1.Laravel框架源码分析之Queue 消息队列服务注册
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3.Chromium setTimeout/clearTimeout 源码分析
4.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的蓝色蓝色调度和执行
5.Rust Async: smol源码分析-Executor篇
6.一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

Laravel框架源码分析之Queue 消息队列服务注册

       队列是任务任务处理异步任务的关键工具。在 Laravel 中，源码源码队列服务提供了轻量级的版视解决方案，适用于发短信、蓝色蓝色发邮件等非关键任务。任务任务Laravel 支持多种队列驱动类型，源码源码包括 sync、database、beanstalkd、sqs、redis，其中，redis 驱动是应用最为广泛的。

       在 Laravel 的启动过程中，队列服务核心类会被注册到服务容器中。接着，注册了 Illuminate\Queue\QueueServiceProvider 服务，其会根据配置文件 app.php 中 providers 数组注册服务提供者。

       Illuminate\Queue\QueueServiceProvider 内部源码负责实现队列服务的注册，其中会调用 registerConfiguredProviders 方法，将配置中的所有服务提供者注册到容器。

       队列服务中，配置可以使用可序列化闭包，以实现更加灵活的配置管理。注册门面中，QueueManager 被定义为队列服务的总入口，提供了一系列与队列相关的操作接口。

       通过 registerConnectors 方法，QueueManager 根据不同的驱动类型注册对应的连接器。这些连接器存入 connectors 属性中，其值为匿名函数，用于在调用时动态返回连接实例。最新全网vip源码

       队列连接绑定通过 queue.connection 单例绑定匿名函数完成。此匿名函数返回 QueueManager 对象的连接实例，从而实现在创建队列连接时的选择性绑定。

       从注册门面得到的 QueueManager 对象，其 connectors 属性值为匿名函数返回的对应驱动解析器对象。以 redis 驱动为例，通过匿名函数调用执行得到 Illuminate\Queue\Connectors\RedisConnector 实例。随后，使用 connect 方法建立队列连接，redis 驱动实现时返回 RedisQueue 对象。RedisQueue 继承自 Illuminate\Queue\Queue，执行 setConnectionName 方法设置队列连接名称，最后返回 RedisQueue 对象。

       队列消费者注册完成后，会通过注册队列侦听器的方式，使特定的队列任务与处理程序关联。此外，还提供注册失败的工作服务，以确保任务在出现异常时能够得到适当的处理。

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       按你问题的询问方式，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phobos勒索病毒源码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。

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。android游戏java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。

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，帝国多城市源码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。

Rust Async: smol源码分析-Executor篇

       本文深入探讨了smol异步运行时中的Executor组件，尤其关注了Executor的实现细节。在smol的异步框架中，Executor扮演了核心角色，主要负责执行Future，并在多线程环境中调度和管理任务。

       Executor分为三种类型：ThreadLocalExecutor、Blocking Executor、Work Stealing Executor。ThreadLocalExecutor用于处理不能实现Send特性的Future，通过使用并发和非并发队列，减少了跨线程的同步开销。Blocking Executor则允许执行阻塞任务，并通过动态地开启线程来应对任务的增加，从而提高了资源的利用率。Work Stealing Executor则通过工作窃取的方式，实现了线程间的任务负载均衡，每个工作线程通过主动调用smol::run加入工作环境。

       在Executor的实现中，ThreadLocalExecutor通过线程局部变量来管理任务的生命周期，确保了任务与线程的绑定。Blocking Executor通过自适应地开启线程，以应对任务的增加或减少，从而保持了系统的高效运行。Work Stealing Executor通过工作窃取的方式，实现了任务在多个线程间的合理分配，提高了系统的整体性能。

       每一个Executor的实现都紧密围绕着任务的调度、执行和管理，通过不同策略满足了不同场景下的需求。ThreadLocalExecutor适用于无法实现Send特性的Future，Blocking Executor能够应对阻塞任务的执行，而Work Stealing Executor则通过动态负载均衡实现了任务的高效分配。

       在使用smol异步运行时时，需要注意到几个关键点。async_std的运行时采用了延迟实例化、按需自动启动的策略，简化了使用体验。然而，smol目前采用的是手动启用运行时的策略，可能导致运行时panic问题，用户需要额外的配置来启动整个工作窃取运行环境。因此，正确配置和启动smol运行时对于开发者来说是至关重要的。

