源碼分析的核心

『壹』 如何評價spring源碼深度解析

您好，希望以下回答能幫助您 《SPRING技術內幕——深入解析SPRING架構與設計原理》 該書講了spring的ioc容器原理,在xml的spring配置文件中，對象是如何解析並生成的。 spring的aop，面向切面編程。這兩塊是比較重要的，屬於核心部分。 其他的如spring mvc ，spring jdbc與hibernate,ibatise集成，spring事務，spring security， spring 任務調度都有介紹。 大體來說，屬於跟著代碼走向，一個類一個類介紹了一下。其實代碼都是有英文注釋的。 跟著作都的思路看過來也還是可以的，最好是對照類圖分析。 如您還有疑問可繼續追問。

『貳』 基於android的內核與系統架構源碼分析怎麼樣

如今，大家面對市場中種類繁多的手機必然挑的眼花繚亂。不過，在智能手機占據主要地位的今天，挑選手機的主要因素就是挑選一款性能高的手機操作系統，Android就是其中的一個必然選擇。Android系統架構和其操作系統一樣，採用了分層的架構。Android分為四個層，從高層到低層分別是應用程序層、應用程序框架層、系統運行庫層和linux核心層。 Android系統架構之應用程序 Android會同一系列核心應用程序包一起發布，該應用程序包包括email客戶端，SMS短消息程序，日歷，地圖，瀏覽器，聯系人管理程序等。所有的應用程序都是使用JAVA語言編寫的。 Android系統架構之應用程序框架 開發人員也可以完全訪問核心應用程序所使用的API框架。該應用程序的架構設計簡化了組件的重用;任何一個應用程序都可以發布它的功能塊並且任何其它的應用程序都可以使用其所發布的功能塊(不過得遵循框架的安全性限制)。同樣，該應用程序重用機制也使用戶可以方便的替換程序組件。 隱藏在每個應用後面的是一系列的服務和系統, 其中包括; * 豐富而又可擴展的視圖(Views)，可以用來構建應用程序， 它包括列表(lists)，網格(grids)，文本框(text boxes)，按鈕(buttons)， 甚至可嵌入的web瀏覽器。 * 內容提供器(Content Providers)使得應用程序可以訪問另一個應用程序的數據(如聯系人資料庫)， 或者共享它們自己的數據 * 資源管理器(Resource Manager)提供 非代碼資源的訪問，如本地字元串，圖形，和布局文件( layout files )。 * 通知管理器 (Notification Manager) 使得應用程序可以在狀態欄中顯示自定義的提示信息。 * 活動管理器( Activity Manager) 用來管理應用程序生命周期並提供常用的導航回退功能。 有關更多的細節和怎樣從頭寫一個應用程序，請參考 如何編寫一個 Android 應用程序. Android系統架構之系統運行庫 1)程序庫 Android 包含一些C/C++庫，這些庫能被Android系統中不同的組件使用。它們通過 Android 應用程序框架為開發者提供服務。以下是一些核心庫： * 系統 C 庫 - 一個從 BSD 繼承來的標准 C 系統函數庫( libc )， 它是專門為基於 embedded linux 的設備定製的。 * 媒體庫 - 基於 PacketVideo OpenCORE;該庫支持多種常用的音頻、視頻格式回放和錄制，同時支持靜態圖像文件。編碼格式包括MPEG4, H.264, MP3, AAC, AMR, JPG, PNG 。 * Surface Manager - 對顯示子系統的管理，並且為多個應用程序提 供了2D和3D圖層的無縫融合。 * LibWebCore - 一個最新的web瀏覽器引擎用，支持Android瀏覽器和一個可嵌入的web視圖。 * SGL - 底層的2D圖形引擎 * 3D libraries - 基於OpenGL ES 1.0 APIs實現;該庫可以使用硬體 3D加速(如果可用)或者使用高度優化的3D軟加速。 * FreeType -點陣圖(bitmap)和矢量(vector)字體顯示。 * SQLite - 一個對於所有應用程序可用，功能強勁的輕型關系型資料庫引擎。 2)Android 運行庫 Android 包括了一個核心庫，該核心庫提供了JAVA編程語言核心庫的大多數功能。 每一個Android應用程序都在它自己的進程中運行，都擁有一個獨立的Dalvik虛擬機實例。Dalvik被設計成一個設備可以同時高效地運行多個虛擬系統。 Dalvik虛擬機執行(.dex)的Dalvik可執行文件，該格式文件針對小內存使用做了優化。同時虛擬機是基於寄存器的，所有的類都經由JAVA編譯器編譯，然後通過SDK中 的 “dx” 工具轉化成.dex格式由虛擬機執行。 Dalvik虛擬機依賴於linux內核的一些功能，比如線程機制和底層內存管理機制。 Android系統架構之Linux 內核 Android 的核心系統服務依賴於 Linux 2.6 內核，如安全性，內存管理，進程管理， 網路協議棧和驅動模型。 Linux 內核也同時作為硬體和軟體棧之間的抽象層。

