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2.Glide源码分析
3.手写 p-limit，40 行代码实现并发控制

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       本文旨在通过手写一个线程池，来深入理解ThreadPoolExecutor线程池的源码意思实现原理。首先，写队线程池的列源核心目标是资源管理和性能优化，通过池化技术减少线程创建和销毁的手写什手如何逆向看源码开销。手写线程池的队列实现步骤包括确定核心流程和添加辅助流程，虽然代码简单，源码意思但能体现核心的写队池化思想。

       手写线程池的列源实现涉及到状态管理，如线程池数量和状态的手写什手记录，这部分在ThreadPoolExecutor中通过AtomicInteger的队列高3位和低位实现。线程池的源码意思状态流转包括RUNNING、BLOCKED等，写队并通过execute方法提交任务，列源这个过程与我们自己的实现类似，包括任务的执行、加入队列和策略决策。

       添加执行任务的过程分为增加线程数量和启动线程，这部分与我们最初的设想基本一致。在runWorker方法中，执行线程的文档列表下载源码核心是调用task.run()，同时还会涉及队列任务的获取。这些步骤与手写线程池的逻辑相吻合，帮助我们更好地理解线程池的工作机制。

       总结来说，通过对比分析和实践，我们对ThreadPoolExecutor的线程池实现有了更深入的理解，包括状态管理、任务提交和执行流程等。深入阅读源码后，你会发现线程池的复杂性和优化设计。如果你对Java线程池感兴趣，这将是一次很好的学习和实践机会。

Glide源码分析

       深入剖析Glide源码：解析与理解其架构与机制

       1. Glide三大关键流程

       使用Glide加载时，主要包含三大关键流程：with、load、into。通过链式调用这些方法，能轻松完成加载任务，但背后蕴含的原理复杂且源码规模庞大。分析源码时，需抓住重点。离线怎么编译源码

       1.1 with主线

       with方法是Glide中的重要接口，可传入Activity或Fragment，与页面生命周期紧密关联。在分析中，我们曾遇到线上事故，因伙伴在with方法中传入了Context而非Activity，导致页面消失后请求仍在后台运行，最终刷新页面时找不到加载的容器直接崩溃。因此，with方法与页面生命周期息息相关。

       1.1.1 Glide创建

       通过getRetriever方法最终获得RequestManagerRetriever对象。在Glide的构造方法中，通过双检锁方式创建Glide对象。之后，调用Glide的build方法创建一个Glide实例，传入缓存和Bitmap池等对象。

       1.1.2 RequestManagerRetriever

       Glide的build方法直接创建RequestManagerRetriever对象，需requestManagerFactory参数，若未定义则默认为DEFAULT_FACTORY。获取此对象后，方便后续加载。推荐佣金系统源码

       1.1.3 生命周期管理

       在获取RequestManagerRetriever后，调用其get方法。当with方法传入Activity时，会在子线程调用另一个get方法，而主线程中通过fragmentGet方法，创建空Fragment并同步页面生命周期。

       1.1.4 总结

       with方法主要完成：创建Glide对象，绑定页面生命周期。

       1.2 load主线

       通过with方法获得RequetManager，调用load方法创建RequestBuilder对象，将加载类型赋值给model。剩余操作由into方法负责。

       1.3 into主线

       into方法负责Glide的创建和生命周期绑定。传入ImageView，根据其scaleType属性复制RequestOption。into方法调用buildRequest返回Request，并判断是否能执行请求。执行请求或从缓存获取后回调onResourceReady。

       1.3.1 发起请求

       创建request后，调用RequetManager的track方法，执行请求并添加到请求队列。generator源码怎么编码判断isPaused状态，决定是否发起网络请求。成功加载或从缓存获取后回调onResourceReady。

       1.3.2 三级缓存

       通过EngineKey获取资源，从内存、活动缓存和LRUCache中查找。若未获取到，则发起网络请求。成功后加入活跃缓存并回调onResourceReady。

       1.3.3 onResourceReady

       资源加载完成或从缓存获取后，调用SingleRequest的onResourceReady方法。判断是否设置RequestListener，最终调用target的onResourceReady方法，显示。

       1.3.4 小结

       into方法主要步骤包括：创建加载请求、判断请求执行、从缓存获取资源、网络请求与资源回调。

       2. 手写简单Glide框架

       实现Glide需理解其特性，特别是生命周期绑定和三级缓存。手写时，着重实现这两点。在load方法中，支持多种资源加载，并使用RequestOption保存请求参数。在into方法中，传入ImageView控件，并在buildTargetRequest方法中判断是否发起网络请求。实现三级缓存逻辑，确保加载效率。使用协程进行线程切换，提高性能。通过简单API加载本地或网络链接，实现Glide功能。

手写 p-limit， 行代码实现并发控制

       前端代码中，经常涉及异步逻辑的处理，这类逻辑可能串行执行，也可能并行执行。并行执行的逻辑通常需要进行并发控制，这是编程中常见需求，也是面试题的常考点。

       通常我们会使用 p-limit 这样的工具来实现并发控制，例如，下面这段逻辑就是几个异步操作同时执行，且最大并发数限制为2。

       那如何自行实现并发控制功能呢？

       首先，需要创建一个函数，该函数接收并发数量参数，并返回一个添加并发任务的函数，我们将其命名为 generator。

       在 generator 中，我们将添加的并发任务放入队列中，同时记录当前执行中的异步任务数量。

       当任务入队后，会检查是否达到了并发上限，如未达到，继续执行更多任务。

       具体实现逻辑如下，当任务执行时，计数并改变返回的 promise 状态，然后执行完成后，减少活跃任务数量并执行下一个任务，以此确保并发数限制。

       现在，我们有了一段仅行代码的并发控制实现。

       接下来，通过测试代码验证其效果。

       测试代码使用 setTimeout 和 promise 实现，设置不同的延迟时间，并发数设置为2。经过测试，结果符合预期：首先并发执行前两个任务，当第一个任务执行完成2秒后，又执行了一个任务，再过一秒，所有任务执行完毕，同时执行了两个任务。

       通过测试，我们确认实现了并发控制功能。

       回顾整个实现过程，其实就是在队列中保存任务，初始时一次性执行最大并发数的任务，然后每完成一个任务即执行下一个。

       此实现实现过程相对简单，但可以进一步优化，比如暴露并发数、提供任务队列清理功能等。

       优化后的代码如下，使用 Object.defineProperties 定义只读属性 activeCount 和 pendingCount，并提供清理任务队列的函数。同时，对传入参数进行校验，确保其为整数且非负，Infinity 亦被允许。

       优化还涉及确保并发数量准确控制，确保在所有微任务执行完毕后再获取 activeCount。这可以通过在关键逻辑中加入 await Promise.resolve() 实现。

       实现并发控制功能的完整代码已通过余行代码实现，这便是 p-limit 源码的简化版本。感兴趣的同学可以自行尝试实现。

       总结，js 代码在处理异步逻辑时，常需实现串行、并行执行，并进行并发控制。通过队列管理任务，初始时批量执行最大并发数的任务，每完成一个任务即执行下一个，确保并发控制的实现。此外，确保获取任务数量的准确性，需要在所有微任务执行完毕后获取 activeCount。通过余行代码即可实现并发控制功能，这与 p-limit 的实现原理相似，有兴趣的开发者可以自行尝试。