1.磁力计LIS2MDL开发(1)----轮询获取磁力计数据
2.深入select多路复用内核源码加驱动实现
3.Linux内核阻塞IO(wait_queue)和非阻塞IO(轮询poll)
4.负载均衡算法 — 平滑加权轮询
5.Handler知识详解与源码分析
6.Systemverilog实现参数化的轮询轮询Round-Robin Arbiter Tree

磁力计LIS2MDL开发(1)----轮询获取磁力计数据

       本文将阐述如何利用 LIS2MDL 传感器获取数据，包括初始化传感器、系统系统验证设备ID、源码配置数据输出率与滤波器，轮询轮询以及通过轮询方式持续获取磁力与温度数据。系统系统该传感器常用于电子设备，源码php 档案 源码提供精确磁场强度数据，轮询轮询适用于指南针应用、系统系统位置追踪或动作检测。源码

       LIS2MDL 传感器的轮询轮询通信模式为 SPI 或 IIC。最小系统图显示了在 CS 管脚为 1 时，系统系统进入 IIC 模式。源码具体板子的轮询轮询原理图未在此处展示。

       LIS2MDL 支持普通、系统系统快速、源码快速+与高速模式的速度，分别为 k、k、1M 及 3.4M。

       提供了一个视频教程，具体链接为：<a href="/video/BV1p...

       如果您需要样品，可加入群 申请，并通过链接 进行申请。

       源码下载链接为： <a href="/STMicroelect...。

       初始化时，使能 CS 为高电平，配置为 IIC 模式。

       获取设备 ID，通过访问 WHO_AM_I (4Fh) 注册获取固定值，验证是否为 0x。

       包含获取 ID 的驱动程序。

       复位操作，通过向 CFG_REG_A (h) 的 SOFT_RST 寄存器写入 1 进行复位。

       包含复位驱动程序。

       数据更新模式（BDU = '0'）下，输出寄存器内容持续更新，可能导致读取数据不准确。而块数据更新（BDU = '1'）模式下，读取 MSB 和 LSB 时，寄存器内容稳定，避免数据拼凑。

       开启 BDU 功能，通过向 CTRL3 (h) 的ueditor 源码被过滤 BDU 寄存器写入 1 实现。

       配置速率，通过 CFG_REG_A (h) 的 ODR 设置。

       启用偏移消除，使用 CFG_REG_B 的 OFF_CANC。

       开启温度补偿，通过 CFG_REG_A (h) 的 COMP_TEMP_EN。

       设置工作模式为连续模式，通过 CFG_REG_A (h) 的 MD1 和 MD0。

       轮询数据是否准备好，查看 STATUS_REG (h) 的 Zyxda 位。

       获取数据，从 OUTX_L_REG(h) 到 OUTZ_H_REG(6Dh)。

       主程序演示。

深入select多路复用内核源码加驱动实现

       本文主要探讨了select多路复用内核源码的驱动实现过程。用户空间调用select库后，系统调用sys_select引导到内核处理。核心内容涉及四个关键结构体：poll_wqueues、poll_table_page、poll_table_entry和poll_table_struct。每个进程在select调用时，都会对应一个poll_wqueues结构体，用于统一管理所有fd的轮询操作，这是整个流程的基础。

       poll_wqueues的inline_entries数组有限，当空间不足时，会动态扩展为物理内存页。当fd调用poll函数时，会分配poll_table_entry，首先从inline_entries开始，直到用完才分配新的物理页。poll_table_entry在__pollwait函数中起到关键作用，它存储了特定fd的file指针、硬件驱动的等待队列头和进程的poll_wqueues结构体。

       总结来说，硬件驱动的事件等待队列头数量有限，每个进程仅有一个poll_wqueues结构体，但fd的数量取决于驱动程序的事件队列头数量。每个fd可能对应多个poll_table_entry，这些结构体在驱动程序中用于记录等待事件。当多个进程同时使用select监控同一设备，每个进程的poll_table_entry数量将保持一致。

       do_select函数通过遍历n个fd，钝化kdj指标源码调用它们的poll函数，驱动程序如字符设备evdev中的poll函数会与poll_wqueues.poll_table关联。poll_table结构简单，包含函数指针和key值，key值会根据fd的监测需求变化。当设备有IO事件时，驱动程序会调用相关函数，唤醒select进程，最后select函数检查并返回用户空间。

       本文还通过实例，如字符设备驱动和内存字符设备驱动模拟，展示了select在内核中实际操作的过程。通过驱动程序实现poll接口，使得设备支持select机制，用户空间的应用程序可以灵活监控多个fd的事件。

Linux内核阻塞IO(wait_queue)和非阻塞IO(轮询poll)

       Linux内核提供了两种IO访问模式：阻塞和非阻塞。阻塞IO在设备不可用时会使进程挂起，而非阻塞IO则会不断查询直到设备可用。主要通过wait_queue（等待队列）实现阻塞，它包括等待队列头、添加和移除队列项，以及唤醒机制。例如，DECLARE_WAIT_QUEUE宏为当前进程创建等待队列，wake_up和wake_up_interruptible函数用于唤醒队列中的进程。