『叄』 如何分析網站源碼

分析網站源碼可以從以下同個方面
第一,網站採用的技術,是php還是asp,通常php好於asp
第二,網站布局結構是用的div/css還是tabel通常div布局更有利網站收錄
第三,網站的源碼是否支持二次開發,書寫是否規范.只要看代碼有沒有加密,有沒有注釋,易不易看懂
第四,網站源碼是否原創,是否有版權問題.如果你是要用它建站,這個還是要注意下了.免得吃官司
第五,源碼的安全性,可以用360網站網站在線安全檢測來檢查一下.
綜上所述就是分析網站的幾個點了,打了這么多字希望採納

『肆』 《深入理解spark核心思想及源碼分析》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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『伍』 短視頻源碼的核心功能是什麼

短視頻源碼和短視頻系統架構中「視頻錄制」以及 「視頻編輯」是兩個核心功能。

其中視頻錄制又包括：視頻採集、實時美顏、自定義碼率、攝像頭切換、變焦、對焦、曝光度調節以及濾鏡等功能。視頻編輯則包括：視頻裁剪、視頻拼接、混音、視頻動畫效果、動態貼圖等功能。

『陸』 linux核心源代碼分析

徐久強的作業吧？真坑

『柒』 linux源碼分析

linux的tcp-ip棧代碼的詳細分析

1.數據結構(msghdr,sk_buff,socket,sock,proto_ops,proto)

bsd套接字層,操作的對象是socket,數據存放在msghdr這樣的數據結構：

創建socket需要傳遞family,type,protocol三個參數，創建socket其實就是創建一個socket實例，然後創建一個文件描述符結構，並且互相建立一些關聯，即建立互相連接的指針，並且初始化這些對文件的寫讀操作映射到socket的read，write函數上來。

同時初始化socket的操作函數(proto_ops結構),如果傳入的type參數是STREAM類型，那麼就初始化為SOCKET->ops為inet_stream_ops，如果是DGRAM類型，則SOCKET-ops為inet_dgram_ops。對於inet_stream_ops其實是一個結構體，包含了stream類型的socket操作的一些入口函數，在這些函數里主要做的是對socket進行相關的操作，同時通過調用下面提到的sock中的相關操作完成socket到sock層的傳遞。比如在inet_stream_ops里有個inet_release的操作，這個操作除了釋放socket的類型空間操作外，還通過調用socket連接的sock的close操作，對於stream類型來說，即tcp_close來關閉sock

釋放sock。

創建socket同時還創建sock數據空間，初始化sock,初始化過程主要做的事情是初始化三個隊列，receive_queue(接收到的數據包sk_buff鏈表隊列),send_queue(需要發送數據包的sk_buff鏈表隊列),backlog_queue(主要用於tcp中三次握手成功的那些數據包,自己猜的),根據family、type參數，初始化sock的操作，比如對於family為inet類型的，type為stream類型的，sock->proto初始化為tcp_prot.其中包括stream類型的協議sock操作對應的入口函數。

在一端對socket進行write的過程中，首先會把要write的字元串緩沖區整理成msghdr的數據結構形式(參見linux內核2.4版源代碼分析大全),然後調用sock_sendmsg把msghdr的數據傳送至inet層，對於msghdr結構中數據區中的每個數據包，創建sk_buff結構，填充數據，掛至發送隊列。一層層往下層協議傳遞。一下每層協議不再對數據進行拷貝。而是對sk_buff結構進行操作。

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《深入理解SPARK》（耿嘉安）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：深入理解SPARK

作者：耿嘉安

豆瓣評分：7.2

出版社：機械工業出版社

出版年份：2016-1-1

頁數：469

內容簡介：

《深入理解SPARK：核心思想與源碼分析》結合大量圖和示例，對Spark的架構、部署模式和工作模塊的設計理念、實現源碼與使用技巧進行了深入的剖析與解讀。

《深入理解SPARK：核心思想與源碼分析》一書對Spark1.2.0版本的源代碼進行了全面而深入的分析，旨在為Spark的優化、定製和擴展提供原理性的指導。阿里巴巴集團專家鼎力推薦、阿里巴巴資深Java開發和大數據專家撰寫。

本書分為三篇：

准備篇（第1～2章），介紹了Spark的環境搭建、設計理念與基本架構，幫助讀者了解一些背景知識。

核心設計篇（第3～7章），著重講解SparkContext的初始化、存儲體系、任務提交與執行、計算引擎及部署模式的原理和源碼分析。通過這部分的內容，讀者可以通過源碼剖析更加深入理解Spark的核心設計與實現，以便在實際使用中能夠快速解決線上問題並對性能進行調優。

擴展篇（第8～11章），主要講解基於Spark核心的各種擴展及應用，包括SQL處理引擎、Hive處理、流式計算框架Spark Streaming、圖計算框架GraphX、機器學習庫MLlib等內容。通過閱讀這部分內容，讀者可以擴展實際項目中對Spark的應用場景，讓Spark煥發活力。

