1.Linux内核RCU实现简析
2.Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析
3.spinlock（linux kernel 自旋锁）
4.linux内核 文件锁
5.Linux内核MCS锁机制的内核实现原理
6.数据库内核RocksDB：事务锁设计与实现
Linux内核RCU实现简析
RCU，即Read-Copy-Update，实现是源码源码一种并发控制技术，旨在解决并发读写时的分析读阻塞问题。其核心思想是内核当写线程进行操作时，不直接修改原数据，实现剑来源码而是源码源码先复制数据，进行修改后，分析等待读线程的内核访问结束，再替换原数据，实现从而避免阻塞读线程。源码源码
引入了Quiescent State和Quiescent Period的分析概念。Quiescent State表示线程没有访问数据的内核静止状态，Quiescent Period是实现等待时间窗口，确保在此窗口内没有线程访问旧数据，源码源码以便释放资源。
在Linux内核中，RCU接口丰富多样，适用于不同场景和子系统，包括rcu_read_lock/unlock、call_rcu、synchronize_rcu等。其中，call_rcu用于写线程注册回调函数，等待Quiescent Period结束后执行，而synchronize_rcu则封装了call_rcu，同步等待Quiescent Period完成。
Linux内核的RCU实现是作者Paul Mckenney完成和维护的，位于内核源代码的kernel/rcu目录下，详细文档在Documentation/RCU中。内核使用的是树形结构的RCU（tree-RCU），支持多核扩展。
树形结构中，每个节点为rcu_node，slideshare源码每个CPU对应一个rcu_data，共同维护一个全局的rcu_state变量，记录整个系统RCU状态。RCU的生命周期包括注册Grace Period回调、开始Grace Period、CPU进入Quiescent State、Grace Period完成等阶段。
在注册Grace Period回调时，回调函数被放入本CPU的rcu_data中。Grace Period开始时，内核线程rcu_gp_kthread被唤醒，执行一系列初始化操作，包括设置系统中所有CPU的Quiescent State。CPU进入Quiescent State后，内核线程rcu_cpu_kthread检查并上报Quiescent State，直到所有CPU都完成上报，表明系统整体进入Quiescent State，Grace Period完成。
当Grace Period完成时，注册的回调函数执行。这发生在每个CPU的rcu_cpu_kthread中，其中内核线程rcu_gp_kthread仅更新了rcu_node的gp_seq，未直接触发回调执行。rcu_cpu_kthread在检查函数rcu_check_quiescent_state中确认Grace Period已完成，通过内部检查判断当前gp序列是否已完成，若已完成，则将所有callback移动到RCU_DONE_TAIL列表上，后续在rcu_do_batch函数中执行每个callback。
Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析
RCU 的全称是 Read-Copy-Update，代表读取-复制-更新，作为 Linux 内核提供的一种免锁机制，它在锁实现方案中独树一帜。在面对自旋锁、奇偶源码互斥锁、信号量、读写锁、req 顺序锁等常规锁结构时，RCU 提供了另一种思路，追求在无需阻塞操作的前提下实现高效并发。
RCU 通过链表操作实现了读写分离。在读任务执行时，可以安全地读取链表中的节点。然而，若写任务在此期间修改或删除节点，则可能导致数据不一致问题。因此，RCU 采用先读取后复制、再更新的策略，实现无锁状态下的高效读取。这与 Copy-On-Write 技术相似，先复制一份数据，对副本进行修改，完成后将修改内容覆盖原数据，从而达到高效、无阻塞的操作。
图中展示了链表操作的细节，每个节点包含数据字段和 next 指针字段。在读任务读取节点 B 时，写任务 N 执行删除操作，导致 next 指针指向错误的节点，从而引发业务异常。此时，若采用互斥锁，则能够保证数据一致性，但系统性能会受到一定程度的影响。读写锁和 seq 锁虽然在一定程度上改善了性能，resttemplate源码但仍存在一定的问题，如写者饥饿状态或读者阻塞。