       轮询方式，如select、poll和epoll，是通过file_operations的poll函数来实现非阻塞IO。poll函数接收一个poll_table_struct指针，通常通过poll_wait函数添加应用程序到该表中，但并不会阻塞进程。当设备状态改变时，驱动程序会更新poll_table，应用程序将根据返回的资源状态进行相应操作。

       理解这两种IO模型的关键在于理解如何在设备操作中实现进程的挂起和唤醒，以及如何在非阻塞模式下有效地轮询。深入学习Linux内核源码，例如xxetb.xet.tech/s/3jDmTD，可以更好地掌握这些概念。此外，还有丰富的截取网页源码片段学习资源如书籍、视频等，可以加入学习交流群获取更多资料。

负载均衡算法 — 平滑加权轮询

       在之前的文章中，我们讨论了加权轮询算法的一个缺陷，即在特定权重下，调度结果会生成不均匀的实例序列，这可能导致某些实例瞬时负载过高，增加系统崩溃的风险。为了解决这一问题，我们提出了平滑加权轮询调度算法。

       为了展示平滑加权轮询调度的平滑性，我们将使用三个特殊的权重实例来演示调度过程。

       通过加权轮询算法，我们得到如下不均匀的调度序列。

       接下来，我们将使用平滑加权轮询算法对上述实例进行调度，观察生成的实例序列。

       假设有N台实例S={ S1, S2, …, Sn}，配置权重W={ W1, W2, …, Wn}，有效权重CW={ CW1, CW2, …, CWn}。每个实例i除了存在一个配置权重Wi外，还存在一个当前有效权重CWi，且CWi初始化为Wi；指示变量currentPos表示当前选择的实例ID，初始化为-1；所有实例的配置权重和为weightSum；

       调度算法描述如下：1、初始每个实例i的当前有效权重CWi为配置权重Wi，并求得配置权重和weightSum；2、选出当前有效权重最大的实例，将当前有效权重CWi减去所有实例的权重和weightSum，且变量currentPos指向此位置；3、将每个实例i的当前有效权重CWi都加上配置权重Wi；4、此时变量currentPos指向的实例就是需调度的实例；5、每次调度重复步骤2、3、4；

       上述三个服务的配置权重和weightSum为7，其调度过程如下：

       从上述调度序列可以看出，调度结果是均匀分散的，第8次调度时当前有效权重值又回到{ 0, 0, 0}，实例状态同初始状态一致，因此后续可以一直重复调度操作。

       此轮询调度算法最初由Nginx开发者提出，可在phusion/nginx部分找到。

       下面使用PHP来实现，震仓指标源码源码见fan-haobai/load-balance部分。

       其中，getSumWeight()用于获取所有实例的配置权重和；getCurrentWeight()和setCurrentWeight()分别用于获取和设置指定实例的当前有效权重；getMaxCurrentWeightPos()用于获取最大当前有效权重的实例位置，实现如下：

       recoverCurrentWeight()用于调整每个实例的当前有效权重，即加上配置权重，实现如下：

       在配置services服务列表时，同样需要指定其权重。

       遗憾的是，关于此调度算法的严谨数学证明较少，但网友tenfy给出的“安大神”证明过程值得参考和学习。

       证明权重合理性：设有n个节点，记第i个节点的权重是xi，设总权重为S=x1+x2+…+xn。选择分两步：1、为每个节点加上它的权重值；2、选择最大的节点减去总的权重值；

       n个节点的初始化值为[0, 0, …, 0]，数组长度为n，值都为0。第一轮选择的第1步执行后，数组的值为[x1,x2,…,xn]。

       假设第1步后，最大的节点为j，则第j个节点减去S。所以第2步的数组为[x1,x2,…,xj−S,…,xn]。

       执行完第2步后，数组的和为：x1+x2+…+xj−S+…+xn>S=x1+x2+…+xn−S=S−S=0

       由此可见，每轮选择第1步操作都是数组的总和加上S，第2步总和再减去S，所以每轮选择完后的数组总和都为0。

       假设总共执行S轮选择，记第i个节点选择mi次。第i个节点的当前权重为wi。假设节点j在第t轮（t<S）之前，已经被选择了xj次，记此时第j个节点的当前权重为wj=t*xj−xj*S=(t−S)*xj<0，因为t恒小于S，所以wj<0。

       前面假设总共执行S轮选择，则剩下S−t轮j都不会被选中，上面的公式wj=(t−S)*xj+(S−t)*xj=0。所以在剩下的选择中，wj永远小于等于0，由于上面已经证明任何一轮选择后，数组总和都为0，则必定存在一个节点k使得wk>0，永远不会再选中节点j。

