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Derek解读Bytom源码-启动与停止

作者:Derek ## 简介 Github地址:https://github.com/Bytom/bytom Gitee地址:https://gitee.com/BytomBlockchain/bytom 本章介绍bytom代码启动、节点初始化、及停止的过程 > 作者使用MacOS操作系统,其他平台也大同小异 > Golang Version: 1.8 ## 预备工作 ### 编译安装 详细步骤见官方 [bytom install](https://github.com/Bytom/bytom) ### 设置debug日志输出 开启debug输出文件、函数、行号等详细信息 ``` export BYTOM_DEBUG=debug ``` ### 初始化并启动bytomd 初始化 ``` ./bytomd init --chain_id testnet ``` bytomd目前支持两种网络,这里我们使用测试网 mainnet:主网 testnet:测试网 启动bytomd ``` ./bytomd node --mining --prof_laddr=":8011" ``` --prof_laddr=":8080" // 开启pprof输出性能指标 访问:http://127.0.0.1:8080/debug/pprof/ ## bytomd init初始化 入口函数 ** cmd/bytomd/main.go ** ``` func init() { log.SetFormatter(&log.TextFormatter{FullTimestamp: true, DisableColors: true}) // If environment variable BYTOM_DEBUG is not empty, // then add the hook to logrus and set the log level to DEBUG if os.Getenv("BYTOM_DEBUG") != "" { log.AddHook(ContextHook{}) log.SetLevel(log.DebugLevel) } } func main() { cmd := cli.PrepareBaseCmd(commands.RootCmd, "TM", os.ExpandEnv(config.DefaultDataDir())) cmd.Execute() } ``` init函数会在main执行之前做初始化操作,可以看到init中bytomd加载BYTOM_DEBUG变量来设置debug日志输出 command cli传参初始化 bytomd的cli解析使用[cobra](https://github.com/spf13/cobra)库 ** cmd/bytomd/commands ** * cmd/bytomd/commands/root.go 初始化--root传参。bytomd存储配置、keystore、数据的root目录。在MacOS下,默认路径是~/Library/Bytom/ * cmd/bytomd/commands/init.go 初始化--chain_id传参。选择网络类型,在启动bytomd时我们选择了testnet也就是测试网络 * cmd/bytomd/commands/version.go 初始化version传参 * cmd/bytomd/commands/run_node.go 初始化node节点运行时所需要的传参 初始化默认配置 用户传参只有一部分参数,那节点所需的其他参数需要从默认配置中加载。 ** cmd/bytomd/commands/root.go ** ``` var ( config = cfg.DefaultConfig() ) ``` 在root.go中有一个config全局变量加载了node所需的所有默认参数 ``` // Default configurable parameters. func DefaultConfig() *Config { return &Config{ BaseConfig: DefaultBaseConfig(), // node基础相关配置 P2P: DefaultP2PConfig(), // p2p网络相关配置 Wallet: DefaultWalletConfig(), // 钱包相关配置 Auth: DefaultRPCAuthConfig(), // 验证相关配置 Web: DefaultWebConfig(), // web相关配置 } } ``` 后面的文章会一一介绍每个配置的作用 ## bytomd 守护进程启动与退出 ** cmd/bytomd/commands/run_node.go ** ``` func runNode(cmd *cobra.Command, args []string) error { // Create & start node n := node.NewNode(config) if _, err := n.Start(); err != nil { return fmt.Errorf("Failed to start node: %v", err) } else { log.WithField("nodeInfo", n.SyncManager().Switch().NodeInfo()).Info("Started node") } // Trap signal, run forever. n.RunForever() return nil } ``` runNode函数有三步操作: node.NewNode:初始化node运行环境 n.Start:启动node n.RunForever:监听退出信号,收到ctrl+c操作则退出node。在linux中守进程一般监听SIGTERM信号(ctrl+c)作为退出守护进程的信号 ### 初始化node运行环境 在bytomd中有五个db数据库存储在--root参数下的data目录 * accesstoken.db // 存储token相关信息(钱包访问控制权限) * trusthistory.db // 存储p2p网络同步相关信息 * txdb.db // 存储交易相关信息 * txfeeds.db // * wallet.db // 存储钱包相关信息 ** node/node.go ** ``` func NewNode(config *cfg.Config) *Node { ctx := context.Background() initActiveNetParams(config) // Get store 初始化txdb数据库 txDB := dbm.NewDB("txdb", config.DBBackend, config.DBDir()) store := leveldb.NewStore(txDB) // 初始化accesstoken数据库 tokenDB := dbm.NewDB("accesstoken", config.DBBackend, config.DBDir()) accessTokens := accesstoken.NewStore(tokenDB) // 初始化event事件调度器,也叫任务调度器。