皮皮网

1.OpenHarmony—内核对象事件之源码详解
2.一文读懂，云任源码用硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
3.如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
4.功能更新生成源码异步下载，统源让系统响应速度提升10倍
5.图解UE4源码 其三（一）行为树系统执行任务的任务流程 发起执行请求

OpenHarmony—内核对象事件之源码详解

       对于嵌入式开发和技术爱好者，深入理解OpenHarmony的系统内核对象事件源码是提升技能的关键。本文将通过数据结构解析，云任源码用揭示事件机制的统源系统源码 文档核心原理，引导大家探究任务间IPC的任务内在逻辑。

       关键数据结构

       首先，系统了解PEVENT_CB_S数据结构，云任源码用它是统源事件的核心：uwEventID标识任务的事件类型，个位（保留位）可区分种事件；stEventList双向循环链表是任务理解事件的核心，任务等待事件时会挂载到链表，系统事件触发后则从链表中移除。云任源码用

       事件初始化

       事件控制块由任务自行创建，统源通过LOS_EventInit初始化，任务此时链表为空，表示没有事件发生。任务通过创建eventCB指针并初始化，开始事件管理。

       事件写操作

       任务通过LOS_EventWrite写入事件，可以一次设置多个事件。1处的逻辑允许一次写入多个事件。2-3处检查事件链表，唤醒等待任务，通过双向链表结构确保任务顺序执行。

       事件读操作

       轻量级操作系统提供了两种事件读取方式：LOS_EventPoll支持主动检查，而LOS_EventRead则为阻塞读。1处区分两种读取模式，2-4处根据模式决定任务挂起或直接读取。

       事件销毁操作

       事件使用完毕后，需通过LOS_EventClear清除事件标志，并在LOS_EventDestroy中清理事件链表，确保资源的最小负数源码正确释放。

       总结

       通过以上的详细分析，OpenHarmony的内核事件机制已清晰可见。掌握这些原理，开发者可以更自如地利用事件API进行任务同步，并根据需要自定义事件通知机制，提升任务间通信的灵活性。

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

       全网最全大数据面试提升手册！

       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。sofa dtx 源码

       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、aso协议源码启动、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，源解析源码希望对您的学习与应用有所帮助。

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。

功能更新生成源码异步下载，让系统响应速度提升倍

       通过本次优化更新，系统在生成源码、流程执行轨迹展示、SQL修改提示、系统函数的jar包定义、运维API依赖JAR包的引入、以及定时任务jar包的管理上，采用了异步操作模式，显著提升了系统响应速度与性能。下面详细解读各项功能的优化点和操作流程。

       1. 生成源码异步下载优化

       优化后，生成源码时将采用异步下载策略。操作流程如下：

       点击项目卡片的“设置按钮”并选择“生成源码”。

       在弹出的二次提示框中，选择是否携带JAR包，确认后点击“确定”。

       再次点击项目卡片上的“设置按钮”进入“源码记录”。

       在源码记录列表中可实时查看生成状态，生成完成后即可下载源码包。

       若生成失败，点击操作栏的“详情”按钮查看具体原因。

       2. 流程执行轨迹变量展示优化

       优化后的流程执行轨迹功能，不仅能显示当前组件信息，还支持查看流程中其他组件的详细信息。系统变量信息被分类为入口参数、局部变量、配置组参数和基础参数，便于用户快速了解组件执行结果和变量值。

       3. 修改SQL使用提示优化

       当SQL信息被接口引用时，修改SQL后系统将弹出提示，要求在接口中重新选择该SQL信息后才能生效。删除SQL时，系统会提示已引用的接口，需先去除引用后才能执行删除操作。

       4. 系统函数jar包定义为扩展jar包优化

       系统将一些常用函数定义为扩展jar包，仅在需要时自动加载，减少执行引擎包体积，提升性能。以“SysFun_Feidai_BaseUtilsBaseUtils”为例，进行加载与使用。

