1.深入解析 go 互斥锁 mutex 源码
2.从HotSpot源码，码实深度解读 park 和 unpark
3.Qt互斥锁(QMutex)的码实使用、QMutexLocker的码实使用（含源码+注释）
4.C++ shared_mutex应用以及源码解析
5.深入探秘高性能并发：C++如何在Linux巧妙应用Futex实现线程锁同步（ob_latch.cpp篇）大篇幅（3万字）
深入解析 go 互斥锁 mutex 源码
互斥锁是并发控制的基石，用于避免多线程竞争带来的码实数据不一致性问题。以加法运算为例，码实若不使用互斥锁，码实mediarecorder 源码多个线程同时执行加法操作可能导致数据覆盖，码实结果不准确。码实互斥锁（Mutex）确保在同一时刻只有一个线程访问共享资源。码实
在互斥锁的码实源码解析中，我们关注几个核心问题：饥饿问题、码实性能优化、码实锁的码实创建与操作。
互斥锁通常会经历几代优化，码实以提升性能与公平性。码实例如，当一个线程在等待获取锁时，系统可能选择将锁直接分配给等待时间最长的线程（饥饿模式），以确保所有线程都有机会访问共享资源。在正常模式下，锁的分配遵循先入先出的原则，以提升性能。这些模式的选择和切换依赖于互斥锁内部的状态。
互斥锁的实现涉及位运算，如位与(&)、绿巨人会员源码位或(|)、位异或(^)等操作。这些位操作用于管理锁的状态，如判断锁是否被持有、锁是否处于饥饿状态等。
在使用互斥锁时，需要注意几个常见错误：锁重入、锁拷贝和死锁。锁重入允许同一线程多次获取同一锁，无需阻塞。锁拷贝则涉及锁的复制，需确保复制时不破坏锁的状态。死锁是由于线程间循环等待资源而导致的僵局，需通过合理设计避免。
在并发编程中，正确使用互斥锁至关重要，需遵循“谁申请，谁释放”的原则，避免锁的不当释放导致的不可预期行为。对于更高级的锁机制，如自旋锁、阻塞锁和排他锁，它们在并发控制中发挥着不同的作用，提供了不同程度的Flychat网页源码下载性能优化和安全保证。
此外，信号量(semaphore)是一种常见的同步工具，用于协调并发操作。它提供了类似于互斥锁的功能，但允许更细粒度的控制，如允许多个读锁而只允许一个写锁。信号量的实现通常依赖于系统调用，如Linux的futex，或在Go中使用专门的同步库。
总体而言，互斥锁是并发编程中不可或缺的工具，正确理解和使用它们能够有效管理并发问题，确保程序的正确性和稳定性。
从HotSpot源码，深度解读 park 和 unpark
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Java并发包下的类大多基于AQS（AbstractQueuedSynchronizer）框架实现，而AQS线程安全的实现依赖于两个关键类：Unsafe和LockSupport。
其中，Unsafe主要提供CAS操作（关于CAS，在文章《读懂AtomicInteger源码（多线程专题）》中讲解过），LockSupport主要提供park/unpark操作。实际上，park/unpark操作的姻缘分析源码最终调用还是基于Unsafe类，因此Unsafe类才是核心。
Unsafe类的实现是由native关键字说明的，这意味着这个方法是原生函数，是用C/C++语言实现的，并被编译成了DLL，由Java去调用。
park函数的作用是将当前调用线程阻塞，而unpark函数则是唤醒指定线程。
park是等待一个许可，unpark是为某线程提供一个许可。如果线程A调用park，除非另一个线程调用unpark(A)给A一个许可，否则线程A将阻塞在park操作上。每次调用一次park，需要有一个unpark来解锁。
并且，unpark可以先于park调用，但不管unpark先调用多少次，都只提供一个许可，不可叠加。只需要一次park来消费掉unpark带来的许可，再次调用会阻塞。
在Linux系统下，park和unpark是江湖二开源码通过Posix线程库pthread中的mutex（互斥量）和condition（条件变量）来实现的。
简单来说，mutex和condition保护了一个叫_counter的信号量。当park时，这个变量被设置为0，当unpark时，这个变量被设置为1。当_counter=0时线程阻塞，当_counter>0时直接设为0并返回。
每个Java线程都有一个Parker实例，Parker类的部分源码如下：
由源码可知，Parker类继承于PlatformParker，实际上是用Posix的mutex和condition来实现的。Parker类里的_counter字段，就是用来记录park和unpark是否需要阻塞的标识。
具体的执行逻辑已经用注释标记在代码中，简要来说，就是检查_counter是不是大于0，如果是，则把_counter设置为0，返回。如果等于零，继续执行，阻塞等待。