一个任务可以被多次调用 // Make event switch eventSwitch := types.NewEventSwitch() _, err := eventSwitch.Start() if err != nil { cmn.Exit(cmn.Fmt("Failed to start switch: %v", err)) } // 初始化交易池 txPool := protocol.NewTxPool() chain, err := protocol.NewChain(store, txPool) if err != nil { cmn.Exit(cmn.Fmt("Failed to create chain structure: %v", err)) } var accounts *account.Manager = nil var assets *asset.Registry = nil var wallet *w.Wallet = nil var txFeed *txfeed.Tracker = nil // 初始化txfeeds数据库 txFeedDB := dbm.NewDB("txfeeds", config.DBBackend, config.DBDir()) txFeed = txfeed.NewTracker(txFeedDB, chain) if err = txFeed.Prepare(ctx); err != nil { log.WithField("error", err).Error("start txfeed") return nil } // 初始化keystore hsm, err := pseudohsm.New(config.KeysDir()) if err != nil { cmn.Exit(cmn.Fmt("initialize HSM failed: %v", err)) } // 初始化钱包,默认wallet是开启状态 if !config.Wallet.Disable { walletDB := dbm.NewDB("wallet", config.DBBackend, config.DBDir()) accounts = account.NewManager(walletDB, chain) assets = asset.NewRegistry(walletDB, chain) wallet, err = w.NewWallet(walletDB, accounts, assets, hsm, chain) if err != nil { log.WithField("error", err).Error("init NewWallet") } // Clean up expired UTXO reservations periodically. go accounts.ExpireReservations(ctx, expireReservationsPeriod) } newBlockCh := make(chan *bc.Hash, maxNewBlockChSize) // 初始化网络节点同步管理 syncManager, _ := netsync.NewSyncManager(config, chain, txPool, newBlockCh) // 初始化pprof,pprof用于输出性能指标,需要制定--prof_laddr参数来开启,在文章开头我们已经开启该功能 // run the profile server profileHost := config.ProfListenAddress if profileHost != "" { // Profiling bytomd programs.see (https://blog.golang.org/profiling-go-programs) // go tool pprof http://profileHose/debug/pprof/heap go func() { http.ListenAndServe(profileHost, nil) }() } // 初始化节点,填充节点所需的所有参数环境 node := &Node{ config: config, syncManager: syncManager, evsw: eventSwitch, accessTokens: accessTokens, wallet: wallet, chain: chain, txfeed: txFeed, miningEnable: config.Mining, } // 初始化挖矿 node.cpuMiner = cpuminer.NewCPUMiner(chain, accounts, txPool, newBlockCh) node.miningPool = miningpool.NewMiningPool(chain, accounts, txPool, newBlockCh) node.BaseService = *cmn.NewBaseService(nil, "Node", node) return node } ``` 目前bytomd只支持cpu挖矿,所以在代码中只有cpuminer的初始化信息 ### 启动node ** node/node.go ** ``` // Lanch web broser or not func lanchWebBroser() { log.Info("Launching System Browser with :", webAddress) if err := browser.Open(webAddress); err != nil { log.Error(err.Error()) return } } func (n *Node) initAndstartApiServer() { n.api = api.NewAPI(n.syncManager, n.wallet, n.txfeed, n.cpuMiner, n.miningPool, n.chain, n.config, n.accessTokens) listenAddr := env.String("LISTEN", n.config.ApiAddress) env.Parse() n.api.StartServer(*listenAddr) } func (n *Node) OnStart() error { if n.miningEnable { n.cpuMiner.Start() } n.syncManager.Start() n.initAndstartApiServer() if !n.config.Web.Closed { lanchWebBroser() } return nil } ``` OnStart() 启动node进程如下: * 启动挖矿功能 * 启动p2p网络同步 * 启动http协议的apiserver服务 * 打开浏览器访问bytond的交易页面 ### 停止node bytomd在启动时执行了n.RunForever()函数,该函数是由tendermint框架启动了监听信号的功能: ** vendor/github.com/tendermint/tmlibs/common/os.go ** ``` func TrapSignal(cb func()) { c := make(chan os.Signal, 1) signal.Notify(c, os.Interrupt, syscall.SIGTERM) go func() { for sig := range c { fmt.Printf("captured %v, exiting...