的解读。了解更多关于ESLint的信息，欢迎访问作者的网站或专栏。
ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)
ElasticSearch源码版本 7.5.2 遇到ES中未分配分片的情况时，特别是在大型集群中，处理起来会比较复杂。Master节点负责分片分配，通过调用allocationService.reroute方法执行分片分配，这是关键步骤。 在分布式系统中，诸如Kafka和ElasticSearch，滴石的源码平衡集群内的数据和分片分配是至关重要的。Kafka的leader replica负责数据读写，而ElasticSearch的主分片负责写入，副分片承担读取。如果集群内节点间的负载不平衡，会严重降低系统的健壮性和性能。主分片和副分片集中在某个节点的情况，一旦该节点异常，分布式系统的高可用性将不复存在。因此，分片的再平衡（rebalance）是必要的。 分片分配（Shard Allocation）是指将一个分片指定给集群中某个节点的过程。这一决策由主节点完成，涉及决定哪个分片分配到哪个节点，以及哪个分片为主分片或副分片。分片分配（Shard Allocation）
重要参数包括：cluster.routing.allocation.enable，该参数可以动态调整，控制分片的恢复和分配。重新启动节点时，此设置不会影响本地主分片的emui5.0 源码恢复。如果重新启动的节点具有未分配的主分片副本，则会立即恢复该主分片。触发条件
分片分配的触发条件通常与集群状态有关，具体细节在后续段落中展开。分片再平衡（Shard Rebalance）
重要参数包括：cluster.routing.rebalance.enable，用于控制整个集群的分片再平衡。再平衡的触发条件与集群分片数的变化有关，操作需要在业务低峰期进行，以减少对集群的影响。 再平衡策略的触发条件主要由以下几个参数控制：定义分配在节点的分片数的因子阈值。
定义分配在节点某个索引的分片数的因子阈值。
超出这个阈值时就会重新分配分片。
从逻辑角度和磁盘存储角度考虑，再平衡可确保集群中每个节点的分片数均衡，避免单节点负担过重。同时，确保索引的分片均匀分布，避免集中在某一分片。再平衡决策
再平衡决策涉及两个关键组件：分配器（allocator）和决策者（deciders）。 分配器负责寻找最优节点进行分片分配，通过将拥有分片数量最少的节点列表按分片数量递增排序。对于新建索引，分配器的目标是以均衡方式将新索引的分片分配给集群节点。 决策者依次遍历分配器提供的节点列表，判断是否分配分片，考虑分配过滤规则和是否超过节点磁盘容量阈值等因素。手动执行再平衡
客户端可以通过发起POST请求到/_cluster/reroute来执行再平衡操作。此操作在服务端解析为两个命令，分别对应分片移动和副本分配。内部模块执行再平衡
ES内部在触发分片分配时会调用AllocationService的reroute方法来执行再平衡。总结
无论是手动执行再平衡命令还是ES内部自动执行，最终都会调用reroute方法来实现分片的再平衡。再平衡操作涉及两种主要分配器（GatewayAllocator和ShardsAllocator），每种分配器都有不同的实现策略，以优化分配过程。决策者（Deciders）在再平衡过程中起关键作用，确保决策符合集群状态和性能要求。再平衡策略和决策机制确保了ElasticSearch集群的高效和稳定运行。ES核心源码(二):创建索引和主节点
在ElasticSearch系统中，写请求的流程引发了一个关键问题：主节点(master node)在数据写入过程中是否扮演了关键角色？让我们深入源码探讨这个话题，解答疑问。
首先，ElasticSearch的核心在于如何高效地管理和存储数据。其主节点的职责之一是在索引创建和管理过程中提供协调服务。当用户发起创建索引的请求时，流程从接收HTTP请求开始，具体在`org.elasticsearch./post/
Eslint 的实现原理，其实挺简单
Eslint 实现原理详解
Eslint 是一款流行的代码检查工具，它能够帮助开发者在编写代码的过程中发现并修复潜在的错误和不规范的代码风格。本文将深入探讨 Eslint 的实现原理，帮助你更好地理解其工作方式。
Eslint 的核心是 Linter 类，它提供了主要的 API，包括 SourceCode、Parser 和 Rule。SourceCode 代表抽象语法树（AST），Parser 是将源代码解析为 AST 的工具，Rule 则是用于检查和修复 AST 的规则。
Linter 的主要功能在 verify 和 verifyAndFix 方法中实现。当调用 --fix 或者配置文件设置 fix: true 时，会执行 verifyAndFix，用于检查并修复代码。否则，执行 verify 进行代码检查。
理解 Linter 的实现关键在于解析器（Parser）的选择与使用。默认使用 Eslint 自带的 espree，但也可以通过配置切换为其他解析器，如 @eslint/babel-parser 或 @typescript/eslint-parser。
在解析器确定后，源代码被解析为 AST，然后通过 SourceCode 封装。接下来，通过调用 runRules 方法，使用注册的规则对 AST 进行检查。runRules 遍历 AST，触发相应的事件，规则监听这些事件以执行检查逻辑。
规则注册与监听机制使得 Eslint 能够在遍历 AST 的过程中，执行各种检查任务。通过上下文（Context）传递信息，如 scope 和 settings，规则可以根据需要获取额外的细节。
检查结果以 lintingProblems 形式呈现，包括问题的起始和结束位置，以及相应的修复建议。修复实现为字符串替换操作，针对 AST 的范围进行替换，以自动修复代码问题。
此外，Eslint 支持预处理（Preprocess）和后处理（Postprocess），用于在检查前或后进行额外处理。这些功能通过配置文件中的注释指令（Comment Directives）实现，允许开发者自定义过滤规则。
为了在命令行环境下使用 Eslint，还引入了 CLIEngine 类，它负责解析命令行参数、文件读写等操作。最终，Eslint 提供了一个简洁的门面（EsLint 类），隐藏了不必要的细节，使得用户能够方便地使用 Eslint。
总结，Eslint 的实现原理基于 AST 的代码检查和字符串替换实现自动修复。通过解析器、规则注册、事件监听、问题收集与修复，以及预处理与后处理，Eslint 提供了一个高效、灵活的代码检查框架。掌握这些原理有助于开发者更深入地理解 Eslint 的工作机制，从而更好地利用它提高代码质量和开发效率。