unpark直接设置_counter为1，再unlock mutex返回。如果_counter之前的值是0，则还要调用pthread_cond_signal唤醒在park中等待的线程。源码如下：
（如果不会下载JVM源码可以后台回复“jdk”，获得下载压缩包）
Qt互斥锁(QMutex)的使用、QMutexLocker的使用（含源码+注释）
Qt中的互斥锁(QMutex)和QMutexLocker是为了解决多线程并发控制中的同步问题。QMutexLocker是一种封装了QMutex的便捷工具，用于自动管理锁的获取和释放，降低了在复杂程序中出错的风险。
QMutex在使用时需要手动进行锁定和解锁操作，但这种繁琐的过程容易导致忘记或错误操作。为简化这一过程，QMutexLocker被设计为局部变量，创建时传入一个QMutex指针并自动锁定，释放时自动解锁。这种设计使得代码更简洁，不易出错。
通过对比使用QMutex和QMutexLocker的代码，可以看出QMutexLocker省去了显式的锁定和解锁操作。例如，CMoveFuncClass使用QMutexLocker确保了在跨线程操作中的互斥性，而CThread则直接使用QMutex，但需要手动进行同步。在CMainWindow中，使用QMutexLocker的线程能确保互斥执行，另一个线程则在前一个线程完成后运行，证实了QMutexLocker的有效性。
总的来说，QMutexLocker为多线程编程提供了便利，减少了因忘记锁定或解锁带来的潜在问题。但在某些场景，如多线程循环输出，可能需要更精确的控制，此时QMutex可能更为合适。因此，选择使用QMutex或QMutexLocker应根据具体的需求和线程结构来决定。
C++ shared_mutex应用以及源码解析
在实际应用中，处理并发问题是开发实践中的一大挑战。当多个线程同时访问同一资源时，数据竞态问题便随之而来。为了解决此问题，互斥量（mutex）应运而生，它允许同一时刻只有一个线程访问临界资源，实现资源访问的排他性。
当线程间的读写操作频率不一致时，常规的互斥量无法满足高效访问的需求。此时，共享互斥锁（shared_mutex）成为了解决方案，它允许多个线程同时读取资源，而写操作则需要独占资源。这尤其适用于读操作频繁而写操作不频繁的场景，能显著提升程序效率。
下面，我们通过代码实例来探讨共享互斥锁的使用。定义读写锁时，首先引入`std::shared_mutex`。通过`std::shared_lock`操作，可以以共享方式立即获取锁，或在构造时以独占方式上锁。锁的释放则在析构函数中完成。
三个线程的示例代码展示了读写操作的并发执行。运行结果显示，读操作线程得到的临界资源值准确无误，证明了共享互斥锁在读操作并发时的正确性。然而，读操作线程的输出显示了一定程度的混乱，这并非共享互斥锁的问题，而是输出流操作的并发性导致的。
深入源码解析，我们可以发现`std::shared_lock`和`std::unique_lock`的实现细节。两者均使用RAII技术进行锁管理，但共享锁允许以共享或独占方式获取锁，而独占锁仅允许独占获取。源码中展示了锁的上锁和解锁过程，以及内部状态管理，包括持有锁状态的判断和更新。
共享互斥锁的底层实现基于`shared_mutex_base`类，通过一组成员变量和API封装了锁的管理逻辑。尝试加锁和解锁过程体现了锁的非阻塞特性。在进行锁的释放时，需要考虑共享持有状态，确保锁的正确释放。
总结而言，共享互斥锁提供了高效且灵活的并发控制机制，适用于读操作频繁、写操作不频繁的场景。通过深入源码解析，我们能够更全面地理解锁的实现细节和工作原理，从而在实际开发中更加有效地应用共享互斥锁，解决并发问题。
深入探秘高性能并发：C++如何在Linux巧妙应用Futex实现线程锁同步（ob_latch.cpp篇）大篇幅（3万字）
通过实例学习C++的Futex应用，理解线程锁同步在OceanBase 4.0源码中的巧妙使用
这篇文章详细介绍了如何在Linux环境下，利用C++的Futex实现线程锁同步，以开源项目ob_latch.cpp为例，探讨了自旋锁、互斥锁和等待队列的实现和优缺点。 1. 自旋锁分析：通过low_try_lockA，自旋次数由max_spin_cnt控制，避免CPU资源浪费。 2. 互斥锁-ObLatchMutex：提供try_lock, lock, wait三种加锁方式，分别对应不同的场景和策略。 3. ObLatchWaitQueue：管理等待队列，确保公平调度，如wait阻塞锁的使用和唤醒机制。 4. 锁的解锁逻辑：如ObLatchMutex的unlock，通过原子操作移除或减少锁的持有计数，必要时唤醒等待队列。 5. 高级锁封装：如ObLatchWGuard等RAII类，自动管理锁的生命周期，确保资源安全。 通过以上组件的组合，开发者可以灵活设计线程同步机制，保证多线程环境下资源访问的正确性和效率。 如果你在项目中设计线程锁，可以根据这些原理和实例进行调整和优化。