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2.深入解析 go 互斥锁 mutex 源码
3.C++ shared_mutex应用以及源码解析
4.Freertos（4）----信号量
5.Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析

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       我最近建立了一个在线自习室（App：番茄ToDO）用于相互监督学习，互斥感兴趣的量源小伙伴可以加入。自习室加入码：D5A7A

       Java并发包下的码互类大多基于AQS（AbstractQueuedSynchronizer）框架实现，而AQS线程安全的斥量实现依赖于两个关键类：Unsafe和LockSupport。

       其中，原理Unsafe主要提供CAS操作（关于CAS，互斥代还 系统 源码在文章《读懂AtomicInteger源码（多线程专题）》中讲解过），量源LockSupport主要提供park/unpark操作。码互实际上，斥量park/unpark操作的原理最终调用还是基于Unsafe类，因此Unsafe类才是互斥核心。

       Unsafe类的量源实现是由native关键字说明的，这意味着这个方法是码互原生函数，是斥量用C/C++语言实现的，并被编译成了DLL，原理由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带来的表单麦客 源码许可，再次调用会阻塞。

       在Linux系统下，park和unpark是通过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中等待的模块系统的源码线程。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）

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数据不一致性问题。以加法运算为例，若不使用互斥锁，多个线程同时执行加法操作可能导致数据覆盖，结果不准确。互斥锁（Mutex）确保在同一时刻只有一个线程访问共享资源。

       在互斥锁的源码解析中，我们关注几个核心问题：饥饿问题、性能优化、锁的创建与操作。

       互斥锁通常会经历几代优化，以提升性能与公平性。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(&)、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，python 采集页面源码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，通天星平台源码确保程序的正确性和稳定性。

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。

Freertos（4）----信号量

       Freertos中的二值信号量是一种用于任务间或任务与中断间同步的基本工具。它与互斥信号量类似，但不具备优先级继承机制。二值信号量的特点在于其队列仅有一项，意味着队列要么为空，要么已满，任务只需判断队列状态，无需关注具体消息内容。

       以温湿度传感器为例，如果采集数据和刷新屏幕的周期不同步，可能会浪费CPU资源。通过使用二值信号量，传感器数据采集完成后才会触发屏幕刷新，确保数据的准确性并节省CPU资源。在操作中，任务会根据信号量队列状态进入阻塞或非阻塞状态。

       Freertos通过在发送信号量时立即返回，避免了发送端和接收端的同步问题。创建二值信号量时，API与创建队列类似，只是设置消息数量为1，大小为0，类型为二值信号量队列。

       计数信号量则更注重资源管理，允许多个任务访问，但限制任务总数。当超过限制时，后续任务会阻塞，直到有任务释放资源。这种机制就像多个人上厕所的比喻，确保了资源访问的有序性。

       互斥信号量则提供了互斥和优先级继承特性，确保临界资源的独占访问，避免优先级翻转问题。在源码中，创建、释放和获取互斥信号量的过程同样体现了简化设计的理念。

       递归互斥信号量允许任务多次获取并释放，但必须是成对操作，且同样具有优先级继承机制。递归互斥信号量的API和源码实现同样遵循这一原则。

Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析

       RCU 的全称是 Read-Copy-Update，代表读取-复制-更新，作为 Linux 内核提供的一种免锁机制，它在锁实现方案中独树一帜。在面对自旋锁、互斥锁、信号量、读写锁、req 顺序锁等常规锁结构时，RCU 提供了另一种思路，追求在无需阻塞操作的前提下实现高效并发。

       RCU 通过链表操作实现了读写分离。在读任务执行时，可以安全地读取链表中的节点。然而，若写任务在此期间修改或删除节点，则可能导致数据不一致问题。因此，RCU 采用先读取后复制、再更新的策略，实现无锁状态下的高效读取。这与 Copy-On-Write 技术相似，先复制一份数据，对副本进行修改，完成后将修改内容覆盖原数据，从而达到高效、无阻塞的操作。

       图中展示了链表操作的细节，每个节点包含数据字段和 next 指针字段。在读任务读取节点 B 时，写任务 N 执行删除操作，导致 next 指针指向错误的节点，从而引发业务异常。此时，若采用互斥锁，则能够保证数据一致性，但系统性能会受到一定程度的影响。读写锁和 seq 锁虽然在一定程度上改善了性能，但仍存在一定的问题，如写者饥饿状态或读者阻塞。

       RCU 的实现旨在避免以上问题，让读任务直接获取锁，无需像 seq 锁那样进行重试，也不像读写锁和互斥锁那样完全阻塞读操作。RCU 通过在读任务完成后再删除节点，实现先修改指针，保留副本，注册回调，等待读任务释放副本，最后删除副本的过程。这种机制使得读任务无需阻塞等待写任务，有效提高了系统性能。

       内核源码中，RCU 通过 `rcu_assign_pointer` 修改指针，`synchronize_kernel` 等待所有读任务完成，而读任务则通过 `rcu_read_lock`、`rcu_read_unlock` 和 `rcu_dereference` 来上锁、解锁和获取引用值。这种设计在一定程度上借鉴了垃圾回收机制，通过写者修改引用并保留副本，待所有读任务完成后删除副本，从而实现高效、并发的操作。在 `rcu_read_lock` 中，禁止抢占确保了所有读任务完成后才释放锁，开启抢占，这为读任务提供了宽限期，等待所有任务完成。

       总之，RCU 作为一种创新的锁实现机制，通过链表操作和读写分离策略，为 Linux 内核提供了一种高效、无阻塞的并发控制方式。其源码解析展示了如何通过内核函数实现读取-复制-更新的机制，以及如何通过宽限期确保数据一致性，从而在保证性能的同时，提供了一种优雅的并发控制解决方案。