1.Echarts-ZRender源码分析（一）
2.ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法
3.《Chrome V8原理讲解》第十三篇 String类方法的源码引擎源码分析
4.7个源代码/库搜索引擎网站
5.游戏引擎随笔 0x29：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇
6.js引擎v8源码分析之Object（基于v8 0.1.5）

Echarts-ZRender源码分析（一）

       Echarts的底层图形绘制引擎ZRender，是解析一个独立的2D图形绘制引擎，支持Canvas/SVG（5.0后不再支持VML）。源码引擎它具备图形绘制、解析管理（包括CRUD操作和组管理）、源码引擎图形动画和事件管理（在Canvas中实现DOM事件）、解析诱惑支付源码下载响应式帧渲染以及可选渲染器功能。源码引擎

       ZRender的解析架构遵循MVC模式，分为视图层、源码引擎控制层和数据层。解析视图层负责图形渲染，源码引擎控制层处理用户交互，解析数据层负责数据模型的源码引擎管理和存储。此外，解析还包含辅助功能模块，源码引擎如图形和Group的管理，其中图形特指2D矢量图形。

       源码文件结构清晰，入口文件zrender.ts中定义了全局方法，如初始化、删除等操作，ZRender类则负责核心功能的实现。通过实例化代码展示，可以看到如何绘制一个px的圆形并绑定动画，ZRender会处理绘制流程，并将动画添加到管理器中生成帧，开始动画绘制。

       后续章节将深入解析元素对象、事件管理器、动画管理器和渲染器的源码。作者雷庭，北京优锘科技前端架构师，有年前端开发和架构经验，专注于可视化前端开发，ace网络源码有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。

ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法

       ClickHouse MergeTree 「Merge 算法」 是对 MergeTree 表引擎进行数据整理的一种算法，也是 MergeTree 引擎得以高效运行的重要组成部分。

       理解 Merge 算法，首先回顾 MergeTree 相关背景知识。ClickHouse 在写入时，将一次写入的数据存放至一个物理磁盘目录，产生一个 Part。然而，随着插入次数增多，查询时数据分布不均，形成问题。一种常见想法是合并小 Part，类似 LSM-tree 思想，形成大 Part。

       面临合并策略的选择，"数据插入后立即合并"策略会迅速导致写入成本失控。因此，需要在写入放大与 Part 数量间寻求平衡。ClickHouse 的 Merge 算法便是实现这一平衡的解决方案。

       算法通过参数 base 控制参与合并的 Part 数量，形成树形结构。随着合并进行，形成不同层，总层数为 MergeTree 的深度。当树处于均衡状态时，深度与 log(N) 成比例。base 参数用于判断参与合并的 Part 是否满足条件，总大小与最大大小之比需大于等于 base。

       执行合并时机在每次插入数据后，但并非每次都会真正执行合并操作。对于给定的多个 Part，选择最适合合并的linux 棋牌 源码组合是一个数学问题，ClickHouse 限制为相邻 Part 合并，降低决策复杂度。最终，通过穷举找到最优组合进行合并。

       合并过程涉及对有序数组进行多路合并。ClickHouse 使用 Sort-Merge Join 类似算法，通过顺序扫描多个 Part 完成合并过程，保持有序性。算法复杂度为 Θ(M * N)，其中 M 为 Part 长度，N 为参与合并的 Part 数量。

       对于非主键字段，ClickHouse 提供两种处理方式：Horizontal 和 Vertical。Vertical 分为两个阶段，分别处理非主键字段的合并和输出。

       源码解析包括 Merge 触发时机、选择需要合并的 Parts、执行合并等部分。触发时机主要在写入数据时，考虑执行 Mutate 任务后。选择需要合并的 Parts 通过 SimpleMergeSelector 实现，考虑了与 TTL 相关的特殊 Merge 类型。执行合并的类为 MergeTask，分为三个阶段：ExecuteAndFinalizeHorizontalPart、VerticalMergeStage。

       Merge 算法是 MergeTree 高性能的关键，平衡写入放大与查询性能，是数据整理过程中的必要步骤。此算法通过参数和决策逻辑实现了在不同目标之间的权衡。希望以上信息能帮助你全面理解 Merge 算法。

