【天马娱乐源码】【DHCP源码编译】【kubedns源码详解】任务模式源码_任务模式源码怎么用

来源:业务逻辑源码

1.如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
2.OpenHarmony—内核对象事件之源码详解
3.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的任务任务调度和执行
4.深度解析sync WaitGroup源码
5.功能更新生成源码异步下载,让系统响应速度提升10倍
6.Ray 源码解析(一):任务的模式模式状态转移和组织形式

任务模式源码_任务模式源码怎么用

如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析

       日常实现各种服务端系统时,我们一定会有一些定时任务的源码源码用需求。比如会议提前半小时自动提醒,任务任务异步任务定时/周期执行等。模式模式那么如何去实现这样的源码源码用天马娱乐源码一个定时任务系统呢? Java JDK提供的Timer类就是一个很好的工具,通过简单的任务任务API调用,我们就可以实现定时任务。模式模式

       现在就来看一下java.util.Timer是源码源码用如何实现这样的定时功能的。

       首先,任务任务我们来看一下一个使用demo

       基本的模式模式使用方法:

       加入任务的API如下:

       可以看到API方法内部都是调用sched方法,其中time参数下一次任务执行时间点,源码源码用是任务任务通过计算得到。period参数为0的模式模式话则表示为一次性任务。

       那么我们来看一下Timer内部是源码源码用如何实现调度的。

       内部结构

       先看一下Timer的组成部分:

       Timer有3个重要的模块,分别是 TimerTask, TaskQueue, TimerThread

       那么,在加入任务之后,整个Timer是怎么样运行的呢?可以看下面的示意图:

       图中所示是简化的逻辑,多个任务加入到TaskQueue中,会自动排序,队首任务一定是当前执行时间最早的任务。TimerThread会有一个一直执行的循环,从TaskQueue取队首任务,判断当前时间是否已经到了任务执行时间点,如果是则执行任务。

       工作线程

       流程中加了一些锁,用来避免同时加入TimerTask的并发问题。可以看到sched方法的逻辑比较简单,task赋值之后入队,队列会自动按照nextExecutionTime排序(升序,排序的实现原理后面会提到)。

       从mainLoop的源码中可以看出,基本的流程如下所示

       当发现是周期任务时,会计算下一次任务执行的时间,这个时候有两种计算方式,即前面API中的

       优先队列

       当从队列中移除任务,或者是DHCP源码编译修改任务执行时间之后,队列会自动排序。始终保持执行时间最早的任务在队首。 那么这是如何实现的呢?

       看一下TaskQueue的源码就清楚了

       可以看到其实TaskQueue内部就是基于数组实现了一个最小堆 (balanced binary heap), 堆中元素根据 执行时间nextExecutionTime排序,执行时间最早的任务始终会排在堆顶。这样工作线程每次检查的任务就是当前最早需要执行的任务。堆的初始大小为,有简单的倍增扩容机制。

       TimerTask 任务有四种状态:

       Timer 还提供了cancel和purge方法

       常见应用

       Java的Timer广泛被用于实现异步任务系统,在一些开源项目中也很常见, 例如消息队列RocketMQ的 延时消息/消费重试 中的异步逻辑。

       上面这段代码是RocketMQ的延时消息投递任务 ScheduleMessageService 的核心逻辑,就是使用了Timer实现的异步定时任务。

       不管是实现简单的异步逻辑,还是构建复杂的任务系统,Java的Timer确实是一个方便实用,而且又稳定的工具类。从Timer的实现原理,我们也可以窥见定时系统的一个基础实现:线程循环 + 优先队列。这对于我们自己去设计相关的系统,也会有一定的启发。

OpenHarmony—内核对象事件之源码详解

       对于嵌入式开发和技术爱好者,深入理解OpenHarmony的内核对象事件源码是提升技能的关键。本文将通过数据结构解析,揭示事件机制的核心原理,引导大家探究任务间IPC的内在逻辑。

       关键数据结构

       首先,了解PEVENT_CB_S数据结构,它是事件的核心:uwEventID标识任务的事件类型,个位(保留位)可区分种事件;stEventList双向循环链表是理解事件的核心,任务等待事件时会挂载到链表,事件触发后则从链表中移除。

       事件初始化

       事件控制块由任务自行创建,通过LOS_EventInit初始化,此时链表为空,表示没有事件发生。任务通过创建eventCB指针并初始化,开始事件管理。kubedns源码详解

       事件写操作

       任务通过LOS_EventWrite写入事件,可以一次设置多个事件。1处的逻辑允许一次写入多个事件。2-3处检查事件链表,唤醒等待任务,通过双向链表结构确保任务顺序执行。

       事件读操作

       轻量级操作系统提供了两种事件读取方式:LOS_EventPoll支持主动检查,而LOS_EventRead则为阻塞读。1处区分两种读取模式,2-4处根据模式决定任务挂起或直接读取。

       事件销毁操作

       事件使用完毕后,需通过LOS_EventClear清除事件标志,并在LOS_EventDestroy中清理事件链表,确保资源的正确释放。

       总结

       通过以上的详细分析,OpenHarmony的内核事件机制已清晰可见。掌握这些原理,开发者可以更自如地利用事件API进行任务同步,并根据需要自定义事件通知机制,提升任务间通信的灵活性。

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,棋类完整源码确保安全执行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。

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wordpress书源码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。

