【电子书工具 源码】【通达2017 源码】【app推广源码】缓冲页源码_页面缓冲池是什么
1.MediaCodec源码浅析
2.源码溢出是缓冲什么意思？
3.找到卡顿来源，BlockCanary源码精简分析
4.技术干货！页源DPDK新手入门到网络功能深入理解
MediaCodec源码浅析
本文从MediaCodec源码的主要结构出发，深入分析了其核心函数dequeueOutputBuffer的冲池实现机制。MediaCodec主要结构包括API、缓冲JNI、页源电子书工具 源码Native三个部分，码页面缓这些部分共同构成了客户进程中运行的冲池代码基础。在这些结构中，缓冲应用代码通过Java层MediaCodec接口与JNI代码交互，页源进而调用Native代码，码页面缓实现解码器的冲池主要逻辑。
结构上，缓冲MediaCodec源码主要分为以下几个关键组件：JMediaCodec、页源MediaCodec、码页面缓ACodec和OMXClient。JMediaCodec作为与Java层交互的桥梁，包含智能指针sp和MediaCodec实例mCodec，以及用于事件循环的mLooper。MediaCodec则负责将ACodec与OMX服务端连接起来，实现解码功能。ACodec内部实现为状态机，并继承CodecBase功能，其构造函数初始化内部状态类，并设置初始状态为UninitializedState。OMXClient则负责维护与binder的通达2017 源码连接，访问binder方法，实现与服务端的交互。
在分析过程中，重点关注了dequeueOutputBuffer函数的调用流程。该函数从MediaCodec.java调用native_dequeueOutputBuffer，在android_media_MediaCodec.cpp中映射到android_media_MediaCodec_dequeueOutputBuffer函数。最终，此函数通过JMediaCodec.dequeueOutputBuffer调用MediaCodec::dequeueOutputBuffer。在这一过程中，JMediaCodec.dequeueOutputBuffer构建kWhatDequeueOutputBuffer消息，通过ALooper传递给自己处理。消息处理后，将结果返回给调用者，完成输出缓冲区的获取。
在处理过程中，使用了消息队列来管理输入输出缓冲区。消息队列中包含两个关键组件：mPortBuffers和mAvailPortBuffers。mPortBuffers用于存储解码器的所有缓冲区，而mAvailPortBuffers则作为缓冲区队列，用于管理当前可用的缓冲区。dequeuePortBuffer函数用于从mAvailPortBuffers中获取可用缓冲区的索引。生产过程则通过updateBuffers更新缓冲区状态，清理过程则在returnBuffersToCodecOnPort中进行，清空了mAvailPortBuffers。
综上所述，app推广源码MediaCodec源码的核心在于其结构设计和dequeueOutputBuffer函数的实现，通过消息队列管理和缓冲区操作，实现了高效的解码流程。
源码溢出是什么意思？
源码溢出是指程序的处理数据超过了原本程序预设的范围，导致数据溢出所致的问题。在计算机领域，源码溢出也称为缓冲区溢出，是一种典型的安全漏洞类型。当程序对数据进行操作时，若数据长度超过了之前设定的范围，将会导致程序崩溃或者被黑客攻击。因此，源码溢出是一种程序设计中必须注意避免的错误类型。
源码溢出是计算机安全领域中需要重视的问题。因为黑客可以通过这种方式进行攻击，造成严重的危害。在进行网络应用开发时，开发人员应该尽可能防范源码溢出的漏洞。最常见的防范方法是加强程序输入数据的验证以及限制处理数据的最大值，同时更加严密地验证源码逻辑。
源码溢出对于软件安全监管非常重要，因为源码溢出的漏洞一旦被发现，黑客能够从中获得非法的数据，对整个系统造成极大的威胁。因此，learun源码下载除了在程序编写中做好数据的错误检测并限制输入数据的大小，IT管理人员还需要及时检测整个系统中存在的源码溢出问题，并及时解除漏洞，以确保系统的健康运行。
