1.syncԴ?源码??ȫ
2.PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解
3.33张图解析ReentrantReadWriteLock源码
4.Rust并发：标准库sync::Once源码分析
5.Go并发编程 — sync.Once
6.Golang sync.Cond 条件变量源码分析

syncԴ???ȫ

       通过屏幕渲染机制我们了解到，Android的大全屏幕渲染是通过vsync实现的。软件层将数据计算好后，源码放入缓冲区，大全硬件层从缓冲区读取数据绘制到屏幕上，源码渲染周期是大全微信智慧外连接小程序源码ms，这让我们看到不断变化的源码画面。如果计算时间超过ms，大全就会出现卡顿现象，源码这通常发生在软件层，大全而不是源码硬件层。卡顿发生的大全原因在于软件层的计算时间需要小于ms，而计算的源码执行地点则在Handler中，具体来说是大全在UI的Handler中。Android进程间的源码交互通过Binder实现，线程间通信通过Handler。

       软件层在收到硬件层的vsync信号后，会在Java层向UI的Handler中投递一个消息，进行view数据的计算。这涉及到测量、布局和绘制，通常在`ViewRootImpl`的`performTraversals()`函数中实现。因此，view数据计算在UI的Handler中执行，如果有其他操作在此执行且耗时过长，则可能导致卡顿，我们需要找到并优化这些操作。

       要找到卡顿的原因，可以通过在消息处理前后记录时间，计算时间差，将这个差值与预设的卡顿阈值比较。如果大于阈值，表示发生了卡顿，此时可以dump主线程堆栈并显示给开发者。源码用什么软件实现这一功能的关键在于在Looper中设置日志打印类。通过`Looper.loop()`函数中的日志打印，我们可以插入自定义的Printer，并在消息执行前后计算时间差。另一种方法是在日志中添加前缀和后缀，根据这些标志判断时间点。

       BlockCanary是一个用于检测Android应用卡顿的工具，通过源码分析，我们可以了解到它的实现逻辑。要使用BlockCanary，首先需要定义一个继承`BlockCanaryContext`的类，并重写其中的关键方法。在应用的`onCreate()`方法中调用BlockCanary的安装方法即可。当卡顿发生时，BlockCanary会通知开发者，并在日志中显示卡顿信息。

       BlockCanary的核心逻辑包括安装、事件监控、堆栈和CPU信息的采集等。在事件发生时，会创建LooperMonitor，同时启动堆栈采样和CPU采样。当消息将要执行时，开始记录开始时间，执行完毕后停止记录，并计算执行时间。如果时间差超过预设阈值，表示发生了卡顿，并通过回调传递卡顿信息给开发者。

       堆栈和CPU信息的获取通过`AbstractSampler`类实现，它通过`post`一个`Runnable`来触发采样过程，循环调用`doSample()`函数。StackSampler和CpuSampler分别负责堆栈和CPU信息的量能obv指标源码采集，核心逻辑包括获取当前线程的堆栈信息和CPU速率，并将其保存。获取堆栈信息时，通过在`StackSampler`类中查找指定时间范围内的堆栈信息；获取CPU信息时，从`CpuSampler`类中解析`/proc/stat`和`/proc/mpid/stat`文件的CPU数据，并保存。

       总结而言，BlockCanary通过在消息处理前后记录时间差，检测卡顿情况，并通过堆栈和CPU信息提供详细的卡顿分析，帮助开发者定位和优化性能问题。

PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解

       BatchNorm原理

       BatchNorm最早在全连接网络中提出，旨在对每个神经元的输入进行归一化操作。在卷积神经网络（CNN）中，这一原理被扩展为对每个卷积核的输入进行归一化，即在channel维度之外的所有维度上进行归一化。BatchNorm带来的优势包括提高网络的收敛速度、稳定训练过程、减少过拟合现象等。

       BatchNorm的数学表达式为公式[1]，引入缩放因子γ和移位因子β，作者在文章中解释了它们的作用。

       PyTorch中与BatchNorm相关的类主要位于torch.nn.modules.batchnorm模块中，包括如下的类：_NormBase、BatchNormNd。

