1.?阻塞阻塞???????Դ??
2.python+redisblpop方法获取不到队列里的数据?
3.AbstractQueuedSynchronizer详解
4.java阻塞队列的操作方法有哪些?
5.Java并发编程笔记之LinkedBlockingQueue源码探究
6.还不了解Java的5大BlockingQueue阻塞队列源码,看这篇文章就够了
?队列队列???????Դ??
深入学习ConcurrentLinkedQueue类,了解它作为非阻塞队列实现,源码有什用采用链表形式构建的阻塞阻塞容器。
ConcurrentLinkedQueue类遵循非阻塞算法,队列队列通过原子指令CAS(Compare and Swap)取代同步阻塞锁,源码有什用JAVA怎么追源码以确保在并发访问下数据的阻塞阻塞一致性,并显著提升同步性能。队列队列根据Amdahl定律,源码有什用最小化串行代码的阻塞阻塞粒度是提升并发性能的关键,ConcurrentLinkedQueue类的队列队列实现正是如此。它不严格保证链表头尾的源码有什用一致性,而是阻塞阻塞通过CAS操作来确保新节点的插入和头尾节点的更新,实现高效并发。队列队列
在非阻塞队列的源码有什用操作中,通常需要原子化执行的两个步骤被分离,即插入新节点的入队和出队操作,与头尾节点的更新并非同步。这减少了需要原子更新的值范围,仅涉及唯一的变量,从而提升了非阻塞队列操作的性能,这也是Amdahl定律的体现。
ConcurrentLinkedQueue类的源代码中,节点类Node实现了这一设计,其item和next域被声明为普通的volatile类型,并使用AtomicReferenceFieldUpdater来更新。通过这种方式,能够实现高效、并发的节点操作。
节点类型被分为有效节点(item不为null)、无效节点(item为null)和已删除节点(通过next链接到自身),其中,头节点是队列中的第一个有效节点,而尾节点是next为null的节点,注意这不一定是tail指向的节点。
队列的初始化通过创建一个head和tail共同指向,item及next都为null的初始队列来实现。
入队操作涉及将新节点插入到尾节点的后面,通过tail找到尾节点执行插入操作。如果插入不成功,会继续向后推进查找。这一过程确保了高效并发的实现。
出队操作则涉及从头节点开始,循环查找下一个节点,云知梦源码直到找到满足条件的节点为止。一旦找到满足条件的节点,则更新头节点,并返回该节点的item值。
当遍历过程已越过一个节点时,会寻找下一个节点。如果head的next等于head,则意味着到达了哨兵节点,此时下一节点从head重新开始查找。
综上所述,ConcurrentLinkedQueue类通过非阻塞算法和高效的设计,提供了一个高性能的并发队列实现,适用于需要高并发访问场景的应用。
python+redisblpop方法获取不到队列里的数据?
Redis中的阻塞命令机制允许客户端在等待特定事件发生时被阻塞,尤其适用于需要等待可用数据或结果的场景。
阻塞命令的主要功能在于等待数据,当数据不存在时,阻塞执行客户端直到数据符合条件或超时。常见的阻塞命令包括但不限于用于等待数据的命令。
实现阻塞命令的核心原理依托于字典和链表结构,服务器能够高效管理多个客户端在同一个键上的阻塞状态,并在适当时刻解除阻塞。
当数据同步尚未完成,且从节点没有足够数量执行客户端最新写命令时,阻塞当前客户端直至有足够的副本执行命令或超时。
执行PAUSE或failover命令时,服务器使所有客户端(包括新建立连接的)进入挂起状态,直至超时。
深入源码版本6.2.5,本文将从以下几个方面解读代码:主从同步机制、相关变量管理、阻塞等待数据的BLPOP命令处理、调用链分析。
综上,BLPOP命令的处理过程包括LIST数据添加、解除阻塞调用链、超时处理、等待从节点数据同步调用链、以及执行命令的客户端被阻塞。
在暂停客户端执行方面,当执行PAUSE命令时,仅设置server.client_pause_type标记,导致所有执行命令的震撼出击指标源码客户端被阻塞。
同样,UNPAUSE命令处理调用链仅将server.client_pause_type设置为CLIENT_PAUSE_OFF,并且解除server.paused_clients列表中客户端的阻塞状态。
超时解除阻塞调用链则在serverCron中通过checkClientPauseTimeoutAndReturnIfPaused函数,判断时间是否超过预设的结束时间。若是,则调用unpauseClients函数,将server.client_pause_type设置为CLIENT_PAUSE_OFF,并遍历server.paused_clients列表,解阻客户端。
AbstractQueuedSynchronizer详解
AbstractQueuedSynchronizer,简称AQS,究竟是什么呢?
