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2.深度解析sync WaitGroup源码
3.Envoy源码分析之Dispatcher
4.Ray 源码解析（一）：任务的任务状态转移和组织形式
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按你问题的询问方式，你还不适合自己去做这些事，你更应该找有经验有能力的asp图文源码技术团队协助你完成理想。发任务接任务，需要动态处理数据库，这个不叫静态。。。
并不是一个网站的程序就叫做源码。。。虽然你可能见过这个词见过码，但不是每个网站都叫做源码。。。
你是绝对见过代码的，你有一定的基础，所以你从心里知道这些事，并不是三言两语，三两天就可以讲的完做的完的
你需要踏踏实实实事求是的，面对这个问题，查分源码asp并不是你把问题说简单的了，做起来就简单了，就像有人会问：谁能简单的造个宇宙飞船我用用。。。
道理是一样的。
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，美萍源码下载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 的解压游戏源码地址不是位对齐的，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。
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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。
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。