RCU 的实现旨在避免以上问题，让读任务直接获取锁，无需像 seq 锁那样进行重试，也不像读写锁和互斥锁那样完全阻塞读操作。RCU 通过在读任务完成后再删除节点，实现先修改指针，保留副本，注册回调，等待读任务释放副本，最后删除副本的过程。这种机制使得读任务无需阻塞等待写任务，有效提高了系统性能。
内核源码中，RCU 通过 `rcu_assign_pointer` 修改指针，`synchronize_kernel` 等待所有读任务完成，而读任务则通过 `rcu_read_lock`、`rcu_read_unlock` 和 `rcu_dereference` 来上锁、解锁和获取引用值。这种设计在一定程度上借鉴了垃圾回收机制，通过写者修改引用并保留副本，待所有读任务完成后删除副本，从而实现高效、并发的操作。在 `rcu_read_lock` 中，禁止抢占确保了所有读任务完成后才释放锁，开启抢占，这为读任务提供了宽限期，等待所有任务完成。
总之，RCU 作为一种创新的锁实现机制，通过链表操作和读写分离策略，hadoophdfs源码为 Linux 内核提供了一种高效、无阻塞的并发控制方式。其源码解析展示了如何通过内核函数实现读取-复制-更新的机制，以及如何通过宽限期确保数据一致性，从而在保证性能的同时，提供了一种优雅的并发控制解决方案。
spinlock（linux kernel 自旋锁）
在Linux内核的世界里，自旋锁spinlock犹如守护者，守护着数据的临界区，确保并发访问的有序性。它不依赖于睡眠，而是通过连续的CPU循环来尝试获取锁，这在中断处理和进程上下文中表现出了极高的效率，但也可能造成CPU资源的浪费。自旋锁有三种主要实现方式：CAS（Compare and Swap）模式，简单直接但竞争随机；Ticket模式，引入公平性但消耗CPU；而MCS（Multi-CPU Scalable）模式，是对Ticket模式的优化，通过链表通知减少了CPU空转，实现了更高的效率与内存利用。
在Linux内核的广泛应用中，自旋锁的性能优化尤为重要，尤其是在多线程竞态的极端场景。例如，MCS模式虽然牺牲了一定的内存使用，但其高效性能使之成为首选。特别是针对内存密集型的应用，qspinlock的出现，通过一个位原子变量巧妙地管理locked、pending和tail，实现了内存节省和高效操作。然而，这种复杂性也意味着在编写和维护时需要更加谨慎。
要使用自旋锁，只需在spinlock.h>中引入相关头文件，定义spinlock并调用spin_lock、spin_unlock进行加锁解锁。举个实例，当处理中断和进程混合的并发任务时，spinlock能够确保数据的一致性。内核提供了多种API，如spin_lock, spin_unlock用于无中断操作，spin_lock_irq, spin_unlock_irq则避免了中断的嵌套，spin_is_locked函数则用于检查锁的状态。
源代码的精髓隐藏在kernel\locking\spinlock.c和qspinlock.c中，头文件位于include\linux\spinlock.h。最新的Linux kernel 5..5 stable tree中包含了这些实现。深入研究源码，你会发现自旋锁的实现层次结构，从spin_lock到do_raw_spin_trylock，再到arch_spin_trylock，映射着qspinlock等优化方案。
对于内核开发者来说，自旋锁的优化是一个动态发展的领域，新的解决方案可能会不断涌现。想要深入了解，不妨关注我们的专业专栏RTFSC（Linux kernel源码轻松读），这里有丰富的原创内容，助你探索更深层次的内核世界。
linux内核 文件锁
在Linux系统中，文件被视为共享的资源，尤其在多用户环境下。文件锁是一种关键机制，用于管理和控制对文件的并发访问，以避免资源竞争。主要有两种类型的文件锁：建议性锁和强制性锁。建议性锁要求进程在使用文件前检查并尊重现有锁，而强制性锁由内核执行，能确保写操作的独占性，但会降低性能。Linux中的lockf()和fcntl()函数提供了上锁功能，lockf()用于建议性锁，fcntl()则支持更多类型的锁，包括记录锁，其中读锁（共享锁）允许多个进程同时读取同一部分文件，而写锁（排斥锁）则确保同一时间只有一个进程能写入。
