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1.Rust并发：标准库sync::Once源码分析
2.Java 中LockSupport类在C#中的实现
3.从HotSpot源码，源码深度解读 park 和 unpark
4.线程池中空闲的源码线程处于什么状态？
5.Golang GMP 原理

Rust并发：标准库sync::Once源码分析

       一次初始化同步原语Once，其核心功能在于确保闭包仅被执行一次。源码常见应用包括FFI库初始化、源码静态变量延迟初始化等。源码

       标准库中的源码远程协助源码Once实现更为复杂，其关键在于如何高效地模拟Mutex阻塞与唤醒机制。源码这一机制依赖于线程暂停和唤醒原语thread::park/unpark，源码它们是源码实现多线程同步对象如Mutex、Condvar等的源码基础。

       具体实现中，源码Once维护四个内部状态，源码状态与等待队列头指针共同存储于AtomicUsize中，源码利用4字节对齐优化空间。源码

       构造Once实例时，源码初始化状态为Incomplete。调用Once::call_once或Once::call_once_force时，分别检查是否已完成初始化，未完成则执行闭包，闭包执行路径标记为冷路径以节省资源，同时避免泛型导致的代码膨胀。

       闭包执行逻辑由Once::call_inner负责，线程尝试获取执行权限，未能获取则进入等待状态，获取成功后执行闭包，结束后唤醒等待线程。

       等待队列通过无锁侵入式链表实现，节点在栈上分配，以优化内存使用。Once::wait函数实现等待线程逻辑，WaiterQueue的drop方法用于唤醒所有等待线程，需按特定顺序操作栈节点，以避免use after free等潜在问题。

       思考题：如何在实际项目中利用Once实现资源安全共享？如何评估Once与Mutex等同步原语在不同场景下的性能差异？

Java 中LockSupport类在C#中的实现

        　　Java 之后提供优秀的并发库ncurrent Net中缺乏类似的功能 由于硬件体系发生了变化 多核时代来临 NET中缺乏并发类库显然不合时宜 缓解这一矛盾的其中一个办法就是在往C#中移植java的ncurrent

        　　java中的ncurrent包中提供了一个类LockSupport ncurrent包很多关键实现需要调用LockSupport 如果需要把java的ncurrent包迁移到C#中 LockSupport类的迁移是不可避免的问题

        　　在java中 LockSupport类有如下方法

        　　以下是引用片段

        　　

       

        　　public static void park(Object blocker) { 　　Thread t = Thread currentThread(); 　　setBlocker(t  blocker); 　　unsafe park(false   L); 　　setBlocker(t  null); 　　}

        　　当一个线程调用LockSupport park之后 线程就会停下载 类似于Object wait 或者 NET中的System Threading Monitor Wait 但问题是java中的Object wait和 NET中的Monitor wait 都需要一个waitObject 这个问题曾经困扰我 为此翻了一遍JDK 实现源码 到最后发现的解决办法却是很简单 也无需了解JDK的底层实现源码

        　　以下是引用片段

        　　

        　　public class LockSupport 　　{ 　　private static LocalDataStoreSlot slot = Thread GetNamedDataSlot ( LockSupport Park ); 　　public static void Park(Object blocker) 　　{ 　　Thread thread = Thread CurrentThread; 　　Thread SetData(slot  blocker); 　　lock (thread) 　　{ 　　Monitor Wait(thread); 　　} 　　} 　　public static void Unpark(Thread thread) 　　{ 　　if (thread == null) return; 　　lock (thread) 　　{ 　　Monitor Pulse(thread); 　　} 　　} 　　}

lishixinzhi/Article/program/net//

从HotSpot源码，深度解读 park 和 unpark

       我最近建立了一个在线自习室（App：番茄ToDO）用于相互监督学习，感兴趣的小伙伴可以加入。自习室加入码：D5A7A

       Java并发包下的盒格速卖源码类大多基于AQS（AbstractQueuedSynchronizer）框架实现，而AQS线程安全的实现依赖于两个关键类：Unsafe和LockSupport。

