1.Redisson可重入锁加锁源码分析
2.源码分析： Java中锁的源码锁种类与特性详解
3.Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析
4.万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码
5.分布式锁技术探究 - Redisson & curator 源码解读
6.[源码解读] 深入理解pthread_cond_broadcast在调用之前需要加锁吗？

Redisson可重入锁加锁源码分析

       在分布式环境中，控制并发的源码锁关键往往需要分布式锁。Redisson，源码锁作为Redis的源码锁高效客户端，其源码清晰易懂，源码锁这里主要探讨Redisson可重入锁的源码锁指标源码和密码加锁原理，以版本3..5为例，源码锁但重点是源码锁理解其核心逻辑，而非特定版本。源码锁

       加锁始于用户通过`redissonClient`获取RLock实例，源码锁并通过`lock`方法调用。源码锁这个过程最后会进入`RLock`类的源码锁`lock`方法，核心步骤是源码锁`tryAcquire`方法。

       `tryAcquire`方法中，源码锁首先获取线程ID，源码锁用于标识是哪个线程在请求锁。接着，尝试加锁的真正核心在`tryAcquireAsync`，它嵌套了`get`方法，这个get方法会阻塞等待异步获取锁的结果。

       在`tryAcquireAsync`中，如果锁的租期未设置，会使用默认的秒。脚本执行是加锁的核心，一个lua脚本负责保证命令的原子性。脚本中，`keys`和`argv`参数处理至关重要，尤其是判断哈希结构`_come`的键值对状态。

       脚本逻辑分为三个条件：如果锁不存在，数据图表源码会设置并设置过期时间；如果当前线程已持有锁，会增加重入次数并更新过期时间；若其他线程持有，加锁失败并返回剩余存活时间。加锁失败时，系统会查询锁的剩余时间，用于后续的重试策略。

       加锁成功后，会进行自动续期，通过`Future`监听异步操作结果。如果锁已成功获取且未设置过期时间，会定时执行`scheduleExpirationRenewal`，每秒检查锁状态，延长锁的存活时间。

       整个流程总结如下：首先通过lua脚本在Redis中创建和更新锁的哈希结构，对线程进行标识。若无过期时间，定时任务会确保锁的持续有效。重入锁通过`hincrby`增加键值对实现。加锁失败后，客户端会等待锁的剩余存活时间，再进行重试。

       至于加锁失败的处理，客户端会根据剩余存活时间进行阻塞，等待后尝试再次获取锁。这整个流程展现了Redisson可重入锁的简洁设计，主要涉及线程标识、原子操作和定时续期等关键点。

源码分析： Java中锁的open源码大全种类与特性详解

       在Java中存在多种锁，包括ReentrantLock、Synchronized等，它们根据特性与使用场景可划分为多种类型，如乐观锁与悲观锁、可重入锁与不可重入锁等。本文将结合源码深入分析这些锁的设计思想与应用场景。

       锁存在的意义在于保护资源，防止多线程访问同步资源时出现预期之外的错误。举例来说，当张三操作同一张银行卡进行转账，如果银行不锁定账户余额，可能会导致两笔转账同时成功，违背用户意图。因此，在多线程环境下，锁机制是必要的。

       乐观锁认为访问资源时不会立即加锁，仅在获取失败时重试，通常适用于竞争频率不高的场景。乐观锁可能影响系统性能，故在竞争激烈的场景下不建议使用。Java中的乐观锁实现方式多基于CAS（比较并交换）操作，如AQS的锁、ReentrantLock、CountDownLatch、Semaphore等。CAS类实现不能完全保证线程安全，使用时需注意版本号管理等潜在问题。js 优秀源码

       悲观锁则始终在访问同步资源前加锁，确保无其他线程干预。ReentrantLock、Synchronized等都是典型的悲观锁实现。

       自旋锁与自适应自旋锁是另一种锁机制。自旋锁在获取锁失败时采用循环等待策略，避免阻塞线程。自适应自旋锁则根据前一次自旋结果动态调整等待时间，提高效率。

       无锁、偏向锁、轻量级锁与重量级锁是Synchronized的锁状态，从无锁到重量级锁，锁的竞争程度与性能逐渐增加。Java对象头包含了Mark Word与Klass Pointer，Mark Word存储对象状态信息，而Klass Pointer指向类元数据。