\n", sig) if cb != nil { cb() } os.Exit(1) } }() select {} } ``` TrapSignal函数监听了SIGTERM信号,bytomd才能成为不退出的守护进程。只有当触发了ctrl+c或kill bytomd_pid才能终止bytomd进程退出。退出时bytomd执行如下操作 ** node/node.go ** ``` func (n *Node) OnStop() { n.BaseService.OnStop() if n.miningEnable { n.cpuMiner.Stop() } n.syncManager.Stop() log.Info("Stopping Node") // TODO: gracefully disconnect from peers. } ``` bytomd会将挖矿功能停止,p2p网络停止等操作。

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Java HashSet LinkedHashSet TreeSet类源码解析

Set集合中不含有重复的元素,插入重复的元素会失败。常用的有HashSet LinkedHashSet TreeSet。HashSet是无序的集合,LinkedHashSet中的排序和插入成功的顺序一致重复插入,TreeSet中元素是有序排列的,排序的依据是自身的comparator如果为null则根据key从小到大排序。HashSet和LinkedHashSet都是支持插入null的,TreeSet是否支持视comparator的情况,如果comparator不支持比较null的大小或者没有自定义的comparator则不支持插入null HashSet HashSet是基于HashMap实现的Set集合,所以支持插入null,但是不保持任何顺序。add成功时返回true,add已有元素时返回false。remove已有元素成功时返回true,remove不存在的元素时失败返回false。和HashMap一样是非线程安全类 public static void main(String args[]){ Set<String> set = new HashSet<>(); System.out.println(set.add("123"));//true System.out.println(set.add("123"));//false System.out.println(set.add(null));//true System.out.println(set.remove(null));//true System.out.println(set.remove(null));//false } 定义与构造函数 首先从定义上来看,HashSet实现的是Set接口,Set是一种没有重复元素的集合,比如HashMap的KeySet就是一种Set集合 public class HashSet<E> extends AbstractSet<E> implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable 从属性中可以看出,他是基于HashMap来实现的,PRESENT是Map跟底层Map相关联的虚拟值,实际上所有对HashSet的操作底层都可以理解为value=PRESENT的对HashMap的操作,后面几个方法中会用到 private transient HashMap<E,Object> map; private static final Object PRESENT = new Object(); 然后来看构造函数,无参构造默认构建一个大小为16,负载因子为0.75的HashMap;复制构造时取c/0.75+1和16中的较大值作为大小,负载因子0.75;可以单独设定初始大小,负载因子取默认的0.75,也可以同时指定负载因子;最后一种HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy)是内部方法只有LinkedHashSet使用,构建一个链表式HashSet,底层是LinkedHashMap。 public HashSet() { map = new HashMap<>(); } public HashSet(Collection<? extends E> c) { map = new HashMap<>(Math.max((int) (c.size()/.75f) + 1, 16)); addAll(c); } public HashSet(int initialCapacity, float loadFactor) { map = new HashMap<>(initialCapacity, loadFactor); } public HashSet(int initialCapacity) { map = new HashMap<>(initialCapacity); } HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy) { map = new LinkedHashMap<>(initialCapacity, loadFactor); } 对集合的操作函数 上面提到了,HashSet底层是基于HashMap的KeySet,所有value都是PRESENT,所以只需要增加参数后复用HashMap的操作即可完成大部分对HashSet的操作 //返回迭代器 public Iterator<E> iterator() { return map.keySet().iterator(); } //返回元素个数 public int size() { return map.size(); } //返回集合是否为空 public boolean isEmpty() { return map.isEmpty(); } //返回Set中是否含有某个对象,底层通过HashMap.containKey实现 public boolean contains(Object o) { return map.containsKey(o); } //添加元素e,对于底层来说相等于添加键值对(e,PRESENT),因为map.put会返回旧元素值,而set中不含有重复值,所以若直接map中不存在e则返回null此时函数返回true;而已有e时返回的是e,函数返回值为false