它提供了一个框架,用于实现基于先进先出(FIFO)等待队列的阻塞锁及相关同步器(如信号量、事件等)。这个类的设计目的是为了成为那些依赖单一原子整数值来表示状态的同步器的有效基础。
从JDK的注释来看,AQS是一个实现阻塞锁和相关同步器的框架,它基于先进先出的等待队列。这个类适用于大多数使用整数来表示状态的同步器。这里提到的框架实际上是一个类。
那么,在什么情况下我们会使用AQS呢?
在编程中,我们经常遇到并发问题。有了并发,就涉及资源共享;而资源共享又需要处理资源的同步访问。在处理同步时,我们需要解决竞争发生时的等待问题和竞争解除后的唤醒问题。AQS就是这样一个便于实现这种同步机制的框架。我们日常使用的ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock以及ArrayBlockingQueue等都是基于AQS实现的。
如果没有AQS,又会如何呢?
在没有AQS的情况下,要实现锁需要怎么做呢?这些问题都是我们在实现锁时需要考虑的。
在AQS的情况下,情况又是怎样的呢?
AQS作为基础类,主要解决了在锁不可用时的等待,以及锁释放后的唤醒。锁状态的设定、如何获取锁以及如何释放锁,都是需要相应的同步机制自己实现的。因此,在使用AQS时,走势图 源码需要实现以下方法:
类似于ReentrantLock,使用state来标识锁的状态,state = 0表示锁未被获取,当state > 0表示锁已被获取。此外,实现了AQS的tryAcquire()和tryRelease()来处理state的状态,以处理锁的状态。这样就可以实现基础的ReentrantLock。因此,在AQS的支持下,实现类似的阻塞锁非常方便。
以上我们介绍了AQS是什么,以及AQS的具体使用场景,下面我们详细介绍AQS的具体实现机制。
我们先简单看一下AQS的核心流程。
接下来,我们将结合ReentrantLock来详细查看基于AQS如何实现排他锁。
首先,我们来看一下ReentrantLock是如何使用int类型的state来表示锁的状态的。state = 0表示锁未被获取。state > 0表示锁已被持有。由于是可重入锁,state表示了这个锁被同一个线程获取了多少次。
上面的代码片段是ReentrantLock的核心代码,为了便于解释,省略了其他代码。首先我们可以看到,在使用AQS时,通常不是直接实现AQS,而是创建一个内部的辅助类。
Subclasses should be defined as non-public internal helper classes that are used to implement the synchronization properties of their enclosing class
然后加锁和释放锁对应的lock和unlock,直接调用辅助类的lock和unlock。
下面我们来看一下Sync类的代码。
上面我们来看一下非公平锁NonfairSync的实现。
下面我们来看一下AQS中的acquire方法。
上面我们看了获取锁的方法acquire,下面看下释放锁的release。
总结一下,AQS通过tryAcquire以及tryRelease两个方法,来进行锁的获取以及释放,两个都是非阻塞的方法。如果获取成功则返回,如果获取失败,asp网络电视源码则添加队列。在队列中获取锁,获取失败则挂起,等待锁被释放后被重新唤醒。唤醒后还是会去尝试获取锁。释放锁的时候如果检查到已经全部释放,则会唤醒被挂起的线程。这样通过tryAcquire和tryRelease,实现了锁的获取以及等待,以及锁的释放。具体锁状态的控制,子类则是通过tryAcquire和tryRelease进行控制的。
在介绍ReentrantLock时,我们简化了很多代码。了解基本原理后,再去读源码会事半功倍。
java阻塞队列的操作方法有哪些?