找到卡顿来源，BlockCanary源码精简分析
通过屏幕渲染机制我们了解到，Android的屏幕渲染是通过vsync实现的。软件层将数据计算好后，放入缓冲区，硬件层从缓冲区读取数据绘制到屏幕上，渲染周期是ms，这让我们看到不断变化的画面。如果计算时间超过ms，就会出现卡顿现象，这通常发生在软件层，而不是硬件层。卡顿发生的原因在于软件层的计算时间需要小于ms，而计算的执行地点则在Handler中，具体来说是在UI的Handler中。Android进程间的交互通过Binder实现，线程间通信通过Handler。
软件层在收到硬件层的vsync信号后，会在Java层向UI的Handler中投递一个消息，进行view数据的计算。这涉及到测量、服务号源码布局和绘制，通常在`ViewRootImpl`的`performTraversals()`函数中实现。因此，view数据计算在UI的Handler中执行，如果有其他操作在此执行且耗时过长，则可能导致卡顿，我们需要找到并优化这些操作。
要找到卡顿的原因，可以通过在消息处理前后记录时间，计算时间差，将这个差值与预设的卡顿阈值比较。如果大于阈值，表示发生了卡顿，此时可以dump主线程堆栈并显示给开发者。实现这一功能的关键在于在Looper中设置日志打印类。通过`Looper.loop()`函数中的日志打印，我们可以插入自定义的Printer，并在消息执行前后计算时间差。另一种方法是在日志中添加前缀和后缀，根据这些标志判断时间点。
BlockCanary是一个用于检测Android应用卡顿的工具，通过源码分析，我们可以了解到它的实现逻辑。要使用BlockCanary，首先需要定义一个继承`BlockCanaryContext`的类，并重写其中的关键方法。在应用的`onCreate()`方法中调用BlockCanary的安装方法即可。当卡顿发生时，BlockCanary会通知开发者，并在日志中显示卡顿信息。
BlockCanary的核心逻辑包括安装、事件监控、堆栈和CPU信息的采集等。在事件发生时，会创建LooperMonitor，同时启动堆栈采样和CPU采样。当消息将要执行时，开始记录开始时间，执行完毕后停止记录，并计算执行时间。如果时间差超过预设阈值，表示发生了卡顿，并通过回调传递卡顿信息给开发者。
堆栈和CPU信息的获取通过`AbstractSampler`类实现，它通过`post`一个`Runnable`来触发采样过程，循环调用`doSample()`函数。StackSampler和CpuSampler分别负责堆栈和CPU信息的采集，核心逻辑包括获取当前线程的堆栈信息和CPU速率，并将其保存。获取堆栈信息时，通过在`StackSampler`类中查找指定时间范围内的堆栈信息；获取CPU信息时，从`CpuSampler`类中解析`/proc/stat`和`/proc/mpid/stat`文件的CPU数据，并保存。
总结而言，BlockCanary通过在消息处理前后记录时间差，检测卡顿情况，并通过堆栈和CPU信息提供详细的卡顿分析，帮助开发者定位和优化性能问题。
技术干货！DPDK新手入门到网络功能深入理解
DPDK新手入门
一、安装
1. 下载源码
DPDK源文件由几个目录组成。
2. 编译
二、配置
1. 预留大页
2. 加载 UIO 驱动
三、运行 Demo
DPDK在examples文件下预置了一系列示例代码，这里以Helloworld为例进行编译。
编译完成后会在build目录下生成一个可执行文件，通过附加一些EAL参数可以运行起来。
以下参数都是比较常用的
四、核心组件
DPDK整套架构是基于以下四个核心组件设计而成的
1. 环形缓冲区管理(librte_ring)
一个无锁的多生产者，多消费者的FIFO表处理接口，可用于不同核之间或是逻辑核上处理单元之间的通信。
2. 内存池管理(librte_mempool)
主要职责是在内存中分配用来存储对象的pool。 每个pool以名称来唯一标识，并且使用一个ring来存储空闲的对象节点。 它还提供了一些其他的服务，如针对每个处理器核心的缓存或者一个能通过添加padding来使对象均匀分散在所有内存通道的对齐辅助工具。
3. 网络报文缓冲区管理(librte_mbuf)