       其中，Unsafe主要提供CAS操作（关于CAS，在文章《读懂AtomicInteger源码（多线程专题）》中讲解过），LockSupport主要提供park/unpark操作。实际上，park/unpark操作的最终调用还是基于Unsafe类，因此Unsafe类才是核心。

       Unsafe类的实现是由native关键字说明的，这意味着这个方法是原生函数，是用C/C++语言实现的，并被编译成了DLL，由Java去调用。

       park函数的作用是将当前调用线程阻塞，而unpark函数则是唤醒指定线程。

       park是等待一个许可，unpark是为某线程提供一个许可。如果线程A调用park，除非另一个线程调用unpark(A)给A一个许可，否则线程A将阻塞在park操作上。每次调用一次park，需要有一个unpark来解锁。

       并且，unpark可以先于park调用，但不管unpark先调用多少次，都只提供一个许可，不可叠加。只需要一次park来消费掉unpark带来的许可，再次调用会阻塞。

       在Linux系统下，park和unpark是通过Posix线程库pthread中的mutex（互斥量）和condition（条件变量）来实现的。

       简单来说，mutex和condition保护了一个叫_counter的信号量。当park时，这个变量被设置为0，当unpark时，资金量进出指标源码这个变量被设置为1。当_counter=0时线程阻塞，当_counter>0时直接设为0并返回。

       每个Java线程都有一个Parker实例，Parker类的部分源码如下：

       由源码可知，Parker类继承于PlatformParker，实际上是用Posix的mutex和condition来实现的。Parker类里的_counter字段，就是用来记录park和unpark是否需要阻塞的标识。

       具体的执行逻辑已经用注释标记在代码中，简要来说，就是检查_counter是不是大于0，如果是，则把_counter设置为0，返回。如果等于零，继续执行，阻塞等待。

       unpark直接设置_counter为1，再unlock mutex返回。如果_counter之前的值是0，则还要调用pthread_cond_signal唤醒在park中等待的线程。源码如下：

       （如果不会下载JVM源码可以后台回复“jdk”，获得下载压缩包）

线程池中空闲的线程处于什么状态？

       一:阻塞状态,线程并没有销毁,也没有得到CPU时间片执行;

       源码追踪:

       for (;;) {

       ...

        workQueue.take();

       ...

       }

       public E take()...{

       ...

       while (count.get() == 0) { / /这里就是任务队列中的消息数量

       notEmpty.await();

       }

       ...

       }

       public final void await()...{

       ...

       LockSupport.park(this);

       ...

       }

       继续往下:

       public static void park(Object blocker) {

       Thread t = Thread.currentThread();

       setBlocker(t, blocker);

       U.park(false, 0L);

       setBlocker(t, null);

       }

       private static final sun.misc.Unsafe U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();

       //线程调用该方法，线程将一直阻塞直到超时，或者是中断条件出现。

       public native void park(boolean isAbsolute, long time);

       上面就是java线程池中阻塞的源码追踪;

       二.对比object的wait()方法:

       @FastNative

       public final native void wait(long timeout, int nanos) throws InterruptedException;

       还有Thread的sleep() 方法:

       @FastNative

       private static native void sleep(Object lock, long millis, int nanos)throws...;

       可见,线程池中使用的阻塞方式并不是Object中的wait(),也不是Thread.sleep() ;

       这3个方法最终实现都是通过c&c++实现的native方法.

