1.源码分析： Java中锁的层源种类与特性详解
2.C#中使用CAS实现无锁算法
3.Spring Cloud + Spring Boot + Mybatis + Uniapp 企业架构之CAS SSO单点登录框架
4.Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解
5.从HotSpot源码，深度解读 park 和 unpark
6.java并发原子类AtomicBoolean解析

源码分析： Java中锁的源码种类与特性详解

       在Java中存在多种锁，包括ReentrantLock、层源Synchronized等，源码它们根据特性与使用场景可划分为多种类型，层源如乐观锁与悲观锁、源码apk网站源码下载可重入锁与不可重入锁等。层源本文将结合源码深入分析这些锁的源码设计思想与应用场景。

       锁存在的层源意义在于保护资源，防止多线程访问同步资源时出现预期之外的源码错误。举例来说，层源当张三操作同一张银行卡进行转账，源码如果银行不锁定账户余额，层源可能会导致两笔转账同时成功，源码违背用户意图。层源因此，在多线程环境下，锁机制是必要的。

       乐观锁认为访问资源时不会立即加锁，仅在获取失败时重试，通常适用于竞争频率不高的场景。乐观锁可能影响系统性能，故在竞争激烈的场景下不建议使用。Java中的乐观锁实现方式多基于CAS（比较并交换）操作，如AQS的锁、ReentrantLock、CountDownLatch、Semaphore等。CAS类实现不能完全保证线程安全，使用时需注意版本号管理等潜在问题。

       悲观锁则始终在访问同步资源前加锁，确保无其他线程干预。ReentrantLock、ssc 源码 开奖器Synchronized等都是典型的悲观锁实现。

       自旋锁与自适应自旋锁是另一种锁机制。自旋锁在获取锁失败时采用循环等待策略，避免阻塞线程。自适应自旋锁则根据前一次自旋结果动态调整等待时间，提高效率。

       无锁、偏向锁、轻量级锁与重量级锁是Synchronized的锁状态，从无锁到重量级锁，锁的竞争程度与性能逐渐增加。Java对象头包含了Mark Word与Klass Pointer，Mark Word存储对象状态信息，而Klass Pointer指向类元数据。

       Monitor是实现线程同步的关键，与底层操作系统的Mutex Lock相互依赖。Synchronized通过Monitor实现，其效率在JDK 6前较低，但JDK 6引入了偏向锁与轻量级锁优化性能。

       公平锁与非公平锁决定了锁的分配顺序。公平锁遵循申请顺序，非公平锁则允许插队，提高锁获取效率。

       可重入锁允许线程在获取锁的同一节点多次获取锁，而不可重入锁不允许。共享锁与独占锁是另一种锁分类，前者允许多个线程共享资源，后者则确保资源的独占性。

       本文通过源码分析，详细介绍了Java锁的种类与特性，以及它们在不同场景下的应用。了解这些机制对于多线程编程至关重要。短线指标之王源码此外，还有多种机制如volatile关键字、原子类以及线程安全的集合类等，需要根据具体场景逐步掌握。

C#中使用CAS实现无锁算法

       CAS（Compare-and-Swap）操作是一种多线程并发编程中常用的原子操作，用于实现多线程间的同步和互斥访问。它通过比较内存地址处的值与期望的旧值是否相等来实现这一目标。若相等，则将新值写入该内存地址；否则不做任何操作。CAS 操作的原子性由硬件层面的CPU指令保证，通常通过 Interlocked 类在 C# 中实现。

       在C#中，我们使用Interlocked类的CompareExchange方法来实现CAS操作。此方法接收三个参数：内存地址、期望的旧值和新值。如果内存地址处的值与期望的旧值相等，则将新值写入该内存地址并返回旧值；否则不执行任何操作。通过判断返回值与期望的旧值是否相等，我们可以得知CompareExchange操作是否成功。

       在使用CAS实现无锁算法时，我们通常需要在更新数据后执行进一步的操作。结合while(true)循环，我们可以在每次尝试更新数据后检查是否成功。如果失败，则继续尝试，直到成功为止。

       以下是一个简单的计数器示例，它使用CAS实现了一个线程安全的自增操作。在CLR底层源码中，我们也经常看到使用类似方法实现线程安全计数器的代码。同时，队列类也使用CAS实现线程安全的未来指标源码下载入队和出队操作，该操作更为复杂，需要不断检查是否有其他线程修改数据。

       在复杂的无锁算法中，每一步操作都必须考虑是否被其他线程修改。每一步操作非原子，因此我们不仅依赖CAS操作，还必须确保在执行每个操作前检查数据是否被修改。类比薛定谔的猫，我们不知道数据状态直到尝试修改时才确定。

       通过测试代码，我们可以观察到在一定数量的操作中，需要重试的次数。这个重试次数取决于队列中是否有数据可供操作，而在多线程环境下，每次操作的结果可能有所不同。

       CAS是一种乐观锁机制，假设数据未被其他线程修改，若未修改则直接修改，若已修改则重新获取数据并再次尝试修改。在实现复杂的数据结构时，我们不仅依赖CAS操作，还需注意数据是否被其他线程修改，以及处理可能的分支情况。

Spring Cloud + Spring Boot + Mybatis + Uniapp 企业架构之CAS SSO单点登录框架

       了解单点登录（SSO）是一种在多个相关应用之间共享认证信息的机制。SSO主要特点在于使用统一的登录入口，通过Web协议（如HTTPS）实现应用之间的认证。单点登录体系包括用户、Web应用和SSO认证中心三个角色。SSO实现基于三个核心原则：所有登录操作在SSO认证中心执行；认证中心通过方法告知Web应用访问用户是否已通过认证；SSO认证中心与所有Web应用建立信任关系。