       具体实现细节如下：

       _NormBase类定义了BN相关的一些属性。

       初始化过程。

       模拟BN的forward过程。

       running_mean、running_var的更新逻辑。

       γ、β参数的更新方式。

       BN在eval模式下的同花顺关注度源码行为。

       BatchNormNd类包括BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d，它们的区别在于检查输入的合法性，BatchNorm1d接受2D或3D的输入，BatchNorm2d接受4D的输入，BatchNorm3d接受5D的输入。

       接着，介绍SyncBatchNorm的实现。

       BN性能与batch size密切相关。在batch size较小的场景中，如检测任务，内存占用较高，单张显卡难以处理较多，导致BN效果不佳。SyncBatchNorm提供了解决方案，其原理是所有计算设备共享同一组BN参数，从而获得全局统计量。

       SyncBatchNorm在torch/nn/modules/batchnorm.py和torch/nn/modules/_functions.py中实现，前者负责输入合法性检查以及参数设置，后者负责单卡统计量计算和进程间通信。

       SyncBatchNorm的forward过程。

       复习方差计算方式。

       单卡计算均值、方差，进行归一化处理。

       同步所有卡的数据，得到全局均值mean_all和逆标准差invstd_all，计算全局统计量。

       接着，介绍SyncBatchNorm的backward过程。

       在backward过程中，需要在BN前后进行进程间通信。庄进场指标源码这在_functions.SyncBatchNorm中实现。

       计算weight、bias的梯度以及γ、β，进一步用于计算梯度。

张图解析ReentrantReadWriteLock源码

       今天，我们深入探讨ReentrantReadWriteLock源码，解析其内部结构与工作原理。文章分为多个部分，逐一剖析读写锁的创建、获取与释放过程。

       读写锁规范与实现

       ReentrantReadWriteLock（简称RRW）作为读写锁，其核心功能在于控制并发访问的读与写操作。为了规范读写锁的使用，RRW首先声明了ReadWriteLock接口，并通过ReadLock与WriteLock实现接口，确保读锁与写锁的正确操作。

       为了实现锁的基本功能，WriteLock与ReadLock都继承了Lock接口。这些类内部依赖于AQS（AbstractQueuedSynchronizer）抽象类，AQS为加锁和解锁过程提供了统一的模板函数，简化了锁实现的复杂性。

       核心组件与流程

       AQS提供了一套多线程访问共享资源的同步模板，包括tryAcquire、release等核心抽象函数。WriteLock与ReadLock通过继承Sync类，实现了AQS中的tryAcquire、release（写锁）和tryAcquireShared、tryReleaseShared（读锁）函数。

       Sync类在ReentrantReadWriteLock中扮演关键角色，它不仅实现了AQS的抽象函数，还通过位运算优化了读写锁状态的存储，减少了资源消耗。此外，Sync类还定义了HoldCounter与ThreadLocalHoldCounter，进一步管理锁的状态与操作。

       公平与非公平策略

       为了适应不同场景的需求，ReentrantReadWriteLock支持公平与非公平策略。通过Sync类的FairSync与NonfairSync子类，实现了读锁与写锁的阻塞控制。公平策略确保了线程按顺序获取锁，而非公平策略允许各线程独立竞争。

       全局图与细节解析

       文章最后，构建了一张全局图，清晰展示了ReentrantReadWriteLock的各个组件及其相互关系。通过深入细节，分别解释了读写锁的创建、获取与释放过程。以Lock接口的lock与unlock方法为主线，追踪了从Sync类出发的实现路径，包括tryAcquire、tryRelease等核心函数，以及它们在流程图中的表现。

       总结，ReentrantReadWriteLock通过继承AQS并扩展公平与非公平策略，实现了高效、灵活的读写锁功能。通过精心设计的Sync类及其相关组件，确保了多线程环境下的并发控制与资源访问优化。深入理解其内部实现，有助于在实际项目中更好地应用读写锁，提升并发性能与系统稳定性。