       5. 运维API依赖JAR包引入优化

       监控检测扩展jar包在本地客户端和执行引擎中使用时，需下载并安装后才能进行指标监控。操作包括下载、解压、配置，以及启动本地客户端等步骤。

       6. 定时任务jar包定义优化

       定时任务jar包已整合至扩展jar包中，新增定时任务时系统会自动加载。用户也可提前手动添加，确保定时任务与项目部署包一同打包。

       通过这些优化，系统响应速度得到显著提升，操作流程更加高效便捷。有兴趣的用户可申请免费试用体验。

       SoFlu软件机器人，作为全球首款针对微服务架构的软件机器人，革新了传统编码作业模式，通过可视化拖拽与参数配置实现复杂业务逻辑，一人全栈解决后端、前端、测试、运维等各类工作需求，大幅度降低软件开发门槛，显著提升企业软件开发效率与生产力。

       通过引入自动化、标准化与工具化流程，SoFlu软件机器人解决了传统软件开发过程中的依赖人工、成本高昂、技术选型难等问题，突破了被国外开发工具“卡脖子”的技术壁垒，为企业软件开发带来了十倍效率提升。

图解UE4源码 其三（一）行为树系统执行任务的流程 发起执行请求

       本文探讨UE4源码中的行为树系统执行任务流程，重点解析了发起执行请求的机制。在UE4中，行为树系统负责执行特定任务，而请求执行的关键代码在于调用`UBehaviorTreeComponent::RequestExecution()`函数。本文将分别从行为树加载后执行、任务执行完毕后搜索下一个任务、以及由Decorator引发的Abort请求三种情境出发，详细解析RequestExecution函数的内部逻辑。

       ### 引子一：已加载行为树的执行

       行为树加载完毕后，执行的关键代码就是发起执行请求。`RequestExecution()`函数的执行，实质上是开始执行行为树内的任务。在行为树加载后，调用此函数启动执行流程，开始搜索并执行任务。

       ### 引子二：任务执行完毕

       任务执行完成后，行为树会自动发起搜索和执行下一个任务的请求。这同样依赖于`RequestExecution()`函数，但调用方式不同，需要传入任务执行的结果作为参数。

       ### 引子三：TimeLimit修饰器

       UE4自带的`BTDecorator_TimeLimit`修饰器用于限制任务执行时间。当时间超过设定值，该修饰器会触发任务的Abort。分析其内部逻辑时，我们发现它通过调整时间计数器来控制任务执行时间，而不是通过直接中断任务。

       ### 发起执行请求的关键信息

       请求执行的过程涉及多个关键信息的传递，包括搜索的起始点和结束点、要执行的节点、上一次任务的结果、是否尝试执行下一个子节点等。这些信息构成`ExecutionRequest`结构体，由`RequestExecution()`函数生成。

       ### 新手难度：从行为树加载后讲起

       从行为树加载后执行为例，`RequestExecution()`函数仅做了初始化标志位、确定搜索范围、设定请求执行节点等基础操作。这些步骤为后续的执行流程做好准备。

       ### 中级难度：任务执行完毕后搜索下一个任务

       在任务执行完毕后，调用`RequestExecution()`以自动搜索下一个任务。此时，函数逻辑主要围绕上一次任务的结果，决定是否切换到更高优先级的任务。

       ### 终极难度：Decorator的Abort

       当Decorator引发任务中断时，`RequestExecution()`需要处理更复杂的逻辑，包括调整搜索范围、确保请求执行的节点符合特定条件。这涉及到更深入地理解行为树的结构和Decorator的工作机制。

       ### 应用——追查Decorator Abort记录

       通过分析`RequestExecution()`函数的调用记录，可以追踪行为树运行过程中由Decorator引发的中断事件，有助于深入了解行为树的执行流程和异常情况。

       本文通过对UE4源码中的`RequestExecution()`函数的深入分析，揭示了行为树系统执行任务流程中的关键机制，为理解和优化行为树的运行提供了理论基础和实践指导。