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时间:2024-12-26 03:03:03 分类:止跌指标代码源码 来源:封装打包源码

1.部落冲突辅助源码如何
2.图解Go里面的游戏源码游戏源码WaitGroup了解编程语言核心实现源码
3.ReentrantLock 源码解析 | 京东云技术团队
4.ReentrantLock源码详细解析
5.排队论的基本原理是什么?
6.linux内核源码:网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法

游戏排队源码_游戏排队源码是什么

部落冲突辅助源码如何

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       ......

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图解Go里面的WaitGroup了解编程语言核心实现源码

       sync.WaitGroup核心实现逻辑简单,主要用于等待一组goroutine退出。它通过Add方法指定等待的goroutine数量,Done方法递减计数。java源码读法计数为0时,等待结束。sync.WaitGroup内部使用了一个state1数组,其中只有一个元素,类型为[3]uint。这是为了内存对齐,确保数据按照4字节对齐,从而在位和位平台间兼容。

       内部元素采用uint类型进行计数,长度为8字节。这是为了防止在位平台上对字节的uint操作可能不是原子的情况。使用uint保证了原子操作的执行和性能。在CPU缓存线(cache line)的上下文中,8字节长度可能有助于确保对缓存线的操作是原子的,从而避免数据损坏。

       测试8字节指针的构造,验证了在经过编译器进行内存分配对齐后,如果元素指针的地址不能被8整除,则其地址+4可以被8整除。这展示了编译器层内存对齐的实现细节。

       sync.WaitGroup中的8字节uint采用分段计数的方式,高位记录需要Done的数量,低位记录正在等待结束的计数。

       源码的核心原理包括使用位uint进行计数,通过高位记录需要Done的数量和低位记录等待的数量。当发现count>0时,Wait的goroutine会排队等待。任务完成后,goroutine执行Done操作,直到count==0,完成并唤醒所有等待的goroutine。

       计数与信号量的实现通过根据当前指针的地址确定采用哪个分段进行计数和等待。添加等待计数和Done完成等待事件分别对应sync.WaitGroup的Add和Done方法。等待所有操作完成时,sync.WaitGroup确保所有任务完成。

       为了深入理解这些概念,可以参考相关文章和资源,如关于CPU缓存线大小和原子操作的讨论。此外,更多源码分析文章可关注特定的公告号或网站,如www.sreguide.com。源码微平台本篇文章由ArtiPub自动发布平台发布。

ReentrantLock 源码解析 | 京东云技术团队

       并发指同一时间内进行了多个线程。并发问题是多个线程对同一资源进行操作时产生的问题。通过加锁可以解决并发问题,ReentrantLock 是锁的一种。

       1 ReentrantLock

       1.1 定义

       ReentrantLock 是 Lock 接口的实现类,可以手动的对某一段进行加锁。ReentrantLock 可重入锁,具有可重入性,并且支持可中断锁。其内部对锁的控制有两种实现,一种为公平锁,另一种为非公平锁.

       1.2 实现原理

       ReentrantLock 的实现原理为 volatile+CAS。想要说明 volatile 和 CAS 首先要说明 JMM。

       1.2.1 JMM

       JMM (java 内存模型 Java Memory Model 简称 JMM) 本身是一个抽象的概念,并不在内存中真实存在的,它描述的是一组规范或者规则,通过这组规范定义了程序中各个变量的访问方式.

       由于 JMM 运行的程序的实体是线程。而每个线程创建时 JMM 都会为其创建一个自己的工作内存 (栈空间), 工作内存是每个线程的私有数据区域。而 java 内存模型中规定所有的变量都存储在主内存中,主内存是共享内存区域,所有线程都可以访问,但线程的变量的操作 (读取赋值等) 必须在自己的工作内存中去进行,首先要将变量从主存拷贝到自己的工作内存中,然后对变量进行操作,操作完成后再将变量操作完后的新值写回主内存,不能直接操作主内存的变量,各个线程的工作内存中存储着主内存的变量拷贝的副本,因不同的线程间无法访问对方的工作内存,线程间的通信必须在主内存来完成。

       如图所示:线程 A 对变量 A 的操作,只能是从主内存中拷贝到线程中,再写回到主内存中。

       1.2.2 volatile

       volatile 是 JAVA 的关键字用于修饰变量,是 java 虚拟机的轻量同步机制,volatile 不能保证原子性。 作用:

       作用:CAS 会使用现代处理器上提供的高效机器级别原子指令,这些原子指令以原子方式对内存执行读 - 改 - 写操作。

       1.2.4 AQSAQS 的全称是 AbstractQueuedSynchronizer(抽象的队列式的同步器),AQS 定义了一套多线程访问共享资源的同步器框架。

       AQS 主要包含两部分内容:共享资源和等待队列。AQS 底层已经对这两部分内容提供了很多方法。

       2 源码解析

       ReentrantLock 在包 java.util.concurrent.locks 下,实现 Lock 接口。

       2.1 lock 方法

       lock 分为公平锁和非公平锁。

       公平锁:

       非公平锁:上来先尝试将 state 从 0 修改为 1,如果成功,代表获取锁资源。如果没有成功,调用 acquire。state 是 AQS 中的一个由 volatile 修饰的 int 类型变量,多个线程会通过 CAS 的方式修改 state,在并发情况下,只会有一个线程成功的修改 state。

       2.2 acquire 方法

       acquire 是一个业务方法,里面并没有实际的业务处理,都是在调用其他方法。

       2.3 tryAcquire 方法

       tryAcquire 分为公平和非公平两种。

       公平:

       非公平:

       2.4 addWaiter 方法

       在获取锁资源失败后,需要将当前线程封装为 Node 对象,并且插入到 AQS 队列的末尾。

       2.5 acquireQueued 方法

       2.6 unlock 方法

       释放锁资源,将 state 减 1, 如果 state 减为 0 了,唤醒在队列中排队的 Node。

       3 使用实例

       3.1 公平锁

       1. 代码:

       2. 执行结果:

       3. 小结:

       公平锁可以保证每个线程获取锁的机会是相等的。

       3.2 非公平锁

       1. 代码:

       2. 执行结果:

       3. 小结:

       非公平锁每个线程获取锁的机会是随机的。

       3.3 忽略重复操作

       1. 代码:

       2. 执行结果:

       3. 小结:

       当线程持有锁时,不会重复执行,可以用来防止定时任务重复执行或者页面事件多次触发时不会重复触发。

       3.4 超时不执行

       1. 代码:

       2. 执行结果:

       3. 小结:

       超时不执行可以防止由于资源处理不当长时间占用资源产生的死锁问题。

       4 总结

       并发是现在软件系统不可避免的问题,ReentrantLock 是可重入的独占锁,比起 synchronized 功能更加丰富,支持公平锁实现,支持中断响应以及限时等待等,是处理并发问题很好的解决方案。

ReentrantLock源码详细解析

       在深入解析ReentrantLock源码之前,我们先了解ReentrantLock与同步机制的关系。ReentrantLock作为Java中引入的并发工具类,由Doug Lea编写,相较于synchronized关键字,它提供了更为灵活的锁管理策略,支持公平与非公平锁两种模式。AQS(AbstractQueuedSynchronizer)作为实现锁和同步器的核心框架,由AQS类的独占线程、同步状态state、FIFO等待队列和UnSafe对象组成。AQS类的内部结构图显示了其组件的构成。在AQS框架下,等待队列采用双向链表实现,头结点存在但无线程,T1和T2节点中的线程可能在自旋获取锁后进入阻塞状态。

       Node节点作为等待队列的基本单元,分为共享模式和独占模式,值得关注的是waitStatus成员变量,它包含五种状态:-3、-2、-1、0、1。本文重点讨论-1、0、1状态,-3状态将不涉及。非公平锁与公平锁的差异在于,非公平锁模式下新线程可直接尝试获取锁,而公平锁模式下新线程需排队等待。

       ReentrantLock内部采用非公平同步器作为其同步器实现,构造函数中根据需要选择非公平同步器或公平同步器。ReentrantLock默认采用非公平锁策略。非公平锁与公平锁的区别在于获取锁的顺序,非公平锁允许新线程跳过等待队列,而公平锁严格遵循队列顺序。

       在非公平同步器的实例中,我们以T1线程首次获取锁为例。T1成功获取锁后,将exclusiveOwnerThread设置为自身,state设置为1。紧接着,T2线程尝试获取锁,但由于state为1,获取失败。调用acquire方法尝试获得锁,尝试通过tryAcquire方法实现,非公平同步器的实现调用具体逻辑。

       在非公平锁获取逻辑中,通过CAS操作尝试交换状态。交换成功后,设置独占线程。当当前线程为自身时,执行重入操作,叠加state状态。若获取锁失败,则T2和T3线程进入等待队列,调用addWaiter方法。队列初始化通过enq方法实现,enq方法中的循环逻辑确保线程被正确加入队尾。新线程T3调用addWaiter方法入队,队列初始化完成。

