1.深度分析Binder线程池的线程析线启动流程
2.从源码角度分析Tomcat的acceptCount、maxConnections、池源程池maxThreads参数
3.通过transmittable-thread-local源码理解线程池线程本地变量传递的码深原理
4.C语言实现高并发服务器上线程池原理(含源码)
5.Java并发必会，深入剖析Semaphore源码
6.ThreadPoolExecutor简介&源码解析
深度分析Binder线程池的度分启动流程
理论基础Binder
Binder它是Android中的一种进程间通信机制，它主要采用的源码是CS架构模式。Binder框架中主要涉及到4个角色Client、深度运行直接显示jsp源码Server、分析ServiceManager及Binder驱动，线程析线其中Client、池源程池Server、码深ServiceManager运行在用户空间，度分Binder驱动运行在内核空间。源码
线程池线程池它是深度一种用于多线程处理形式，处理过程中将任务添加到队列，分析然后在创建线程后自动启动这些任务。线程析线线程池线程都是后台线程。每个线程都使用默认的堆栈大小，以默认的优先级运行，并处于多线程单元中。
简单的说：线程池就是创建一些线程，它们的集合称为线程池。
Binder线程池启动流程我们知道一个新的app应用程序进程在创建完成之后，它会通过调用RunTimeInit类的静态成员函数zygoteInitNative来进行启动Binder线程池。
Binder线程池启动过程中，主要调用几个关键函数：ZygoteInitNative--->onZygoteInit--->startThreadPool。
下面的源码分析主要是以android5.0版本为例。
ZygoteInitNative源码分析由于ZygoteInitNative函数是java实现的代码，实践上最终调用的是由C++实现的JNI方法。以下代码来源于系统的/frameworks/base/core/jni/androidRuntime.cpp文件中
staticvoidcom_android_internal_os_RuntimeInit_nativeZygoteInit(JNIEnv*env,jobjectclazz){ //gCurRuntime是个全局的变量，后面跟上的是另外实现的方法。gCurRuntime->onZygoteInit();}onZygoteInit源码分析onZygoteInit函数在需要源码的位置：/frameworks/base/cmds/app_process/app_main.cpp文件中。
该函数是jni 源码分析个虚函数，并且是一个无返回值和无参数的函数virtualvoidonZygoteInit(){ //Re-enabletracingnowthatwe'renolongerinZygote.atrace_set_tracing_enabled(true);//获取进程的状态信息sp<ProcessState>proc=ProcessState::self();//打印日志信息ALOGV("Appprocess:startingthreadpool.\n");//启动线程池proc->startThreadPool();}startThreadPool源码分析startThreadPool系统实现在\frameworks\native\libs\binder\ProcessState.cpp文件中。
每一个支持Binder进程间通信机制的进程内都有一个唯一的ProcessState对象，当这个ProcessState对象的成员函数StartThreadPool函数被第一次调用的时候，它就会在当前进程中启动一个线程池，并将mThreadPoolStarted这个成员变量设置为true。
//该函数是个无参数，无返回值的函数voidProcessState::startThreadPool(){ AutoMutex_l(mLock);//判断线程池是否启动状态，启动的话就将标志信息设置为true属性。if(!mThreadPoolStarted){ mThreadPoolStarted=true;spawnPooledThread(true);}}总结Binder在android底层中是一个非常重要的机制，我们在实际的项目调用过程中，我们在app应用程序中只要实现自己的Binder本地对象的时候，跟其他服务一样，只需要将它进行启动起来，并且进行注册到ServerMananger就可以了。至于内部的实现一般是不需要去关心的。
