1.深度解析sync WaitGroup源码
2.Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的最新最新使用
3.Java原理系列ScheduledThreadPoolExecutor原理用法示例源码详解
4.Ray 源码解析(一):任务的状态转移和组织形式
5.如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
6.ThreadPoolExecutor简介&源码解析
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。任务任务它是源码源码 sync 包下的一个子组件,特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的下载场景。
waitGroup 主要用于解决goroutine间的最新最新等待关系。例如,任务任务源码资本曹毅身价goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后,源码源码才能执行后续的下载业务逻辑。通过使用waitGroup,最新最新goroutineA在执行任务时,任务任务会在检查点等待其他goroutine完成,源码源码确保所有任务执行完毕后,下载goroutineA才能继续进行。最新最新
在实现上,任务任务waitGroup 通过三个方法来操作:Add、源码源码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mybatis指标源码解析信号量。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的捏脸技术源码使用和源码实现,将有助于提高并发编程的效率和可维护性。
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Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的使用
在Nacos的源码中,TaskManager是一个核心组件,它负责管理一系列必须成功执行的任务,以单线程的方式确保任务的执行。TaskManager内部包含待处理的AbstractTask集合和对应的TaskProcessor,后者是执行任务的接口,不同的任务类型需实现自己的执行逻辑。以配置中心的配置文件Dump为例,Nacos会定期将数据库中的数据备份到磁盘,这个操作通过定义的DumpTask和其对应的DumpProcessor来实现。
DumpTask定义了必要的属性,而DumpProcessor则是专门处理DumpTask的任务处理器,其核心功能是将配置文件保存到磁盘并计算MD5。类似地,DumpAllTask和DumpAllBetaTask也有对应的处理器,如DumpAllProcessor和DumpAllBetaProcessor。
DumpAllTask的任务触发和执行发生在DumpService类中,该服务负责初始化配置信息的备份。在初始化时,会创建一个DumpAllProcessor执行器,并启动一个线程,将默认执行器设置为这个处理器。云集公司app源码此后,每隔十分钟,DumpService会向TaskManager添加一个新的DumpAllTask,由线程processingThread处理并执行。
Java原理系列ScheduledThreadPoolExecutor原理用法示例源码详解
ScheduledThreadPoolExecutor是Java中实现定时任务与周期性执行任务的高效工具。它继承自ThreadPoolExecutor类,能够提供比常规Timer类更强大的灵活性与功能,特别是在需要多个工作线程或有特殊调度需求的场景下。
该类主要功能包含但不限于提交在指定延迟后执行的任务,以及按照固定间隔周期执行的任务。它实现了ScheduledExecutorService接口,进而提供了丰富的API以实现任务的调度与管理。其中包括now()、getDelay()、compareTo()等方法,帮助开发者更精确地处理任务调度与延迟。
在实际应用中,ScheduledThreadPoolExecutor的使用案例广泛。比如,初始化一个ScheduledThreadPoolExecutor实例,设置核心线程数,从而为定时任务提供资源保障。提交延迟任务,例如在5秒后执行特定操作,并输出相关信息。此外,提交周期性任务,加载器指标源码如每隔2秒执行一次特定操作,用于实时监控或数据更新。最后,通过调用shutdown()与shutdownNow()方法来关闭执行器并等待所有任务完成,确保系统资源的合理释放与任务的有序结束。
