【光场相机源码】【微友助手源码】【java 无法查看源码】调度优化源码_调度优化源码是什么
1.【技术人生】阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度调度调度和执行
2.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
3.SpringBoot 整合 Quartz 实现分布式调度
4.《深入理解react》之调度引擎——Scheduler
5.fsIO调度算法之NOOP
6.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
【技术人生】阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
Quartz源码分析：任务调度与执行剖析
Quartz的调度器实例化时启动了调度线程QuartzSchedulerThread，它负责触发到达指定时间的优化源码优化源码任务。该线程通过`run`方法实现调度流程，调度调度包含三个主要阶段：获取到达触发时间的优化源码优化源码triggers、触发triggers、调度调度执行triggers对应的优化源码优化源码光场相机源码jobs。
获取到达触发时间的调度调度triggers阶段，通过`JobStore`接口的优化源码优化源码`acquireNextTriggers`方法获取，由`RAMJobStore`实现具体逻辑。调度调度触发triggers阶段，优化源码优化源码调用`triggersFired`方法通知`JobStore`触发triggers，调度调度处理包括更新trigger状态与保存触发过程相关数据等操作。优化源码优化源码执行triggers对应jobs阶段，调度调度真正执行job任务，优化源码优化源码先构造job执行环境，调度调度然后在子线程中执行job。
job执行环境通过`JobRunShell`提供，确保安全执行job，捕获异常，并在任务完成后根据`completion code`更新trigger。job执行环境包含job对象、trigger对象、触发时间、上一次触发时间与下一次触发时间等数据。Quartz通过线程池提供多线程服务，使用`SimpleThreadPool`实例化`WorkerThread`来执行job任务，最终调用`Job`的`execute`方法实现业务逻辑。
综上所述，Quartz通过精心设计的线程调度与执行流程，确保了任务的高效与稳定执行，展示了其强大的任务管理能力。
阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的微友助手源码实战操作和源码搭建之前，我们先来了解一下tbschedule的基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成：Doc目录、tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。其中，tbschedule-core是分布式调度引擎的核心，负责执行复杂的调度逻辑；tbschedule-console则是一个Web管理界面，用于监控调度数据、配置策略和任务。
接下来，让我们一起步入源码环境搭建的实践。首先，访问github的tbschedule仓库，下载源码。同时，下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo，该工程的代码已共享在qq讨论群中，以供深入学习和探讨。
源码环境搭建主要分为两个步骤：源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步，准备所需的源码，包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步，将三个源码导入至Eclipse开发环境，并进行相应的配置，如设置maven、导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。
在源码导入Eclipse后，进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如，java 无法查看源码对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改，设置main类中的zkurl为自己的路径，并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后，通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目，访问指定地址验证环境搭建是否成功。
至此，tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用，可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习，例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合，相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。
SpringBoot 整合 Quartz 实现分布式调度