学习《解读Java源码专栏》,深入Java核心组件源码,内容包含集合、线程、线程池、并发、队列等,了解设计思想和实现细节,应对工作面试。
解读Java源码系列第9篇,聚焦Java阻塞队列 - BlockingQueue。
阻塞队列BlockingQueue在并发多线程中广泛应用,尤其是在生产者-消费者模式场景。其作用类似于线程池和消息队列,用于数据的异步处理和削峰。
BlockingQueue作为接口,定义了放数据和取数据的方法,适用于不同场景。
常见的BlockingQueue实现包括基于数组和链表的有界队列、无缓冲队列、优先级队列、延迟队列等。
ArrayBlockingQueue是基于数组实现的有界队列,使用ReentrantLock保证线程安全,并设有条件等待,确保队列的先进先出特性。
ArrayBlockingQueue的初始化方法提供了不同容量设置。放数据方法包括offer和put,其中offer在队满时返回false,put方法阻塞直至空间可用。
弹出数据方法poll和take在队空时返回null或阻塞,peek和element分别用于查看队首元素。
ArrayBlockingQueue源码简洁,实现队列核心功能,遵循先进先出原则,适用于需要控制数据进出的并发场景。
本文解析ArrayBlockingQueue源码,展现其实现细节,了解其作为阻塞队列的关键特性,为深入学习Java并发机制奠定基础。下篇将继续探讨其他阻塞队列实现。
Java并发编程笔记之LinkedBlockingQueue源码探究
LinkedBlockingQueue 是基于单向链表实现的一种阻塞队列,其内部包含两个节点用于存放队列的首尾,并维护了一个表示元素个数的原子变量 count。同时,它利用了两个 ReentrantLock 实例(takeLock 和 putLock)来保证元素的原子性入队与出队操作。此外,notEmpty 和 notFull 两个信号量与条件队列用于实现阻塞操作,使得生产者和消费者模型得以实现。
LinkedBlockingQueue 的实现主要依赖于其内部锁机制和信号量管理。构造函数默认容量为最大整数值,用户可自定义容量大小。offer 方法用于尝试将元素添加至队列尾部,若队列未满则成功,返回 true,反之返回 false。若元素为 null,则抛出 NullPointerException。put 方法尝试将元素添加至队列尾部,并阻塞当前线程直至队列有空位,若被中断则抛出 InterruptedException。通过使用 putLock 锁,确保了元素的原子性添加以及元素计数的原子性更新。
在实现细节上,offer 方法通过在获取 putLock 的同时检查队列是否已满,避免了不必要的元素添加。若队列未满,则执行入队操作并更新计数器,同时考虑唤醒等待队列未满的线程。此过程中,通过 notFull 信号量与条件队列协调线程间等待与唤醒。
put 方法则在获取 putLock 后立即检查队列是否满,若满则阻塞当前线程至 notFull 信号量被唤醒。在入队后,更新计数器,并考虑唤醒等待队列未满的线程,同样通过 notFull 信号量实现。
poll 方法用于从队列头部获取并移除元素,若队列为空则返回 null。此方法通过获取 takeLock 锁,保证了在检查队列是否为空和执行出队操作之间的原子性。在出队后,计数器递减,并考虑激活因调用 poll 或 take 方法而被阻塞的线程。
peek 方法类似,但不移除队列头部元素,返回 null 若队列为空。此方法也通过获取 takeLock 锁来保证操作的原子性。
take 方法用于阻塞获取队列头部元素并移除,若队列为空则阻塞当前线程直至队列不为空。此方法与 put 方法类似,通过 notEmpty 信号量与条件队列协调线程间的等待与唤醒。
remove 方法用于移除并返回指定元素,若存在则返回 true,否则返回 false。此方法通过双重加锁机制(fullyLock 和 fullyUnlock)来确保元素移除操作的原子性。
size 方法用于返回当前队列中的元素数量,通过 count.get() 直接获取,确保了操作的准确性。
综上所述,LinkedBlockingQueue 通过其独特的锁机制和信号量管理,实现了高效、线程安全的阻塞队列操作,适用于生产者-消费者模型等场景。
还不了解Java的5大BlockingQueue阻塞队列源码,看这篇文章就够了
引言
本文将详细解读Java中常见的5种BlockingQueue阻塞队列,包括它们的优缺点、区别以及典型应用场景,以帮助深入理解这5种队列的独特性质和使用场合。
常见的BlockingQueue有以下5种:
1. **基于数组实现的阻塞队列**:创建时需指定容量大小,是有限队列。
2. **基于链表实现的阻塞队列**:默认无界,可自定义容量。
3. **无缓冲阻塞队列**:生产的数据需立即被消费,无缓冲。
4. **优先级阻塞队列**:支持元素按照大小排序,无界。
5. **延迟阻塞队列**:基于PriorityQueue实现,无界。
