1.Vue3之事件循环、浏览浏览nextTick与源码解析
2.Chromium setTimeout/clearTimeout 源码分析
3.idea实用系列1 Gradle 构建任务常见命令详解
4.Ray 源码解析（一）：任务的任务任务状态转移和组织形式
5.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
6.react源码解析（二）时间管理大师fiber
Vue3之事件循环、nextTick与源码解析
事件循环是源码源码有什用JavaScript单线程执行的核心机制，确保了同步任务与异步任务能有序执行。浏览浏览同步任务按顺序执行，任务任务而异步任务则分为宏任务和微任务。源码源码有什用DNF2021源码辅助宏任务包括setTimeout、浏览浏览setInterval、任务任务整体代码、源码源码有什用ajax、浏览浏览postMessage、任务任务交互事件等，源码源码有什用微任务则包括Promise.then、浏览浏览catch、任务任务finally、源码源码有什用MutationObserver、process.nextTick(Node环境下)。
事件循环机制确保了同步任务先执行，宏任务和微任务则交替执行，形成事件循环的周期。此过程确保了JavaScript代码的流畅执行，避免了因耗时任务阻塞主线程导致的卡顿。
在Vue3中，nextTick功能用于处理异步更新DOM问题。它允许开发者在DOM更新之前执行异步代码，确保DOM的正确渲染。有以下两种使用方式：一种是直接传入回调函数，另一种是通过async和await实现。当对数据进行操作后，如果观察到DOM没有更新，原因在于Vue3中数据响应式是同步的，而DOM更新是异步的。
为解决此问题，碳足迹源码可以使用nextTick将同步代码转化为异步代码，确保在浏览器的下一次事件循环中执行DOM更新。在Vue3源代码中，nextTick通过将同步代码包装为Promise，从而转化为异步任务来实现这一功能。
Vue3将DOM更新设置为异步，旨在优化性能。考虑到大量数据变化时，频繁的DOM更新可能导致性能开销过大，异步更新策略降低了这种浪费，提高了应用的响应性和性能效率。
Chromium setTimeout/clearTimeout 源码分析
Chromium版本.0..3中setTimeout函数的工作流程涉及大量源码，包括线程、消息循环、任务队列和操作系统定时器函数。本文仅分析setTimeout的关键步骤。
setTimeout函数通过创建包含回调函数和延时时间的action对象，调用DOMTimer::Install进行处理。DOMTimer::Install通过DOMTimerCoordinator::InstallNewTimeout向定时器哈希表timers_插入一个定时器对象，生成唯一timeout_id。
timeout_id由NextID生成，每次调用setTimeout返回递增的值，用于唯一标识每个定时器任务。timers_是一个哈希表，存放定时器对象，与任务一一对应。
创建定时器对象时，通过定时器的延时时间获取任务类型，并将回调函数与任务类型关联，最终通过web_task_runner_获取相应的任务运行器，并在TimerBase::SetNextFireTime调用web_task_runner_->PostDelayedTask提交延迟任务。
PostDelayedTask将延迟任务插入到延迟任务队列中，邻里啦源码并更新当前线程的唤醒时间。延迟任务队列是优先队列，用于管理按延时时间排序的任务。
通过GetNextScheduledWakeUpImpl获取优先队列的队头任务，创建唤醒任务用于在线程唤醒时执行延迟任务。唤醒任务只包含延时时间，不包含回调函数。
UpdateDelayedWakeUpImpl根据新创建的唤醒任务更新唤醒任务队列。如果延迟任务队列中的任务延时时间较短，新任务可能无法立即进入唤醒任务队列。
调用操作系统定时器函数，如在Mac下调用CFRunLoopTimerSetNextFireDate，在Windows下调用SetTimer，在Android下调用timerfd_settime，在指定延时后唤醒线程。
线程睡眠后，唤醒线程执行已到期的延迟任务，将到期任务从延迟任务队列移出并加入工作队列。ThreadControllerWithMessagePumpImpl::DoWorkImpl找到并执行工作队列中的任务。
面试题：setTimeout延迟时间不准确的原因可能有：硬件层面的时间不准确、操作系统不保证定时器函数的精确性、CPU处理大量定时任务时可能出现部分任务延迟执行。
clearTimeout与clearInterval功能相同，DOMTimer::RemoveByID从timers_哈希表中移除指定timeout_id对应的定时器对象，将回调函数置空，视为任务取消。
idea实用系列1 Gradle 构建任务常见命令详解
在 IntelliJ IDEA 中，Gradle 构建任务的常用命令对项目开发至关重要。这篇文章将深入解析一些常见的Gradle命令，帮助你更好地管理和优化项目构建流程。1. 常见命令
build: 这是基础命令，用于构建项目，兔拍拍源码包括编译源代码和运行测试。
help: 提供关于Gradle任务和选项的详细信息，帮助你了解可用的构建选项。
2. 验证任务
验证任务确保项目质量和正确性，包括检查代码风格、测试通过情况和代码覆盖率等：代码质量检查: gradle check
单元测试执行: gradle test
代码覆盖率报告: gradle jacocoTestReport
3. 其他常用命令
对于项目的编译、资源管理以及组件查看，还有以下任务：编译源代码: gradle compile
资源文件处理: gradle resources
查看组件依赖: gradle dependencies
通过熟练掌握这些Gradle命令，你可以更高效地管理和维护你的IDEA项目，提升开发效率。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，表情灯源码失联或宕机时，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。
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。
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》Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析
结论是，Linux 内核中的 RCU（Read-Copy-Update）锁提供了一种无需阻塞的锁机制，旨在提高并发性能。传统的锁如自旋锁和互斥锁存在阻塞问题，而RCU锁通过读写分离、延迟删除策略来实现无锁或低阻塞的操作。
RCU锁的核心原理是利用读写分离的策略。当有读任务 M 阅读链表时，写任务 N 可以在读任务完成后再进行修改，通过rcu_assign_pointer 修改指针，保留旧节点直到读任务结束。写任务通过synchronize_kernel等待所有读任务完成，而读任务则通过rcu_read_lock获取读锁，rcu_read_unlock释放，rcu_dereference访问数据。
这种机制类似于垃圾回收机制，写者在操作后保留旧引用，直到所有读任务结束才删除。rcu_read_lock会禁止抢占，形成一个宽限期，确保读任务在读锁保护下完成，从而避免数据不一致。
总的来说，RCU锁通过巧妙的策略，实现了低阻塞的并发控制，提高系统性能，而源码中的关键操作包括rcu_assign_pointer进行指针更新，synchronize_kernel等待读任务完成，以及读任务通过rcu_read_lock等函数进行锁的管理和数据访问。
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。