Rust并发：标准库sync::Once源码分析

       一次初始化同步原语Once，其核心功能在于确保闭包仅被执行一次。常见应用包括FFI库初始化、静态变量延迟初始化等。

       标准库中的Once实现更为复杂，其关键在于如何高效地模拟Mutex阻塞与唤醒机制。这一机制依赖于线程暂停和唤醒原语thread::park/unpark，它们是实现多线程同步对象如Mutex、Condvar等的基础。

       具体实现中，Once维护四个内部状态，状态与等待队列头指针共同存储于AtomicUsize中，利用4字节对齐优化空间。

       构造Once实例时，初始化状态为Incomplete。调用Once::call_once或Once::call_once_force时，分别检查是否已完成初始化，未完成则执行闭包，闭包执行路径标记为冷路径以节省资源，同时避免泛型导致的代码膨胀。

       闭包执行逻辑由Once::call_inner负责，线程尝试获取执行权限，未能获取则进入等待状态，获取成功后执行闭包，结束后唤醒等待线程。

       等待队列通过无锁侵入式链表实现，节点在栈上分配，以优化内存使用。Once::wait函数实现等待线程逻辑，WaiterQueue的drop方法用于唤醒所有等待线程，需按特定顺序操作栈节点，以避免use after free等潜在问题。

       思考题：如何在实际项目中利用Once实现资源安全共享？如何评估Once与Mutex等同步原语在不同场景下的性能差异？

Go并发编程 — sync.Once

       ç®€ä»‹

       Once 可以用来执行某个函数，但是这个函数仅仅只会执行一次，常常用于单例对象的初始化场景。说到这，就不得不说一下单例模式了。

单例模式

       å•ä¾‹æ¨¡å¼æœ‰æ‡’汉式和饿汉式两种，上代码。

饿汉式

       é¥¿æ±‰å¼é¡¾åæ€ä¹‰å°±æ˜¯æ¯”较饥饿，所以就是上来就初始化。

var?instance?=?&Singleton{ }type?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ return?instance}懒汉式

       æ‡’汉式顾名思义就是偷懒，在获取实例的时候在进行初始化，但是懒汉式会有并发问题。并发问题主要发生在 instance == nil 这个判断条件上，有可能多个 goruntine 同时获取 instance 对象都是 nil ，然后都开始创建了 Singleton 实例，就不满足单例模式了。

var?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ if?instance?==?nil?{ ?instance?=?&Singleton{ }}return?instance}加锁

       æˆ‘们都知道并发问题出现后，可以通过加锁来进行解决，可以使用 sync.Metux 来对整个方法进行加锁，就例如下面这样。这种方式是解决了并发的问题，但是锁的粒度比较高，每次调用 GetInstance 方法的时候都需要获得锁才能获得 instance 实例，如果在调用频率比较高的场景下性能就不会很好。那有什么方式可以解决嘛？让我们接着往下看吧

var?mutex?sync.Mutexvar?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ mutex.Lock()defer?mutex.Unlock()if?instance?==?nil?{ ?instance?=?&Singleton{ }}return?instance}Double Check

       ä¸ºäº†è§£å†³é”çš„粒度问题，我们可以使用 Double Check 的方式来进行解决，例如下面的代码，第一次判断 instance == nil 之后需要进行加锁操作，然后再第二次判断 instance == nil 之后才能创建实例。这种方式对比上面的案例来说，锁的粒度更低，因为如果 instance != nil 的情况下是不需要加锁的。但是这种方式实现起来是不是比较麻烦，有没有什么方式可以解决呢？

var?mutex?sync.Mutexvar?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ if?instance?==?nil?{ ?mutex.Lock()?defer?mutex.Unlock()?if?instance?==?nil?{ ?instance?=?&Singleton{ }?}}return?instance}使用 sync.Once

       å¯ä»¥ä½¿ç”¨ sync.Once 来实现单例的初始化逻辑，因为这个逻辑至多只会跑一次。推荐使用这种方式来进行单例的初始化，当然也可以使用饿汉式。

var?once?sync.Oncevar?instance?*Singletontype?Singleton?struct?{ }func?GetInstance()?*Singleton?{ once.Do(func()?{ ?instance?=?&Singleton{ }})return?instance}源码分析

