源码分析的核心

‘壹’ 如何评价spring源码深度解析

您好，希望以下回答能帮助您 《SPRING技术内幕——深入解析SPRING架构与设计原理》 该书讲了spring的ioc容器原理,在xml的spring配置文件中，对象是如何解析并生成的。 spring的aop，面向切面编程。这两块是比较重要的，属于核心部分。 其他的如spring mvc ，spring jdbc与hibernate,ibatise集成，spring事务，spring security， spring 任务调度都有介绍。 大体来说，属于跟着代码走向，一个类一个类介绍了一下。其实代码都是有英文注释的。 跟着作都的思路看过来也还是可以的，最好是对照类图分析。 如您还有疑问可继续追问。

‘贰’ 基于android的内核与系统架构源码分析怎么样

如今，大家面对市场中种类繁多的手机必然挑的眼花缭乱。不过，在智能手机占据主要地位的今天，挑选手机的主要因素就是挑选一款性能高的手机操作系统，Android就是其中的一个必然选择。Android系统架构和其操作系统一样，采用了分层的架构。Android分为四个层，从高层到低层分别是应用程序层、应用程序框架层、系统运行库层和linux核心层。 Android系统架构之应用程序 Android会同一系列核心应用程序包一起发布，该应用程序包包括email客户端，SMS短消息程序，日历，地图，浏览器，联系人管理程序等。所有的应用程序都是使用JAVA语言编写的。 Android系统架构之应用程序框架 开发人员也可以完全访问核心应用程序所使用的API框架。该应用程序的架构设计简化了组件的重用;任何一个应用程序都可以发布它的功能块并且任何其它的应用程序都可以使用其所发布的功能块(不过得遵循框架的安全性限制)。同样，该应用程序重用机制也使用户可以方便的替换程序组件。 隐藏在每个应用后面的是一系列的服务和系统, 其中包括; * 丰富而又可扩展的视图(Views)，可以用来构建应用程序， 它包括列表(lists)，网格(grids)，文本框(text boxes)，按钮(buttons)， 甚至可嵌入的web浏览器。 * 内容提供器(Content Providers)使得应用程序可以访问另一个应用程序的数据(如联系人数据库)， 或者共享它们自己的数据 * 资源管理器(Resource Manager)提供 非代码资源的访问，如本地字符串，图形，和布局文件( layout files )。 * 通知管理器 (Notification Manager) 使得应用程序可以在状态栏中显示自定义的提示信息。 * 活动管理器( Activity Manager) 用来管理应用程序生命周期并提供常用的导航回退功能。 有关更多的细节和怎样从头写一个应用程序，请参考 如何编写一个 Android 应用程序. Android系统架构之系统运行库 1)程序库 Android 包含一些C/C++库，这些库能被Android系统中不同的组件使用。它们通过 Android 应用程序框架为开发者提供服务。以下是一些核心库： * 系统 C 库 - 一个从 BSD 继承来的标准 C 系统函数库( libc )， 它是专门为基于 embedded linux 的设备定制的。 * 媒体库 - 基于 PacketVideo OpenCORE;该库支持多种常用的音频、视频格式回放和录制，同时支持静态图像文件。编码格式包括MPEG4, H.264, MP3, AAC, AMR, JPG, PNG 。 * Surface Manager - 对显示子系统的管理，并且为多个应用程序提 供了2D和3D图层的无缝融合。 * LibWebCore - 一个最新的web浏览器引擎用，支持Android浏览器和一个可嵌入的web视图。 * SGL - 底层的2D图形引擎 * 3D libraries - 基于OpenGL ES 1.0 APIs实现;该库可以使用硬件 3D加速(如果可用)或者使用高度优化的3D软加速。 * FreeType -位图(bitmap)和矢量(vector)字体显示。 * SQLite - 一个对于所有应用程序可用，功能强劲的轻型关系型数据库引擎。 2)Android 运行库 Android 包括了一个核心库，该核心库提供了JAVA编程语言核心库的大多数功能。 每一个Android应用程序都在它自己的进程中运行，都拥有一个独立的Dalvik虚拟机实例。Dalvik被设计成一个设备可以同时高效地运行多个虚拟系统。 Dalvik虚拟机执行(.dex)的Dalvik可执行文件，该格式文件针对小内存使用做了优化。同时虚拟机是基于寄存器的，所有的类都经由JAVA编译器编译，然后通过SDK中 的 “dx” 工具转化成.dex格式由虚拟机执行。 Dalvik虚拟机依赖于linux内核的一些功能，比如线程机制和底层内存管理机制。 Android系统架构之Linux 内核 Android 的核心系统服务依赖于 Linux 2.6 内核，如安全性，内存管理，进程管理， 网络协议栈和驱动模型。 Linux 内核也同时作为硬件和软件栈之间的抽象层。