它提供了创建、释放报文缓存的能力，DPDK应用程序可能使用这些报文缓存来存储数据包。这个缓存通常在程序开始时通过DPDK的mempool库创建。这个库提供了创建和释放mbuf的API，能用来暂存数据包。
4. 定时器管理(librte_timer)
这个模块为DPDK的执行单元提供了异步执行函数的能力，也能够周期性的触发函数。它是通过环境抽象层EAL提供的能力来获取的精准时间。
五、环境抽象层（EAL）
EAL是用于为DPDK程序提供底层驱动能力抽象的，它使DPDK程序不需要关注下层具体的网卡或者操作系统，而只需要利用EAL提供的抽象接口即可，EAL会负责将其转换为对应的API。
六、通用流rte_flow
rte_flow提供了一种通用的方式来配置硬件以匹配特定的Ingress或Egress流量，根据用户的任何配置规则对其进行操作或查询相关计数器。
这种通用的方式细化后就是一系列的流规则，每条流规则由多种匹配模式和动作列表组成。
一个流规则可以具有几个不同的动作(如在将数据重定向到特定队列之前执行计数，封装，解封装等操作)，而不是依靠几个规则来实现这些动作，应用程序操作具体的硬件实现细节来顺序执行。
1. 属性rte_flow_attr
a. 组group
流规则可以通过为其分配一个公共的组号来分组，通过jump的流量将执行这一组的操作。较低的值具有较高的优先级。组0具有最高优先级，且只有组0的规则会被默认匹配到。
b. 优先级priority
可以将优先级分配给流规则。像Group一样，较低的值表示较高的优先级，0为最大值。
组和优先级是任意的，取决于应用程序，它们不需要是连续的，也不需要从0开始，但是最大数量因设备而异，并且可能受到现有流规则的影响。
c. 流量方向ingress or egress
流量规则可以应用于入站和/或出站流量(Ingress/Egress)。
2. 模式条目rte_flow_item
模式条目类似于一套正则匹配规则，用来匹配目标数据包，其结构如代码所示。
首先模式条目rte_flow_item_type可以分成两类：
同时每个条目可以最多设置三个相同类型的结构：
a. ANY可以匹配任何协议，还可以一个条目匹配多层协议。
b. ETH
c. IPv4
d. TCP
3. 操作rte_flow_action
操作用于对已经匹配到的数据包进行处理，同时多个操作也可以进行组合以实现一个流水线处理。
首先操作类别可以分成三类：
a. MARK对流量进行标记，会设置PKT_RX_FDIR和PKT_RX_FDIR_ID两个FLAG，具体的值可以通过hash.fdir.hi获得。
b. QUEUE将流量上送到某个队列中
c. DROP将数据包丢弃
d. COUNT对数据包进行计数，如果同一个flow里有多个count操作，则每个都需要指定一个独立的id，shared标记的计数器可以用于统一端口的不同的flow一同进行计数。
e. RAW_DECAP用来对匹配到的数据包进行拆包，一般用于隧道流量的剥离。在action定义的时候需要传入一个data用来指定匹配规则和需要移除的内容。
f. RSS对流量进行负载均衡的操作，他将根据提供的数据包进行哈希操作，并将其移动到对应的队列中。
其中的level属性用来指定使用第几层协议进行哈希：
g. 拆包Decap
h. One\Two Port Hairpin
七、常用API
1. 程序初始化
2. 端口初始化
3. 队列初始化
DPDK-网络协议栈-vpp-ovs-DDoS-虚拟化技术
DPDK技术路线视频教程地址立即学习
一、DPDK网络
1. 网络协议栈项目
2.dpdk组件项目
3.dpdk经典项目
二、DPDK框架
1. 可扩展的矢量数据包处理框架vpp(c/c++)
2.DPDK的虚拟交换机框架OvS
3.golang的网络开发框架nff-go(golang)
4. 轻量级的switch框架snabb(lua)
5. 高效磁盘io读写spdk(c)
三、DPDK源码
1. 内核驱动
2. 内存
3. 协议
4. 虚拟化
5. cpu
6. 安全
四、性能测试
1. 性能指标
2. 测试方法
3. 测试工具DPDK相关学习资料分享：点击领取，备注DPDK
DPDK新手入门原文链接：DPDK上手