本文主要分享内容如下： Quartz是Java领域最著名的开源任务调度工具。在上篇文章中，我们详细介绍了Quartz在单体应用环境中的实践，尽管Spring Scheduled也能够实现任务调度，并且与SpringBoot无缝集成，支持注解配置，操作极其简便。然而，它在集群环境下存在一个缺点，即可能导致任务重复调度的问题。 相比之下，Quartz提供了丰富的特性，如任务持久化、集群部署以及分布式调度任务，因此在系统开发中应用广泛。在集群环境下，Quartz集群中的每个节点视为一个独立的Quartz应用，没有专门的达达麻将 源码解析集中管理节点。它们通过数据库表来感知彼此，利用数据库锁机制实现集群并发控制，确保每个任务当前运行的有效节点仅有一个。 特别需要注意的是，分布式部署时需保证各个节点的系统时间一致。接下来，我们通过具体应用实践来深入理解Quartz集群架构。 为了进行Quartz集群实践，我们需要先对数据表进行初始化。访问Quartz官网，下载对应的版本，如quartz-2.3.0-distribution.tar.gz，并解压。在文件中搜索SQL脚本，选择适合当前环境的数据库脚本文件，如mysql-5.7环境下的tables_mysql_innodb.sql脚本，完成数据库表的初始化。 数据库表结构如下： QRTZ_BLOG_TRIGGERS：Trigger作为Blob类型存储 QRTZ_CALENDARS：存储Quartz的Calendar信息 QRTZ_CRON_TRIGGERS：存储CronTrigger，包括Cron表达式和时区信息 QRTZ_FIRED_TRIGGERS：存储已触发的Trigger相关的状态信息及关联Job的执行信息 QRTZ_JOB_DETAILS：存储已配置的Job的详细信息 QRTZ_LOCKS：存储程序的悲观锁信息 QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS：存储已暂停的Trigger组信息 QRTZ_SCHEDULER_STATE：存储有关Scheduler状态的少量信息，与其他Scheduler实例 QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS：存储简单的Trigger，包括重复次数、间隔、以及已触发的次数 QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS：存储CalendarIntervalTrigger和DailyTimeIntervalTrigger两种类型的触发器 QRTZ_TRIGGERS：存储已配置的Trigger信息 其中，QRTZ_LOCKS是实现Quartz集群同步机制的行锁表。 实现Quartz集群实践的具体步骤如下： 创建SpringBoot项目，导入maven依赖包。 创建application.properties配置文件。 创建quartz.properties配置文件。 注册Quartz任务工厂。 注册调度工厂。 重新设置Quartz数据连接池，盗取网站源码工具推荐使用Driud数据连接池。 编写Job具体任务类。 编写Quartz服务层接口。 编写Controller服务。 服务接口测试。 注册监听器（可选）。 采用项目数据源（可选）。 在实际部署中，项目通常会集群部署。为了确保与正式环境一致，我们可以通过新建多个相同的项目来测试Quartz在集群环境下的分布式调度功能。理论上，只需将新建的项目重新复制并修改端口号即可实现本地测试。 在测试集群环境下Quartz的分布式调度时，我们通常只需保持QuartzConfig、DruidConnectionProvider、QuartzJobFactory、TfCommandJob、quartz.properties类和配置相同。首先启动的服务（如quartz-）会优先加载数据库中配置的定时任务，而其他服务（如quartz-、quartz-）在没有主动调度的情况下，不会运行任务。 最终结果验证了预期效果：任何一个定时任务只有一台机器在运行，确保了分布式调度的正确性。 本文围绕SpringBoot + Quartz + MySQL实现持久化分布式调度进行了介绍。所有代码功能均由作者亲自测试验证，尽管内容较为详尽，但考虑到作者学识有限，如有遗漏或错误之处，欢迎读者批评指正。如有需要获取项目源代码，可通过相应方式获取。 参考资源：美团 - Quartz应用与集群原理分析
掘金 - 分布式定时任务框架Quartz
《深入理解react》之调度引擎——Scheduler
深入理解react
在react 版本发布以来的近两年时间里，许多伙伴都体验到了并发模式带来的爽感，createRoot()的使用让应用有了更流畅的体验。而这一切的核心，便是react执行流中的调度引擎——Scheduler。调度，这个概念在计算机行业中广泛存在，无论是操作系统、浏览器还是大型应用，都离不开调度任务的需求。Scheduler，作为独立的包，不仅可以在react中使用，更可以在任何其他库中发挥作用，其简洁的源码使深入理解react成为可能。
为何需要调度器？首先是为了解决卡顿问题。在js引擎和渲染绘制都在同一线程执行的情况下，如何保证帧的刷新频率不被CPU密集型任务阻塞？其次，react会生成具有优先级的任务，优先级高的任务可能在后面产生，调度器能确保优先级高的任务优先执行，以提升用户体验。
Scheduler通过暴露的方法如unstable_scheduleCallback，可以按照优先级的高低顺序调度任务，并保证异步执行。在实际体验中，我们可以创建工程来测试Scheduler的执行时机，发现它会遵循优先级顺序，优先执行高优先级任务，并在下一个宏任务中异步执行。
