1.Rust Async: smol源码分析-Executor篇
2.UE4 多线程源码浅析（2——AsyncTask）
3.Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的体验体验使用
4.std::future和std::promise详解(原理、应用、任务任务源码）
5.Java中的源码源码用Timer源码分析及缺陷
6.源码细读-深入了解terser-webpack-plugin的实现

Rust Async: smol源码分析-Executor篇

       本文深入探讨了smol异步运行时中的Executor组件，尤其关注了Executor的体验体验实现细节。在smol的任务任务异步框架中，Executor扮演了核心角色，源码源码用定时关机vb源码主要负责执行Future，体验体验并在多线程环境中调度和管理任务。任务任务

       Executor分为三种类型：ThreadLocalExecutor、源码源码用Blocking Executor、体验体验Work Stealing Executor。任务任务ThreadLocalExecutor用于处理不能实现Send特性的源码源码用Future，通过使用并发和非并发队列，体验体验减少了跨线程的任务任务同步开销。Blocking Executor则允许执行阻塞任务，源码源码用并通过动态地开启线程来应对任务的增加，从而提高了资源的利用率。Work Stealing Executor则通过工作窃取的方式，实现了线程间的任务负载均衡，每个工作线程通过主动调用smol::run加入工作环境。

       在Executor的实现中，ThreadLocalExecutor通过线程局部变量来管理任务的生命周期，确保了任务与线程的绑定。Blocking Executor通过自适应地开启线程，以应对任务的增加或减少，从而保持了系统的高效运行。Work Stealing Executor通过工作窃取的方式，实现了任务在多个线程间的合理分配，提高了系统的整体性能。

       每一个Executor的实现都紧密围绕着任务的调度、执行和管理，通过不同策略满足了不同场景下的需求。ThreadLocalExecutor适用于无法实现Send特性的Future，Blocking Executor能够应对阻塞任务的执行，而Work Stealing Executor则通过动态负载均衡实现了任务的高效分配。

       在使用smol异步运行时时，需要注意到几个关键点。async_std的运行时采用了延迟实例化、按需自动启动的策略，简化了使用体验。然而，smol目前采用的是手动启用运行时的策略，可能导致运行时panic问题，html源码 商城用户需要额外的配置来启动整个工作窃取运行环境。因此，正确配置和启动smol运行时对于开发者来说是至关重要的。

       总结而言，smol的Executor组件设计精妙，通过不同类型的Executor满足了多样化的异步任务需求。其简洁而高效的设计，使得开发者能够轻松地将现有的库进行异步化处理，极大地提高了开发效率和系统性能。未来，随着smol的发展和完善，其在异步编程领域的应用将更加广泛。

UE4 多线程源码浅析（2——AsyncTask）

       深入探讨虚幻引擎中的多线程系统，本文将重点解析AsyncTask模块，以期对如何在虚幻引擎中高效地运用异步任务有更深的理解。

       在学习AsyncTask之前，我们首先需要理解虚幻引擎中的线程池机制。异步任务系统正是基于线程池构建的，了解线程池的运作机制对于理解AsyncTask至关重要。

       线程池分为基类FQueuedThreadPool与子类FQueuedThreadPoolBase，后者负责定义线程池的内部数据结构，如等待的任务队列、正在执行任务的线程以及线程池中所有线程等。FQueuedThreadPoolBase类通过实现一些接口，如Create、Destroy、AddQueuedWork等，来控制线程池的创建、销毁与任务的调度。

       任务（IQueuedWork）通过继承接口类实现特定功能，包括DoThreadedWork与Abandon等，分别用于执行任务与放弃队列中的任务。任务执行时，线程池中的线程（FQueuedThread）负责调用任务接口，执行具体操作。

       在引擎启动时，虚幻线程池在FEngineLoop::PreInitPreStartupScreen中进行初始化，通过FQueuedThreadPool::Allocate创建三个线程池实例，分别为GThreadPool、GBackgroundPriorityThreadPool与GIOThreadPool，分别用于普通任务、优先级任务与IO操作。java考试源码