       在此过程中,T2和T3线程开始自旋尝试获取锁。若失败,则调用parkAndCheckInterrupt()方法进入阻塞状态。在shouldParkAfterFailedAcquire方法中,当前驱节点等待状态为CANCELLED时,方法会找到第一个非取消状态的节点,并断开取消状态的前驱节点与该节点的连接。若T5线程加入等待队列,T3和T4线程因为自旋获取锁失败进入finally块调用取消方法,找到等待状态不为1的节点(即T2),断开连接。

       理解了shouldParkAfterFailedAcquire方法后,我们关注acquireQueued方法的实现。该方法确保线程在队列中正确释放,如果队列的节点前驱为head节点,成功获取锁后,调用setHead方法释放线程。setHead方法通过CAS操作更新head节点,释放线程。acquire方法中的阻塞是为防止线程在唤醒后重新尝试获取锁而进行的额外阻断。

       锁的释放过程相对简单,将state减至0,将exclusiveOwnerThread设置为null,完成锁的释放。通过上述解析,我们深入理解了ReentrantLock的锁获取、等待、释放等核心机制,为并发编程提供了强大的工具支持。

排队论的基本原理是什么?

       从统筹学讲,按照时间从小到大的方式排队,总时间是最少的。

       因为当处理第i个人的时候,所有顾客等待时间增加的和E={ time(i) x (-i+1)}的。

       所以应该先写个排序,然后实现上面提到的E计算,每进行一个顾客时候,运行一次函数E,然后加到总时间里面。

       伪代码

       int funcE(int[] custList, int start, int maxCount) {

        int total += custList[start]*(maxCount-start);

        start++;

        if (start < maxCount) {

        total += funcE(custList, start, maxCount);

        }

        return total;

       }

       int maxCount = n; // 顾客数

       int[maxCount] custList = xxxxxxxx; //数组里面就是每个顾客所需的服务时间

       Collection.sort(custList); // C++里面估计不会有这个,你实现排序吧。

       int total = funcE(custList, 0, maxCount);

       printf("%d", total) // 打印总时间total

       要完整源码的话,就看谁有现成写好的,想给你分享了。

linux内核源码:网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法

       从网络诞生至十年前,TCP拥塞控制采用的经典算法如reno、new-reno、bic、cubic等,在低带宽有线网络中运行了几十年。然而,随着网络带宽的增加以及无线网络通信的普及,这些传统算法开始难以适应新的环境。

       根本原因是,传统拥塞控制算法将丢包/错包等同于网络拥塞。这一认知上的缺陷导致了算法在面对新环境时的不适应性。BBR算法的出现,旨在解决这一问题。BBR通过以下方式控制拥塞:

       1. 确保源端发送数据的速率不超过瓶颈链路的带宽,避免长时间排队造成拥塞。

       2. 设定BDP(往返延迟带宽积)的上限,即源端发送的待确认在途数据包(inflight)不超过BDP,换句话说,双向链路中数据包总和不超过RTT(往返延迟)与BtlBW(瓶颈带宽)的乘积。

       BBR算法需要两个关键变量:RTT(RTprop:往返传播延迟时间)和BtlBW(瓶颈带宽),并需要精确测量这两个变量的值。

       1. RTT的定义为源端从发送数据到收到ACK的耗时,即数据包一来一回的时间总和。在应用受限阶段测量是最合适的。

       2. BtlBW的测量则在带宽受限阶段进行,通过多次测量交付速率,将近期的最大交付速率作为BtlBW。测量的时间窗口通常在6-个RTT之间,确保测量结果的准确性。

       在上述概念基础上,BBR算法实现了从初始启动、排水、探测带宽到探测RTT的四个阶段,以实现更高效、更稳定的网络通信。

       通信双方在节点中,通过发送和接收数据进行交互。BBR算法通过接收ACK包时更新RTT、部分包更新BtlBW,以及发送数据包时判断inflight数据量是否超过BDP,通过一系列动作实现数据的有效传输。

       在具体的实现上,BBR算法的源码位于net\ipv4\tcp_bbr.c文件中(以Linux 4.9源码为例)。关键函数包括估算带宽的bbr_update_bw、设置pacing_rate来控制发送速度的bbr_set_pacing_rate以及更新最小的RTT的bbr_update_min_rtt等。

       总的来说,BBR算法不再依赖丢包判断,也不采用传统的AIMD线性增乘性减策略维护拥塞窗口。而是通过采样估计网络链路拓扑情况,极大带宽和极小延时,以及使用发送窗口来优化数据传输效率。同时,引入Pacing Rate限制数据发送速率,与cwnd配合使用,有效降低数据冲击。