【王源码】【源码的掌握】【cuda 底层源码】任务联盟源码_任务联盟源码怎么用

2024-12-23 07:41:28 来源:赤店源码 分类:焦点

1.OpenHarmony—内核对象事件之源码详解
2.如何制作静态网站源码,任务任务相当于做任务,联盟联盟,源码源码用商家发一个任务,任务任务刷手去接,联盟联盟,源码源码用王源码任务完成后金币落入对方的任务任务账号。。联盟联盟
3.深度解析sync WaitGroup源码
4.Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的源码源码用使用
5.硬核干货:4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理
6.Ray 源码解析(一):任务的状态转移和组织形式

任务联盟源码_任务联盟源码怎么用

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的任务任务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,联盟联盟揭示事件机制的源码源码用核心原理,引导大家探究任务间IPC的任务任务内在逻辑。

       关键数据结构

       首先,联盟联盟了解PEVENT_CB_S数据结构,源码源码用它是事件的核心: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,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。

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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。

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。它是 sync 包下的一个子组件,特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的场景。

       waitGroup 主要用于解决goroutine间的等待关系。例如,goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后,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。cuda 底层源码

       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。

       如果您对并发编程感兴趣,希望持续关注相关技术更新,请通过微信搜索「迈莫coding」,larveral框架源码第一时间获取更多深度解析和实战指南。

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。

硬核干货:4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理

       深入剖析JUC线程池ThreadPoolExecutor的执行核心

       早有计划详尽解读ThreadPoolExecutor的源码,因事务繁忙未能及时整理。在之前的文章中,我们曾提及Doug Lea设计的Executor接口,其顶层方法execute()是线程池扩展的基础。本文将重点关注ThreadPoolExecutor#execute()的实现,结合简化示例,逐步解析。

       ThreadPoolExecutor的核心功能包括固定的核心线程、额外的非核心线程、任务队列和拒绝策略。它的设计巧妙地运用了JUC同步器框架AbstractQueuedSynchronizer(AQS),以及位操作和CAS技术。以核心线程为例,设计上允许它们在任务队列满时阻塞,或者在超时后轮询,而非核心线程则在必要时创建。

       创建ThreadPoolExecutor时,我们需要指定核心线程数、list类源码最大线程数、任务队列类型等。当核心线程和任务队列满载时,会尝试添加额外线程处理新任务。线程池的状态控制至关重要,通过整型变量ctl进行管理和状态转换,如RUNNING、SHUTDOWN、STOP等,状态控制机制包括工作线程上限数量的位操作。

       接下来,我们深入剖析execute()方法。首先,方法会检查线程池状态和工作线程数量,确保在需要时添加新线程。这里涉及一个疑惑:为何需要二次检查?这主要是为了处理任务队列变化和线程池状态切换。任务提交流程中,addWorker()方法负责创建工作线程,其内部逻辑复杂,包含线程中断和适配器Worker的创建。

       Worker内部类是线程池核心,它继承自AQS,实现Runnable接口。Worker的构造和run()方法共同确保任务的执行,同时处理线程中断和生命周期的终结。getTask()方法是工作线程获取任务的关键,它会检查任务队列状态和线程池大小,确保资源的有效利用。

       线程池关闭操作通过shutdown()、shutdownNow()和awaitTermination()方法实现,它们涉及线程中断、任务队列清理和状态更新等步骤,以确保线程池的有序退出。在这些方法中,可重入锁mainLock和条件变量termination起到了关键作用,保证了线程安全。

       ThreadPoolExecutor还提供了钩子方法,允许开发者在特定时刻执行自定义操作。除此之外,它还包含了监控统计、任务队列操作等实用功能,每个功能的实现都是对execute()核心逻辑的扩展和优化。

       总的来说,ThreadPoolExecutor的execute()方法是整个线程池的核心,它的实现原理复杂而精细。后续将陆续分析ExecutorService和ScheduledThreadPoolExecutor的源码,深入探讨线程池的扩展和调度机制。敬请关注,期待下文的详细解析。

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。

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。

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。

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。

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