       接下来，我们深入探讨线程池的创建、添加任务与线程获取任务的实现细节。线程池的创建通过FQueuedThreadPool::Allocate完成，初始化线程池指定数量的线程。添加任务时，使用AddQueuedWork接口，确保线程池中的线程能够高效地获取与执行任务。线程获取任务的方式则通过ReturnToPoolOrGetNextJob接口实现，确保线程池的高效运行与任务的合理调度。

       在理解了线程池机制与任务调度原理后，我们转向AsyncTask的解析。AsyncTask作为IQueuedWork的子类，用于实现异步任务的启动与管理。通过FAutoDeleteAsyncTask与FAsyncTask两个类，我们可以更好地理解如何在虚幻引擎中利用异步任务，提升应用性能与用户体验。

       AsyncTask的实现细节涉及任务的启动、执行与取消等操作，以及线程池的选择与任务调度策略的优化。了解这些细节将帮助开发者更高效地构建和管理异步任务，实现复杂场景下的性能优化。

       本文通过深入解析虚幻引擎中的线程池与AsyncTask模块，旨在为开发者提供一套完整的多线程系统理解框架。了解这些内部机制不仅可以提升代码质量，还能在实际项目开发中实现更高效、更灵活的资源管理与任务调度。

Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的使用

       在Nacos的源码中，TaskManager是一个核心组件，它负责管理一系列必须成功执行的任务，以单线程的方式确保任务的执行。TaskManager内部包含待处理的AbstractTask集合和对应的TaskProcessor，后者是执行任务的接口，不同的任务类型需实现自己的执行逻辑。以配置中心的配置文件Dump为例，Nacos会定期将数据库中的数据备份到磁盘，这个操作通过定义的DumpTask和其对应的DumpProcessor来实现。

       DumpTask定义了必要的属性，而DumpProcessor则是专门处理DumpTask的任务处理器，其核心功能是将配置文件保存到磁盘并计算MD5。类似地，DumpAllTask和DumpAllBetaTask也有对应的qq源码群处理器，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。

std::future和std::promise详解(原理、应用、源码）

       在编程实践中，异步调用的概念允许我们通过将任务分配给其他线程执行，以确保主线程的快速响应能力。这在需要处理耗时、阻塞任务的场景中尤为重要，如并发执行多个部分以加速计算任务的完成。C++提供了std::future和std::promise来处理异步调用和获取结果的过程。这两个类对象之间通过一个共享对象构建了信息传递的通道，实现异步调用结果的同步。异步调用执行方通过std::promise向通道写入结果值，而异步调用创建方通过std::future获取这个结果。

       具体实现中，std::promise用于承诺在异步调用完成后交付结果，而std::future则用于获取这个未来的值。在代码示例中，我们首先创建了一个std::promise对象并获取了用于获取承诺值的std::future对象，从而建立了一个创建方和执行方之间的数据通道。当异步任务执行并完成时，通过std::promise::set_value方法将结果写入通道中。异步调用创建方通过std::future的get方法获取结果，等待异步调用执行完成。

       通过源码实现，我们可以进一步深入理解这两个类的内部工作。例如，std::promise的构造函数创建了一个关联状态对象，用于存储和传递异步调用的返回值。std::future的get方法在获取结果时会阻塞，直到异步调用结果准备好。析构函数中，封装软件源码std::future会断开与关联状态对象的链接，确保资源的释放。

       此外，我们还讨论了关联状态对象的内部实现，包括其数据成员、成员函数和线程安全实现。通过互斥量和条件变量，关联状态对象保证了并发操作的安全性，并确保一个状态对象只能被一个future和一个promise链接。

       为了实现异常安全，future::get函数使用了RAII（资源获取即初始化）技术，确保在异常返回时资源的正确释放。同时，当异步调用过程中发生异常时，该异常会被逐级向上返回，直到最高层级。为了确保在异步调用执行方线程中捕获到这个异常信息，我们通过std::future和std::promise构建了一个信息传递的通道，允许异常信息从执行方线程传递到结果使用方线程。