记录锁进一步分为读取和写入两种，前者允许共享读取，后者则是排他的，确保文件同一部分的读写互斥。在实践中，如write_lock.c.c文件所示，写入锁作为互斥锁，确保写操作的原子性。读锁则是共享的，允许多个进程同时进行读取。
了解这些概念有助于正确地在多线程或多用户环境中管理文件，避免数据冲突。如果你对Linux内核技术有兴趣，可以加入相关的技术交流群，获取更多学习资源，如内核源码技术学习路线、视频教程和代码资料。
Linux内核MCS锁机制的实现原理
在现代计算机架构中，Linux内核的MCS锁机制是并行编程中的关键组件，它在非一致内存访问（NUMA）系统中发挥着至关重要的作用。NUMA架构的特点是多个CPU共享内存，但内存访问速度受制于物理位置，MCS锁正是为了解决这种性能瓶颈而设计的。
MCS锁，全称为“Monotonic Contention Spin Lock”，是一种高效的锁机制，它在公平性和性能上取得了平衡。核心原理基于链表结构，每个锁节点包含线程标识信息，每个线程通过ThreadLocal获取相应的节点。加锁时，新线程会获取一个空节点并将其设为链表头部，然后自旋等待直到前一个节点解锁。解锁时，确保节点已解锁，更新后继节点并更新locked标志，非尾节点将其设置为false，确保并发控制的有序性。
在Java中，MCS锁的实现通过类如MSCLock和MSCNode来管理。MSCLock类包含了lock和unlock方法，前者负责获取并设置节点，后者则释放节点。每个MSCNode节点拥有locked和next字段，分别表示线程状态和链表连接。在DemoTask中，run方法通过调用lock和unlock方法，保证了任务按照预期顺序执行。
在C语言的MCS锁实现中，结构体mcs_node_t包含链表链接和锁状态，而mcs_lock_t则维护链表尾部和有权访问的节点。加锁时，新节点被插入链尾，自旋等待并设置locked标志，以避免不必要的线程调度。解锁时，检查节点状态并唤醒后续等待者，确保资源公平分配。
MCS锁的优势在于其本地变量的自旋等待策略，降低了锁竞争导致的线程上下文切换，尤其是在高并发场景下，性能优越于传统自旋锁。这种锁机制对线程调度的影响微乎其微，特别适合于追求性能和资源公平性的多线程环境。
总结来说，MCS锁是Linux内核中一个巧妙的解决方案，它巧妙地利用链表结构和自旋等待，为NUMA架构下的并行处理提供了高性能、公平的同步机制。在实际编程中，选择并合理使用MCS锁，可以显著提升多线程应用程序的并发性能和响应能力。
数据库内核RocksDB：事务锁设计与实现
本文聚焦于RocksDB锁结构设计与实现，特别是事务锁部分，与InnoDB锁系统进行简要对比。
RocksDB的事务锁主要通过TransactionLockMgr类实现，其内部包含了一系列数据成员，如lock_maps_、LockMap、LockMapStripe以及LockInfo等，这些数据结构构建了事务锁的全局和局部层次，旨在简化加锁解锁流程。
加锁过程涉及TransactionLockMgr::TryLock函数，其依据cf id查找对应LockMap，内部进一步分为分片管理，以减少mutex争用，LockMapStripe的实现通过unordered_map简化锁粒度。LockInfo则存储事务ID，用于标识加锁事务。
获取锁时，AcquireWithTimeout和AcquireLocked函数分别负责获取stripe_mutex以及执行锁获取逻辑。RocksDB锁整体设计相对简单，便于实现，但需注意内存消耗问题。
与InnoDB锁系统对比，RocksDB的锁实现更侧重于效率与简化，但内存消耗可能较高，尤其在处理大量记录时。具体分析显示，对于万行记录，锁占用内存约为MB，而在极端情况下，如1亿行记录，可能消耗GB内存，这可能导致内存风险。
为了控制内存消耗，RocksDB引入了rocksdb_max_row_locks参数，用于限制事务施加行锁的数量，确保内存使用在可接受范围内。
总结起来，RocksDB事务锁设计简洁，不支持某些高级锁特性如gap lock，内存消耗相对较高，但通过参数控制可有效管理资源使用。
拓展信息：网易轻舟微服务提供了分布式事务框架GTXS，包括跨服务事务、跨数据源事务、混合事务处理、事务状态监控及异常处理等功能，案例应用包括工商银行。
