1.字节码插桩(四): AST
2.找到卡顿来源，源码BlockCanary源码精简分析
3.25. Spring源码篇之SpEL表达式
4.JobIntentService源码解析
5.AbstractQueuedSynchronizer详解
6.AST详解与运用

字节码插桩(四): AST

       在Android开发过程中，详解通过AndroidStudio生成Bean对象通常借助注解自动生成getter/setter方法、源码equals()和hashCode()方法，详解遵循驼式命名规则，源码确保类（或接口）名称首字母大写，详解react小游戏源码方法名称首字母小写，源码类或实例变量同样遵循驼式命名法，详解首字母小写，源码常量全部由大写字母或下划线构成，详解且首字符不能是源码下划线。那么，详解编译器如何解析这些不规范的源码命名方式呢？这里涉及到一个关键的字节码插桩技术——AST（Abstract Syntax Tree）。

       AST（Abstract Syntax Tree）是详解编译器对源代码进行初步加工后得到的结果，是源码一个树形结构表示的源代码。在Java编译过程中，编译流程大致分为三个阶段：第一阶段解析源文件为语法树；第二阶段调用注解处理器（APT模块），处理生成的新源文件；第三阶段将语法树转换为类文件。利用操作AST可以实现修改源代码的功能。

       在代码实现层面，APT（Annotation Processing Tool）与AST结合使用，允许在编译期进行代码生成、代码检查或代码转换。AST操作属于编译器级别，对程序运行没有影响，效率相对其他AOP（Aspect-Oriented Programming）技术更高。

       AST操作常见API包括但不限于：访问节点类型、获取节点子节点、设置节点属性等。在Android开发中，AST的应用场景广泛，特别是在代码规范检查方面。例如，Android Lint是一个静态代码检查工具，其内部已经封装了AST，用于扫描和检查Android工程代码，发现潜在问题，提醒程序员及时修正，提高代码质量。

       在开发Linter工具时，wemall分销版源码需求包括禁止日志输出、使用Toast、资源文件命名规范、避免自建线程等。开发步骤涉及创建Java工程、配置Gradle、创建Detector（负责扫描代码发现问题并报告）、实现Id类型检查、检查message.obtain()调用、避免创建Thread、序列化内部类检查、禁用系统Log/System.out日志等。

       通过自定义IssueRegistry提供需要被检测的Issue列表，声明Lint-Registry属性并在build.gradle中声明，完成自定义Lint编码部分。利用AST，开发者可以有效地实现代码规范检查，提高代码质量，降低潜在错误，提升开发效率。

       综上所述，AST在Android开发中扮演着重要角色，不仅能够辅助编译器完成解析任务，还能在代码编写阶段进行静态分析，帮助开发者遵守代码规范，提升代码质量。利用AST结合Linter工具，可以有效地提高开发效率，降低维护成本，确保代码的健壮性和可维护性。

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，免费gy源码下载就会出现卡顿现象，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、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。在应用的微赞源码教程`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。

. Spring源码篇之SpEL表达式

       Spring的SpEL表达式，即Spring Expression Language，是Spring框架中实现复杂功能的关键组件。在Spring中，独立的spring-expression模块用于支持这一功能。本文将提供对SpEL表达式源码的简要分析，以帮助理解其基本用法。

       在AbstractBeanFactory中，卡盟排行源码有一个名为beanExpressionResolver的属性，用于配置默认的表达式解析器。在初始化BeanFactory时，通过AbstractApplicationContext#prepareBeanFactory设置默认值，该值默认为开启状态，可通过配置参数spring.spel.ignore=false来关闭表达式功能。

       核心解析组件是BeanExpressionResolver，它提供了evaluate方法，用于解析传入的表达式并返回结果。作为实现类，StandardBeanExpressionResolver具体实现evaluate方法，执行解析任务。

       解析SpEL表达式的接口是ExpressionParser，它接收表达式和ParserContext，后者定义了解析规则。关键子类包括SpelExpressionParser、InternalSpelExpressionParser和TemplateAwareExpressionParser。在解析过程中，会调用TemplateAwareExpressionParser#parseExpressions方法，该方法进一步调用InternalSpelExpressionParser#doParseExpression，实现表达式的详细解析。解析流程的关键步骤是tokenizer.process和eatExpression方法，它们负责识别和处理特殊字符以及逻辑运算。

       SpEL表达式本质上是一个语法树结构，涉及复杂的运算、对象访问和方法调用。它支持的字符规范包括括号、逻辑运算符（如or、and）、比较运算符（如>、<）、点号（用于访问对象属性）、问号（用于条件判断）、美元符号（用于访问变量）等。

