1.【Nacos源码之配置管理 三】TaskManager 任务管理的评价评使用
2.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
3.idea实用系列1 Gradle 构建任务常见命令详解
4.硬核干货：4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理
5.ListenableFuture源码解析
6. gradle源码系列3Project用法示例方法总结源码分析

【Nacos源码之配置管理 三】TaskManager 任务管理的使用

       在Nacos的源码中，TaskManager是任务任务一个核心组件，它负责管理一系列必须成功执行的源码源码任务，以单线程的评价评方式确保任务的执行。TaskManager内部包含待处理的任务任务AbstractTask集合和对应的TaskProcessor，后者是源码源码alpha go 源码执行任务的接口，不同的评价评任务类型需实现自己的执行逻辑。以配置中心的任务任务配置文件Dump为例，Nacos会定期将数据库中的源码源码数据备份到磁盘，这个操作通过定义的评价评DumpTask和其对应的DumpProcessor来实现。

       DumpTask定义了必要的任务任务属性，而DumpProcessor则是源码源码专门处理DumpTask的任务处理器，其核心功能是评价评将配置文件保存到磁盘并计算MD5。类似地，任务任务DumpAllTask和DumpAllBetaTask也有对应的源码源码处理器，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。

技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行

       Quartz源码分析：任务调度与执行剖析

       Quartz的调度器实例化时启动了调度线程QuartzSchedulerThread，它负责触发到达指定时间的任务。该线程通过`run`方法实现调度流程，包含三个主要阶段：获取到达触发时间的triggers、触发triggers、执行triggers对应的jobs。

       获取到达触发时间的triggers阶段，通过`JobStore`接口的`acquireNextTriggers`方法获取，由`RAMJobStore`实现具体逻辑。触发triggers阶段，学源码头疼调用`triggersFired`方法通知`JobStore`触发triggers，处理包括更新trigger状态与保存触发过程相关数据等操作。执行triggers对应jobs阶段，真正执行job任务，先构造job执行环境，然后在子线程中执行job。

       job执行环境通过`JobRunShell`提供，确保安全执行job，捕获异常，并在任务完成后根据`completion code`更新trigger。job执行环境包含job对象、trigger对象、触发时间、上一次触发时间与下一次触发时间等数据。Quartz通过线程池提供多线程服务，使用`SimpleThreadPool`实例化`WorkerThread`来执行job任务，最终调用`Job`的`execute`方法实现业务逻辑。

       综上所述，Quartz通过精心设计的线程调度与执行流程，确保了任务的高效与稳定执行，展示了其强大的任务管理能力。

idea实用系列1 Gradle 构建任务常见命令详解

       在 IntelliJ IDEA 中，Gradle 构建任务的常用命令对项目开发至关重要。这篇文章将深入解析一些常见的Gradle命令，帮助你更好地管理和优化项目构建流程。

       1. 常见命令

build: 这是基础命令，用于构建项目，包括编译源代码和运行测试。

help: 提供关于Gradle任务和选项的详细信息，帮助你了解可用的构建选项。

       2. 验证任务

       验证任务确保项目质量和正确性，包括检查代码风格、测试通过情况和代码覆盖率等：

       代码质量检查: gradle check

       单元测试执行: gradle test

       代码覆盖率报告: gradle jacocoTestReport

       3. 其他常用命令

       对于项目的编译、资源管理以及组件查看，还有以下任务：

       编译源代码: gradle compile

       资源文件处理: gradle resources

       查看组件依赖: gradle dependencies

       通过熟练掌握这些Gradle命令，云端小程序源码你可以更高效地管理和维护你的IDEA项目，提升开发效率。

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、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，产品朔源码查询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，期待下文的打包开发源码详细解析。

ListenableFuture源码解析

       ListenableFuture 是 spring 中对 JDK Future 接口的扩展，主要应用于解决在提交线程池的任务拿到 Future 后在 get 方法调用时会阻塞的问题。通过使用 ListenableFuture，可以向其注册回调函数（监听器），当任务完成时，触发回调。Promise 在 Netty 中也实现了类似的功能，用于处理类似 Future 的场景。

       实现 ListenableFuture 的关键在于 FutureTask 的源码解析。FutureTask 是实现 Future 接口的基础类，ListenableFutureTask 在其基础上做了扩展。其主要功能是在任务提交后，当调用 get 方法时能够阻塞当前业务线程，直到任务完成时唤醒。

       FutureTask 通过在内部实现一个轻量级的 Treiber stack 数据结构来管理等待任务完成的线程。这个数据结构由 WaitNode 节点组成，每个节点代表一个等待的线程。当业务线程调用 get 方法时，会将自己插入到 WaitNode 栈中，并且在插入的同时让当前线程进入等待状态。在任务执行完成后，会遍历 WaitNode 栈，唤醒等待的线程。

