1.【JDK源码分析】Timer/TimerTask 源码分析
2.硬核干货:4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的任务实现原理
3.ThreadPoolExecutor简介&源码解析
4.Chromium setTimeout/clearTimeout 源码分析
5.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
6.深度解析sync WaitGroup源码
【JDK源码分析】Timer/TimerTask 源码分析
在Java中,Timer 类是多源实现定时任务的常见工具,配合TimerTask 实现定时、码任码多延迟或周期性执行。用户本文将深入剖析其源码结构和工作原理。任务 Timer 的多源qq游戏等级源码核心机制涉及关键类,包括TimerThread、码任码多Timer、用户TimerQueue 和 TimerTask。任务一个Timer 实例对应一个TimerThread,多源负责执行任务;Timer拥有一个TimerThread和一个TimerQueue,码任码多而TimerQueue中存储了多个TimerTask。用户这样的任务关系可以总结为:1个 TimerThread -> 1个线程
1个 Timer -> 持有 TimerThread 和 TimerQueue
1个 TimerQueue -> 持有多个 TimerTask
源码分析时,首先创建Timer时,多源thread和queue会在声明时初始化为final类型,码任码多确保它们与Timer的生命周期绑定。接着,任务通过schedule方法进行调度,这个过程会根据TimerTask类型设置不同的period参数。 TimerTask 是一个实现了Runnable接口的抽象类,子类需实现run方法。TimerTask的类型决定了其执行周期。TimerThread的run方法包含一个死循环,类似Android的Handler机制。 TimerQueue作为队列,内部使用完全二叉树结构,add和fixUp方法用于维护最小执行时间的节点在队列前端。purge方法执行后,会调用fixDown方法进行调整。 总之,每个Timer实例由一个线程和一个二叉堆(通过TimerQueue实现)组成,用于管理定时任务的执行顺序。理解这些核心组件的交互,有助于深入理解Timer的工作机制。硬核干货:4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理
深入剖析JUC线程池ThreadPoolExecutor的执行核心 早有计划详尽解读ThreadPoolExecutor的源码,因事务繁忙未能及时整理。在之前的文章中,我们曾提及Doug Lea设计的Executor接口,其顶层方法execute()是线程池扩展的基础。本文将重点关注ThreadPoolExecutor#execute()的实现,结合简化示例,逐步解析。 ThreadPoolExecutor的核心功能包括固定的核心线程、额外的非核心线程、任务队列和拒绝策略。可调电源串口屏源码它的设计巧妙地运用了JUC同步器框架AbstractQueuedSynchronizer(AQS),以及位操作和CAS技术。以核心线程为例,设计上允许它们在任务队列满时阻塞,或者在超时后轮询,而非核心线程则在必要时创建。 创建ThreadPoolExecutor时,我们需要指定核心线程数、最大线程数、任务队列类型等。当核心线程和任务队列满载时,会尝试添加额外线程处理新任务。线程池的状态控制至关重要,通过整型变量ctl进行管理和状态转换,如RUNNING、SHUTDOWN、STOP等,状态控制机制包括工作线程上限数量的位操作。 接下来,我们深入剖析execute()方法。首先,方法会检查线程池状态和工作线程数量,确保在需要时添加新线程。这里涉及一个疑惑:为何需要二次检查?这主要是为了处理任务队列变化和线程池状态切换。任务提交流程中,addWorker()方法负责创建工作线程,其内部逻辑复杂,包含线程中断和适配器Worker的创建。 Worker内部类是线程池核心,它继承自AQS,实现Runnable接口。Worker的构造和run()方法共同确保任务的执行,同时处理线程中断和生命周期的终结。getTask()方法是工作线程获取任务的关键,它会检查任务队列状态和线程池大小,确保资源的有效利用。 