‘叁’ 如何分析网站源码

分析网站源码可以从以下同个方面
第一,网站采用的技术,是php还是asp,通常php好于asp
第二,网站布局结构是用的div/css还是tabel通常div布局更有利网站收录
第三,网站的源码是否支持二次开发,书写是否规范.只要看代码有没有加密,有没有注释,易不易看懂
第四,网站源码是否原创,是否有版权问题.如果你是要用它建站,这个还是要注意下了.免得吃官司
第五,源码的安全性,可以用360网站网站在线安全检测来检查一下.
综上所述就是分析网站的几个点了,打了这么多字希望采纳

‘肆’ 《深入理解spark核心思想及源码分析》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《深入理解spark核心思想及源码分析》网络网盘pdf最新全集下载:
链接：https://pan..com/s/1iOq9-MrepVdWcIrbALPMPg

‘伍’ 短视频源码的核心功能是什么

短视频源码和短视频系统架构中“视频录制”以及 “视频编辑”是两个核心功能。

其中视频录制又包括：视频采集、实时美颜、自定义码率、摄像头切换、变焦、对焦、曝光度调节以及滤镜等功能。视频编辑则包括：视频裁剪、视频拼接、混音、视频动画效果、动态贴图等功能。

‘陆’ linux核心源代码分析

徐久强的作业吧？真坑

‘柒’ linux源码分析

linux的tcp-ip栈代码的详细分析

1.数据结构(msghdr,sk_buff,socket,sock,proto_ops,proto)

bsd套接字层,操作的对象是socket,数据存放在msghdr这样的数据结构：

创建socket需要传递family,type,protocol三个参数，创建socket其实就是创建一个socket实例，然后创建一个文件描述符结构，并且互相建立一些关联，即建立互相连接的指针，并且初始化这些对文件的写读操作映射到socket的read，write函数上来。

同时初始化socket的操作函数(proto_ops结构),如果传入的type参数是STREAM类型，那么就初始化为SOCKET->ops为inet_stream_ops，如果是DGRAM类型，则SOCKET-ops为inet_dgram_ops。对于inet_stream_ops其实是一个结构体，包含了stream类型的socket操作的一些入口函数，在这些函数里主要做的是对socket进行相关的操作，同时通过调用下面提到的sock中的相关操作完成socket到sock层的传递。比如在inet_stream_ops里有个inet_release的操作，这个操作除了释放socket的类型空间操作外，还通过调用socket连接的sock的close操作，对于stream类型来说，即tcp_close来关闭sock

释放sock。

创建socket同时还创建sock数据空间，初始化sock,初始化过程主要做的事情是初始化三个队列，receive_queue(接收到的数据包sk_buff链表队列),send_queue(需要发送数据包的sk_buff链表队列),backlog_queue(主要用于tcp中三次握手成功的那些数据包,自己猜的),根据family、type参数，初始化sock的操作，比如对于family为inet类型的，type为stream类型的，sock->proto初始化为tcp_prot.其中包括stream类型的协议sock操作对应的入口函数。

在一端对socket进行write的过程中，首先会把要write的字符串缓冲区整理成msghdr的数据结构形式(参见linux内核2.4版源代码分析大全),然后调用sock_sendmsg把msghdr的数据传送至inet层，对于msghdr结构中数据区中的每个数据包，创建sk_buff结构，填充数据，挂至发送队列。一层层往下层协议传递。一下每层协议不再对数据进行拷贝。而是对sk_buff结构进行操作。

‘捌’ 《深入理解SPARK核心思想与源码分析》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《深入理解SPARK》（耿嘉安）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

链接：

书名：深入理解SPARK

作者：耿嘉安

豆瓣评分：7.2

出版社：机械工业出版社

出版年份：2016-1-1

页数：469

内容简介：

《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》结合大量图和示例，对Spark的架构、部署模式和工作模块的设计理念、实现源码与使用技巧进行了深入的剖析与解读。

《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》一书对Spark1.2.0版本的源代码进行了全面而深入的分析，旨在为Spark的优化、定制和扩展提供原理性的指导。阿里巴巴集团专家鼎力推荐、阿里巴巴资深Java开发和大数据专家撰写。

本书分为三篇：

准备篇（第1～2章），介绍了Spark的环境搭建、设计理念与基本架构，帮助读者了解一些背景知识。

核心设计篇（第3～7章），着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理和源码分析。通过这部分的内容，读者可以通过源码剖析更加深入理解Spark的核心设计与实现，以便在实际使用中能够快速解决线上问题并对性能进行调优。

扩展篇（第8～11章），主要讲解基于Spark核心的各种扩展及应用，包括SQL处理引擎、Hive处理、流式计算框架Spark Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。通过阅读这部分内容，读者可以扩展实际项目中对Spark的应用场景，让Spark焕发活力。