Java中的Timer源码分析及缺陷

       使用Java中的Timer类执行定时任务简便易行，但其内部存在一些问题。首先，Timer仅在启动时创建一个执行线程，处理所有定时任务。若某个任务执行时间超过其周期时间，将会导致当前任务执行完毕后，下一个周期任务立即启动，引起任务执行顺序混乱。具体表现为两种情况：若使用schedule方法，过时的任务可能被忽略；若使用scheduleAtFixedRate方法，则过时任务将被丢弃。其次，若TimerTask抛出未捕获的异常，Timer线程将终止，已调度但未执行的TimerTask将不再运行，后续任务调度也将受影响。

       Timer源码分析揭示了上述问题的原因。Timer主要由两个内部类TaskQueue和TimerThread构成。TaskQueue作为最小堆，存放所有定时任务，按任务执行时间点排序。TimerThread作为执行线程，不断检查并执行堆顶任务。

       调度逻辑在TimerThread的run方法中的mainLoop中实现。方法从取出最早执行的任务开始，通过判断其执行时间与当前时间的关系，决定是否执行任务。若任务执行时间在当前时间之前，则任务可能过时，仅执行一次。当任务周期为负数时，任务执行时间被重置，导致任务可能丢失。周期为正数时，任务执行时间按原计划继续，但若执行时间先于当前时间，任务将迅速执行。

       对于异常处理，Timer线程仅捕获InterruptedException，这意味着线程可以在一段时间后被操作系统挂起。若抛出其他异常，线程将终止，已调度但未执行的TimerTask将不再执行，新任务也无法调度。在Android环境中，长连接问题可能导致定时任务执行异常，使用AlarmManager更为稳定。

       JDK5引入ThreadPoolExecutor，提供更灵活的线程池管理，建议用于实现定时任务。使用ThreadPoolExecutor能更好地控制线程资源，避免资源浪费和任务丢失，提升任务执行的稳定性和可靠性。

源码细读-深入了解terser-webpack-plugin的实现

       深入探索 terser-webpack-plugin：代码压缩与优化的秘密</

       terser-webpack-plugin 是一款强大的 webpack 插件，它巧妙地融合了 terser 库的功能，旨在为你的 JavaScript 代码带来高效且优雅的压缩体验。要开始使用，只需参考官方文档中关于 minify-options</的配置指导。这款插件在 webpack 的 compilation 阶段大展身手，通过 optimizeChunkAssets</钩子实现了异步的代码优化，核心逻辑则隐藏在了名为 optimise</的神秘函数中。

       优化艺术</

       在 optimise</函数的舞台，一场资源名的魔术表演正在上演。它首先从 compilation 中获取资源，接着根据 availableNumberOfCores</动态决定是否启用并行模式，创建适当的 Worker</。在这里，pLimit</起到了关键作用，它巧妙地控制并发任务的数量，确保效率与稳定性并存。紧接着，遍历每一个 assetNames，一个个任务被 scheduleTask 准备就绪，等待着执行。

       任务分解</

       而每个任务的核心 scheduleTask，就像拆解谜题一般，包含着获取 asset 信息、代码检查、minify 的选择（Worker 或主线程）、新代码生成和缓存更新，以及对资产内容的即时更新。整个过程紧凑而有序，以资源处理和并发控制为核心。

       并行力量</

       terser-webpack-plugin 的亮点之一就是其 parallel</功能，能根据你的计算机 CPU 核心数动态启动 worker，巧妙地利用了 jest-worker 线程池，优先选择高性能的 worker_threads 模式。它通过私有任务队列和先进先出 (FIFO) 管理机制，确保了多进程处理的高效性和一致性。

       代码简化与压缩</

       minify 函数的精妙之处在于，它直接调用 terser 库的强大功能，略过不必要的 comments 处理，通过出口 API 实现代码的高效压缩。这个过程既简洁又高效，确保了代码质量的提升。

