1.深度解析sync WaitGroup源码
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3.Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的源码源码使用
4.OpenHarmony—内核对象事件之源码详解
5.UE4源码剖析——异步与并行 中篇 之 Thread
6.Ray 源码解析(一):任务的状态转移和组织形式
深度解析sync WaitGroup源码
waitGroup
waitGroup 是 Go 语言中并发编程中常用的语法之一,主要用于解决并发和等待问题。网络网络它是任务任务 sync 包下的一个子组件,特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的源码源码场景。
waitGroup 主要用于解决goroutine间的网络网络等待关系。例如,任务任务goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后,源码源码才能执行后续的业务逻辑。通过使用waitGroup,goroutineA在执行任务时,会在检查点等待其他goroutine完成,确保所有任务执行完毕后,goroutineA才能继续进行。
在实现上,waitGroup 通过三个方法来操作:Add、Done 和 Wait。Add方法用于增加计数,Done方法用于减少计数,Wait方法则用于在计数为零时阻塞等待。这些方法通过原子操作实现同步安全。
waitGroup的源码实现相对简洁,主要涉及数据结构设计和原子操作。数据结构包括了一个 noCopy 的辅助字段以及一个复合意义的 state1 字段。state1 字段的组成根据目标平台的不同(位或位)而有所不同。在位环境下,state1的第一个元素是等待线程数,第二个元素是 waitGroup 计数值,第三个元素是信号量。而在位环境下,如果 state1 的地址不是位对齐的,那么 state1 的斗鱼娱乐源码第一个元素是信号量,后两个元素分别是等待线程数和计数值。
waitGroup 的核心方法 Add 和 Wait 的实现原理如下:
Add方法通过原子操作增加计数值。当执行 Add 方法时,首先将 delta 参数左移位,然后通过原子操作将其添加到计数值上。需要注意的是,delta 的值可正可负,用于在调用 Done 方法时减少计数值。
Done方法通过调用 Add(-1)来减少计数值。
Wait方法则持续检查 state 值。当计数值为零时,表示所有子goroutine已完成,调用者无需等待。如果计数值大于零,则调用者会变成等待者,加入等待队列,并阻塞自己,直到所有任务执行完毕。
通过使用waitGroup,开发者可以轻松地协调和同步并发任务的执行,确保所有任务按预期顺序完成。这在多goroutine协同工作时,尤其重要。掌握waitGroup的使用和源码实现,将有助于提高并发编程的效率和可维护性。
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如何制作静态网站源码,相当于做任务,,商家发一个任务,刷手去接,,任务完成后金币落入对方的账号。。
按你问题的源码阅读 app询问方式,你还不适合自己去做这些事,你更应该找有经验有能力的技术团队协助你完成理想。发任务接任务,需要动态处理数据库,这个不叫静态。。。
并不是一个网站的程序就叫做源码。。。虽然你可能见过这个词见过码,但不是每个网站都叫做源码。。。
你是绝对见过代码的,你有一定的基础,所以你从心里知道这些事,并不是三言两语,三两天就可以讲的完做的完的
你需要踏踏实实实事求是的,面对这个问题,并不是你把问题说简单的了,做起来就简单了,就像有人会问:谁能简单的造个宇宙飞船我用用。。。
道理是一样的。
Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的使用
在Nacos的源码中,TaskManager是一个核心组件,它负责管理一系列必须成功执行的任务,以单线程的方式确保任务的执行。TaskManager内部包含待处理的AbstractTask集合和对应的TaskProcessor,后者是执行任务的接口,不同的任务类型需实现自己的执行逻辑。以配置中心的配置文件Dump为例,Nacos会定期将数据库中的数据备份到磁盘,这个操作通过定义的DumpTask和其对应的DumpProcessor来实现。
DumpTask定义了必要的属性,而DumpProcessor则是ip直连 源码专门处理DumpTask的任务处理器,其核心功能是将配置文件保存到磁盘并计算MD5。类似地,DumpAllTask和DumpAllBetaTask也有对应的处理器,如DumpAllProcessor和DumpAllBetaProcessor。
DumpAllTask的任务触发和执行发生在DumpService类中,该服务负责初始化配置信息的备份。在初始化时,会创建一个DumpAllProcessor执行器,并启动一个线程,将默认执行器设置为这个处理器。此后,每隔十分钟,DumpService会向TaskManager添加一个新的DumpAllTask,由线程processingThread处理并执行。
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,揭示事件机制的核心原理,引导大家探究任务间IPC的内在逻辑。
关键数据结构
首先,了解PEVENT_CB_S数据结构,它是事件的核心:uwEventID标识任务的事件类型,个位(保留位)可区分种事件;stEventList双向循环链表是理解事件的核心,任务等待事件时会挂载到链表,事件触发后则从链表中移除。
事件初始化
事件控制块由任务自行创建,通过LOS_EventInit初始化,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,snakerflow源码部署而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。
UE4源码剖析——异步与并行 中篇 之 Thread
我们知道UE中的异步框架分为TaskGraph与Thread两种,上篇教程我们学习了TaskGraph,它擅长处理有依赖关系的短任务;本篇教程我们将学习Thread,它与TaskGraph相反,它更擅长于处理长任务。而下一篇文章,我们则会承接Thread,去学习一下引擎中一些重要的线程。
Thread擅长处理长任务,从长任务生命周期这个层面来看,我们可以先把长任务分为两类:常驻型长任务与非常驻型长任务。