总的来说,ScheduledThreadPoolExecutor在处理需要精确时间控制的任务时展现出了强大的功能与灵活性,是Java开发者在实现定时与周期性任务时的首选工具。
Ray 源码解析(一):任务的状态转移和组织形式
Ray源码解析系列的第一篇着重于任务的状态管理和组织形式。Ray的核心设计在于其细粒度、高吞吐的任务调度,依赖于共享内存的Plasma存储输入和输出,以及Redis的GCS来管理所有状态,实现去中心化的调度。任务分为无状态的Task和有状态的Actor Method,后者包括Actor的构造函数和成员函数。
Ray支持显式指定任务的资源约束,通过ResourcesSet量化节点资源,用于分配和回收。在调度时,需找到满足任务资源要求的节点。由于Task输入在分布式存储中,调度后需要传输依赖。对于Actor Method,其与Actor绑定,会直接调度到对应的节点。
状态变化如任务状态转移、资源依赖等信息,都存储在GCS中。任务状态更改需更新GCS,失联或宕机时,根据GCS中的状态信息重试任务。通过GCS事件订阅驱动任务状态变化。
文章主要讲述了任务状态的组织方式,如任务队列(TaskQueue)和调度队列(SchedulingQueue)的运作,以及状态转移图和状态枚举类的定义。例如,TaskQueue负责任务的增删查改,其中ReadyQueue通过资源映射优化调度决策。此外,文中还解释了一些关键概念,如Task Required Resources、Task argument、Object、Object Store、Node/Machine等。
后续文章将深入探讨调度策略和资源管理。让我们期待下篇的精彩内容。
如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
日常实现各种服务端系统时,我们一定会有一些定时任务的需求。比如会议提前半小时自动提醒,异步任务定时/周期执行等。那么如何去实现这样的一个定时任务系统呢? Java JDK提供的Timer类就是一个很好的工具,通过简单的API调用,我们就可以实现定时任务。
现在就来看一下java.util.Timer是如何实现这样的定时功能的。
首先,我们来看一下一个使用demo
基本的使用方法:
加入任务的API如下:
可以看到API方法内部都是调用sched方法,其中time参数下一次任务执行时间点,是通过计算得到。period参数为0的话则表示为一次性任务。
那么我们来看一下Timer内部是如何实现调度的。
内部结构
先看一下Timer的组成部分:
Timer有3个重要的模块,分别是 TimerTask, TaskQueue, TimerThread
那么,在加入任务之后,整个Timer是怎么样运行的呢?可以看下面的示意图:
图中所示是简化的逻辑,多个任务加入到TaskQueue中,会自动排序,队首任务一定是当前执行时间最早的任务。TimerThread会有一个一直执行的循环,从TaskQueue取队首任务,判断当前时间是否已经到了任务执行时间点,如果是则执行任务。
工作线程
流程中加了一些锁,用来避免同时加入TimerTask的并发问题。可以看到sched方法的逻辑比较简单,task赋值之后入队,队列会自动按照nextExecutionTime排序(升序,排序的实现原理后面会提到)。
从mainLoop的源码中可以看出,基本的流程如下所示
当发现是周期任务时,会计算下一次任务执行的时间,这个时候有两种计算方式,即前面API中的
优先队列
当从队列中移除任务,或者是修改任务执行时间之后,队列会自动排序。始终保持执行时间最早的任务在队首。 那么这是如何实现的呢?
看一下TaskQueue的源码就清楚了
可以看到其实TaskQueue内部就是基于数组实现了一个最小堆 (balanced binary heap), 堆中元素根据 执行时间nextExecutionTime排序,执行时间最早的任务始终会排在堆顶。这样工作线程每次检查的任务就是当前最早需要执行的任务。堆的初始大小为,有简单的倍增扩容机制。
TimerTask 任务有四种状态:
Timer 还提供了cancel和purge方法
常见应用
Java的Timer广泛被用于实现异步任务系统,在一些开源项目中也很常见, 例如消息队列RocketMQ的 延时消息/消费重试 中的异步逻辑。
上面这段代码是RocketMQ的延时消息投递任务 ScheduleMessageService 的核心逻辑,就是使用了Timer实现的异步定时任务。
不管是实现简单的异步逻辑,还是构建复杂的任务系统,Java的Timer确实是一个方便实用,而且又稳定的工具类。从Timer的实现原理,我们也可以窥见定时系统的一个基础实现:线程循环 + 优先队列。这对于我们自己去设计相关的系统,也会有一定的启发。
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。