浅谈mqtt源码（二）Client详解

       深入探索MQTT源码：客户端剖析

       启动MQTT客户端程序时，源码一般有三个关键模块：Client、源码Connect、源码Store。源码判断程序是源码外国unity项目源码否由Node.js直接执行用require.main === module。

       在客户端模块中，源码核心是源码封装一个MQTT客户端实例。实例底层通过pipe建立管道连接，源码此管道用于传输数据。源码

       当有数据写入流中，源码即触发_write方法，源码消息队列packets中的源码消息开始被处理。如果队列还有消息，源码会执行_handlePacket和nextTickWork。源码nextTickWork通过process.nextTick确保数据不会丢失，使得连接保持活跃。

       消息队列的数据不丢失的关键在于process.nextTick机制。

       MQTT客户端实例继承了events.EventEmitter方法，所有的异步操作完成后，会发送事件到事件队列，用于后续事件处理。

       客户端的基本操作如连接、订阅主题、发送与接收消息，具体如下：

       订阅主题时，会调用subscribe方法，该方法先验证topic格式，POI源码深度解析构造packet并发送至服务器。订阅完成后，会调用回调函数，告知已成功订阅。

       发送消息使用publish方法，构造packet，包含主题和消息内容，通过_storePacket或_sendPacket发送。

       接收消息时，通过emit和message方法将数据传递给业务代码。数据为buffer数组，需进行序列化处理。

       在_sendPacket方法中，使用mqtt-packet生成可传输的buffer，并将packet写入client的stream。stream是初始化MQTT客户端实例时传入的对象，通常包含WebSocket等相关方法。

       客户端内部还包含了unsubscribe、resubscribe及end方法，用于取消订阅、重新订阅及断开连接，具体细节不在本文深入讨论。

       总体而言，MQTT客户端的实现涉及Node.js的多个知识点，包括异步操作、事件监听、流处理等，空单号网源码构建了一个高效、灵活的消息传输框架。

ElasticSearch客户端源码：RestHighLevelClient

       ElasticSearch源码版本 7.5.2

       RestHighLevelClient的核心在于提供多样的API给开发者使用，每个API均对应同步与异步两种请求方式，异步请求以async结尾，且需配合监听器处理响应结果。

       在初始化RestHighLevelClient时，主要过程包括创建HttpClient、初始化RestClient以及启动HttpClient。HttpClient通过nio的reactor模式处理请求，并由线程工厂创建reactorThread。

       初始化RestHighLevelClient实例时，核心字段registry的构建包括整合聚合类操作、插件类和自定义NamedXContentRegistry.Entry，最终构建出NamedXContentRegistry。

       同步与异步请求的实现方式分为三对函数，分别增加parseEntity和处理异常返回Optional功能。同步请求方法在最终处理返回结果时，利用entityParser解析实体或返回Optional。异步请求则需要监听器，于监听器内处理返回结果。

       以Delete By Query API为例，分析其同步请求流程包括构建请求、发起请求和处理响应。构建请求参数需遵循特定规则，发起请求后通过通用函数式调用方法执行，最后通过entityParser解析响应或返回Optional。物理股票源码

       对于响应处理，Delete By Query API返回的是scroll request的响应，即BulkByScrollResponse，包含特定字段信息。此API的实现依赖于restHighLevelClient的performRequestAndParseEntity方法。

       除了自身支持的API，RestHighLevelClient还提供对其他Client的接口。以IndicesClient为例，执行Delete Index API时，同样调用performRequestAndParseEntity方法实现。

       综上所述，RestHighLevelClient作为ElasticSearch客户端，通过提供丰富的API、支持同步与异步请求，并通过初始化流程构建高效响应机制，为开发者提供了灵活且强大的数据检索与管理工具。

Client-go源码之ListerWatcher接口

       ListerWatcher接口将Lister和Watcher接口融合，前者负责与APIServer通信以获取全量对象，后者负责监控对象的增量变化。List-Watch机制旨在提升访问效率，避免过多客户端频繁获取全量资源信息，减轻APIServer负载。通过本地缓存和监听变化，仅需一次获取全量对象并同步本地缓存，后续监听变化同步缓存即可，大幅优化与APIServer通信效率。

       接口定义明确，turbo c源码移植ListerWatcher包含List和Watch两个核心函数，分别用于获取全量对象和监听对象变化。具体实现中，ListerWatcher通过调用ListFunc和WatchFunc来分别执行List和Watch操作。各资源类型Informer通过注册自己的ListWatch结构，实现在创建时自动调用特定的List和Watch函数，如Deployment的Informer，利用其资源类型对应的ClientSet初始化ListWatch，并仅返回该类型对象。

Spring Cloud OpenFeign源码FeignClientFactoryBean原理

       Spring Cloud OpenFeign的FeignClientFactoryBean在实例化过程中，通过FactoryBean接口实现，GetObject方法的关键步骤包括获取FeignContext、配置Feign.Builder、创建HardCodedTarget和调用loadBalance方法。这些步骤涉及自动配置、FeignClientSpecification的使用、Logger和Builder组件的定制以及动态代理的生成。最后，getObject方法返回的是一个接口的代理类，用于执行远程调用。

