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1.知乎一天万赞！原操华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了
2.C++ atomic详解
3.[转载] 细说jbd （journal-block-device）& 源码分析
4.zircon内核整体介绍（一）
5.一文捋清 sync.Map的作源实现原理
6.Go并发编程之原子操作sync/atomic

知乎一天万赞！华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了

       探索JDK源码，码解无疑是原操提升编程技能的高效路径。随着时间的作源推移，JDK经过了精心打磨，码解源码框代码结构紧凑，原操设计模式巧妙，作源运行效率卓越，码解凝聚了众多技术大牛的原操智慧结晶。要提升代码理解力，作源深入研究JDK源码是码解不可或缺的步骤。

       对于初学者来说，原操借助他人的作源深度解析文章无疑能事半功倍。这些文章犹如高人的码解指导，能让你在学习中站得更高，看得更远。现在，就为你推荐一份极具价值的JDK源码剖析资料。虽然由于篇幅原因，这里只能呈现部分精华内容：

       第1章：深入多线程基础

       第2章：原子操作的Atomic类解析

       第3章：Lock与Condition的深入理解

       第4章：同步工具类的实战讲解

       第5章：并发容器的奥秘揭秘

       第6章：线程池与Future的实践指南

       第7章：ForkJoinPool的工作原理

       第8章：CompletableFuture的全面解析

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C++ atomic详解

       C++中的原子操作是为了确保在多核环境下，对共享数据的读写操作不会出现竞态条件，保证数据的一致性。理解原子操作的底层实现至关重要，但网上资源往往缺乏详细讲解编译器如何实现的细节。本文旨在填补这一空白，深入解析原子操作的技术和实现方法，主要参考了《深入理解 linux内核》和gcc源码。店铺招牌源码

       原子操作通常依赖于某些具有读-修改-写性质的汇编指令，如x平台上的xadd。这些指令确保操作以单个指令执行，避免其他CPU的干扰，从而创建了原子操作。然而，即使有了原子指令，创建临界区和优化内存访问仍需额外的内存屏障和优化屏障机制。

       gcc编译器内部实现了多种原子操作，例如__atomic_load_n和__atomic_fetch_op_N，这些操作在libatomic库中提供了一致的接口。在libatomic_i.h中定义了宏，如__atomic_load，根据需要链接到相应的c文件，如load_n文件。底层实现可能有多种，如基于内存屏障的__atomic_load提供了不同实现。

       在优化和内存屏障方面，编译器可能会重新排列指令以提高执行效率，但处理同步时必须保持指令的执行顺序，避免指令重排序导致的问题。内存屏障原语确保操作的顺序性，而优化屏障则防止编译器混淆操作前后的内容。

       总的来说，理解和掌握C++的原子操作及其底层实现，对于编写并发程序至关重要，尤其是在处理多核环境下的数据同步和一致性保障。

[转载] 细说jbd （journal-block-device）& 源码分析

       文章探讨了journal-block-device (jbd)在ext4文件系统中的应用，虽然以ext3的网赚系统源码jbd2分析为主，但其设计思想相似。jbd的核心目标是解决文件系统中事务的原子性和数据恢复问题。它通过将内存中的事务数据记录在单独的日志空间，确保操作的原子性，并能在系统故障后从日志恢复数据。以下是关键概念和操作的概述：

       1. 通过将文件系统操作抽象为原子操作，jbd将多个操作组成事务，确保数据的一致性。

       2. 日志模式的划分和管理是jbd的重要组成部分，包括journal_start, journal_stop等基本操作。

       3. 数据结构如handle_t, transaction_t和journal_t被用于存储和管理事务信息。

       4. jbd涉及元数据和数据缓冲区处理流程，以及journal_recover函数在恢复阶段的角色，如PASS_SCAN, PASS_REVOKE和PASS_REPLAY。

       5. 提交事务时，kjournald负责关键步骤，如journal_commit_transaction, journal_write_metadata_buffer等。

       6. 日志恢复是整个机制的核心环节，确保在系统崩溃后能正确恢复数据和元数据。

       文章详细介绍了这些概念和操作，展示了jbd如何在ext3和ext4中扮演关键角色，确保数据安全和完整性。通过深入理解这些原理，我们可以更好地理解文件系统的可靠性和性能优化。

zircon内核整体介绍（一）

       在科技的前沿领域，Fuchsia操作系统以其独特的zircon微内核备受瞩目。与Linux的宏内核迥然不同，zircon以精简和高效著称，专注于核心功能，搜读源码让代码更为纯粹。让我们一起深入理解zircon内核的结构与设计，感受其与众不同的魅力。