       Monitor是实现线程同步的关键，与底层操作系统的Mutex Lock相互依赖。Synchronized通过Monitor实现，其效率在JDK 6前较低，但JDK 6引入了偏向锁与轻量级锁优化性能。

       公平锁与非公平锁决定了锁的分配顺序。公平锁遵循申请顺序，非公平锁则允许插队，提高锁获取效率。

       可重入锁允许线程在获取锁的同一节点多次获取锁，而不可重入锁不允许。map源码解说共享锁与独占锁是另一种锁分类，前者允许多个线程共享资源，后者则确保资源的独占性。

       本文通过源码分析，详细介绍了Java锁的种类与特性，以及它们在不同场景下的应用。了解这些机制对于多线程编程至关重要。此外，还有多种机制如volatile关键字、原子类以及线程安全的集合类等，需要根据具体场景逐步掌握。

Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析

       结论是，Linux 内核中的 RCU（Read-Copy-Update）锁提供了一种无需阻塞的锁机制，旨在提高并发性能。传统的锁如自旋锁和互斥锁存在阻塞问题，而RCU锁通过读写分离、延迟删除策略来实现无锁或低阻塞的操作。

       RCU锁的核心原理是利用读写分离的策略。当有读任务 M 阅读链表时，写任务 N 可以在读任务完成后再进行修改，通过rcu_assign_pointer 修改指针，保留旧节点直到读任务结束。写任务通过synchronize_kernel等待所有读任务完成，而读任务则通过rcu_read_lock获取读锁，rcu_read_unlock释放，rcu_dereference访问数据。

       这种机制类似于垃圾回收机制，写者在操作后保留旧引用，直到所有读任务结束才删除。rcu_read_lock会禁止抢占，形成一个宽限期，确保读任务在读锁保护下完成，从而避免数据不一致。

       总的来说，RCU锁通过巧妙的策略，实现了低阻塞的并发控制，提高系统性能，而源码中的关键操作包括rcu_assign_pointer进行指针更新，synchronize_kernel等待读任务完成，以及读任务通过rcu_read_lock等函数进行锁的管理和数据访问。

万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码

       通过深入解读 Redisson 分布式锁的源码，我们了解到其核心功能在于实现加锁、解锁以及设置锁超时这三个基本操作。而分布式锁的实现，离不开对 Redis 发布订阅（pub/sub）机制的利用。订阅者（sub）通过订阅特定频道（channel）来接收发布者（pub）发送的消息，实现不同客户端间的通信。在使用 Redisson 加锁前，需获取 RLock 实例对象，进而调用 lock 或 tryLock 方法来完成加锁过程。

       Redisson 中的 RLock 实例初始化时，会配置异步执行器、唯一 ID、等待获取锁的时间等参数。加锁逻辑主要涉及尝试获取锁（tryLock）和直接获取锁（lock）两种方式。tryLock 方法中，通过尝试获取锁并监听锁是否被释放来实现锁的获取和等待逻辑。这通过调用底层命令（整合成 Lua 脚本）与 Redis 进行交互来实现。Redis 的 Hash 结构被用于存储锁的持有情况，hincrby 命令用于在持有锁的线程释放锁时调整计数，确保锁的可重入性。

       解锁逻辑相对简单，通过调用 unlock 方法，Redisson 使用特定的 Lua 脚本命令来判断锁是否存在，是否为当前线程持有，并相应地执行删除或调整锁过期时间的操作。

       此外，Redisson 支持 RedLock 算法来提供一种更鲁棒的锁实现，通过多个无关联的 Redis 实例（Node）组成的分布式锁来防止单点故障。尽管 RedLock 算法能一定程度上提高系统可靠性，但并不保证强一致性。因此，在业务场景对锁的安全性有较高要求时，可采取业务层幂等处理作为补充。

