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【天猫网页源码】【openmv ide 源码分析】【战法选股源码】cas源码剖析

来源:cmake编译源码依赖 发表时间:2024-12-28 20:22:20

1.硬核干货:4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的码剖实现原理
2.内存管理:malloc主分配过程_int_malloc

cas源码剖析

硬核干货:4W字从源码上分析JUC线程池ThreadPoolExecutor的实现原理

       深入剖析JUC线程池ThreadPoolExecutor的执行核心

       早有计划详尽解读ThreadPoolExecutor的源码,因事务繁忙未能及时整理。码剖在之前的码剖文章中,我们曾提及Doug Lea设计的码剖Executor接口,其顶层方法execute()是码剖线程池扩展的基础。本文将重点关注ThreadPoolExecutor#execute()的码剖天猫网页源码实现,结合简化示例,码剖逐步解析。码剖

       ThreadPoolExecutor的码剖核心功能包括固定的核心线程、额外的码剖非核心线程、任务队列和拒绝策略。码剖它的码剖设计巧妙地运用了JUC同步器框架AbstractQueuedSynchronizer(AQS),以及位操作和CAS技术。码剖openmv ide 源码分析以核心线程为例,码剖设计上允许它们在任务队列满时阻塞,码剖或者在超时后轮询,而非核心线程则在必要时创建。

       创建ThreadPoolExecutor时,我们需要指定核心线程数、最大线程数、任务队列类型等。当核心线程和任务队列满载时,会尝试添加额外线程处理新任务。线程池的状态控制至关重要,通过整型变量ctl进行管理和状态转换,战法选股源码如RUNNING、SHUTDOWN、STOP等,状态控制机制包括工作线程上限数量的位操作。

       接下来,我们深入剖析execute()方法。首先,方法会检查线程池状态和工作线程数量,确保在需要时添加新线程。这里涉及一个疑惑:为何需要二次检查?这主要是为了处理任务队列变化和线程池状态切换。任务提交流程中,addWorker()方法负责创建工作线程,壹伴源码编辑其内部逻辑复杂,包含线程中断和适配器Worker的创建。

       Worker内部类是线程池核心,它继承自AQS,实现Runnable接口。Worker的构造和run()方法共同确保任务的执行,同时处理线程中断和生命周期的终结。getTask()方法是工作线程获取任务的关键,它会检查任务队列状态和线程池大小,确保资源的有效利用。

       线程池关闭操作通过shutdown()、shutdownNow()和awaitTermination()方法实现,永久免费源码网它们涉及线程中断、任务队列清理和状态更新等步骤,以确保线程池的有序退出。在这些方法中,可重入锁mainLock和条件变量termination起到了关键作用,保证了线程安全。

       ThreadPoolExecutor还提供了钩子方法,允许开发者在特定时刻执行自定义操作。除此之外,它还包含了监控统计、任务队列操作等实用功能,每个功能的实现都是对execute()核心逻辑的扩展和优化。

       总的来说,ThreadPoolExecutor的execute()方法是整个线程池的核心,它的实现原理复杂而精细。后续将陆续分析ExecutorService和ScheduledThreadPoolExecutor的源码,深入探讨线程池的扩展和调度机制。敬请关注,期待下文的详细解析。

内存管理:malloc主分配过程_int_malloc

       本文聚焦于malloc的具体分配过程,主要通过_int_malloc这一核心函数解析内存管理操作。_int_malloc函数贯穿了各种bin和特殊chunk,这些概念在前文已详尽介绍。下面,按照流程图将_int_malloc函数分解为数个部分,从实现逻辑角度逐一剖析。

       在内存管理中,CAS(Compare And Swap)操作频繁应用,用于在多线程环境下的高效数据交换。CAS允许在比较内存值与预期值一致时,将值替换为新值,确保数据一致性。在_malloc实现中,CAS确保了插入和删除操作在多线程环境下的线程安全性。

       以从fast bin中删除chunk为例,CAS操作通过硬件指令确保了原子性。底层实现采用内联汇编语言,GCC内联汇编语法的细节在相关资料中有详细描述。通过lock指令确保内存操作的原子性,cmpxchgl指令执行比较并替换操作。尽管CAS存在ABA等问题,但本文仅关注其核心原理及应用。

       当内存请求符合fast bin限制时,程序首先尝试从fast bin分配。分配成功后,将chunk从bin中删除并返回。若不满足fast bin条件,则转而检查small bin。small bin的处理类似于fast bin,但操作基于双向链表。

       若fast bin和small bin分配失败,程序执行内存整理合并操作,将fast bin中的chunk放入unsorted bin,通过malloc_consolidate函数实现。在尝试unsorted bin分配失败后,程序转向large bin进行分配。最后,如果large bin也无法满足内存需求,程序尝试从top chunk中分配。

       总结整个过程,malloc算法、数据结构与代码执行细节交织,深入理解需结合源码分析。本文通过线性展示,虽然无法完全复现代码执行流程中的循环和分支,但旨在提供宏观视角下内存管理过程的概览。若需更深入的执行细节,建议进一步阅读源代码。

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