源码解析中，小根堆作为关键数据结构，用于维护优先级队列。Scheduler使用小根堆来管理任务，优先级最高的任务始终处于堆顶。优先级的动态调整确保了任务在调度过程中的灵活排序。例如，随着时间推移，新任务的优先级会逐渐提高，使得原有任务在下一个周期中优先执行。
Scheduler的核心逻辑在工作循环中体现，通过合理调度不同优先级的任务，既不阻碍UI绘制，又能高效执行任务。对于大任务，用户可以通过拆分策略，将其划分为多个小任务，以避免阻塞UI，实现流畅的用户体验。
最后，Scheduler在react中扮演着关键角色，通过合理的任务调度，确保应用流畅运行。深入理解Scheduler，将为深入理解react提供坚实的基础。关注专栏，获取更多react相关知识。
fsIO调度算法之NOOP
深入解析：IO调度算法NOOP背后的电梯机制
NOOP，全称为No Operation，是Linux早期版本中最基础的I/O调度算法。这款算法以其简洁的FIFO队列机制，犹如电梯运作原理，巧妙地组织了I/O请求。在某些特定环境下，如嵌入式系统和闪存设备，NOOP展现出其独特的优势。 电梯调度算法的核心原理在于，它倾向于优先处理写请求，而非读请求。写请求一旦进入文件系统缓存，便能立即执行下一轮操作，而读请求则需要等待前面所有读请求完成，这就形成了一个“饿死”读请求的现象。由于写操作的频繁和短暂性，读请求往往在等待过程中被新的写请求取代，导致读性能受限。 让我们深入了解NOOP的内核实现。从kernel 3.0版本开始，NOOP算法的实现细节如下：static struct elevator_type elevator_noop = {
.ops = {
.elevator_merge_req_fn = noop_merged_requests, //合并请求
.elevator_dispatch_fn = noop_dispatch, //调度请求
.elevator_add_req_fn = noop_add_request, //添加请求到队列
.elevator_former_req_fn = noop_former_request, //获取前一个请求
.elevator_latter_req_fn = noop_latter_request, //获取后一个请求
.elevator_init_fn = noop_init_queue, //初始化队列
.elevator_exit_fn = noop_exit_queue, //退出队列
},
.elevator_name = "noop",
.elevator_owner = THIS_MODULE,
};
static int __init noop_init(void) {
elv_register(&elevator_noop);
return 0;
}
static void __exit noop_exit(void) {
elv_unregister(&elevator_noop);
}
module_init(noop_init);
module_exit(noop_exit);
关键的调度逻辑在noop_dispatch函数中得以体现，它负责从队列头部取出请求并进行处理。而noop_add_request则是将新的请求添加到队列尾部，等待调度。合并请求的处理函数noop_merged_requests则确保了新请求与现有请求的有序执行。
尽管NOOP看似简单，但在特定场景下，如对性能要求不高的设备或对I/O延迟敏感的系统，它的效率和稳定性不容小觑。然而，对于读密集型应用，可能需要其他更为复杂的调度算法来优化读性能。参考阅读：io调度器NOOP与deadline的源码级分析（hiyachen-ChinaUnix博客）。总结来说，NOOP算法凭借其直观易懂的原理和高效性，在特定环境下成为了一种实用的选择，但同时也需根据应用需求权衡其对读写性能的影响。
一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，对系统的性能影响进行简单分析。
CPU调度程序运行队列中存放的是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的轻量级进程。如果准备运行的轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，运行队列长表明系统负载可能已经饱和。
代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的部分代码。
在系统压力测试前后，使用压力测试工具stress-ng，可以看到运行队列长度的明显变化，从3左右变化到了左右。
压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，观察系统在压力下的表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。
在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。
解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。
所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。
在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。
平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、1.。
总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。