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2.深度解析sync WaitGroup源码
3.Envoy源码分析之Dispatcher
4.Ray 源码解析(一):任务的任务状态转移和组织形式
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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没有溯源码的茅台可以买吗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,Mu2服务端源码泄漏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,新版主力状态副图指标源码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 的通达信机构动态副图源码地址不是位对齐的,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。
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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。
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。