       ä¸‹é¢å°±æ˜¯ sync.Once 包的源码，我删除了注释，代码不多，Once 数据结构主要由 done 和 m 组成，其中 done 是存储 f 函数是否已执行，m 是一个锁实例。

type?Once?struct?{ done?uint?//?f函数是否已执行mMutex?//?锁}func?(o?*Once)?Do(f?func())?{ if?atomic.LoadUint(&o.done)?==?0?{ ?o.doSlow(f)}}func?(o?*Once)?doSlow(f?func())?{ o.m.Lock()defer?o.m.Unlock()if?o.done?==?0?{ ?defer?atomic.StoreUint(&o.done,?1)?f()}}

       Do 方法

       ä¼ å…¥ä¸€ä¸ª function，然后 sync.Once 来保证只执行一次，在 Do 方法中使用 atomic 来读取 done 变量，如果是 0 ，就代码 f 函数没有被执行过，然后就调用 doSlow方法，传入 f 函数

       doShow 方法

       doShow 的第一个步骤就是先加锁，这里加锁的目的是保证同一时刻是能由一个 goruntine 来执行 doSlow 方法，然后再次判断 done 是否是 0 ，这个判断就相当于我们上面说的 DoubleCheck ，因为 doSlow 可能存在并发问题。然后执行 f 方法，然后执行使用 atomic 将 done 保存成 1。使用 DoubleCheck 保证了 f 方法只会被执行一次。

       æŽ¥ç€çœ‹ï¼Œé‚£å¯ä»¥è¿™æ ·å®žçŽ° sync.Once 嘛？

       è¿™æ ·ä¸æ˜¯æ›´ç®€å•ä¸€ç‚¹å˜›ï¼Œä½¿ç”¨åŽŸå­çš„ CAS 操作就可以解决并发问题呀，并发只执行一次 f 方法的问题是可以解决，但是 Do 方法可能并发，第一个调用者将 done 设置成了 1 然后调用 f 方法，如果 f 方法特别耗时间，那么第二个调用者获取到 done 为 1 就直接返回了，此时 f方法是没有执行过第二次，但是此时第二个调用者可以继续执行后面的代码，如果后面的代码中有用到 f 方法创建的实例，但是由于 f 方法还在执行中，所以可能会出现报错问题。所以官方采用的是Lock + DoubleCheck 的方式。

if?atomic.CompareAndSwapUint(&o.done,?0,?1)?{ f()}拓展

       æ‰§è¡Œå¼‚常后可继续执行的Once

       çœ‹æ‡‚了源码之后，我们就可以扩展 sync.Once 包了。例如 f 方法在执行的时候报错了，例如连接初始化失败，怎么办？我们可以实现一个高级版本的 Once 包，具体的 slowDo 代码可以参考下面的实现

func?(o?*Once)?slowDo(f?func()?error)?error?{ o.m.Lock()defer?o.m.Unlock()var?err?errorif?o.done?==?0?{ ?//?Double?Checkerr?=?f()if?err?==?nil?{ ?//?没有异常的时候记录done值atomic.StoreUint(&o.done,?1)}}return?err}

       å¸¦æ‰§è¡Œç»“果的 Once

       ç”±äºŽ Once 是不带执行结果的，我们不知道 Once 什么时候会执行结束，如果存在并发，需要知道是否执行成功的话，可以看下下面的案例，我这里是以 redis 连接的问题来进行说明的。Do 方法执行完毕后将 init 值设置成 1 ，然后其他 goruntine 可以通过 IsConnetion 来获取连接是否建立，然后做后续的操作。

type?RedisConn?struct?{ once?sync.Onceinit?uint}func?(this?*RedisConn)?Init()?{ this.once.Do(func()?{ ?//?do?redis?connection?atomic.StoreUint(&this.init,?1)})}func?(this?*RedisConn)?IsConnect()?bool?{ ?//?另外一个goroutinereturn?atomic.LoadUint(&this.init)?!=?0}