线程池关闭操作通过shutdown()、shutdownNow()和awaitTermination()方法实现,它们涉及线程中断、任务队列清理和状态更新等步骤,以确保线程池的有序退出。在这些方法中,可重入锁mainLock和条件变量termination起到了关键作用,保证了线程安全。软件如何获得源码文件 ThreadPoolExecutor还提供了钩子方法,允许开发者在特定时刻执行自定义操作。除此之外,它还包含了监控统计、任务队列操作等实用功能,每个功能的实现都是对execute()核心逻辑的扩展和优化。 总的来说,ThreadPoolExecutor的execute()方法是整个线程池的核心,它的实现原理复杂而精细。后续将陆续分析ExecutorService和ScheduledThreadPoolExecutor的源码,深入探讨线程池的扩展和调度机制。敬请关注,期待下文的详细解析。ThreadPoolExecutor简介&源码解析
线程池是通过池化管理线程的高效工具,尤其在多核CPU时代,利用线程池进行并行处理任务有助于提升服务器性能。ThreadPoolExecutor是线程池的具体实现,它负责线程管理和任务管理,以及处理任务拒绝策略。这个类提供了多种功能,如通过Executors工厂方法配置,执行Runnable和Callable任务,维护任务队列,统计任务完成情况等。
创建线程池需要考虑关键参数,如核心线程数(任务开始执行时立即创建),最大线程数(任务过多时限制新线程生成),线程存活时间,任务队列大小,线程工厂以及拒绝策略。JDK提供了四种拒绝策略,如默认的AbortPolicy,当资源饱和时抛出异常。此外,线程池还提供了beforeExecute和afterExecute钩子函数,用于在任务执行前后执行自定义操作。
当任务提交到线程池时,会经历一系列处理流程,包括任务的执行和线程池状态的管理。例如,如果任务队列和线程池满,会根据拒绝策略处理新任务。使用线程池时,需注意线程池容量与状态的海东青源码六孔计算,以及线程池工作线程的动态调整。
示例中,自定义线程池并重写钩子函数,创建任务后向线程池提交,可以看到线程池如何根据配置动态调整资源。但要注意,如果任务过多且无法处理,可能会抛出异常。源码分析中,submit方法实际上是调用execute,而execute内部包含Worker类和runWorker方法的逻辑,包括任务的获取和执行。
线程池的容量上限并非Integer.MAX_VALUE,而是由ctl变量的低位决定。 Doug Lea的工具函数简化了ctl的操作,使得计算线程池状态和工作线程数更加便捷。通过深入了解ThreadPoolExecutor,开发者可以更有效地利用线程池提高应用性能。
Chromium setTimeout/clearTimeout 源码分析
Chromium版本.0..3中setTimeout函数的工作流程涉及大量源码,包括线程、消息循环、任务队列和操作系统定时器函数。本文仅分析setTimeout的关键步骤。
setTimeout函数通过创建包含回调函数和延时时间的action对象,调用DOMTimer::Install进行处理。DOMTimer::Install通过DOMTimerCoordinator::InstallNewTimeout向定时器哈希表timers_插入一个定时器对象,生成唯一timeout_id。
timeout_id由NextID生成,每次调用setTimeout返回递增的值,用于唯一标识每个定时器任务。timers_是一个哈希表,存放定时器对象,与任务一一对应。
创建定时器对象时,通过定时器的延时时间获取任务类型,并将回调函数与任务类型关联,最终通过web_task_runner_获取相应的任务运行器,并在TimerBase::SetNextFireTime调用web_task_runner_->PostDelayedTask提交延迟任务。
PostDelayedTask将延迟任务插入到延迟任务队列中,并更新当前线程的唤醒时间。延迟任务队列是优先队列,用于管理按延时时间排序的任务。
通过GetNextScheduledWakeUpImpl获取优先队列的队头任务,创建唤醒任务用于在线程唤醒时执行延迟任务。溯源码入库软件下载唤醒任务只包含延时时间,不包含回调函数。
UpdateDelayedWakeUpImpl根据新创建的唤醒任务更新唤醒任务队列。如果延迟任务队列中的任务延时时间较短,新任务可能无法立即进入唤醒任务队列。