       Redisson 的设计遵循了简化实现与高效性能的原则，通过 Lua 脚本与 Redis 的直接交互来实现分布式锁的原子操作。在源码中，通过巧妙利用并发工具和网络通信机制，实现了分布式锁的高效执行。尽管 Redisson 在注释方面可能稍显不足，但其源码中蕴含的并发与网络通信的最佳实践仍然值得深入学习与研究。

分布式锁技术探究 - Redisson & curator 源码解读

       在高并发场景中，为解决资源竞争和共享问题，引入了分布式锁，衍生出可重入锁、读写锁等。随着服务架构的分布式化，这些并发问题扩展到了分布式场景，业务中需要分布式锁和分布式AQS来确保资源管理。

       分布式锁的实现方式多样，如基于Redis的Redisson和Zookeeper的Curator。Redisson利用redLock算法避免主从复制导致的重复加锁，但存在单点故障问题。Curator则依赖zk的临时顺序节点实现锁，提供了一种更健壮的解决方案。

       要选择分布式锁，需关注其基本特性，如高可用性、线程安全、可重入性、锁的公平性等。Redisson的锁模型通过lua脚本保证原子性和公平性，而Curator的zk实现则利用watcher机制实现公平锁。

       Redisson提供更丰富的功能，如可重入锁、读写锁，以及通过lua脚本实现的高级特性。而zk的zk锁模型更为简单，公平性较好，适用于对强一致性要求较低的场景。

       总结来说，选择哪种分布式锁取决于业务需求和性能要求，Redisson适合竞争激烈但对一致性要求不高的场景，而zk在强一致性方面更有优势。

[源码解读] 深入理解pthread_cond_broadcast在调用之前需要加锁吗？

       深入探究pthread_cond_broadcast在调用之前是否需要加锁，我们需要先从条件变量的陷阱与思考的角度理解这一概念。

       条件变量的使用涉及到多线程编程中的关键同步问题。在使用条件变量进行线程间通信和同步时，必须谨慎处理信号发送与等待线程的唤醒，以避免数据竞争（data race）和事件丢失等问题。

       关于pthread_cond_broadcast的问题，其主要作用在于快速唤醒所有等待于给定条件变量上的线程。然而，在执行pthread_cond_broadcast之前是否需要加锁，主要依赖于操作的场景和条件变量的使用方式。

       从pthread_cond_broadcast源码级别出发分析，可以发现这种操作主要涉及条件变量的状态管理以及线程等待唤醒的机制。在初始化condition时，有一个与lock相关的数据成员，用于控制条件状态和等待线程的唤醒。返回值中，0表示发送信号成功，这似乎暗示此操作在执行时不需要额外的锁。

       但进一步考察，发现实际情况并非如此简单。条件变量的操作往往涉及到多线程环境中的锁与解锁操作。错误观点认为条件变量的broadcast可以独立于任何锁操作之外进行。这种错误观点忽略了在使用条件变量时，必须正确管理线程的锁，以防止数据竞争和事件丢失。

       具体而言，使用条件变量时，应确保在进行任何可能导致状态变更的线程操作时，同时使用一个互斥锁（mutex）来保护条件状态的完整性。这样做的目的在于避免多个线程同时访问和修改条件变量的状态，从而消除数据竞争的风险。对于pthread_cond_broadcast这样的唤醒操作，也同样需要通过适当的锁机制来协调其执行和线程等待的处理。

       总结，尽管源码级分析显示pthread_cond_broadcast本身可能不显式地要求额外的锁操作，但在实际使用中，确保线程同步的正确实现往往需要一个完整的锁策略。这意味着，正确的实践是在信号发送和等待唤醒的线程操作中始终使用合适的锁，而不仅仅依赖于pthread_cond_broadcast这一特定函数本身。正确地管理锁和条件变量的使用，能够有效预防数据竞争和保证程序的正确执行。