public boolean add(E e) { return map.put(e, PRESENT)==null; } //移除某个对象,map.remove方法移除了已有的键值对返回的是value的值,对于Set来说也就是PRESENT,所以返回PRESENT相当于移除成功返回true public boolean remove(Object o) { return map.remove(o)==PRESENT; } //直接清除map中的所有对象 public void clear() { map.clear(); } clone方法就是先复制一个空的HashSet,然后通过map.clone复制map,但是元素本身没有复制,也就是说引用是相同的对象 public Object clone() { try { HashSet<E> newSet = (HashSet<E>) super.clone(); newSet.map = (HashMap<E, Object>) map.clone(); return newSet; } catch (CloneNotSupportedException e) { throw new InternalError(e);//因为HashSet和HashMap都实现了clone接口,这个错误理论上不会出现 } } spliterator基于HashMap.KeySpliterator生成一个初始大小为空的分裂器 public Spliterator<E> spliterator() { return new HashMap.KeySpliterator<E,Object>(map, 0, -1, 0, 0); } 序列化函数 writeObject基本上就是HashMap的基础上去掉了value值的写入。readObject先读取基本参数,并调整大小保证集合至少有0.25的负载率,最后新建底层的Map并读取元素插入集合。 private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws java.io.IOException { // 写入隐藏的序列化对象 s.defaultWriteObject(); // 写入HashMap的大小和负载因子 s.writeInt(map.capacity()); s.writeFloat(map.loadFactor()); // 写入元素个数 s.writeInt(map.size()); // 依次写入所有元素 for (E e : map.keySet()) s.writeObject(e); } private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) throws java.io.IOException, ClassNotFoundException { // 读取隐藏的序列化对象 s.defaultReadObject(); // 读取大小并检验不是负值 int capacity = s.readInt(); if (capacity < 0) { throw new InvalidObjectException("Illegal capacity: " + capacity); } // 读取负载因子,并检验是正数且不是NaN float loadFactor = s.readFloat(); if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) { throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " + loadFactor); } // 读取元素个数并检验是非负数 int size = s.readInt(); if (size < 0) { throw new InvalidObjectException("Illegal size: " + size); } // 重设大小,HashMap的大小需要至少有25%的负载率 capacity = (int) Math.min(size * Math.min(1 / loadFactor, 4.0f), HashMap.MAXIMUM_CAPACITY); // 创建底层HashMap,若本身是LinkedHashSet则创建LinkedHashSet map = (((HashSet<?>)this) instanceof LinkedHashSet ? new LinkedHashMap<E,Object>(capacity, loadFactor) : new HashMap<E,Object>(capacity, loadFactor)); // 从流中顺序读取所有元素,并以map.put(e, PRESENT)的方式加入到map中 for (int i=0; i<size; i++) { @SuppressWarnings("unchecked") E e = (E) s.readObject(); map.put(e, PRESENT); } } LinkedHashSet LinkedHashSet是基于LinkedHashMap实现的,所以也支持插入null并且可以保持元素的顺序一定和插入顺序是一致的,同时插入同一个元素而失败时不会影响排序。整个集合完全是基于其他类实现的,所以代码非常少。先看一下关键的构造函数部分,基本上如前面HashSet中提到,这个true的参数除了鉴别重载类型外没有实际意义,而LinkedHashMap在新建时没有给出accessOrder参数所以默认是插入顺序。复制构造这里有些不同,初始大小是c的元素个数2倍和11中的较大值,而不是一般的16 public LinkedHashSet(int initialCapacity, float loadFactor) { super(initialCapacity, loadFactor, true); } public LinkedHashSet(int initialCapacity) { super(initialCapacity, .75f, true); } public LinkedHashSet() { super(16, .75f, true); } public LinkedHashSet(Collection<? extends E> c) { super(Math.max(2*c.size(), 11), .75f, true); addAll(c); } HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy) { map = new LinkedHashMap<>(initialCapacity, loadFactor); } 分裂器是重写过的,Spliterator.DISTINCT | Spliterator.ORDERED代表这个分裂器的集合是不重复的且有序的 public