       为了确保并发安全，FutureTask 使用 CAS（Compare and Swap）操作来管理 WaitNode 栈。每个新插入的节点都会使用 CAS 操作与栈顶节点进行比较，并在满足条件时更新栈顶。这一过程保证了插入操作的原子性，防止了并发条件下的数据混乱。同时，插入操作与栈顶节点的更新操作相互交织，确保了数据的一致性和完整性。

       在 FutureTask 中，还利用了 LockSupport 类提供的 park 和 unpark 方法来实现线程的等待和唤醒。当线程插入到 WaitNode 栈中后，通过 park 方法将线程阻塞；任务执行完成后，通过 unpark 方法唤醒线程，完成等待与唤醒的流程。

       综上所述，ListenableFuture 通过扩展 FutureTask 的功能，实现了任务执行与线程等待的高效管理。通过注册监听器并利用 CAS 操作与 LockSupport 方法，实现了在任务完成时通知回调，解决了异步任务执行时的线程阻塞问题，提高了程序的并发处理能力。

 gradle源码系列3Project用法示例方法总结源码分析

       在Gradle构建系统中，Project接口是核心，负责从构建文件中交互并提供访问Gradle所有功能的途径。通过Project对象，开发者能执行诸如任务管理、依赖关系处理、配置管理等关键构建任务。

       构建启动时，每个参与的项目都会生成一个Project对象。项目内部本质上是一系列Task对象的集合，每个Task执行特定工作，如编译代码、运行测试或打包文件。创建和定位Task主要通过TaskContainer进行，通过方法如create()和getByName()来完成。

       项目依赖于多个组件以完成任务，同时也生成多种构件供其他项目使用。依赖项组织成配置，从存储库中获取并上传。配置管理、依赖项处理、构件管理和存储库管理分别通过特定方法如getConfigurations()、getDependencies()、getArtifacts()和getRepositories()实现。

       项目构建结构化，以项目层次方式排列。每个项目具有唯一标识的名称和完整路径。插件提供了模块化和重用配置的功能，通过apply方法或PluginDependenciesSpec脚本块应用。

       项目属性通过构建文件动态配置。脚本中使用的所有属性或方法，最终委托给关联的Project对象。这意味着脚本可以直接访问Project接口的方法和属性。

       额外属性需在"ext"命名空间下定义。一旦定义，该属性立即在所属对象（如Project、Task和子项目）上可用，支持读取和更新。

       项目方法作用域广泛，支持在不同层面搜索和调用方法。以上示例展示了如何使用Project类的常见方法，包括设置项目属性、配置依赖、创建任务、获取子项目等。

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。

       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」，第一时间获取更多深度解析和实战指南。

ThreadPoolExecutor简介&源码解析

       线程池是通过池化管理线程的高效工具，尤其在多核CPU时代，利用线程池进行并行处理任务有助于提升服务器性能。ThreadPoolExecutor是线程池的具体实现，它负责线程管理和任务管理，以及处理任务拒绝策略。这个类提供了多种功能，如通过Executors工厂方法配置，执行Runnable和Callable任务，维护任务队列，统计任务完成情况等。

       创建线程池需要考虑关键参数，如核心线程数（任务开始执行时立即创建），最大线程数（任务过多时限制新线程生成），线程存活时间，任务队列大小，线程工厂以及拒绝策略。JDK提供了四种拒绝策略，如默认的AbortPolicy，当资源饱和时抛出异常。此外，线程池还提供了beforeExecute和afterExecute钩子函数，用于在任务执行前后执行自定义操作。

       当任务提交到线程池时，会经历一系列处理流程，包括任务的执行和线程池状态的管理。例如，如果任务队列和线程池满，会根据拒绝策略处理新任务。使用线程池时，需注意线程池容量与状态的计算，以及线程池工作线程的动态调整。

       示例中，自定义线程池并重写钩子函数，创建任务后向线程池提交，可以看到线程池如何根据配置动态调整资源。但要注意，如果任务过多且无法处理，可能会抛出异常。源码分析中，submit方法实际上是调用execute，而execute内部包含Worker类和runWorker方法的逻辑，包括任务的获取和执行。

       线程池的容量上限并非Integer.MAX_VALUE，而是由ctl变量的低位决定。 Doug Lea的工具函数简化了ctl的操作，使得计算线程池状态和工作线程数更加便捷。通过深入了解ThreadPoolExecutor，开发者可以更有效地利用线程池提高应用性能。