《Chrome V8原理讲解》第十三篇 String类方法的源码分析

       本文深入解析了V8引擎中字符串类方法的源码实现。首先，我们讨论了JavaScript对象的k源码网本质和字符串的独特属性。尽管字符串通常被视为基本数据类型，而非真正的对象，V8引擎在解析时会将其隐式转换为对象形式，以实现字符串的属性访问。通过详细分析V8的源码，我们可以深入了解这一转换过程及其背后的机制。

       接下来，我们聚焦于字符串的定义过程，特别关注了JavaScript编译期间常量池的作用。常量池是一个存储字符串字面量的数组，它在代码编译时生成，并在执行期间为字节码提供数据。通过对常量池的访问，V8能够识别和存储字符串实例，这包括单字节字符串（ONE_BYTE_INTERNALIZED_STRING）等不同类型。这一过程确保了字符串在内存中的高效存储和访问。

       进一步地，我们探讨了字符串方法substring()的实现细节。这一方法的调用过程展示了V8如何从字符串对象中获取方法，并将其与特定参数相结合，以执行字符串切片操作。尽管转换过程在表面上看似无形，实际上，V8通过预编译的内置代码实现了这一功能，使得字符串方法的调用得以高效执行，而无需显式地在运行时进行类型转换。

       总结部分，我们回顾了字符串在V8内部的分类以及其在继承体系中的位置。字符串类继承自Name类，后者又继承自HeapObject类，最终达到Object类。这一结构揭示了字符串作为堆对象的性质，但需要明确区分其与JavaScript文档中强调的取快手源码“字符串对象”概念。在JavaScript中，使用点符号访问字符串属性时，确实将其转化为一个对象，但这与V8内部实现中的对象类型并不完全相同。

       最后，我们介绍了V8内部调试工具DebugPrint的使用，这是一种在源码调试中极为有效的手段。通过DebugPrint，开发人员能够在C++环境中查看特定变量的值和程序状态，从而更好地理解V8引擎的执行流程。这一工具不仅增强了开发者对JavaScript和V8引擎内部工作的洞察力，也为调试和优化代码提供了强大的支持。

7个源代码/库搜索引擎网站

       1. GitHub - 开源代码领域的领航者

       GitHub, 作为全球领先的开源代码库和版本控制系统，最近引入了革新性的源代码搜索服务。尽管它在这个领域相对较新，但其庞大的代码库已积累超过亿计，正如一篇博文中所述：“GitHub，无疑是海量宝藏的代名词！”

       2. Krugle - 互联网上的搜索巨擘

       Krugle凭借超过亿行代码的搜索覆盖，堪称全球最大的源代码搜索引擎之一，甚至声称其搜索结果囊括了全球三分之一开发者的作品。企业级服务更是覆盖了Amazon、IBM等知名企业，如Collab.net和SourceForge，以及Yahoo!等巨头。

       3. Koders - Ruby程序员的最爱

       Koders的搜索范围超过亿行代码，尤其受到Ruby程序员的热烈追捧。在被Black Duck Software收购后，Ruby搜索量激增倍，超越PHP、Perl和Python，成为该平台的第四大热门语言，仅次于Java、C/C++和C#。

       4. Codaes - Linux时代的C/C++聚焦者

       Codaes在源代码搜索领域虽然规模较小，拥有约2.5亿代码资源，但主要聚焦Linux C/C++项目，对于如今的技术环境稍显过时。除非Linux相关，否则可能有更多选择。

       5. DZone - 用户共享的代码宝库

       DZone拥有超过名用户贡献的个代码片段，是寻找代码的宝藏库，但需耐心挖掘。这里隐藏着无数珍贵的编程灵感，适合有毅力的探索者。

       6. Snipplr - 精致片段的海洋

       尽管Snipplr的用户数略逊于DZone（约人），但代码片段数量却高达，增长迅速。它还提供了针对Textmate、Gedit、WordPress等工具的便捷插件，效率极高。

       7. Google Code Search - 搜索领域的无可争议王者

       最后，不能不提Google Code Search，作为搜索领域的巨头，其功能强大无需赘言。虽然Google并未透露具体代码库规模，但其与GitHub、SourceForge等海量公共代码库的紧密合作，足以证明其在源代码搜索领域的主导地位。几乎涵盖了所有编程语言的支持，是开发者寻找代码的首选工具。

游戏引擎随笔 0x：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇

       Lumen 原理与核心组件介绍

       实时全局光照（RTGI）一直是图形渲染领域的追求目标。UE5的Lumen是基于Epic的新一代游戏引擎开发的RTGI解决方案，它结合了SDF、Voxel Lighting、Radiosity等技术，并且支持软件和硬件光线追踪的混合使用。Lumen的复杂性在于其庞大的源码库，包含个Pass和众多文件，涉及RTGI技术的集成和优化。