调用操作系统定时器函数,如在Mac下调用CFRunLoopTimerSetNextFireDate,在Windows下调用SetTimer,在Android下调用timerfd_settime,在指定延时后唤醒线程。
线程睡眠后,唤醒线程执行已到期的延迟任务,将到期任务从延迟任务队列移出并加入工作队列。ThreadControllerWithMessagePumpImpl::DoWorkImpl找到并执行工作队列中的任务。
面试题:setTimeout延迟时间不准确的原因可能有:硬件层面的时间不准确、操作系统不保证定时器函数的精确性、CPU处理大量定时任务时可能出现部分任务延迟执行。
clearTimeout与clearInterval功能相同,DOMTimer::RemoveByID从timers_哈希表中移除指定timeout_id对应的定时器对象,将回调函数置空,视为任务取消。
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任务。该线程通过`run`方法实现调度流程,包含三个主要阶段:获取到达触发时间的triggers、触发triggers、执行triggers对应的jobs。
获取到达触发时间的triggers阶段,通过`JobStore`接口的`acquireNextTriggers`方法获取,由`RAMJobStore`实现具体逻辑。触发triggers阶段,调用`triggersFired`方法通知`JobStore`触发triggers,处理包括更新trigger状态与保存触发过程相关数据等操作。执行triggers对应jobs阶段,真正执行job任务,先构造job执行环境,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。
深度解析sync WaitGroup源码
waitGroup
waitGroup 是 Go 语言中并发编程中常用的语法之一,主要用于解决并发和等待问题。它是 sync 包下的一个子组件,特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的场景。
waitGroup 主要用于解决goroutine间的等待关系。例如,goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后,才能执行后续的业务逻辑。通过使用waitGroup,goroutineA在执行任务时,会在检查点等待其他goroutine完成,确保所有任务执行完毕后,goroutineA才能继续进行。
在实现上,waitGroup 通过三个方法来操作:Add、Done 和 Wait。Add方法用于增加计数,Done方法用于减少计数,Wait方法则用于在计数为零时阻塞等待。这些方法通过原子操作实现同步安全。
waitGroup的源码实现相对简洁,主要涉及数据结构设计和原子操作。数据结构包括了一个 noCopy 的辅助字段以及一个复合意义的 state1 字段。state1 字段的组成根据目标平台的不同(位或位)而有所不同。在位环境下,state1的第一个元素是等待线程数,第二个元素是 waitGroup 计数值,第三个元素是信号量。而在位环境下,如果 state1 的地址不是位对齐的,那么 state1 的第一个元素是信号量,后两个元素分别是等待线程数和计数值。
waitGroup 的核心方法 Add 和 Wait 的实现原理如下:
Add方法通过原子操作增加计数值。当执行 Add 方法时,首先将 delta 参数左移位,然后通过原子操作将其添加到计数值上。需要注意的是,delta 的值可正可负,用于在调用 Done 方法时减少计数值。
Done方法通过调用 Add(-1)来减少计数值。
Wait方法则持续检查 state 值。当计数值为零时,表示所有子goroutine已完成,调用者无需等待。如果计数值大于零,则调用者会变成等待者,加入等待队列,并阻塞自己,直到所有任务执行完毕。
通过使用waitGroup,开发者可以轻松地协调和同步并发任务的执行,确保所有任务按预期顺序完成。这在多goroutine协同工作时,尤其重要。掌握waitGroup的使用和源码实现,将有助于提高并发编程的效率和可维护性。
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深入p-limit源码,如何限制并发数?
