1.ThreadPoolExecutor简介&源码解析
2.Ray 源码解析（一）：任务的工作管理工作管理状态转移和组织形式
3.Chromium setTimeout/clearTimeout 源码分析
4.react源码解析（二）时间管理大师fiber
5. gradle源码系列3Project用法示例方法总结源码分析
6.Django实现crontab远程任务管理系统
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，任务任务利用线程池进行并行处理任务有助于提升服务器性能。源码源码ThreadPoolExecutor是工作管理工作管理线程池的具体实现，它负责线程管理和任务管理，任务任务以及处理任务拒绝策略。源码源码日本spring源码这个类提供了多种功能，工作管理工作管理如通过Executors工厂方法配置，任务任务执行Runnable和Callable任务，源码源码维护任务队列，工作管理工作管理统计任务完成情况等。任务任务
创建线程池需要考虑关键参数，源码源码如核心线程数（任务开始执行时立即创建），工作管理工作管理最大线程数（任务过多时限制新线程生成），任务任务线程存活时间，源码源码任务队列大小，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。串口源码vhdl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。
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350云源码定义。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。
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。恋爱助手源码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。
react源码解析（二）时间管理大师fiber
React的渲染和对比流程在面对大规模节点时，会消耗大量资源，影响用户体验。为了改进这一情况，React引入了Fiber机制，成为时间管理大师，平衡了浏览器任务和用户交互的响应速度。 Fiber的中文翻译为纤程，是一种内部更新机制，支持不同优先级的任务管理，具备中断与恢复功能。每个任务对应于React Element的Fiber节点。Fiber允许在每一帧绘制时间（约.7ms）内，合理分配计算资源，优化性能。 相比于React，React引入了Scheduler调度器。parseArray函数源码当浏览器空闲时，Scheduler会决定是否执行任务。Fiber数据结构具备时间分片和暂停特性，更新流程从递归转变为可中断的循环，通过shouldYield判断剩余时间，灵活调整更新节奏。 Scheduler的关键实现是requestIdleCallback API，它用于高效地处理碎片化时间，提高用户体验。尽管部分浏览器已支持该API，React仍提供了requestIdleCallback polyfill，以确保跨浏览器兼容性。 在Fiber结构中，每个节点包含返回指针（而非直接的父级指针），这个设计使得子节点完成工作后能返回给父级节点。这种机制促进了任务的高效执行。 Fiber的遍历遵循深度优先原则，类似王朝继承制度，确保每一帧内合理分配资源。通过实现深度优先遍历算法，可以构建Fiber树结构，用于渲染和更新DOM元素。 为了深入了解Fiber，可以使用本地环境调试源码。通过创建React项目并配置调试环境，可以观察Fiber节点的结构和行为。了解Fiber的遍历流程和结构后，可以继续实现一个简单的Fiber实例，这有助于理解React渲染机制的核心。 Fiber架构是React的核心，通过时间管理机制优化了性能，使React能够在大规模渲染时保持流畅。了解Fiber的交互流程和遍历机制，有助于深入理解React渲染流程。未来，将详细分析优先级机制、断点续传和任务收集等关键功能，揭示React是如何高效地对比和更新DOM树的。 更多深入学习资源和讨论可参考以下链接： 《React技术揭秘》 《完全理解React Fiber》 《浅谈 React Fiber》 《React Fiber 源码解析》 《走进 React Fiber 的世界》 gradle源码系列3Project用法示例方法总结源码分析
在Gradle构建系统中，Project接口是核心，负责从构建文件中交互并提供访问Gradle所有功能的途径。通过Project对象，开发者能执行诸如任务管理、依赖关系处理、配置管理等关键构建任务。
构建启动时，每个参与的项目都会生成一个Project对象。项目内部本质上是一系列Task对象的集合，每个Task执行特定工作，如编译代码、运行测试或打包文件。创建和定位Task主要通过TaskContainer进行，通过方法如create()和getByName()来完成。
项目依赖于多个组件以完成任务，同时也生成多种构件供其他项目使用。依赖项组织成配置，从存储库中获取并上传。配置管理、依赖项处理、构件管理和存储库管理分别通过特定方法如getConfigurations()、getDependencies()、getArtifacts()和getRepositories()实现。
项目构建结构化，以项目层次方式排列。每个项目具有唯一标识的名称和完整路径。插件提供了模块化和重用配置的功能，通过apply方法或PluginDependenciesSpec脚本块应用。
项目属性通过构建文件动态配置。脚本中使用的所有属性或方法，最终委托给关联的Project对象。这意味着脚本可以直接访问Project接口的方法和属性。
额外属性需在"ext"命名空间下定义。一旦定义，该属性立即在所属对象（如Project、Task和子项目）上可用，支持读取和更新。
项目方法作用域广泛，支持在不同层面搜索和调用方法。以上示例展示了如何使用Project类的常见方法，包括设置项目属性、配置依赖、创建任务、获取子项目等。
Django实现crontab远程任务管理系统
在之前的文章中，我们已经探讨了如何使用 django-crontab 和 apscheduler 在Django应用内部管理定时任务，这些模块主要用于处理应用自身的任务调度。 然而，本文将转向一个不同的场景，类似于Java的xxl-job，我们构建了一个系统，能够通过Ansible API，远程管理不同Java项目中Task的定时任务。这个系统是ansible cron模块的可视化界面，允许你便捷地在Django后台添加、修改和删除Linux主机上的crontab任务。 核心技术实现涉及创建一个crontab模型，并将其集成到Django Admin中。每当模型发生变化时，会触发post_save信号，进而通过celery执行Task。这个Task调用ansible-runner的playbook接口，将crontab命令发送到指定主机。 模型设计和celery task的ansible-playbook执行是关键部分。在编写Task函数时，我们注意到增加了一个未实际使用的update_time参数，以确保每次更新都会生成新的Task实例。同时，使用mark_safe函数处理crontab命令中的特殊字符，render_to_string用于根据模型数据动态生成playbook模板，os.environ设置ansible的环境变量。 配置celery和信号处理，包括celery任务注册、异步任务日志独立存放以及信号机制的理解，都构成了技术栈的一部分。同时，我们还讨论了logging配置，以及在Django Admin后台记录操作的问题，特别是关于用户身份识别的挑战。 源代码已发布在gitee上，dj_cronjobs[6]，并提供了详细的Readme.md指南供读者参考。如果你觉得这个系统有用，请通过我的个人公众号（搜索全栈运维 或者 DailyJobOps）获取更多信息，也可以直接在公众号中找到Django获取当前登录用户的方法[5]。 相关链接如下：[6] dj_cronjobs: gitee.com/colin/dja...
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。
