…

nodejs的Express框架源码分析.工作流程分析 1.Express的编写流程 2.Express关键api的使用及其作用分析 app.use(middleware); connect package分析 function fn(req,res,next)的定义及其使用,next的定义,及其运转流程. 3.Express源代码分析,依赖库分析…

这篇blog是专门解决前篇openVswitch(OVS)源码分析之工作流程(哈希桶结构体的疑惑)中提到的哈希桶结构flex_array结构体成员变量含义的问题. 引用下前篇blog中分析讨论得到的flex_array结构体成员变量的含义结论: struct { int element_size; // 这是flex_array_part结构体存放的哈希头指针的大小 int total_nr_elements; // 这是全部flex_array_part结构体中的哈希头指针的总个数 int e…

Okhttp源码分析--基本使用流程分析 一. 使用 同步请求 OkHttpClient okHttpClient=new OkHttpClient(); Request request=new Request.Builder() .get() .url("www.baidu.com") .build(); Call call =okHttpClient.newCall(request).execute(); 异步请求 OkHttpClient okHttpClient=new OkH…

Mybatis3.2源码分析: 一.加载配置文件.     使用SAX解析配置文件.读取xml配置文件后,调用XMLConfigBuilder.parse()方法,在parse方法中再调用parseConfiguration()方法,对读取到的配置信息保存到BaseBuilder.configuration中.      propertiesElement(root.evalNode("properties")); //issue #117 read properties first…

MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及对结果集的检索封装.MyBatis可以使用简单的XML或注解用于配置和原始映射,将接口和Java的POJO(Plain Old Java Objects,普通的Java对象)映射成数据库中的记录. Mybatis环境快速入门 Maven依赖信息 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven…

在<Duilib源码分析(一)整体框架>.<Duilib源码分析(二)控件构造器—CDialogBuilder>以及<Duilib源码分析(三)XML解析器—CMarkup>中我们已从粗略的角度去分析框架操作流程和消息流程,只能对其有基本的印象,此处我们将通过实际的举例分析,duilib创建的工程,在整个资源解析.控件创建.控件加载与绘制,控件数据处理等管理的整个过程进行整合: 为了便于分析,我们仍然从项目中附带的工程“TestApp1”进行更深入的学习,以下执行流程为…

在<MonkeyRunner源码分析之与Android设备通讯方式>中,我们谈及到MonkeyRunner控制目标android设备有多种方法,其中之一就是在目标机器启动一个monkey服务来监听指定的一个端口,然后monkeyrunner再连接上这个端口来发送命令,驱动monkey去完成相应的工作. 当时我们只分析了monkeyrunner这个客户端的代码是怎么实现这一点的,但没有谈monkey那边是如何接受命令,接受到命令又是如何处理的. 所以自己打开源码看了一个晚上,大概有了概念.但今天…

本文涉及SpringMVC异常处理体系源码分析,SpringMVC异常处理相关类的设计模式,实际工作中异常处理的实践. 问题场景 假设我们的SpringMVC应用中有如下控制器: 代码示例-1 @RestController("/order") public class OrderController{ @RequestMapping("/detail") public Object orderDetail(int orderId){ // ... } } 这个控制…

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,而且发展速度异常迅猛,究其原因,个人认为有以下2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样可以应用于多种任务,流处理,批处理,包括机器学习里都可以引入Sql.    2.效率:因为Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spark…