       以下是使用SpEL表达式的简单示例：

       案例一

       输出特定值或表达式的结果。

       案例二

       对数据集进行处理，例如筛选、排序或计算。

       案例三

       执行对象方法，如调用实例方法或访问静态方法。

       案例四

       使用SpEL获取Spring容器中的Bean实例，包括使用@和&注解来分别获取普通Bean和FactoryBean。

       通过以上分析，我们大致了解了SpEL表达式的功能和基本用法。理解这些关键类及其功能有助于在实际开发中灵活运用SpEL，提高代码的可维护性和可读性。尽管SpEL的实现细节复杂，掌握其核心概念和用法足以应对常见的应用场景。

JobIntentService源码解析

       Android 8.0引入了更严格的系统资源管控，包括后台限制规则。

       在Android 8.0中，禁止应用在后台运行时创建Service。

       若应用在后台运行，将会收到错误提示。

       JobIntentService是Android 8.0中新增的类，继承自Service。

       该类用于执行加入队列的任务。对于Android 8.0及以上系统，JobIntentService任务将通过JobScheduler.enqueue执行，而8.0以下系统则继续使用Context.startService。

       JobIntentService使用便捷，只需调用YourService.enqueueWork(context, new Intent())方法。

       相较于JobService，JobIntentService简化了操作，开发者无需关注其生命周期，避免了在后台运行时创建Service导致的crash问题，且通过静态方法即可启动。

       源码解析如下：首先记录几个关键变量的含义。

       在Android 8.0以上的系统中，执行流程如下。

       work的具体逻辑处理在何处？

       通过JobService的工作原理，查找onStartJob方法。

       最终，处理work的逻辑会流转至AsyncTask中，通过protected abstract void onHandleWork(@NonNull Intent intent)方法实现。

       子类需实现jobIntentService处理work，使用线程池的AsyncTask执行，无需考虑主线程阻塞问题。

       针对Android 8.0以下系统，流程如下：回到onStartCommand方法。

       同样，最终会流转至Asynctask任务执行onHandleWork。

AbstractQueuedSynchronizer详解

       AQS, 或者抽象队列同步器，是一个Java并发工具类，它提供了一个框架，用于构建依赖于先进先出（FIFO）等待队列的阻塞锁和相关同步器（如信号量、事件等）。这个核心类设计巧妙，特别适合那些基于单个原子整数值表示状态的同步器实现。它的主要作用是在并发编程中处理资源同步访问，解决资源竞争时的等待和唤醒问题，比如ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock和ArrayBlockingQueue等都是基于AQS构建的。

       没有AQS的情况下，实现锁需要考虑等待和唤醒机制，以及状态的转换。相比之下，AQS简化了这些步骤，它自身主要关注状态的等待和释放，具体到锁的获取和释放（tryAcquire和tryRelease方法），以及锁的公平性逻辑。子类则负责定义状态和控制获取/释放的行为。例如，ReentrantLock使用state值表示锁的持有状态，公平锁（如NonfairSync）的实现则涉及到acquire和release方法的调用，以及队列的使用来实现阻塞和唤醒。

       理解AQS的核心流程，有助于我们更好地实现并发控制。然而，为了便于解释，实际的源码实现可能包含更多细节和优化。初学者在掌握基本原理后，深入阅读源码会更为高效。总的来说，AQS是并发编程中一个强大的工具，通过tryAcquire和tryRelease的配合，实现了锁的高效管理和同步控制。

AST详解与运用

       了解AST之前,我们先来简单陈述一下JavaScript引擎的工作原理:从上图中我们可以看到,JavaScript引擎做的第一件事情就是把JavaScript代码编译成抽象语法树,于是就有了本文对AST抽象语法树的浅析.

       我们都知道,在传统的编译语言的流程中,程序的一段源代码在执行之前会经历三个步骤,统称为"编译":抽象语法树（abstract syntax code，AST）是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构，之所以说是抽象的，是因为抽象表示把js代码进行了结构化的转化，转化为一种数据结构。这种数据结构其实就是一个大的json对象，json我们都熟悉，他就像一颗枝繁叶茂的树。有树根，有树干，有树枝，有树叶，无论多小多大，都是一棵完整的树。

       简单理解,就是把我们写的代码按照一定的规则转换成一种树形结构。

       AST的作用不仅仅是用来在JavaScript引擎的编译上，我们在实际的开发过程中也是经常使用的，比如我们常用的babel插件将 ES6转化成ES5、使用 UglifyJS来压缩代码 、css预处理器、开发WebPack插件、Vue-cli前端自动化工具等等，这些底层原理都是基于AST来实现的，AST能力十分强大， 能够帮助开发者理解JavaScript这门语言的精髓。

       我们先来看一组简单的AST树状结构:

       经过转化,输出如下AST树状结构:

       我们可以看到，一个标准的AST结构可以理解为一个json对象，那我们就可以通过一些方法去解析和操作它，这里我们先提供一个在线检测工具,大家可以自行去体验: esprima.org/demo/parse...