       CAS SSO单点登录体系由CAS Server和CAS Client组成。CAS Server负责用户信息认证，独立部署，网页隐藏链接源码处理凭证（Credentials）。CAS Client部署在客户端，当有对本地Web应用受保护资源的访问请求时，重定向到CAS Server进行认证。

       采用CAS SSO单点登录无需依赖Cookie实现跨域，优势明显。在不同站点间无需重新登录，即便站点域名不同。传统方案可能遇到Cookie跨域问题，解决复杂。CAS SSO单点登录的官方文档和源代码可直接访问：apereo.org/projects/cas。推荐下载稳定版本，如4.2.1，避免使用最新版本可能存在的不稳定情况。通过远程Maven库下载cas-server-webapp的war包，步骤包括访问Maven地址搜索并下载最新版本。下载cas-client-core的jar包，支持Spring MVC开发，适用于多种协议与开发语言。CAS架构图展示了其组件与工作流程，根据项目需求选择合适的版本进行部署。

Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解

       CAS定义

       比较并交换（compare and swap, CAS），在多线程编程中用于实现不被打断的数据交换，避免数据不一致问题。该操作通过比较内存值与指定数据，当数值相同则替换内存数据。

       为什么需要无锁队列

       锁引起的问题：cache损坏/失效、同步机制上的争抢、动态内存分配。

       有锁导致线程切换引发cache损坏

       大量线程切换导致cache数据失效，处理器与主存之间数据传输效率下降，影响性能。

       在同步机制上的争抢队列

       阻塞队列导致任务暂停或睡眠，大量时间浪费在获取互斥锁，而非处理数据，引发严重争用。

       动态内存分配

       多线程中动态分配内存导致互斥，线程频繁分配内存影响应用性能。

       无锁队列的实现

       无锁队列由ypipe_t和yqueue_t类构成，适用于一读一写场景。通过chunk模式批量分配结点，减少动态内存分配的互斥问题。批量分配大小根据业务场景调整，通常设置较大较为安全。利用spare_chunk存储未释放的chunk，降低频繁分配释放。预写机制减少CAS调用。巧妙的唤醒机制，读端等待无数据时进入等待状态，写端根据返回值判断队列是否为空以唤醒读端。

       无锁队列使用

       yqueue.write(count,false)用于写入元素并标记完成状态，yqueue.flush()使读端可见更新后数据。yqueue.read(&value)读取元素，返回true表示读到元素，返回false表示队列为空。

       ypipe_t使用

       write(val, false)更新写入位置，flush()刷新数据到管道，read()读取数据并更新可读位置。

       yqueue_t构造函数

       初始化队列，end_chunk总是指向最后分配的chunk，back_chunk仅在有元素插入时指向对应的chunk。

       front()和back()函数

       返回队列头和尾的可读写元素位置。

       push()和pop()函数

       push()更新写入位置，pop()更新读取位置并检测释放chunk，保持数据流。

       源码分析

       yqueue_t内部使用chunk批量分配，减少内存操作，spare_chunk存储释放的chunk以供再次使用。ypipe_t构建单写单读无锁队列，通过CAS操作控制读写位置，实现高效数据交换。

       ypipe_t / yqueue_t无锁队列利用chunk机制避免频繁内存动态分配，提升性能。通过局部性原理复用回收的chunk，减少资源消耗。flush()检测队列状态通知唤醒，优化数据交换过程。

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）

java并发原子类AtomicBoolean解析

       本文针对Java并发包下的原子类AtomicBoolean进行深入解析。在多线程环境中，传统的布尔变量`boolean`并非线程安全，容易导致数据竞争问题。为解决这一问题，引入了AtomicBoolean类，该类提供了一种线程安全的布尔值封装。

       使用`AtomicBoolean`的主要原因在于其提供的原子操作保证了多线程环境下的线程安全。在`AtomicBoolean`内部实现中，主要依赖于`compareAndSet`方法和CAS（Compare and Swap）机制。通过CAS操作，`AtomicBoolean`能够在多线程环境下实现原子的更新操作，有效避免了数据竞争和并发问题。

       在`AtomicBoolean`的源码中，`compareAndSet`方法使用了`Unsafe`类的`compareAndSwapInt`方法进行底层操作。CAS机制的核心思想是：在不进行锁操作的情况下，检查指定内存位置的预期值是否与当前值相等，若相等，则更新该位置的值为预期值；若不相等，则操作失败，返回原值。

       为了理解这一机制，我们可以通过一个简单例子进行说明。假设我们希望在多线程环境下实现一个“先来后到”的规则，例如：一个人完成起床、上班和下班三件事后，另一个人才能开始。在单线程下，这一逻辑自然无问题，但在多线程环境下，`AtomicBoolean`可以确保这一顺序得到实现。

       在实际应用中，`AtomicBoolean`类提供了丰富的原子操作方法，包括但不限于`compareAndSet`、`getAndSet`、`compareAndExchange`等。这些方法允许开发人员在多线程环境下安全地执行原子操作，简化了多线程编程的复杂性。

       总结而言，`AtomicBoolean`是一个在Java并发编程中非常实用的工具类，它通过原子操作保证了多线程环境下的线程安全。对于开发者而言，掌握`AtomicBoolean`的使用方法和原理，可以有效避免数据竞争问题，提升程序的并发性能和稳定性。