       总结而言，smol的Executor组件设计精妙，通过不同类型的Executor满足了多样化的异步任务需求。其简洁而高效的设计，使得开发者能够轻松地将现有的库进行异步化处理，极大地提高了开发效率和系统性能。未来，随着smol的发展和完善，其在异步编程领域的应用将更加广泛。

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

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       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。

       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、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，希望对您的学习与应用有所帮助。

Envoy源码分析之Dispatcher

       Dispatcher在Envoy中扮演着核心角色，是EventLoop的实现，负责任务队列、网络事件处理、定时器与信号处理等关键功能。其设计与Libevent库紧密集成，并通过封装与抽象，简化了内存管理。Dispatcher通过EventLoop提供了非阻塞的事件循环机制，支持多种事件类型，如FileEvent、SignalEvent、Timer等，通过继承unique_ptr来管理Libevent的C结构，利用RAII机制自动处理内存。SignalEvent通过初始化与添加事件使事件处于未决状态。Timer事件通过初始化与添加到Dispatcher中实现超时触发机制，确保在超时时执行。Envoy通过封装Libevent的事件类型，实现事件的抽象与统一处理。FileEvent封装了socket套接字相关的事件，支持主动触发与事件类型的设置。Dispatcher内部的任务队列用于调度与处理回调任务，通过post方法投递任务至队列，并通过循环运行这些任务。Envoy还引入了DeferredDeletable接口，允许对象在特定时间点被安全地析构，避免回调时对象已析构导致的野指针问题，同时确保析构操作在Dispatcher生命周期内完成，避免内存泄漏与程序崩溃。通过实现延迟析构机制，Envoy能够在回调执行前确保对象已正确析构，保障了程序的稳定性和安全性。这一设计与任务队列的实现类似，但在对象析构逻辑上有所不同，更专注于解决多线程环境下对象生命周期管理的复杂性。

ListenableFuture源码解析

       ListenableFuture 是 spring 中对 JDK Future 接口的扩展，主要应用于解决在提交线程池的任务拿到 Future 后在 get 方法调用时会阻塞的问题。通过使用 ListenableFuture，可以向其注册回调函数（监听器），当任务完成时，触发回调。Promise 在 Netty 中也实现了类似的功能，用于处理类似 Future 的场景。

       实现 ListenableFuture 的关键在于 FutureTask 的源码解析。FutureTask 是实现 Future 接口的基础类，ListenableFutureTask 在其基础上做了扩展。其主要功能是在任务提交后，当调用 get 方法时能够阻塞当前业务线程，直到任务完成时唤醒。

       FutureTask 通过在内部实现一个轻量级的 Treiber stack 数据结构来管理等待任务完成的线程。这个数据结构由 WaitNode 节点组成，每个节点代表一个等待的线程。当业务线程调用 get 方法时，会将自己插入到 WaitNode 栈中，并且在插入的同时让当前线程进入等待状态。在任务执行完成后，会遍历 WaitNode 栈，唤醒等待的线程。

       为了确保并发安全，FutureTask 使用 CAS（Compare and Swap）操作来管理 WaitNode 栈。每个新插入的节点都会使用 CAS 操作与栈顶节点进行比较，并在满足条件时更新栈顶。这一过程保证了插入操作的原子性，防止了并发条件下的数据混乱。同时，插入操作与栈顶节点的更新操作相互交织，确保了数据的一致性和完整性。

       在 FutureTask 中，还利用了 LockSupport 类提供的 park 和 unpark 方法来实现线程的等待和唤醒。当线程插入到 WaitNode 栈中后，通过 park 方法将线程阻塞；任务执行完成后，通过 unpark 方法唤醒线程，完成等待与唤醒的流程。

       综上所述，ListenableFuture 通过扩展 FutureTask 的功能，实现了任务执行与线程等待的高效管理。通过注册监听器并利用 CAS 操作与 LockSupport 方法，实现了在任务完成时通知回调，解决了异步任务执行时的线程阻塞问题，提高了程序的并发处理能力。