全面了解zircon</

       zircon内核代码是Fuchsia的灵魂，官网文档详尽且富有洞察。官网的设计思路清晰，为学习者提供了丰富的资源。我们首先从基础开始，探索核心目录结构：

kernel</：内核源码的心脏地带，承载着系统的核心功能。

system</：系统工具的宝库，构建高效的操作环境。

prebuilt, third_party, scripts, vdso</：构成操作系统完整体系的其他重要组件。

模块化的学习路径</

       为了更好地理解和学习，我们将zircon内核划分为三大模块，如同打开操作系统世界的钥匙：

虚拟化与并发</：进程管理、线程调度，以及内存管理与通信的精妙设计。

原子操作与同步机制</：并发控制的基石，如锁、信号量和条件变量的实现。

文件系统与系统调用</：实现仅百个POSIX接口的高效文件系统，系统调用的精炼呈现。

       这些模块是zircon内核架构的骨架，接下来我们将逐一剖析，揭示其背后的逻辑与设计思想。

深入源码分析</

       从启动流程到系统运行的每一个环节，zircon的源码都隐藏着无尽的奥秘。我们将逐步揭示这些核心模块的星座查询源码工作原理，带你领略zircon内核的精巧与深度。

       探索的脚步从未停歇，zircon内核整体介绍（一）</为我们揭开了序幕，后续的深入解析将逐步深入操作系统启动流程（二），敬请期待。

一文捋清 sync.Map的实现原理

       golang 内置的 map 类型不支持并发操作，若需并发读写，通常需配合锁使用。

       然而，加锁操作较重，golang 官方提供了 sync.Map 类型，专门用于支持并发读写。

       本文基于 go1.. linux/amd 版本的源码对 sync.Map 进行分析，旨在对 sync.Map 的原理及适用场景有更清晰的理解。

       为了提高并发访问效率，通常原则是：尽量减少锁的争用，如使用原子操作替代加锁。

       sync.Map 采用读写分离 + 原子操作的方式，设置了两个 map（dirty map 和 read map），read map 通过原子方式访问，dirty map 的访问需要加锁。

       同步过程分为两类：

       sync.Map 的数据结构定义如下：

       read map 通过原子操作进行读取和写入，实际存的是 readOnly 结构。

       其中字段 m 就是普通的 map，amended 用于标识 read map 的数据是否完整（dirty map 中可能写入了新的数据，此时为 true）。

       read map 和 dirty map 底层的 map 中，存储的 value 都是 entry 结构。

       疑问：为什么这里不直接将 m 定义为 map[any]unsafe.Pointer 类型？

       其实结合下文的 entry.p 的状态可以得出结论，主要是为了并发高效地删除 key。

       删除 key 时从 read map 中删除即可，但是由于 read map 是原子操作的，因此只能整体替换整个 readOnly 结构，或者原子地将 value 中的指针置为 nil，不能直接使用 delete 关键字删除（要加锁）。

       entry.p 字段在不同阶段会有不同的取值，代表不同的状态：

       Store 操作：

       Store 方法用于向 map 中并发安全地修改或新增数据，签名如下：

       下面将源码拆成小段进行详细分析：

       首先查询 read map，如果 read map 中存在该 key，则尝试写入。这里只是进行尝试，是否能写入还需看对应 entry 的状态。

       如果 entry.p == expunged，则不能写入，因为已经经历过 read map 向 dirty map 的同步，read map 接下来会被直接替换掉，即使写入也没用。

       运行到这里，说明要么 read map 中不存在该 key，要么 read map 中存在该 key 但 entry 为 expunged 状态（即将被物理清理）。需要在锁的保护下将数据存到 dirty map 中。

       由于上一次判断到获取锁之间可能会有其他的线程修改了 read map，所以利用了 double check 再次判断 read map 是否有该 key。

       情况一：read map 中存在

       具体执行什么操作依赖于 entry 的状态：

       注意到这里的 entry 和 entry.p 都是指针，说明如果 read map 和 dirty map 中同时存在 entry，那么数据是共享的。

       情况二：read map 中不存在且 dirty 中存在

       这种情况直接原子地将值存到对应的 entry 中。

       情况三：read map 和 dirty map 都不存在

       这种情况涉及到 read map 向 read map 的同步。

       如果 read.amended == true，即 dirty map 中存在独有的 key，那么直接在 dirty map 新增 entry 即可。

       如果 read.amended == false，dirty map 中可能缺失数据（比如刚经历过 dirty map 向 read map 的同步，dirty map 可能为 nil），写入之前需要将 read map 中正常的数据同步过去。这里指的正常的数据即非 nil 状态的 entry。