常驻型长任务侧重于并行,通常用于监听式服务,例如网络传输,使用单独的线程对网络进行监听,每当有网络数据包到达时,线程接收并处理后,不会立即结束,而是重置部分状态,继续监听,等待下一轮数据包。
非常驻型长任务侧重于异步,通常用于数据处理,例如主线程为了提高性能,避免卡顿,会将一些重负载的运算任务分发给分线程处理,可能分批给多条分线程,主线程继续运行其他逻辑。任务处理完成后,将结果返回给主线程,分线程可销毁。
接下来,我们通过两个例子学习Thread的使用。
计算由N到M(N和M为大数字)所有数字的和。使用Thread异步调用,将计算操作交由分线程执行,计算完成后再通知主线程结果,代码实现如下:
逻辑分为两部分:启动分线程计算数字和,使用Async函数,参数为EAsyncExecution::Thread,创建新线程执行。学习Async函数用法,该函数返回TFuture对象,代表未来状态,当前无法获取结果,但在未来某个时刻状态变为Ready,此时可通过TFuture获取结果。
主线程注册回调,等待分线程计算完成,使用TFuture的Then函数,完成时触发注册的回调,也可使用Wait系列函数等待计算完成。
接下来学习常驻型任务使用。
定义玩家血量上限点,当前点,当血量未满时,每0.2秒恢复1点血量。代码实现分为创建生命治疗仪FRunnable对象、重写Run函数、创建FRunnableThread线程、测试恢复功能和释放线程资源。
生命治疗仪创建与测试完整代码如下,可验证生命恢复功能和暂停与恢复。
UE4中的FRunnable与FRunnableThread提供创建常驻型任务所需接口。无论是常驻型还是非常驻型,底层实现相同,都是使用FRunnableThread线程。
FRunnableThread线程结构包含标识符、逻辑功能、效率与性能、辅助调试字段。线程创建与生命周期分为创建FRunnable类对象、创建FRunnableThread对象两步,通过FRunnable的生命周期管理实现线程运行与停止。
UE4线程管理流程包括继承并创建FRunnable类对象、创建FRunnableThread对象,生命治疗仪线程创建代码。
UE4中的几种异步方式底层使用线程实现,学习了线程类型、创建、生命周期、销毁方法,为下篇学习引擎特殊线程打下基础。
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。
Netty源码解析 -- FastThreadLocal与HashedWheelTimer
Netty源码分析系列文章接近尾声,本文深入解析FastThreadLocal与HashedWheelTimer。基于Netty 4.1.版本。 FastThreadLocal简介: FastThreadLocal与FastThreadLocalThread协同工作。FastThreadLocalThread继承自Thread类,内部封装一个InternalThreadLocalMap,该map只能用于当前线程,存放了所有FastThreadLocal对应的值。每个FastThreadLocal拥有一个index,用于定位InternalThreadLocalMap中的值。获取值时,首先检查当前线程是否为FastThreadLocalThread,如果不是,则从UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap获取InternalThreadLocalMap,这实际上回退到使用ThreadLocal。 FastThreadLocal获取值步骤: #1 获取当前线程的InternalThreadLocalMap,如果是FastThreadLocalThread则直接获取,否则通过UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap获取。#2 通过每个FastThreadLocal的index,获取InternalThreadLocalMap中的值。
#3 若找不到值,则调用initialize方法构建新对象。
FastThreadLocal特点: FastThreadLocal无需使用hash算法,通过下标直接获取值,复杂度为log(1),性能非常高效。 HashedWheelTimer介绍: HashedWheelTimer是Netty提供的时间轮调度器,用于高效管理各种延时任务。时间轮是一种批量化任务调度模型,能够充分利用线程资源。简单说,就是将任务按照时间间隔存放在环形队列中,执行线程定时执行队列中的任务。 例如,环形队列有个格子,执行线程每秒移动一个格子,则每轮可存放1分钟内的任务。任务执行逻辑如下:给定两个任务task1(秒后执行)、task2(2分秒后执行),当前执行线程位于第6格子。那么,task1将放到+6=格,轮数为0;task2放到+6=格,轮数为2。执行线程将执行当前格子轮数为0的任务,并将其他任务轮数减1。 HashedWheelTimer的缺点: 时间轮调度器的时间精度受限于执行线程的移动速度。例如,每秒移动一个格子,则调度精度小于一秒的任务无法准时调用。 HashedWheelTimer关键字段: 添加延迟任务时,使用HashedWheelTimer#newTimeout方法,如果HashedWheelTimer未启动,则启动HashedWheelTimer。启动后,构建HashedWheelTimeout并添加到timeouts集合。 HashedWheelTimer运行流程: 启动后阻塞HashedWheelTimer线程,直到Worker线程启动完成。计算下一格子开始执行的时间,然后睡眠到下次格子开始执行时间。获取tick对应的格子索引,处理已到期任务,移动到下一个格子。当HashedWheelTimer停止时,取消任务并停止时间轮。 HashedWheelTimer性能比较: HashedWheelTimer新增任务复杂度为O(1),优于使用堆维护任务的ScheduledExecutorService,适合处理大量任务。然而,当任务较少或无任务时,HashedWheelTimer的执行线程需要不断移动,造成性能消耗。另外,使用同一个线程调用和执行任务,某些任务执行时间过久会影响后续任务执行。为避免这种情况,可在任务中使用额外线程执行逻辑。如果任务过多,可能导致任务长期滞留在timeouts中而不能及时执行。 本文深入剖析FastThreadLocal与HashedWheelTimer的实现细节,旨在提供全面的技术洞察与实战经验。希望对您理解Netty源码与时间轮调度器有帮助。关注微信公众号,获取更多Netty源码解析与技术分享。