Spliterator<E> spliterator() { return Spliterators.spliterator(this, Spliterator.DISTINCT | Spliterator.ORDERED); } TreeSet TreeSet是一个排序Set,并且他在没有重写过支持null的comparator的情况下是不支持插入null的 public static void main(String args[]){ Set<String> set = new TreeSet<>(); System.out.println(set.add("123"));//true System.out.println(set.add("123"));//false //System.out.println(set.add(null));报错 //System.out.println(set.remove(null));报错 System.out.println(set.remove("123"));//true System.out.println(set.remove("123"));//false } 定义与构造函数 首先我们可以看到TreeSet实现的接口就和HashSet不同,是NavigableSet说明这是一个有序排列的Set,底层基于TreeMap实现的NavigableMap接口,同时也是使用一个内存中共享的PRESENT作为虚假的value值。 public class TreeSet<E> extends AbstractSet<E> implements NavigableSet<E>, Cloneable, java.io.Serializable private transient NavigableMap<E,Object> m; private static final Object PRESENT = new Object(); 之前在TreeMap解析中提到过比较器的问题,如果不在构造时给出新的构造器,则默认根据key的大小来排序,此时若key是不能比较类或抛出错误。构造函数可以看出除非在构造时直接给出comparator或者根据SortedSet进行复制构造,否则都是按key自身来进行排序 TreeSet(NavigableMap<E,Object> m) { this.m = m; } public TreeSet() { this(new TreeMap<E,Object>()); } public TreeSet(Comparator<? super E> comparator) { this(new TreeMap<>(comparator)); } public TreeSet(Collection<? extends E> c) { this(); addAll(c); } public TreeSet(SortedSet<E> s) { this(s.comparator()); addAll(s); } 集合操作函数 TreeSet除了可以返回升序的迭代器外,还可以返回降序的迭代器和降序的Set,在TreeMap中分析过,这里的遍历是对红黑树的中序遍历,而降序迭代器只是改变了指针移动的顺序,对于descendingSet来说因为TreeMap.descendingMap()是返回的自身而新建的TreeSet中只是将这个返回结果设为m,所以对descendingSet的操作会直接反映到原本的TreeSet上面。 public Iterator<E> iterator() { return m.navigableKeySet().iterator(); } public Iterator<E> descendingIterator() { return m.descendingKeySet().iterator(); } public NavigableSet<E> descendingSet() { return new TreeSet<>(m.descendingMap()); } add和remove操作和HashSet的设计一样以PRESENT作为虚假的value值进行操作,由于TreeMap在使用key默认排序时不支持以null作为key,所以对于没有设置comparator时插入null会抛出java.lang.NullPointerException错误 public boolean add(E e) { return m.put(e, PRESENT)==null; } public boolean remove(Object o) { return m.remove(o)==PRESENT; } 然后是addAll方法,在自身的底层集合为空,c不为空,c是SortedMap,自身的底层集合是TreeMap时可以通过addAllForTreeSet调用buildFromSorted来完成线性时间的构建,否则只能一个个插入树中,一次插入时间复杂度为O(lgn),n是size大小 public boolean addAll(Collection<? extends E> c) { // Use linear-time version if applicable if (m.size()==0 && c.size() > 0 && c instanceof SortedSet && m instanceof TreeMap) {//自身的底层集合为空,c不为空,c是SortedMap,自身的底层集合是TreeMap SortedSet<? extends E> set = (SortedSet<? extends E>) c; TreeMap<E,Object> map = (TreeMap<E, Object>) m; Comparator<?> cc = set.comparator(); Comparator<? super E> mc = map.comparator(); if (cc==mc || (cc != null && cc.equals(mc))) {//双方的comparator相等 map.addAllForTreeSet(set, PRESENT); return true; } } return super.addAll(c); } //仅供TreeSet使用 void addAllForTreeSet(SortedSet<? extends K> set, V defaultVal) { try { buildFromSorted(set.size(), set.iterator(), null, defaultVal); } catch (java.io.IOException cannotHappen) { } catch (ClassNotFoundException cannotHappen) { } } 下边几个子集函数,参数中int的XXElement都是下标类参数,Inclusive代表这个下标元素本身是否包含在截取范围内,因为TreeMap中所有子集操作都是基于自身而没有复制元素,所以对于以下这些子集的修改都会反映到TreeSet上面 //截取fromElement到toElement间,Inclusive为true时为下标自身包含在范围内 public NavigableSet<E> subSet(E fromElement, boolean fromInclusive, E toElement, boolean toInclusive) { return new TreeSet<>(m.subMap(fromElement, fromInclusive, toElement, toInclusive));//fromElement、toElement是截取的下标范围,Inclusive为true时本身也包括在内 } //截取小于(inclusive为true时为小于等于)toElement的子集 public NavigableSet<E> headSet(E toElement, boolean inclusive) { return new TreeSet<>(m.headMap(toElement, inclusive)); } //截取大于(inclusive为true时为小于等于)fromElement的子集 public NavigableSet<E> tailSet(E fromElement, boolean inclusive) { return new TreeSet<>(m.tailMap(fromElement, inclusive)); } //截取包含从fromElement开始到不含toElement结束的子集 public SortedSet<E> subSet(E fromElement, E toElement) { return subSet(fromElement, true, toElement, false); } //截取小于toElement的子集 public SortedSet<E> headSet(E toElement) { return headSet(toElement, false); } //截取大于等于fromElement的子集 public SortedSet<E> tailSet(E fromElement) { return tailSet(fromElement, true); } 下面几个都是查询方法,直接通过TreeMap对应的函数来寻找指定的值 public E first() { return m.firstKey();//返回最小的元素 } public E last() { return m.lastKey();//返回最大的元素 } public E lower(E e) { return m.lowerKey(e);//返回大于e的元素中最小的 } public E floor(E e) { return m.floorKey(e);//返回小于e的元素中最大的 } public E ceiling(E e) { return m.ceilingKey(e);//返回大于等于e的元素中最小的 } public E higher(E e) { return m.higherKey(e);//返回小于等于e的元素中最大的 } poll在查询的基础上如果查找成功会删除对应的元素,只能从最小和最大的开始删除 public E pollFirst() { Map.Entry<E,?> e = m.pollFirstEntry();//删除最小的结点 return (e == null) ? null : e.getKey(); } public E pollLast() { Map.Entry<E,?> e = m.pollLastEntry();//删除最大的结点 return (e == null) ? null : e.getKey(); } TreeMap的clone方法复制了底层的集合但没有复制元素本身,也就是说对树的操作相互之间不影响,但是对相同元素的操作是相互影响的。比如说Set中的元素是一个bean,将原TreeSet中第一个元素的某个属性修改了,clone出的TreeSet中的第一个元素也会改变,这点前面两个Set类也是同样的。 public Object clone() { TreeSet<E> clone; try { clone = (TreeSet<E>) super.clone(); } catch (CloneNotSupportedException e) { throw new InternalError(e); } clone.m = new TreeMap<>(m);//复制出一个新的TreeMap return clone; } 序列化 writeObject比较容易看懂,就是依次写入比较器、元素个数和每个元素,元素的顺序是树的中序遍历顺序 private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws java.io.IOException { // 写入任何隐藏的部分 s.defaultWriteObject(); // 写入比较器 s.writeObject(m.comparator()); // 写入元素个数 s.writeInt(m.size()); // 根据迭代器的顺序也就是key从小到大写入所有元素 for (E e : m.keySet()) s.writeObject(e); } readObject先读取比较器和大小,然后通过TreeMap.readTreeSet从流中读取构建一个TreeMap private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) throws java.io.IOException, ClassNotFoundException { // 读入隐藏部分 s.defaultReadObject(); // 读入比较器 @SuppressWarnings("unchecked") Comparator<? super E> c = (Comparator<? super E>) s.readObject(); // 创建一个TreeMap设为m TreeMap<E,Object> tm = new TreeMap<>(c); m = tm; // 读入元素个数 int size = s.readInt(); tm.readTreeSet(size, s, PRESENT); } //只有TreeSet.readObject调用 void readTreeSet(int size, java.io.ObjectInputStream s, V defaultVal) throws java.io.IOException, ClassNotFoundException { buildFromSorted(size, null, s, defaultVal);//从流中读取构建一个TreeMap }

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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