从源码角度分析Tomcat的acceptCount、maxConnections、maxThreads参数
在深入探讨Tomcat的acceptCount、maxConnections和maxThreads参数时，首先理解它们的关键在于理解请求在服务器端的处理流程。acceptCount决定了当所有处理线程忙时，Tomcat能暂存的连接请求队列的最大长度，相当于TCP连接时的全队列容量。maxThreads则是线程池中最大线程数，负责处理实际的HTTP请求。
在连接建立阶段（图1），当客户端尝试连接时，acceptCount在ServerSocket的backlog参数中起作用，它限制了TCP连接队列的大小。接着，初始化的maxima 源码编译线程池会通过prestartAllCoreThreads启动核心线程，为后续的SocketProcessor做准备。
在Acceptor获取Socket时，serverSocket.accept()的调用受到maxConnections的限制，防止过多的并发连接。一旦获取到Socket，就交由线程池执行SocketProcessor，进行实际的请求处理。
然而，如果处理请求的时间过长，如假设的次请求，需要无限长时间，我们需要考虑线程池的动态管理。如设置acceptCount为，maxThreads为，maxConnections为，minSpareThreads为。这意味着在高并发情况下，即使有个最大连接，acceptCount的个等待队列也足够缓冲，而maxThreads的个线程则负责处理，minSpareThreads则确保了至少有个空闲线程应对突发请求。
总结，acceptCount、maxConnections和maxThreads这三个参数共同影响了Tomcat的并发处理能力和连接队列管理，理解它们在实际应用中的配置和作用至关重要。
通过transmittable-thread-local源码理解线程池线程本地变量传递的原理
最近几周，我投入了大量的时间和精力，完成了UCloud服务和中间件迁移至阿里云的工作，因此没有空闲时间撰写文章。不过，回忆起很早之前对ThreadLocal源码的膨胀算法源码分析，其中提到了ThreadLocal存在向预先创建的线程中传递变量的局限性。恰好，我的一位前同事，HSBC的技术大牛，提到了团队引入了transmittable-thread-local（TTL）来解决此问题。借此机会，我深入分析了TTL源码，本文将全面分析ThreadLocal和InheritableThreadLocal的局限性，并深入探讨TTL整套框架的实现。如有对线程池和ThreadLocal不熟悉的读者，建议先阅读相关前置文章，本篇文章行文较为干硬，字数接近5万字，希望读者耐心阅读。
在Java中，没有直接的API允许子线程获取父线程的实例。获取父线程实例通常需要通过静态本地方法Thread#currentThread()。同样，为了在子线程中传递共享变量，也常采用类似的方法。然而，这种方式会导致硬编码问题，限制了方法的复用性和灵活性。为了解决这一问题，线程本地变量Thread Local应运而生，其基本原理是通过线程实例访问ThreadLocal.ThreadLocalMap来实现变量的存储与传递。
ThreadLocal与InheritableThreadLocal之间的区别主要在于控制ThreadLocal.ThreadLocalMap的创建时机和线程实例中对应的属性获取方式。通过分析源码，可以清楚地看到它们之间的联系与区别。对于不熟悉概念的读者，可以尝试通过自定义实现来理解其中的云markdown源码原理与关系。
ThreadLocal和InheritableThreadLocal的最大局限性在于无法为预先创建的线程实例传递变量。泛线程池Executor体系、TimerTask和ForkJoinPool等通常会预先创建线程，因此无法在这些场景中使用ThreadLocal和InheritableThreadLocal来传递变量。
TTL提供了更灵活的解决方案，它通过委托机制（代理模式）实现了变量的传递。委托可以基于Micrometer统计任务执行时间并上报至Prometheus，然后通过Grafana进行监控展示。此外，TTL通过字节码增强技术（使用ASM或Javassist等工具）实现了类加载时期替换Runnable、Callable等接口的实现，从而实现了无感知的增强功能。TTL还使用了模板方法模式来实现核心逻辑。