**BlockingQueue简介
**BlockingQueue作为接口,定义了放数据和取数据的多组方法,适用于并发多线程环境,特别适合生产者-消费者模式。
**应用场景
**BlockingQueue的作用类似于消息队列,用于解耦、异步处理和削峰,适用于线程池的核心功能实现。
**区别与比较
**- **ArrayBlockingQueue**:基于数组实现,容量可自定义。
- **LinkedBlockingQueue**:基于链表实现,无界或自定义容量。
- **SynchronousQueue**:同步队列,生产者和消费者直接交互,无需缓冲。
- **PriorityBlockingQueue**:实现优先级排序,无界队列。
- **DelayQueue**:本地延迟队列,支持元素延迟执行。
在选择使用哪种队列时,需考虑具体任务的特性、吞吐量需求以及是否需要优先级排序或延迟执行。
本文旨在提供全面理解Java中BlockingQueue的指南,从源码剖析到应用场景,帮助开发者更好地应用这些工具于实际项目中。
Linux内核阻塞IO(wait_queue)和非阻塞IO(轮询poll)
Linux内核提供了两种IO访问模式:阻塞和非阻塞。阻塞IO在设备不可用时会使进程挂起,而非阻塞IO则会不断查询直到设备可用。主要通过wait_queue(等待队列)实现阻塞,它包括等待队列头、添加和移除队列项,以及唤醒机制。例如,DECLARE_WAIT_QUEUE宏为当前进程创建等待队列,wake_up和wake_up_interruptible函数用于唤醒队列中的进程。
轮询方式,如select、poll和epoll,是通过file_operations的poll函数来实现非阻塞IO。poll函数接收一个poll_table_struct指针,通常通过poll_wait函数添加应用程序到该表中,但并不会阻塞进程。当设备状态改变时,驱动程序会更新poll_table,应用程序将根据返回的资源状态进行相应操作。
理解这两种IO模型的关键在于理解如何在设备操作中实现进程的挂起和唤醒,以及如何在非阻塞模式下有效地轮询。深入学习Linux内核源码,例如xxetb.xet.tech/s/3jDmTD,可以更好地掌握这些概念。此外,还有丰富的学习资源如书籍、视频等,可以加入学习交流群获取更多资料。
go语言中的channel实现原理是什么?
channel在Go语言中用于不同协程之间的通信,实现机制基于hchan结构体和循环队列。channel的底层实现包含sendx、recvx、sendq、recvq等关键元素,以及sudog结构体用于管理被阻塞的goroutine。
创建channel时主要涉及内存分配与初始化,makechan()函数负责此过程,确保创建的channel具备所需属性,如数据个数和等待队列。
发送数据分为同步、异步与阻塞三种模式,同步发送和接收数据的处理逻辑通过流程图和源码展现,异步发送与接收则通过类似方式实现。阻塞发送与接收则在适当条件下等待资源可用,发送操作的源码实现为chansend函数,接收操作为chanrecv函数。
关闭channel涉及释放资源与唤醒被阻塞的goroutine,通过closechan()函数执行这一流程,确保所有等待的goroutine能够继续执行。
讨论Go channel的底层实现过程中的疑问,包括是否会被垃圾回收、elemtype *_type的用途、KeepAlive源码的作用、无缓冲channel的应用场景以及gopark goready的内核态切换问题。这些问题可以通过深入研究Go语言的源码和相关资料来解答。
Go语言学习(3)--Select详解
select是Golang提供的一种多路IO复用机制,帮助开发者检测多个channel是否可读或可写。使用select可以简化代码,提高效率。接下来,我们将通过源码分析,深入了解其基本用法和实现原理。
select的几个关键点:
1. select中各个case执行顺序随机,当某个case对应的channel准备好时,执行该case并退出select流程。
2. 如果所有case的channel均未准备好,且存在default,则执行default并退出select;若无default,则select将阻塞,直至channel准备好。
3. case后可以是读或写操作,只要涉及channel的操作均可。
4. 空的select将阻塞,直至出现panic。
1.1 带default的用法示例:通过代码分析,了解输出结果的三种可能性。
1.2 不带default的用法示例:讨论在所有channel均未准备好时,select的行为。
1.3 case后是被关闭的channel的用法示例:探索关闭channel对select执行顺序的影响。
1.4 空的select语句的阻塞行为:解释其阻塞机制及Golang的死锁检测。
2. 使用场景分析:
2.1 超时控制:使用select-timer模式实现对TCP连接的等待,超时后关闭连接。
2.2 无阻塞获取值:select-default模式在fasthttp中用于高效地获取值。
2.3 类事件驱动循环:for-select模式实现监控TCP心跳状态。
2.4 带优先级的任务队列:结合select的特性,实现高效的任务调度。
3. 源码分析:深入探索Golang select机制的内部实现,为开发者提供更全面的理解。
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