       由此可以得出，第i个节点最多被选中xi次，即mi<=xi。因为S=m1+m2+…+mn且S=x1+x2+…+xn。所以，可以得出mi==xi。

       证明平滑性：只要证明不要一直都是连续选择那一个节点即可。

       跟上面一样，假设总权重为S，假如某个节点i连续选择了t（t

       假设t=xi−1，此时第i个节点的当前权重为wi=t*xi−t*S=(xi−1)*xi−(xi−1)*S。证明下一轮的第1步执行完的值wi+xi不是最大的即可。

       wi+xi>(xi−1)*xi−(xi−1)*S+xi>(xi−1)*xi−(xi−1)*S+xi>x2i−xi*S+S>(xi−1)*(xi−S)+xi

       因为xi恒小于S，所以xi−S<=−1。所以上面：(xi−1)*(xi−S)+xi<=(xi−1)*−1+xi=−xi+1+xi=1

       所以第t轮后，再执行完第1步的值wi+xi<=1。如果这t轮刚好是最开始的t轮，则必定存在另一个结点j的值为xj*t，所以有wi+xi<=1<1*t<=1

       尽管平滑加权轮询算法改善了加权轮询算法调度的缺陷，即调度序列分散的不均匀，避免了实例负载突然加重的可能，但是仍然不能动态感知每个实例的负载。

       若由于实例权重配置不合理，或者一些其他原因加重系统负载的情况，平滑加权轮询都无法实现每个实例的负载均衡，这时就需要有状态的调度算法来完成。

Handler知识详解与源码分析

       Handler是Android中的核心组件，它负责在不同线程间传递消息。其工作原理是通过内存共享，允许子线程（生产者）向主线程（消费者）发送消息，以及主线程向子线程发送指令。这种机制有助于线程间协作，如网络请求完成后更新UI等场景。

       Message是消息的实体，承载着数据和执行指令。MessageQueue是一个优先级队列，负责存储和调度消息。Handler则是个消息处理类，负责发送、获取和处理消息，以及管理消息队列。Looper的存在是为了从MessageQueue中轮询消息，执行相应操作。

       创建Handler有多种方式，包括主线程的匿名内部类和静态内部类，以及子线程中的Looper.prepare()和Looper.loop()。发送消息的方法丰富多样，如sendMessage()、sendMessageDelayed()等，可以控制消息的执行时间和顺序。处理消息时，Handler与MessageQueue、Looper的交互是关键，保证了消息处理的线程安全。

       在源码分析中，我们发现Looper的创建和使用与APP启动流程紧密相关，确保每个线程只有一个Looper，避免内存泄漏。MessageQueue的线程同步和消息屏障机制确保了消息的有序处理。此外，如何处理内存管理、线程同步问题以及Looper的退出策略也是处理Handler时需要注意的要点。

       最后，对于Handler的使用，如创建、消息发送和处理，以及可能遇到的问题，如内存泄漏、线程同步等，都有详细的解析和解决方案。理解这些概念有助于开发人员更有效地利用Handler进行线程间的通信。

Systemverilog实现参数化的Round-Robin Arbiter Tree

       深入解析系统Verilog实现的参数化Round-Robin Arbiter Tree，该代码源于PLUP的common cell仓库，旨在提供一种灵活高效的仲裁解决方案。阅读此类高质量源码是提升编程技能的捷径。

       核心功能在于自动调整轮询顺序，Round-Robin Arbiter Tree自动循环分配资源请求，确保公平性。通过参数化设计，允许用户根据具体需求灵活配置，实现适应不同场景的高性能资源管理。

       代码分析揭示了其内部工作原理。采用递归结构构建树形仲裁器，自顶向底执行资源分配。节点间通过系统Verilog的并发特性，实现高效同步与数据交换，确保在多请求竞争下，系统仍能维持稳定高效运行。

       对于开发者而言，理解此类代码不仅能提升编程技巧，还能深入掌握硬件描述语言在实际应用中的魅力。代码简洁且结构清晰，易于理解。通过阅读并分析此类源码，可以学习到如何在系统设计中实现复杂逻辑，优化资源分配，以及如何在硬件描述语言中实现高效并发处理。

       相关资源推荐：

       - 访问知乎flappylyc的分享，了解更多关于系统Verilog和硬件设计的深入见解。

       - 博客园love小酒窝的系列文章，提供实践指导和案例分析。

       - CSDNlove小酒窝的CSDN博客，专注于IC领域的技术分享。

       - 关注公众号，获取更多关于系统Verilog和Round-Robin Arbiter Tree的实用信息。

       通过系统Verilog实现的参数化Round-Robin Arbiter Tree，展示了硬件描述语言在解决实际问题中的强大能力。阅读和学习此类源码，不仅能够提升个人编程技能，还能深刻理解硬件设计的精髓。

一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

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       一、DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler，首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。

       1.1 分布式设计

       分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。

       1.1.1 中心化设计

       中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。

       1.1.2 去中心化设计

       去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。

       1.2 架构设计

       DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。

       1.3 容错问题

       容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。

       1.4 远程日志访问

       Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。

       二、源码分析

       2.1 工程模块介绍与配置文件

       2.1.1 工程模块介绍

       2.1.2 配置文件

       配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。

       2.2 API主要任务操作接口

       API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。

       2.3 Quaterz架构与运行流程

       Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。

       2.4 Master启动与执行流程

       Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。

       2.5 Worker启动与执行流程

       Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。

       2.6 RPC交互

       Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。

       2.7 负载均衡算法

       DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。

       2.8 日志服务

       日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。

       2.9 报警

       报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。

       本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。