1.go源码:Sleep函数与线程
2.TinkerPop Gremlin Traversal 源码解析
3.std::sort 宕机源码分析
go源码:Sleep函数与线程
在探索 Go 语言的码分并发编程中,Sleep 函数与线程的码分交互方式与 Java 或其他基于线程池的并发模型有所不同。本文将深入分析 Go 语言中 Sleep 函数的码分实现及其与线程的互动方式,以解答关于 Go 语言中 Sleep 函数与线程关系的码分问题。
首先,码分重要的码分json包源码一点是,当一个 goroutine(g)调用 Sleep 函数时,码分它并不会导致当前线程被挂起。码分相反,码分Go 通过特殊的码分机制来处理这种情景,确保 Sleep 函数的码分调用不会影响到线程的执行。这一特性是码分 Go 语言并发模型中独特而关键的部分。
具体来说,码分当一个 goroutine 调用 Sleep 函数时,码分它首先将自身信息保存到线程的码分关键结构体(p)中并挂起。这一过程涉及多个函数调用,包括 `time.Sleep`、o2o 源码 下载`runtime.timeSleep`、`runtime.gopark`、`runtime.mcall`、`runtime.park_m`、`runtime.resetForSleep` 等。最终,该 goroutine 会被放入一个 timer 结构体中,并将其放入到 p 关联的一个最小堆中,从而实现了对当前 goroutine 的保存,同时为调度器提供了切换到其他 goroutine 或 timer 的机会。因此,这里的 timer 实际上代表了被 Sleep 挂起的 goroutine,它在睡眠到期后能够及时得到执行。
接下来,我们深入分析 goroutine 的调度过程。当线程 p 需要执行时,糗事百科网站源码它会通过 `runtime.park_m` 函数调用 `schedule` 函数来进行 goroutine 或 timer 的切换。在此过程中,`runtime.findrunnable` 函数会检查线程堆中是否存在已到期的 timer,如果存在,则切换到该 timer 进行执行。如果 timer 堆中没有已到期的 timer,线程会继续检查本地和全局的 goroutine 队列中是否还有待执行的 goroutine,如果队列为空,则线程会尝试“偷取”其他 goroutine 的任务。这一过程包括了检查 timer 堆、偷取其他 p 中的到期 timer 或者普通 goroutine,确保任务能够及时执行。
在“偷取”任务的过程中,线程会优先处理即将到期的 timer,确保这些 timer 的准时执行。如果当前线程正在执行其他任务(如 epoll 网络),php聊天网站源码则在执行过程中会定期检查 timer 到期情况。如果发现其他线程的 timer 到期时间早于自身,会首先唤醒该线程以处理其 timer,确保不会错过任何到期的 timer。
为了证明当前线程设置的 timer 能够准时执行,本文提出了两种证明方法。第一种方法基于代码细节,重点分析了线程状态的变化和 timer 的执行流程。具体而言,文章中提到的三种线程状态(正常运行、epoll 网络、睡眠)以及相应的 timer 执行情况,表明在 Go 语言中,timer 的执行策略能够确保其准时执行。第二种方法则从全局调度策略的角度出发,强调了 Go 语言中线程策略的字符串加密解密源码设计原则,即至少有一个线程处于“spinning”状态或者所有线程都在执行任务,这保证了 timer 的准时执行。
总之,Go 语言中 Sleep 函数与线程之间的交互方式,通过特殊的线程管理机制,确保了 goroutine 的 Sleep 操作不会阻塞线程,同时保证了 timer 的准时执行。这一机制是 Go 语言并发模型的独特之处,为开发者提供了一种高效且灵活的并发处理方式。
TinkerPop Gremlin Traversal 源码解析
构建图的数据结构是图数据的基本单位,它由顶点和边组成。在使用TinkerPop Gremlin进行操作时,首先需要创建图环境,然后通过Gremlin-Console来执行Java集成的调试。
在Java环境中,通过pom文件引入Gremlin相关的依赖,从而可以执行等价于Java代码的Gremlin语言,便于进行调试和代码拆分。对应的源代码可以在Git仓库中找到。
在进行源码解析时,每一步都会详细讲解具体的代码逻辑实现,重点是算子的源码解析。以Gremlin1为例,通过调用explain()方法可以查看执行计划,展示详细的图处理流程。
Java调用堆栈提供了执行过程的可视化,帮助理解计算过程。Gremlin2同样通过类似的解析流程进行,展示其对应的执行算子和操作过程。
TinkerGraphStep是图处理的基本组件之一,它提供了对图数据的操作接口。查看TinkerGraphStep类图,了解其扩展源码,可以获取更深入的顶点数据。
VertexStep涉及的类图和源码解析,主要关注于顶点的处理方法,包括获取顶点属性、范围查询等操作。通过源码分析,可以理解Iterator迭代器传递过程。
PropertiesStep类图展示了属性操作的结构,源码解析涉及与顶点属性相关的具体方法,包括读取、修改属性等。
RangeGlobalStep类图提供了全局范围查询的支持,源码解析聚焦于如何实现高效、准确的范围过滤。
对于HugeGraph,其GraphStep和VertexStep的具体实现类图提供了深入理解的基础,鼓励使用者沿用解析Tinker-Graph源码的思路,对HugeGraph进行源码探查。
相关引用包括了TinkerPop图框架的官方文档、Apache TinkerPop的提供者信息、HugeGraph的官方文档以及SQLG的文档。这些都是进行深入学习和实践的宝贵资源。
std::sort 宕机源码分析
公司项目代码中发生了一次宕机事件,原因在于使用了std::sort,下面是具体的代码片段。
编译命令:g++ sort.cpp -g -o sort,执行结果如下。
最初存储的元素序列为:(0-1)(1-2)(2-2)(3-2)(4-2)(5-1)(6-1)(7-2)(8-2)(9-2)(-1)(-1)(-2)(-1)(-2)(-2)(-2)
在调用std::sort的过程中,出现了非法元素:-0
(-0)(-2)(-2)(-2)(9-2)(7-2)(4-2)(3-2)(2-2)(1-2)(8-2)(-1)(-1)(-1)(0-1)(6-1)(5-1)
生成了core文件,使用gdb进行调试,发现是在删除操作时发生了宕机,具体原因是在std::sort排序过程中将vector写坏了。
接下来,我们来分析一下std::sort的工作原理。
std::sort的排序思想基于QuickSort,其基本思路是将待排序的数据元素序列中选取一个数据元素为基准,通过一趟扫描将待排序的元素分成两个部分,一部分元素关键字都小于或等于基准元素关键字,另一部分元素关键字都大于或等于基准元素关键字。然后对这两部分数据再进行不断的划分,直至整个序列都有序为止。
std::sort的空间复杂度最好为O(log2N),最坏为O(N),时间复杂度平均复杂度为O(NLog2N),稳定性为不稳定。
HeapSort是std::sort中的一种实现,其建堆过程是建立大顶堆,时间复杂度平均为O(nLog2N),空间复杂度O(1),稳定性同样为不稳定。
__partial_sortInsertSort是基于插入排序的一种改进,其基本思路是将待排序的数据元素插入到已经排好的有序表中,得到一个新的有序表。经过n-1次插入操作后,所有元素数据构成一个关键字有序的序列。
__final_insertion_sort是插入排序的一种不稳定性解决方案,其空间复杂度为O(1),时间复杂度为O(n^2),稳定性为稳定。
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