       Load 操作：

       前面说可以将 read map 视为 dirty map 的快照，由于使用原子操作可以保证并发效率，因此读取时也是优先尝试 read map。

       和 Store 类似，也会有 double check 机制。

       如果 read map 中不存在且 amended == false（dirty map 中没有独有的 key），说明整个 map 中不存在该 key，直接返回 false；

       如果 read map 不存在且 amended == true，key 可能存在于 dirty map，因此加锁从 dirty map 获取。

       由于 read map 未命中，还会将 misses 计数增加 1，如果 misses 计数达到阈值，会将 dirty map 整体替换为 read map，dirty map 置为 nil。

       如果 read map 中存在 entry，则根据 entry 状态返回。nil 状态或 expunged 状态下都说明该 key 被删除，返回 false；正常状态返回 true。

       Delete 操作：

       逻辑总体和 Load 相似：

       Range 操作：

       range 操作用于遍历 sync.Map 中每个元素并执行函数。

       由于 read map 和 dirty map 数据并不完全一致，且都可能有对方不存在的 key，因此需要分情况讨论：

Go并发编程之原子操作sync/atomic

       Go语言的并发编程中，sync/atomic包提供了底层的原子内存操作，用于处理并发环境中的数据同步和冲突避免。这个包利用了CPU的原子操作指令，确保在并发情况下，对变量的操作是线程安全的。然而，官方建议仅在必要且确实涉及底层操作时使用，如避免使用channel或sync包中的锁的场景。

       sync/atomic包的核心是5种基本数据类型的原子操作：add（只支持int、int、uint、uint和uintptr），以及一个扩展的Value类型，后者在1.4版本后支持Load、Store、CompareAndSwap和Swap方法，可用于操作任意类型的数据。Value类型尤其重要，因为它扩展了原子操作的适用范围。

       具体来说，swap操作（如SwapInt）用于原子地替换内存中的值，compare-and-swap(CAS)则检查并替换值，如果当前值与预期值一致。add操作（如AddInt）则进行加法操作并返回新值，而load、store操作分别用于读取和写入值，如LoadInt和StoreInt。

       在实际使用时，例如对map的并发读写，可以通过Value类型避免加锁。sync/atomic的相关源码和示例可在GitHub的教程[1]和作者的个人网站[2]中找到。至于进一步学习，可以关注公众号coding进阶获取更多资源，或者在知乎[3]上查找无忌的资料。

       

参考资料：

       [1] Go语言初级、中级和高级教程: github.com/jincheng9/go...

       [2] Jincheng's Blog: jincheng9.github.io/

       [3] 无忌: zhihu.com/people/thucuh...

java并发原子类AtomicBoolean解析

       本文针对Java并发包下的原子类AtomicBoolean进行深入解析。在多线程环境中，传统的布尔变量`boolean`并非线程安全，容易导致数据竞争问题。为解决这一问题，引入了AtomicBoolean类，该类提供了一种线程安全的布尔值封装。

       使用`AtomicBoolean`的主要原因在于其提供的原子操作保证了多线程环境下的线程安全。在`AtomicBoolean`内部实现中，主要依赖于`compareAndSet`方法和CAS（Compare and Swap）机制。通过CAS操作，`AtomicBoolean`能够在多线程环境下实现原子的更新操作，有效避免了数据竞争和并发问题。

       在`AtomicBoolean`的源码中，`compareAndSet`方法使用了`Unsafe`类的`compareAndSwapInt`方法进行底层操作。CAS机制的核心思想是：在不进行锁操作的情况下，检查指定内存位置的预期值是否与当前值相等，若相等，则更新该位置的值为预期值；若不相等，则操作失败，返回原值。

       为了理解这一机制，我们可以通过一个简单例子进行说明。假设我们希望在多线程环境下实现一个“先来后到”的规则，例如：一个人完成起床、上班和下班三件事后，另一个人才能开始。在单线程下，这一逻辑自然无问题，但在多线程环境下，`AtomicBoolean`可以确保这一顺序得到实现。

       在实际应用中，`AtomicBoolean`类提供了丰富的原子操作方法，包括但不限于`compareAndSet`、`getAndSet`、`compareAndExchange`等。这些方法允许开发人员在多线程环境下安全地执行原子操作，简化了多线程编程的复杂性。

       总结而言，`AtomicBoolean`是一个在Java并发编程中非常实用的工具类，它通过原子操作保证了多线程环境下的线程安全。对于开发者而言，掌握`AtomicBoolean`的使用方法和原理，可以有效避免数据竞争问题，提升程序的并发性能和稳定性。