       三.在<<Java虚拟机(第二版)>>中,对线程状态有以下介绍:

       .4.3　状态转换

       Java语言定义了5种线程状态，在任意一个时间点，一个线程只能有且只有其中的一种

       状态，这5种状态分别如下。

       1)新建（New）：创建后尚未启动的线程处于这种状态。

       2)运行（Runable）：Runable包括了操作系统线程状态中的Running和Ready，也就是处于此

       状态的线程有可能正在执行，也有可能正在等待着CPU为它分配执行时间。

       3)无限期等待（Waiting）：处于这种状态的线程不会被分配CPU执行时间，它们要等待被

       其他线程显式地唤醒。海外投资源码以下方法会让线程陷入无限期的等待状态：

       ●没有设置Timeout参数的Object.wait（）方法。

       ●没有设置Timeout参数的Thread.join（）方法。

       ●LockSupport.park（）方法。

       4)限期等待（Timed Waiting）：处于这种状态的线程也不会被分配CPU执行时间，不过无

       须等待被其他线程显式地唤醒，在一定时间之后它们会由系统自动唤醒。以下方法会让线程

       进入限期等待状态：

       ●Thread.sleep（）方法。

       ●设置了Timeout参数的Object.wait（）方法。

       ●设置了Timeout参数的Thread.join（）方法。

       ●LockSupport.parkNanos（）方法。

       ●LockSupport.parkUntil（）方法。

       5)阻塞（Blocked）：线程被阻塞了，“阻塞状态”与“等待状态”的区别是：“阻塞状态”在等

       待着获取到一个排他锁，这个事件将在另外一个线程放弃这个锁的时候发生；而“等待状

       态”则是在等待一段时间，或者唤醒动作的发生。在程序等待进入同步区域的时候，线程将

       进入这种状态。

       结束（Terminated）：已终止线程的线程状态，线程已经结束执行。

Golang GMP 原理

       通常语义中的线程，指的是内核级线程，核心点包括：（1）它是操作系统最小调度单元；（2）创建、销毁、调度交由内核完成，cpu 需完成用户态与内核态间的切换；（3）可充分利用多核，实现并行。

       协程，又称为用户级线程，核心点如下：（1）与线程存在映射关系，为 M：1；（2）创建、销毁、调度在用户态完成，对内核透明，所以更轻；（3）从属同一个内核级线程，无法并行；一个协程阻塞会导致从属同一线程的所有协程无法执行。

       Goroutine，ROE预警指标公式源码经 Golang 优化后的特殊“协程”，核心点包括：（1）与线程存在映射关系，为 M：N；（2）创建、销毁、调度在用户态完成，对内核透明，足够轻便；（3）可利用多个线程，实现并行；（4）通过调度器的斡旋，实现和线程间的动态绑定和灵活调度；（5）栈空间大小可动态扩缩，因地制宜。

       对比三个模型的各项能力：综上，goroutine 可说是博采众长之物。

       实际上，“灵活调度” 一词概括得实在过于简要，Golang 在调度 goroutine 时，针对“如何减少加锁行为”，“如何避免资源不均”等问题都给出了精彩的解决方案，这一切都得益于经典的 “gmp” 模型。

       GMP = goroutine + machine + processor（+ 一套有机组合的机制），下面先单独拆出每个组件进行介绍，最后再总览全局，对 GMP 进行总述。

       G = goroutine，是 Golang 中对协程的抽象；（2）g 有自己的运行栈、状态、以及执行的任务函数（用户通过 go func 指定）；（3）g 需要绑定到 p 才能执行，在 g 的视角中，p 就是它的 cpu。

       P = processor，是 Golang 中的调度器；（2）p 是 gmp 的中枢，借由 p 承上启下，实现 g 和 m 之间的动态有机结合；（3）对 g 而言，p 是其 cpu，g 只有被 p 调度，才得以执行；（4）对 m 而言，p 是其执行代理，为其提供必要信息的同时（可执行的 g、内存分配情况等），并隐藏了繁杂的调度细节；（5）p 的数量决定了 g 最大并行数量，可由用户通过 GOMAXPROCS 进行设定（超过 CPU 核数时无意义）。

       M = machine，是 Golang 中对线程的抽象；（1）m 不直接执行 g，而是先和 p 绑定，由其实现代理；（3）借由 p 的存在，m 无需和 g 绑死，也无需记录 g 的状态信息，因此 g 在全生命周期中可以实现跨 m 执行。