作者简介：

耿嘉安，10年IT行业相关经验。就职于阿里巴巴商家业务事业部，任资深Java工程师，专注于开源和大数据领域，目前与小伙伴们基于ODPS构建阿里的大数据商业解决方案——御膳房。在大量的工作实践中，对J2EE、JVM、Tomcat、Spring、Hadoop、Spark、MySQL、Redis都有深入研究，尤其喜欢剖析开源项目的源码实现。早期从事J2EE企业级应用开发，对Java相关技术有独到见解。业余时间喜欢研究中国古代历史，古诗词，旅游，足球等。

‘玖’ 如何判断一个开源软件源码里的核心代码

在阅读源码之前，还应知道Linux内核源码的整体分布情况。现代的操作系统一般由进程管理、内存管理、文件系统、驱动程序和网络等组成。Linux内核源码的各个目录大致与此相对应，其组成如下（假设相对于Linux-2.4.23目录）：
1.arch目录包括了所有和体系结构相关的核心代码。它下面的每一个子目录都代表一种Linux支持的体系结构，例如i386就是Intel CPU及与之相兼容体系结构的子目录。PC机一般都基于此目录。
2.include目录包括编译核心所需要的大部分头文件，例如与平台无关的头文件在include/linux子目录下。
3.init目录包含核心的初始化代码（不是系统的引导代码），有main.c和Version.c两个文件。这是研究核心如何工作的好起点。
4.mm目录包含了所有的内存管理代码。与具体硬件体系结构相关的内存管理代码位于arch/*/mm目录下。
5.drivers目录中是系统中所有的设备驱动程序。它又进一步划分成几类设备驱动，每一种有对应的子目录，如声卡的驱动对应于drivers/sound。
6.ipc目录包含了核心进程间的通信代码。
7.moles目录存放了已建好的、可动态加载的模块。
8.fs目录存放Linux支持的文件系统代码。不同的文件系统有不同的子目录对应，如ext3文件系统对应的就是ext3子目录。
Kernel内核管理的核心代码放在这里。同时与处理器结构相关代码都放在arch/*/kernel目录下。
9.net目录里是核心的网络部分代码，其每个子目录对应于网络的一个方面。
10.lib目录包含了核心的库代码，不过与处理器结构相关的库代码被放在arch/*/lib/目录下。
11.scripts目录包含用于配置核心的脚本文件。
12.documentation目录下是一些文档，是对每个目录作用的具体说明。
一般在每个目录下都有一个.depend文件和一个Makefile文件。这两个文件都是编译时使用的辅助文件。仔细阅读这两个文件对弄清各个文件之间的联系和依托关系很有帮助。另外有的目录下还有Readme文件，它是对该目录下文件的一些说明，同样有利于对内核源码的理解。
在阅读方法或顺序上，有纵向与横向之分。所谓纵向就是顺着程序的执行顺序逐步进行；所谓横向，就是按模块进行。它们经常结合在一起进行。对于Linux启动的代码可顺着Linux的启动顺序一步步来阅读；对于像内存管理部分，可以单独拿出来进行阅读分析。实际上这是一个反复的过程，不可能读一遍就理解。

‘拾’ 深入理解spark核心思想与源码分析 怎么样

SparkSQL主要的推动者是Databricks。提到SparkSQL不得不提的就是Shark。Shark可以理解为Spark社区这边搞的一个”HiveonSpark”，把Hive的物理执行计划使用Spark计算引擎去执行。这里面会有一些问题，Hive社区那边没有把物理执行计划到执行引擎这个步骤抽象出公共API，所以Spark社区这边要自己维护一个Hive的分支，而且Hive的设计和发展不太会考虑到如何优化Spark的Job。但是前面提到的HiveonSpark却是和Hive一起发布的，是由Hive社区控制的。所以后来Spark社区就停止了Shark的开发转向SparkSQL（“坑了”一部分当时信任Shark的人）。SparkSQL是把SQL解析成RDD的transformation和action，而且通过catalyst可以自由、灵活的选择最优执行方案。对数据库有深入研究的人就会知道，SQL执行计划的优化是一个非常重要的环节，SparkSQL在这方面的优势非常明显，提供了一个非常灵活、可扩展的架构。但是SparkSQL是基于内存的，元数据放在内存里面，不适合作为数据仓库的一部分来使用。所以有了SparkSQL的HiveContext，就是兼容Hive的SparkSQL。它支持HiveQL,HiveMetastore,HiveSerDesandHiveUDFs以及JDBCdriver。这样看起来很完美，但是实际上也有一些缺点：SparkSQL依赖于Hive的一个snapshot，所以它总是比Hive的发布晚一个版本，很多Hive新的feature和bugfix它就无法包括。而且目前看Spark社区在Spark的thriftserver方面的投入不是很大，所以感觉它不是特别想朝着这个方向发展。还有一个重要的缺点就是SparkSQL目前还不能通过分析SQL来预测这个查询需要多少资源从而申请对应的资源，所以在共享集群上无法高效地分配资源和调度任务。