       全面优化流程</

       terser-webpack-plugin 的优化流程井然有序：异步注册 optimizeChunkAssets</，开启多线程编译（Worker），并在 minify 阶段，利用 terser 的强大压缩能力对代码进行深度处理。而 v4 版本更是增添了异步优化点，让并行处理更加灵活和高效。

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，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。

Ray 源码解析（一）：任务的状态转移和组织形式

       Ray源码解析系列的第一篇着重于任务的状态管理和组织形式。Ray的核心设计在于其细粒度、高吞吐的任务调度，依赖于共享内存的Plasma存储输入和输出，以及Redis的GCS来管理所有状态，实现去中心化的调度。任务分为无状态的Task和有状态的Actor Method，后者包括Actor的构造函数和成员函数。

       Ray支持显式指定任务的资源约束，通过ResourcesSet量化节点资源，用于分配和回收。在调度时，需找到满足任务资源要求的节点。由于Task输入在分布式存储中，调度后需要传输依赖。对于Actor Method，其与Actor绑定，会直接调度到对应的节点。

       状态变化如任务状态转移、资源依赖等信息，都存储在GCS中。任务状态更改需更新GCS，失联或宕机时，根据GCS中的状态信息重试任务。通过GCS事件订阅驱动任务状态变化。

       文章主要讲述了任务状态的组织方式，如任务队列（TaskQueue）和调度队列（SchedulingQueue）的运作，以及状态转移图和状态枚举类的定义。例如，TaskQueue负责任务的增删查改，其中ReadyQueue通过资源映射优化调度决策。此外，文中还解释了一些关键概念，如Task Required Resources、Task argument、Object、Object Store、Node/Machine等。

       后续文章将深入探讨调度策略和资源管理。让我们期待下篇的精彩内容。

react源码解析（二）时间管理大师fiber

       React的渲染和对比流程在面对大规模节点时，会消耗大量资源，影响用户体验。为了改进这一情况，React引入了Fiber机制，成为时间管理大师，平衡了浏览器任务和用户交互的响应速度。

       Fiber的中文翻译为纤程，是一种内部更新机制，支持不同优先级的任务管理，具备中断与恢复功能。每个任务对应于React Element的Fiber节点。Fiber允许在每一帧绘制时间（约.7ms）内，合理分配计算资源，优化性能。

       相比于React，React引入了Scheduler调度器。当浏览器空闲时，Scheduler会决定是否执行任务。Fiber数据结构具备时间分片和暂停特性，更新流程从递归转变为可中断的循环，通过shouldYield判断剩余时间，灵活调整更新节奏。

       Scheduler的关键实现是requestIdleCallback API，它用于高效地处理碎片化时间，提高用户体验。尽管部分浏览器已支持该API，React仍提供了requestIdleCallback polyfill，以确保跨浏览器兼容性。

       在Fiber结构中，每个节点包含返回指针（而非直接的父级指针），这个设计使得子节点完成工作后能返回给父级节点。这种机制促进了任务的高效执行。

       Fiber的遍历遵循深度优先原则，类似王朝继承制度，确保每一帧内合理分配资源。通过实现深度优先遍历算法，可以构建Fiber树结构，用于渲染和更新DOM元素。

       为了深入了解Fiber，可以使用本地环境调试源码。通过创建React项目并配置调试环境，可以观察Fiber节点的结构和行为。了解Fiber的遍历流程和结构后，可以继续实现一个简单的Fiber实例，这有助于理解React渲染机制的核心。

       Fiber架构是React的核心，通过时间管理机制优化了性能，使React能够在大规模渲染时保持流畅。了解Fiber的交互流程和遍历机制，有助于深入理解React渲染流程。未来，将详细分析优先级机制、断点续传和任务收集等关键功能，揭示React是如何高效地对比和更新DOM树的。

       更多深入学习资源和讨论可参考以下链接：

       《React技术揭秘》

       《完全理解React Fiber》

       《浅谈 React Fiber》

       《React Fiber 源码解析》

       《走进 React Fiber 的世界》