       详细分析：

       FeignClientFactoryBean在Spring容器中，通过getObject方法转化为实际的FeignClient实例。首先，它从FeignContext获取相关配置，这个配置在引入OpenFeign依赖时自动注入。接下来，通过getTarget方法，FeignClientFactoryBean配置了Builder组件，如Logger（非Slf4j）、RequestInterceptor、Encoder和Decoder等，同时考虑了用户自定义组件的配置。之后，创建了HardCodedTarget，基于FeignClient接口、注解值和完整URL构建，然后通过loadBalance方法，整合了LoadBalancerFeignClient和HystrixTargeter，进行负载均衡和目标URL定位。

       在newInstance方法中，解析了接口方法的注解，生成了MethodHandler，并用FeignInvocationHandler封装，这个InvocationHandler在代理类实例化时被调用，实现了远程调用。最终，通过Proxy.newProxyInstance动态生成了代理类，完成FeignClientFactoryBean的实例化过程。

       总的来说，FeignClientFactoryBean实例化是通过一系列配置和代理生成，实现了Spring Cloud OpenFeign的远程调用功能。如果你对源码的深入理解感兴趣，下期文章将继续解析调用源码细节。

ElasticSearch客户端源码：RestClient初始化

       RestClient初始化详解

       在ElasticSearch 7.5.2版本中，推荐使用的客户端是RestHighLevelClient，它提供了丰富的API支持，包括同步和异步访问。然而，其底层的运作依赖于RestClient，后者是负载均衡、重试策略和集群发现等功能的基石。

       RestClient是基于Apache HttpClient，所有的HTTP请求都通过HttpClient处理，包括连接池管理和HTTP协议实现。尽管ES服务器端使用Netty处理客户端的请求，但客户端并未采用Netty封装。

       初始化RestClient时，会存储节点主机信息和安全认证实例。同步的performRequest方法可以阻塞等待直到响应或遇到异常，而异步的performRequestAsync则通过ResponseListener处理返回结果，支持取消请求，但仅能取消客户端层面的处理。

       请求参数配置方面，HttpClient支持常见的请求头和请求体设置，如Socket超时、连接时间和加密等。请求头示例展示了HttpAsyncResponseConsumerFactory的内存管理，而请求体则可以使用JSON格式传递数据。

       节点选择和负载均衡是通过轮询策略实现的，可以自定义NodeSelector来指定请求目标。节点失败后，会根据之前失败的次数决定重试策略，失败状态会被标记，重试间隔逐步增加。

       在实际开发中，建议使用bulk API替代并行执行多个异步请求，以减少网络请求次数和带宽消耗。对于生产问题，理解Elasticsearch的负载均衡算法和故障恢复机制也至关重要。

HUSTOJ出现RuntimeError,正确姿势。

       在遇到HUSTOJ的RuntimeError时，特别是在位Linux环境中安装Java或类似情况下，可能会遇到系统调用不允许的报错，如"Runtime Error: [ERROR] A Not allowed system call: runid: CALLID:"。解决此类问题的关键在于管理员级别的操作。

       首先，需要查看对应系统的judge_client源代码。在core/judge_client目录下，查找okcall.h（如果是位系统则找okcall.h）。在这个文件中，找到一个以J（代表Java）开始的数组，如`int LANG_JV[] = { 0, ..., 0}`。将报错信息中的CALLID（例如）插入到数组的首尾两个0之间，变成`int LANG_JV[] = { 0, , ..., 0}`。

       然后，重新编译并覆盖judge_client到`/usr/bin/judge_client`，通过在core目录下执行`sudo bash make.sh`。如果仍有新的错误，继续此过程，直到错误消失。

       若嫌逐个查找麻烦，可以尝试使用debug模式和采样模式运行，如`sudo judge_client 0 /home/judge debug J`，这将输出一个包含LANG_JV数组的值。将这些值整合到okcalls.h或okcalls.h中即可。

       务必使用openjdk-7-jdk作为Java编译器，通过`sudo apt-get install openjdk-7-jdk`安装。Pascal编译器则使用`sudo apt-get install fp-compiler`。注意，HUSTOJ只支持`.in`和`.out`文件，不支持`.ans`文件。

       以上步骤提供了修复RuntimeError的解决方案，如果想了解背后的原理，请查阅相关文档。

client-go 源码分析（4） - ClientSet客户端 和 DynamicClient客户端

       本篇文章主要探讨ClientSet客户端与DynamicClient客户端的特性差异。ClientSet以其类型安全的优势，专门操作内置的Kubernetes资源，如Pods。其核心在于通过clientset.CoreV1()获取到的corev1.CoreV1Client，这个对象实现了PodsGetter接口，进而执行Pods方法，如查询default namespace下的所有Pod。

       示例代码展示了如何通过CoreV1Client获取Pods，实际上是通过调用restclient客户端的List方法。ClientSet的CRUD操作均基于已知的结构化数据。相比之下，DynamicClient更为灵活，它不仅能操作内置资源，还能处理CRD自定义资源，因为其内部使用了Unstructured，以适应非结构化数据的处理。

       DynamicClient与ClientSet的差异在于，它支持动态操作任何Kubernetes资源，包括CRD。使用DynamicClient时，如删除、创建资源，也是通过底层的RESTClient客户端实现。调用DynamicClient时，会先通过Runtime将响应体转换为非结构化的数据，然后利用DefaultUnstructuredConverter将其转换为Kubernetes资源对象。

       值得注意的是，与ClientSet一样，DynamicClient客户端也支持ResetClient，只是在处理非结构化数据时有所不同。关注“后端云”微信公众号，获取更多技术资讯和教程。