       全局有多个 M 和多个 P，但同时并行的 G 的最大数量等于 P 的数量。G 的存放队列有三类：P 的本地队列；全局队列；和 wait 队列（图中未展示，为 io 阻塞就绪态 goroutine 队列）。

       M 调度 G 时，优先取 P 本地队列，其次取全局队列，最后取 wait 队列。这样的好处是，取本地队列时，可以接近于无锁化，减少全局锁竞争。为防止不同 P 的闲忙差异过大，设立 work-stealing 机制，本地队列为空的 P 可以尝试从其他 P 本地队列偷取一半的 G 补充到自身队列。

       核心数据结构定义于 runtime/runtime2.go 文件中，各个类的成员属性较多，这里只摘取核心字段进行介绍：g 的生命周期由以下几种状态组成：_Gidle（值为 0，为协程开始创建时的状态，此时尚未初始化完成）；_Grunnable（值为 1，协程在待执行队列中，等待被执行）；_Grunning（值为 2，协程正在执行，同一时刻一个 p 中只有一个 g 处于此状态）；_Gsyscall（值为 3，协程正在执行系统调用）；_Gwaiting（值为 4，协程处于挂起态，需要等待被唤醒. gc、channel 通信或者锁操作时经常会进入这种状态）；_Gdead（值为 6，协程刚初始化完成或者已经被销毁，会处于此状态）；_Gcopystack（值为 8，协程正在栈扩容流程中）；_Greempted（值为 9，协程被抢占后的状态）。

       文字性总结难免有些过于含糊和空洞，对一些细节的描述总是不够精确的。下面照旧开启源码走读流程，从代码中寻求理论证明和细节补充。

       gmp 数据结构定义为 runtime/runtime2.go 文件中，由于各个类的成员属性较多，那么只摘取核心字段进行介绍：（1）m：在 p 的代理，负责执行当前 g 的 m；（2）sched.sp：保存 CPU 的 rsp 寄存器的值，指向函数调用栈栈顶；（3）sched.pc：保存 CPU 的 rip 寄存器的值，指向程序下一条执行指令的地址；（4）sched.ret：保存系统调用的返回值；（5）sched.bp：保存 CPU 的 rbp 寄存器的值，存储函数栈帧的起始位置。其中 g 的生命周期由以下几种状态组成：（1）_Gidle（值为 0，为协程开始创建时的状态，此时尚未初始化完成）；（2）_Grunnable（值为 1，协程在待执行队列中，等待被执行）；（3）_Grunning（值为 2，协程正在执行，同一时刻一个 p 中只有一个 g 处于此状态）；（4）_Gsyscall（值为 3，协程正在执行系统调用）；（5）_Gwaiting（值为 4，协程处于挂起态，需要等待被唤醒. gc、channel 通信或者锁操作时经常会进入这种状态）；（6）_Gdead（值为 6，协程刚初始化完成或者已经被销毁，会处于此状态）；（7）_Gcopystack（值为 8，协程正在栈扩容流程中）；（8）_Greempted（值为 9，协程被抢占后的状态）。

       其中，goroutine 的类型可分为两类：（1）I 负责调度普通 g 的 g0，执行固定的调度流程，与 m 的关系为一对一；（2）II 负责执行用户函数的普通 g。m 通过 p 调度执行的 goroutine 永远在普通 g 和 g0 之间进行切换。

       主动调度是用户主动执行让渡的方式，主要方式是，用户在执行代码中调用了 runtime.Gosched 方法，此时当前 g 会当让出执行权，主动进行队列等待下次被调度执行。被动调度因当前不满足某种执行条件，g 可能会陷入阻塞态无法被调度，直到关注的条件达成后，g 才从阻塞中被唤醒，重新进入可执行队列等待被调度。