       核心理念

       Lumen聚焦于解决Indirect Lighting中的漫反射，利用粗粒度场景描述和非物理精确计算来达到实时性能。核心数学原理是渲染方程，通过Monte Carlo积分简化计算。

       加速结构与SDF Ray Marching

       Ray Tracing依赖加速结构，但GPU并行计算有限。Lumen使用SDF的Ray Marching技术，特别是Mesh DF（距离场）和Global DF（全局距离场）来实现无需硬件支持的SWRT，分别用于短距离和长距离的光线追踪。

       Surface Cache与Radiance Cache

       Surface Cache存储物体表面的材质属性，通过Cube Map简化获取。Radiance Cache则整合了直接光照信息，支持无限反弹全局光照。

       Lumen Scene与Screen Space Probe

       Lumen的低精度粗粒度场景由SDF（Mesh）和Surface Cache（Material）构建，Screen Space Probe用于自适应放置并生成光照信息。

       Voxel Lighting与Radiosity Indirect Lighting

       Voxel Lighting体素化相机周围空间，存储光照信息，通过Radiosity生成间接光照，弥补了Lumen单次Bounce的限制。

       World Space Probe与降噪

       Word Space Probe提供更稳定的远距离光照，通过Clipmap优化性能。降噪策略包括Temporal\Spatial Filter和Importance Sampling。

       总结与流程

       Lumen的Indirect Diffuse流程涉及多个步骤，包括Lumen Scene更新、Lighting以及Final Gather，其GPU端流程图展示了核心数据和操作。

js引擎v8源码分析之Object（基于v8 0.1.5）

       在V8引擎中，Object是所有JavaScript对象在底层C++实现的核心基类，它提供了诸如类型判断、属性操作和类型转换等公共功能。

       V8的对象采用4字节对齐，通过地址的低两位来识别对象的类型。作为Object的子类，堆对象（HeapObject）有其独特的属性，如map，它记录了对象的类型（type）和大小（size）。type字段用于识别C++对象类型，低位8位用于区分字符串类型，高位1位标识非字符串，低7位则存储字符串的子类型信息。

       对于C++对象类型的判断，V8引擎定义了一系列宏。这些宏包括isType函数，用于确定对象的具体类型。此外，还有其他函数，如解包数字、转换为smi对象、检查索引的有效性、实现JavaScript的IsInstanceOf逻辑，以及将非对象类型转换为对象（ToObject）等。

       对于数字处理，smi（Small Integers）在V8中用于表示整数，其长度为位。ToBoolean函数用于判断变量的真假，而属性查找则通过依赖子类的特定查找函数来实现，包括查找原型对象。

       由于后续分析将深入探讨Object的子类和这些函数的详细实现，这里只是概述了Object类及其关键功能的概览。

shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎

       shardingsphere的核心功能之一是分片，其中SQL解析是关键步骤。它由SQL解析引擎执行，该过程涉及词法和语法解析，将SQL语句分解为不可再分的单词并理解其结构。解析结果包括表、条件、排序、分组等元素，最终形成抽象语法树。在shardingsphere中，SQL解析过程会生成SQLStatement对象，如InsertStatement，它封装了SQL片段及其相关信息，如插入字段的位置。

       SQLParserEngine的初始化和使用始于AbstractRuntimeContext的构造函数。SQLParserEngineFactory负责创建和缓存不同数据库类型的SQL解析引擎，如ANTLR。在SQLParserEngine的parse方法中，会使用ParsingHook进行跟踪，解析前调用start，成功后调用finishSuccess，异常时调用finishFailure。实际解析工作由SQLParserExecutor完成，它将SQL解析为ParseTree，再由ParseTreeVisitor创建SQLStatement。

       SQLParserEngine的入口与分库分表操作紧密相关，shardingsphere通过ShardingStatement类来执行SQL，类似于JDBC的Statement。在prepare方法中，通过SQLParserEngine创建SimpleQueryPrepareEngine，该引擎负责预处理SQL执行的必要信息，如路由和重写结果。具体细节将在后续的SQL路由和重写分析中深入探讨。

Flink mysql-cdc connector 源码解析

       Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：

       首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。

       DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。

       为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。

       本文由文章同步助手协助完成。