       AST编译流程图:

       我们可以看到,AST工具会源代码经过四个阶段的转换：

       词法分析scanner

       parser生成AST树

       traverse对AST树遍历,进行增删改查

       generator将更新后的AST转化成代码

       Babel插件就是作用于抽象语法树。

       Babel 的三个主要处理步骤分别是： 解析（parse），转换（transform），生成（generate）。

       vue中AST主要运用在模板编译过程.

       vue中的模板编译主要分为三个步骤:

       解析器要实现的功能就是将模板解析成AST，我们这里主要来分析一下代码解析阶段，这里主要运用的是parse()这个函数,事实上,解析器内部也分为好几个解析器,比如HTML解析器、文本解析器以及过滤解析器，其中最主要的就是HTML解析器。HTML解析器的作用就是解析HTML，它在解析HTML的过程中会不断触发各种钩子函数，我们来看看代码实现：

       举个例子:

       当上面这个模板被HTML解析器解析时,所触发的钩子函数依次是:start、chars、end。

       所以HTML解析器在实现上是一个函数，它有两个参数----模板和选项，我们的模板是一小段一小段去截取与解析的，所以需要不断循环截取，我们来看看vue内部实现原理：

       以上就是vue解析器生成AST语法树的主流程了，代码细节的地方还需要自己去解读源码，源码位置:\vue\packages\weex-template-compiler\build.js

       AST抽象语法树的知识点作为JavaScript中(任何编程语言中都有ast这个概念,这里就不过多赘述)相对基础的，也是最不可忽略的知识，带给我们的启发是无限可能的，它就像一把螺丝刀，能够拆解javascript这台庞大的机器，让我们能够看到一些本质的东西，同时也能通过它批量构建任何javascript代码。

       小时候梦想改变世界，如今我们可以用自己写的程序，构建出我们所生活的网络世界，丰富多姿。

       借用一句歌词: 我还是从前那个少年，没有一丝丝改变。时间只不过是考验，种在心中信念丝毫未减 。希望大家能够在软件开发的路途上坚定信念，越走越远.....

Http请求连接池-HttpClient的AbstractConnPool源码分析

       在处理网络请求时，尤其是高并发场景下，连接管理是关键。基于此，连接池被广泛应用以提高服务的吞吐量，减少TCP连接的创建与关闭开销。HttpClient中的连接池机制，便是基于连接池原理设计，封装在RestTemplate下，其4.3.6版本的实现展示了这一机制的高效应用。

       构建HttpClient通常遵循建造者模式，通过设置最大连接数、单路由最大连接数、是否使用长连接、压缩等特性，实现客户端配置。具体代码如下所示：

       构建HttpClient的过程涉及连接池管理器的创建，如PoolinHttpClientConnectionManager，其核心依赖于抽象类AbstractConnPool。AbstractConnPool通过添加@ThreadSafe注解，确保了线程安全，允许HttpClient在多线程环境中安全地获取、释放连接。

       深入剖析AbstractConnPool，其主要职责在于提供获取和释放连接的接口。最核心的方法包括lease和release，分别用于获取连接和释放连接。

       在lease方法中，通过返回Future对象，确保在获取连接时进行阻塞操作，直到连接可用或达到超时。此过程通过getPoolEntryBlocking方法实现，确保在route对应的连接池中连接不足时，方法进入阻塞状态，直至连接释放或超时抛出异常。

       release方法用于释放连接，确保资源的及时回收。

       抽象类AbstractConnPool通过加锁机制实现线程安全，确保多线程环境下的连接管理。尽管route对应的连接池在操作上未直接加锁，但在AbstractConnPool外部的调用中已经实现了锁的管理，保证了线程安全。

       此外，每个route对应一个连接池，实现了在主机级别的隔离。当下游服务主机发生故障时，仅对应连接池内的无效连接受影响，避免了整个连接池资源的浪费，确保服务的稳定运行。