TTL框架的核心类TransmittableThreadLocal继承自InheritableThreadLocal，通过全局静态变量holder来管理所有TransmittableThreadLocal实例。holder实际上是一个InheritableThreadLocal，用于存储所有线程本地变量的映射，实现变量的全局共享。disableIgnoreNullValueSemantics属性的设置可以影响NULL值的处理方式，影响TTL实例的行为。
发射器Transmitter是TransmittableThreadLocal的一个公有静态类，提供传输TransmittableThreadLocal实例和注册当前线程变量至其他线程的功能。通过Transmitter的静态方法，可以实现捕获、重放和复原线程本地变量的功能。
TTL通过TtlRunnable类实现了任务的封装，确保在执行任务时能够捕获和传递线程本地变量。在任务执行前后，通过capture和restore方法捕获和重放变量，实现异步执行时上下文的传递。
启用TTL的Agent模块需要通过Java启动参数添加javaagent来激活字节码增强功能。TTL通过Instrumentation回调激发ClassFileTransformer，实现目标类的字节码增强，从而在执行任务时自动完成上下文的捕捉和传递。
TTL框架提供了一种高效、灵活的方式来解决线程池中线程复用时上下文传递的问题。通过委托机制和字节码增强技术，TTL实现了无入侵地提供线程本地变量传递功能。如果您在业务代码中遇到异步执行时上下文传递的问题，TTL库是一个值得考虑的解决方案。
C语言实现高并发服务器上线程池原理(含源码)
在高并发服务器场景中，线程池作为一种高效的多线程处理策略，旨在有效利用资源。其工作流程通常包括接收消息、分类、创建线程、传递任务、线程执行和任务完成。对于小型局域网，这种方法足够，但在广域网或大型局域网中，频繁的请求可能导致线程频繁创建和销毁，这在内存资源有限的嵌入式服务器中尤为关键。
因此，线程池技术应运而生，通过复用线程，一个线程可以处理不同任务，避免了频繁创建和销毁的开销。理解线程池的结构十分重要，它由任务队列、线程集合（包括工作线程、空闲线程和待销毁线程）和管理者线程组成。任务队列负责存储待处理任务，以先进先出的方式组织；线程集合则负责执行任务；管理者线程则负责监控线程状态，动态调整线程数量以维持最佳性能。
线程池的核心结构包括一个threadpool_t结构体，其中包含线程池状态、任务队列信息，以及用于同步操作的互斥锁。任务结构中包含处理函数的指针和相关参数。在使用时，需将分类后的处理函数与参数打包为任务，并放入队列，等待线程执行。
为了深入学习，你可以参考一些资源，例如加入Linux内核技术交流群，获取学习资料和书籍推荐。而想要在嵌入式开发领域进入互联网大厂，理解并掌握线程池的原理和实现是必不可少的。内核学习网站也是个不错的资源来源。
Java并发必会，深入剖析Semaphore源码
在深入理解Java并发编程时，必不可少的是对Semaphore源码的剖析。本文将带你探索这一核心组件，通过实践和源码解析，掌握其限流和共享锁的本质。Semaphore，中文名信号量，就像一个令牌桶，任务执行前需要获取令牌，处理完毕后归还，确保资源访问的有序进行。
首先，Semaphore主要有acquire()和release()两个方法。acquire()负责获取许可，若许可不足，任务会被阻塞，直到有许可可用。release()用于释放并归还许可，确保资源释放后，其他任务可以继续执行。一个典型的例子是，如果一个线程池接受个任务，但Semaphore限制为3，那么任务将按每3个一组执行，确保系统稳定性。
Semaphore的源码实现巧妙地结合了AQS（AbstractQueuedSynchronizer）框架，通过Sync同步变量管理许可数量，公平锁和非公平锁的实现方式有所不同。公平锁会优先处理队列中的任务，而非公平锁则按照获取许可的顺序进行。
acquire()方法主要调用AQS中的acquireSharedInterruptibly()，并进一步通过tryReleaseShared()进行许可更新，公平锁与非公平锁的区别在于判断队列中是否有前置节点。release()方法则调用releaseShared()，更新许可数量。
Semaphore的简洁逻辑在于，AQS框架负责大部分并发控制，子类只需实现tryReleaseShared()和tryAcquireShared()，专注于许可数量的管理。欲了解AQS的详细流程，可参考之前的文章。
最后，了解了Semaphore后，我们还将继续探索共享锁CyclicBarrier的实现，敬请期待下篇文章。
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。