功能更新生成源码异步下载,让系统响应速度提升倍

       通过本次优化更新,系统在生成源码、流程执行轨迹展示、SQL修改提示、系统函数的jar包定义、运维API依赖JAR包的引入、以及定时任务jar包的管理上,采用了异步操作模式,显著提升了系统响应速度与性能。下面详细解读各项功能的优化点和操作流程。

       1. 生成源码异步下载优化

       优化后,生成源码时将采用异步下载策略。操作流程如下:

       点击项目卡片的“设置按钮”并选择“生成源码”。

       在弹出的二次提示框中,选择是否携带JAR包,确认后点击“确定”。

       再次点击项目卡片上的“设置按钮”进入“源码记录”。

       在源码记录列表中可实时查看生成状态,生成完成后即可下载源码包。

       若生成失败,点击操作栏的“详情”按钮查看具体原因。

       2. 流程执行轨迹变量展示优化

       优化后的流程执行轨迹功能,不仅能显示当前组件信息,还支持查看流程中其他组件的详细信息。系统变量信息被分类为入口参数、局部变量、配置组参数和基础参数,便于用户快速了解组件执行结果和变量值。

       3. 修改SQL使用提示优化

       当SQL信息被接口引用时,修改SQL后系统将弹出提示,要求在接口中重新选择该SQL信息后才能生效。删除SQL时,系统会提示已引用的接口,需先去除引用后才能执行删除操作。

       4. 系统函数jar包定义为扩展jar包优化

       系统将一些常用函数定义为扩展jar包,仅在需要时自动加载,减少执行引擎包体积,提升性能。以“SysFun_Feidai_BaseUtilsBaseUtils”为例,进行加载与使用。

       5. 运维API依赖JAR包引入优化

       监控检测扩展jar包在本地客户端和执行引擎中使用时,需下载并安装后才能进行指标监控。操作包括下载、解压、配置,以及启动本地客户端等步骤。

       6. 定时任务jar包定义优化

       定时任务jar包已整合至扩展jar包中,新增定时任务时系统会自动加载。用户也可提前手动添加,确保定时任务与项目部署包一同打包。

       通过这些优化,系统响应速度得到显著提升,操作流程更加高效便捷。有兴趣的用户可申请免费试用体验。

       SoFlu软件机器人,作为全球首款针对微服务架构的软件机器人,革新了传统编码作业模式,通过可视化拖拽与参数配置实现复杂业务逻辑,一人全栈解决后端、前端、测试、运维等各类工作需求,大幅度降低软件开发门槛,显著提升企业软件开发效率与生产力。

       通过引入自动化、标准化与工具化流程,SoFlu软件机器人解决了传统软件开发过程中的依赖人工、成本高昂、技术选型难等问题,突破了被国外开发工具“卡脖子”的技术壁垒,为企业软件开发带来了十倍效率提升。

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,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。

Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的使用

       在Nacos的源码中,TaskManager是一个核心组件,它负责管理一系列必须成功执行的任务,以单线程的方式确保任务的执行。TaskManager内部包含待处理的AbstractTask集合和对应的TaskProcessor,后者是执行任务的接口,不同的任务类型需实现自己的执行逻辑。以配置中心的配置文件Dump为例,Nacos会定期将数据库中的数据备份到磁盘,这个操作通过定义的DumpTask和其对应的DumpProcessor来实现。

       DumpTask定义了必要的属性,而DumpProcessor则是专门处理DumpTask的任务处理器,其核心功能是将配置文件保存到磁盘并计算MD5。类似地,DumpAllTask和DumpAllBetaTask也有对应的处理器,如DumpAllProcessor和DumpAllBetaProcessor。

       DumpAllTask的任务触发和执行发生在DumpService类中,该服务负责初始化配置信息的备份。在初始化时,会创建一个DumpAllProcessor执行器,并启动一个线程,将默认执行器设置为这个处理器。此后,每隔十分钟,DumpService会向TaskManager添加一个新的DumpAllTask,由线程processingThread处理并执行。

Envoy源码分析之Dispatcher

       Dispatcher在Envoy中扮演着核心角色,是EventLoop的实现,负责任务队列、网络事件处理、定时器与信号处理等关键功能。其设计与Libevent库紧密集成,并通过封装与抽象,简化了内存管理。Dispatcher通过EventLoop提供了非阻塞的事件循环机制,支持多种事件类型,如FileEvent、SignalEvent、Timer等,通过继承unique_ptr来管理Libevent的C结构,利用RAII机制自动处理内存。SignalEvent通过初始化与添加事件使事件处于未决状态。Timer事件通过初始化与添加到Dispatcher中实现超时触发机制,确保在超时时执行。Envoy通过封装Libevent的事件类型,实现事件的抽象与统一处理。FileEvent封装了socket套接字相关的事件,支持主动触发与事件类型的设置。Dispatcher内部的任务队列用于调度与处理回调任务,通过post方法投递任务至队列,并通过循环运行这些任务。Envoy还引入了DeferredDeletable接口,允许对象在特定时间点被安全地析构,避免回调时对象已析构导致的野指针问题,同时确保析构操作在Dispatcher生命周期内完成,避免内存泄漏与程序崩溃。通过实现延迟析构机制,Envoy能够在回调执行前确保对象已正确析构,保障了程序的稳定性和安全性。这一设计与任务队列的实现类似,但在对象析构逻辑上有所不同,更专注于解决多线程环境下对象生命周期管理的复杂性。

文章所属分类:探索频道,点击进入>>