Golang sync.Cond 条件变量源码分析

       sync.Cond 是 Golang 标准库 sync 包中一个关键的条件变量类型，用于在多个goroutine间协调等待特定条件。它常用于生产者-消费者模型等场景，确保在某些条件满足后才能继续执行。本文基于 go-1. 源码，深入解析 sync.Cond 的核心机制与用法。

       sync.Cond 的基本用法包括创建条件变量、等待唤醒与发送信号。使用时，通常涉及到一个互斥锁（Locker）以确保并发安全性。首先，通过`sync.NewCond(l Locker)`创建条件变量。其次，`cond.Wait()`使当前执行的goroutine等待直到被唤醒，期间会释放锁并暂停执行。`cond.Signal()`和`Broadcast()`用于唤醒等待的goroutine，前者唤醒一个，后者唤醒所有。

       在底层实现中，sync.Cond 采用了一种称为 notifyList 的数据结构来管理等待和唤醒过程。notifyList 由一组元素构成，其中`wait`和`notify`表示当前最大ticket值和已唤醒的最大ticket值，而`head`和`tail`则分别代表等待的goroutine链表的头和尾。在`Wait`操作中，每次调用`runtime_notifyListAdd`生成唯一的ticket，并将当前goroutine添加到链表中。当调用`Signal`或`Broadcast`时，会查找并唤醒当前`notify`值对应的等待goroutine，并更新`notify`值。

       信号唤醒过程确保了FIFO的顺序，即最早等待的goroutine会首先被唤醒。这种机制有效地防止了并发操作下列表的乱序，确保了正确的唤醒顺序，尽管在实际执行中，遍历整个列表的过程在大多数情况下效率较高。

       在使用sync.Cond时，需注意避免潜在的死锁风险和错误的唤醒顺序。确保合理管理互斥锁的使用，以及在适当情况下使用`Signal`或`Broadcast`来唤醒等待的goroutine。正确理解和应用sync.Cond，能有效提升并发编程的效率与稳定性。

深度解析sync WaitGroup源码

       waitGroup

       waitGroup 是 Go 语言中并发编程中常用的语法之一，主要用于解决并发和等待问题。它是 sync 包下的一个子组件，特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的场景。

       waitGroup 主要用于解决goroutine间的等待关系。例如，goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后，才能执行后续的业务逻辑。通过使用waitGroup，goroutineA在执行任务时，会在检查点等待其他goroutine完成，确保所有任务执行完毕后，goroutineA才能继续进行。

       在实现上，waitGroup 通过三个方法来操作：Add、Done 和 Wait。Add方法用于增加计数，Done方法用于减少计数，Wait方法则用于在计数为零时阻塞等待。这些方法通过原子操作实现同步安全。

       waitGroup的源码实现相对简洁，主要涉及数据结构设计和原子操作。数据结构包括了一个 noCopy 的辅助字段以及一个复合意义的 state1 字段。state1 字段的组成根据目标平台的不同（位或位）而有所不同。在位环境下，state1的第一个元素是等待线程数，第二个元素是 waitGroup 计数值，第三个元素是信号量。而在位环境下，如果 state1 的地址不是位对齐的，那么 state1 的第一个元素是信号量，后两个元素分别是等待线程数和计数值。

       waitGroup 的核心方法 Add 和 Wait 的实现原理如下：

       Add方法通过原子操作增加计数值。当执行 Add 方法时，首先将 delta 参数左移位，然后通过原子操作将其添加到计数值上。需要注意的是，delta 的值可正可负，用于在调用 Done 方法时减少计数值。

       Done方法通过调用 Add(-1)来减少计数值。

       Wait方法则持续检查 state 值。当计数值为零时，表示所有子goroutine已完成，调用者无需等待。如果计数值大于零，则调用者会变成等待者，加入等待队列，并阻塞自己，直到所有任务执行完毕。

       通过使用waitGroup，开发者可以轻松地协调和同步并发任务的执行，确保所有任务按预期顺序完成。这在多goroutine协同工作时，尤其重要。掌握waitGroup的使用和源码实现，将有助于提高并发编程的效率和可维护性。

       如果您对并发编程感兴趣，希望持续关注相关技术更新，请通过微信搜索「迈莫coding」，第一时间获取更多深度解析和实战指南。