作者簡介：

耿嘉安，10年IT行業相關經驗。就職於阿里巴巴商家業務事業部，任資深Java工程師，專注於開源和大數據領域，目前與小夥伴們基於ODPS構建阿里的大數據商業解決方案——御膳房。在大量的工作實踐中，對J2EE、JVM、Tomcat、Spring、Hadoop、Spark、MySQL、Redis都有深入研究，尤其喜歡剖析開源項目的源碼實現。早期從事J2EE企業級應用開發，對Java相關技術有獨到見解。業余時間喜歡研究中國古代歷史，古詩詞，旅遊，足球等。

『玖』 如何判斷一個開源軟體源碼里的核心代碼

在閱讀源碼之前，還應知道Linux內核源碼的整體分布情況。現代的操作系統一般由進程管理、內存管理、文件系統、驅動程序和網路等組成。Linux內核源碼的各個目錄大致與此相對應，其組成如下（假設相對於Linux-2.4.23目錄）：
1.arch目錄包括了所有和體系結構相關的核心代碼。它下面的每一個子目錄都代表一種Linux支持的體系結構，例如i386就是Intel CPU及與之相兼容體系結構的子目錄。PC機一般都基於此目錄。
2.include目錄包括編譯核心所需要的大部分頭文件，例如與平台無關的頭文件在include/linux子目錄下。
3.init目錄包含核心的初始化代碼（不是系統的引導代碼），有main.c和Version.c兩個文件。這是研究核心如何工作的好起點。
4.mm目錄包含了所有的內存管理代碼。與具體硬體體系結構相關的內存管理代碼位於arch/*/mm目錄下。
5.drivers目錄中是系統中所有的設備驅動程序。它又進一步劃分成幾類設備驅動，每一種有對應的子目錄，如音效卡的驅動對應於drivers/sound。
6.ipc目錄包含了核心進程間的通信代碼。
7.moles目錄存放了已建好的、可動態載入的模塊。
8.fs目錄存放Linux支持的文件系統代碼。不同的文件系統有不同的子目錄對應，如ext3文件系統對應的就是ext3子目錄。
Kernel內核管理的核心代碼放在這里。同時與處理器結構相關代碼都放在arch/*/kernel目錄下。
9.net目錄里是核心的網路部分代碼，其每個子目錄對應於網路的一個方面。
10.lib目錄包含了核心的庫代碼，不過與處理器結構相關的庫代碼被放在arch/*/lib/目錄下。
11.scripts目錄包含用於配置核心的腳本文件。
12.documentation目錄下是一些文檔，是對每個目錄作用的具體說明。
一般在每個目錄下都有一個.depend文件和一個Makefile文件。這兩個文件都是編譯時使用的輔助文件。仔細閱讀這兩個文件對弄清各個文件之間的聯系和依託關系很有幫助。另外有的目錄下還有Readme文件，它是對該目錄下文件的一些說明，同樣有利於對內核源碼的理解。
在閱讀方法或順序上，有縱向與橫向之分。所謂縱向就是順著程序的執行順序逐步進行；所謂橫向，就是按模塊進行。它們經常結合在一起進行。對於Linux啟動的代碼可順著Linux的啟動順序一步步來閱讀；對於像內存管理部分，可以單獨拿出來進行閱讀分析。實際上這是一個反復的過程，不可能讀一遍就理解。

『拾』 深入理解spark核心思想與源碼分析 怎麼樣

SparkSQL主要的推動者是Databricks。提到SparkSQL不得不提的就是Shark。Shark可以理解為Spark社區這邊搞的一個」HiveonSpark」，把Hive的物理執行計劃使用Spark計算引擎去執行。這裡面會有一些問題，Hive社區那邊沒有把物理執行計劃到執行引擎這個步驟抽象出公共API，所以Spark社區這邊要自己維護一個Hive的分支，而且Hive的設計和發展不太會考慮到如何優化Spark的Job。但是前面提到的HiveonSpark卻是和Hive一起發布的，是由Hive社區控制的。所以後來Spark社區就停止了Shark的開發轉向SparkSQL（「坑了」一部分當時信任Shark的人）。SparkSQL是把SQL解析成RDD的transformation和action，而且通過catalyst可以自由、靈活的選擇最優執行方案。對資料庫有深入研究的人就會知道，SQL執行計劃的優化是一個非常重要的環節，SparkSQL在這方面的優勢非常明顯，提供了一個非常靈活、可擴展的架構。但是SparkSQL是基於內存的，元數據放在內存裡面，不適合作為數據倉庫的一部分來使用。所以有了SparkSQL的HiveContext，就是兼容Hive的SparkSQL。它支持HiveQL,HiveMetastore,HiveSerDesandHiveUDFs以及JDBCdriver。這樣看起來很完美，但是實際上也有一些缺點：SparkSQL依賴於Hive的一個snapshot，所以它總是比Hive的發布晚一個版本，很多Hive新的feature和bugfix它就無法包括。而且目前看Spark社區在Spark的thriftserver方面的投入不是很大，所以感覺它不是特別想朝著這個方向發展。還有一個重要的缺點就是SparkSQL目前還不能通過分析SQL來預測這個查詢需要多少資源從而申請對應的資源，所以在共享集群上無法高效地分配資源和調度任務。