在前文 C++ & Linux后端进BAT的学习路线 中，讲述了C++后端的学习路线。进一步，本文讲解两个问题： 怎么阅读学习C++源码 学习哪些C++项目 更多硬核，微信搜一搜：look_code_art，欢迎关注。 怎么学习 在介绍具体的C++项目之前，先介绍我自己学习开源项目、阅读源码的方式： 1. 首先！！！要学会使用这个项目。以STL为例，应该极少有人学习STL是直接从阅读STL源码开始的，基本都是从学习std::vector、std::list等容器的使用方式开始。当你能熟练使用了，才有会更好的基础来对内部实现一探究竟。2. 再看看有没有相关书籍、博客介绍源码的，如果有则可以参考。一般比较好的项目都会有相应的博客、书籍。3. 掌握gdb，能对源码更深层次的学习，让gdb来帮助你学习。当然，你也选择个人喜好的其他工具。 项目 下面介绍的项目前后紧密联系，不断进阶，对自身能力的提升也呈螺旋式上升。 Nanolog 日志功能，是稍微大点型项目的必备功能，自然也是后端项目的必备。 GitHub上有个纳秒级低延迟项目：Nanolog。不过这项目有两个版本，原版本是基于C++17实现的Nanolog-17，还有个C++11的实现的Nanolog-11。他们是基于std::atomic实现的高性能多线程无锁日志。仔细研究一番，值得写入简历。 by the way 看一项目，不能就光看懂完事，要对他的一些指标进行考核，比如Nanolog中有benchmark，进行性能测试。对一个项目你需要了解的层次： 内部实现原理：怎么实现无锁多线程，怎么保证数据同步之类。 性能：这个很重要，面试的过程中，涉及到项目几乎都会问。 你还需要知道你在复写这个项目时，遇到了哪些问题。毕竟看懂不代表是你的，只有你真的能写出来，调试过其中的问题，才能理解的更加深刻。 libuv libevent或者libuv，非常好的事件库，代码量相对较少： 二者整体设计上也是符合《Linux高性能服务器编程》书中设计 libuv对于慢速任务有独特的处理，能增加你对多线程编程的理解：多线程对IO密集型任务有效，但是对资源密集型，增加线程数是无效的，可以看看libuv是怎么处理的。 此外，libevent的C++版本就是muduo 我个人阅读的是muduo和libuv。此外，muduo作者陈硕还有一本书籍《Linux多线程服务端》讲解了设计一个多线程服务器的要点。 by the way libuv/muduo这类项目，一开始阅读的时候，最大困难在于理解回调函数机制。他们的处理流程大致如下： 1. 先注册可读、可写事件；2. 再等待可读、可写事件触发；3. 触发后，在回调函数中处理相应的读写事件。 有的回调函数链可能会很长，难以理解，这个时候就需要gdb帮你理清这个链路。因此，在学习开源库之前，建议先学习下gdb调试。有时间，我也还准备写个使用gdb阅读开源项目的文档，或者录制个视频。 如果libuv熟悉了，可以基于libuv写个webserver也不错。记住： 要记录过程中遇到的问题； 写完做个压力测试。 推荐项目：     uv-cpp:  https://github.com/wlgq2/uv-cppRPC RPC（Remote Procedure Call），即远程过程调用。可以通俗地理解为服务器为客户端提供服务。比如Redis，由客户端向Redis服务器发起请求，server在接受到请求后进行处理，最后把结果返回给客户端。 RPC框架的源码一般比较多，比如gRPC、bRPC等，但是一开始学习RPC会找不到重点，gRPC、bRPC代码量也会很大。在校招时间允许的范围内，先选择一个熟练使用。 有个更加简单的RPC项目libjson-rpc，可以帮助你理解RPC： libjson-rpc 底层负责网络通信的网络库设计，比如上面的libuv、muduo等 传输协议的前后的序列化方式 服务器怎么处理数据，怎么确定一个请求执行什么操作   json-tutorials  教程详细讲述了怎么设计一个json解析器、生成器，不过是C语言版本。对应的C++是 rapidJson，作者是同一个人。 推荐项目：     jrpc: https://github.com/szza/jrpc这个项目两个好处： 传承至libjson-rpc和muduo，如果遵循上面的建议，那么jrpc会非常好懂。 底层的网络通信基于c++11设计，更加方便理解。 中间的Json设计，基于json-tutorials 改进，也是rapidJson的简化 里面还有文档专门描述了这个RPC的过程。 你甚至可以将Nanolog融入到这个项目中，实现日志功能。因此，这个项目不仅能让你理解RPC，还能把之前学的项目串联起来，融为一体，颇为丰富。 protobuf 如果时间有余，可以看看protobuf使用。 coroutine libuv、muduo、redis等都是基于事件驱动的回调函数机制，你学完也肯会觉得回调函数这种机制链比较复杂。在golang中有了coroutine（协程）后，C++中也开始有了coroutine库，使用同步思想完成异步任务。经历过前面的项目，会更加深刻的感受到 coroutine 的便利。 此时，如果还有余力，可以看看怎么实现一个协程库。刚开始可以从云风的coroutine项目开始，他用的是Linux下封装的ucontext函数簇，实现了一个共享栈协程模型，学完要知道： 协程怎么切换的 协程之间怎么调度的 如果上面都完成了，有能力可以去看看bRPC的怎么实现的bthread，bthread是一个多线程多协程模型，相对复杂，bRPC就是基于bthread建立起来的。在bRPC有详细的官网文档可以参考，可以看看里面的设计思想。 by the way 最后建议一点，在有限的时间内，没有必要去实现 STL 这类项目，因为STL的各个数据结构原理本身不难，但是如果你尝试去实现他却很难，因为STL里涉及到大量的元编程，元编程属于黑魔法，用人脑完成编译器的任务，除了在学习的时候会用到，估计这辈子在公司里都用不到。 有这个时间，不如去看看facebook的C++库folly。 上面一个流程，是比较完整的C++后端进阶流程，也是自己之前学习的方法。 上一篇连接： C++ & Linux后端进BAT的学习路线