并发处理在现代编程中扮演着至关重要的角色,尤其在异步操作和并行任务处理中。虽然JavaScript是单线程执行的,但它通过Promise.all等API实现了并发效果,允许同时处理多个异步操作。
Promise.all是Promise库中的一个关键函数,它接受一个Promise数组作为参数。此函数会等待所有给定的Promise实例全部完成或其中一个失败,然后返回一个新Promise的数组结果。如果所有Promise都成功,则返回所有成功结果的数组;如果一个或多个Promise被拒绝,则返回第一个拒绝的Promise的reason。
然而,有时并发操作需要被限制。过多的并发请求可能给服务器带来压力,影响性能。这时候,p-limit库就显得尤为重要,它允许我们为并发操作设置一个上限。
p-limit提供了pLimit函数来定义并发限制。使用pLimit时,你可以传入一个数量参数,这个参数决定了同时可以执行的异步任务数量。函数返回一个新函数,该函数接收需要并发执行的异步任务。当执行队列中的任务数量达到上限时,新传入的任务会被加入队列,等待前面的任务释放资源后执行。
p-limit的实现中,核心在于初始化一个计数器和一个任务队列。队列采用了yocto-queue库实现,它提供了一个基于链表的队列结构。在并发处理过程中,p-limit通过enqueue函数将异步任务入队,并在队列中管理任务的执行顺序和限制。
enqueue函数负责将异步任务入队,同时对任务进行包装和控制,确保任务在队列中按顺序执行,且不会超过指定的并发限制。这通过使用async函数实现,以确保等待下一个微任务的到来,从而在异步更新的activeCount值上进行比较,以维持并发限制。
在实际执行时,每个任务的执行由run函数控制。此函数在内部管理并发计数,并在任务完成后执行下一个任务,确保并发限制被严格遵守。enqueue、run和next三个函数协同工作,构成了p-limit中一个动态、有限的异步任务执行流程。
此外,p-limit还包含了辅助函数用于管理任务状态,如获取当前执行任务数量(activeCount)、队列中等待任务数量(pendingCount)以及清空任务队列(clearQueue)。这些功能共同协作,确保并发处理既高效又可控。
通过p-limit库,开发人员能够轻松实现异步操作的并发控制,优化性能并防止服务器过载。了解其内部机制,能更好地利用并发处理技术,提升应用响应速度和用户体验。
Vue3之事件循环、nextTick与源码解析
事件循环是JavaScript单线程执行的核心机制,确保了同步任务与异步任务能有序执行。同步任务按顺序执行,而异步任务则分为宏任务和微任务。宏任务包括setTimeout、setInterval、整体代码、ajax、postMessage、交互事件等,微任务则包括Promise.then、catch、finally、MutationObserver、process.nextTick(Node环境下)。
事件循环机制确保了同步任务先执行,宏任务和微任务则交替执行,形成事件循环的周期。此过程确保了JavaScript代码的流畅执行,避免了因耗时任务阻塞主线程导致的卡顿。
在Vue3中,nextTick功能用于处理异步更新DOM问题。它允许开发者在DOM更新之前执行异步代码,确保DOM的正确渲染。有以下两种使用方式:一种是直接传入回调函数,另一种是通过async和await实现。当对数据进行操作后,如果观察到DOM没有更新,原因在于Vue3中数据响应式是同步的,而DOM更新是异步的。
为解决此问题,可以使用nextTick将同步代码转化为异步代码,确保在浏览器的下一次事件循环中执行DOM更新。在Vue3源代码中,nextTick通过将同步代码包装为Promise,从而转化为异步任务来实现这一功能。
Vue3将DOM更新设置为异步,旨在优化性能。考虑到大量数据变化时,频繁的DOM更新可能导致性能开销过大,异步更新策略降低了这种浪费,提高了应用的响应性和性能效率。
Envoy源码分析之Dispatcher
Dispatcher在Envoy中扮演着核心角色,是EventLoop的实现,负责任务队列、网络事件处理、定时器与信号处理等关键功能。其设计与Libevent库紧密集成,并通过封装与抽象,简化了内存管理。Dispatcher通过EventLoop提供了非阻塞的事件循环机制,支持多种事件类型,如FileEvent、SignalEvent、Timer等,通过继承unique_ptr来管理Libevent的C结构,利用RAII机制自动处理内存。SignalEvent通过初始化与添加事件使事件处于未决状态。Timer事件通过初始化与添加到Dispatcher中实现超时触发机制,确保在超时时执行。Envoy通过封装Libevent的事件类型,实现事件的抽象与统一处理。FileEvent封装了socket套接字相关的事件,支持主动触发与事件类型的设置。Dispatcher内部的任务队列用于调度与处理回调任务,通过post方法投递任务至队列,并通过循环运行这些任务。Envoy还引入了DeferredDeletable接口,允许对象在特定时间点被安全地析构,避免回调时对象已析构导致的野指针问题,同时确保析构操作在Dispatcher生命周期内完成,避免内存泄漏与程序崩溃。通过实现延迟析构机制,Envoy能够在回调执行前确保对象已正确析构,保障了程序的稳定性和安全性。这一设计与任务队列的实现类似,但在对象析构逻辑上有所不同,更专注于解决多线程环境下对象生命周期管理的复杂性。
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