       正常调度指的是 g 中的执行任务已完成，g0 会将当前 g 置为死亡状态，发起新一轮调度。抢占调度指的是 g 执行系统调用超过指定的时长，且全局的 p 资源比较紧缺，此时将 p 和 g 解绑，抢占出来用于其他 g 的调度。

       调度流程的主干方法是位于 runtime/proc.go 中的 schedule 函数。在宏观调度流程中，我们可以尝试对 gmp 的宏观调度流程进行整体串联，包括：（1）以 g0 -> g -> g0 的一轮循环为例进行串联；（2）g0 执行 schedule() 函数，寻找到用于执行的 g；（3）g0 执行 execute() 方法，更新当前 g、p 的状态信息，并调用 gogo() 方法，将执行权交给 g；（4）g 因主动让渡（gosche_m()）、被动调度（park_m()）、正常结束（goexit0()）等原因，调用 m_call 函数，执行权重新回到 g0 手中；（5）g0 执行 schedule() 函数，开启新一轮循环。

       在 Golang 中，调度流程的主干方法是位于 runtime/proc.go 中的 schedule 函数，此时的执行权位于 g0 手中。在 findRunnable 方法中，调度流程中，一个非常核心的步骤就是为 m 寻找到下一个执行的 g。在 execute 方法中，当 g0 为 m 寻找到可执行的 g 之后，接下来就开始执行 g。

       在 g 执行主动让渡时，会调用 mcall 方法将执行权归还给 g0，并由 g0 调用 gosched_m 方法。在 g 需要被动调度时，会调用 mcall 方法切换至 g0，并调用 park_m 方法将 g 置为阻塞态。当 g 执行完成时，会先执行 mcall 方法切换至 g0，然后调用 goexit0 方法。与 g 的系统调用有关的，视角切换回发生系统调用前，与 g 绑定的原 m 当中，此时执行权同样位于 m 的 g0 手中。在 m 需要执行系统调用前，会先执行位于 runtime/proc.go 的 reentersyscall 的方法。当 m 完成了内核态的系统调用之后，此时会步入位于 runtime/proc.go 的 exitsyscall 函数中。

       与 g 的系统调用有关的，视角切换回发生系统调用前，与 g 绑定的原 m 当中，在 m 需要执行系统调用前，会先执行位于 runtime/proc.go 的 reentersyscall 的方法。当 m 完成了内核态的系统调用之后，此时会步入位于 runtime/proc.go 的 exitsyscall 函数中。

       当 g 执行完成时，会先执行 mcall 方法切换至 g0，然后调用 goexit0 方法。当 m 完成了内核态的系统调用之后，此时会步入位于 runtime/proc.go 的 exitsyscall 函数中。

       对于抢占调度的执行者，不是 g0，而是一个全局的 monitor g，代码位于 runtime/proc.go 的 retake 方法中。与 g 的系统调用有关的，视角切换回发生系统调用前，与 g 绑定的原 m 当中，在 m 需要执行系统调用前，会先执行位于 runtime/proc.go 的 reentersyscall 的方法。当 m 完成了内核态的系统调用之后，此时会步入位于 runtime/proc.go 的 exitsyscall 函数中。

       在 Golang 中，调度流程的主干方法是位于 runtime/proc.go 中的 schedule 函数，此时的执行权位于 g0 手中。在 findRunnable 方法中，调度流程中，一个非常核心的步骤就是为 m 寻找到下一个执行的 g。在 execute 方法中，当 g0 为 m 寻找到可执行的 g 之后，接下来就开始执行 g。

       在 g 执行主动让渡时，会调用 mcall 方法将执行权归还给 g0，并由 g0 调用 gosched_m 方法。在 g 需要被动调度时，会调用 mcall 方法切换至 g0，并调用 park_m 方法将 g 置为阻塞态。当 g 执行完成时，会先执行 mcall 方法切换至 g0，然后调用 goexit0 方法。当 m 完成了内核态的系统调用之后，此时会步入位于