1.【新】Linux C/C++高级全栈开发学习（后端/游戏/嵌入式/高性能网络/存储/基础架构）
2.C/C++ 线程池设计思路 设计与实现支持优先级任务的线下载c线C++线程池 简要介绍
3.线程池原理详解及如何用C语言实现线程池
4.C语言实现高并发服务器上线程池原理(含源码)
5.TDSQL-C OOM 优化

【新】Linux C/C++高级全栈开发学习（后端/游戏/嵌入式/高性能网络/存储/基础架构）

       面向大厂标准和面试热门技术需求，这门课程深度覆盖Linux C/C++高级全栈开发，程池程池包括后端、源码游戏、线下载c线嵌入式、程池程池高性能网络、源码波动 指标源码存储和基础架构等关键领域。线下载c线课程内容实战性强，程池程池注重原理与代码实现的源码结合。

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       涵盖了高性能网络设计，如zvnet网络编程、事件驱动模型和QUIC协议，以及自研协程框架NtyCo和用户态协议栈的实现，深入探讨io_uring高效io机制。

       在基础组件设计上，涉及线程池、内存池、死锁检测、医院spd系统 源码定时器等，以及开源组件如spdlog日志系统和ProtoBuf协议设计。

       中间件开发部分，包括Redis、MySQL、Kafka和gRPC等，讲解其原理与实战应用。

       开源框架涵盖游戏服务器、分布式API网关、SPDK优化、CUDA并行计算，以及云原生技术如Docker和Kubernetes。

       实战项目丰富，涵盖KV存储、图床、即时通讯等，通过实际项目演示技术应用。

       无论是技术提升还是项目经验积累，这门课程都能提供全方位的支撑。立即加入精进基石、高性能网络设计、基础组件设计和中间件开发等模块，为你的职业发展增添坚实基础。

C/C++ 线程池设计思路 设计与实现支持优先级任务的C++线程池 简要介绍

       C/C++ 线程池设计中，处理具有优先级的翻倍主图源码任务是一项挑战。它要求设计者在兼顾资源利用率和性能的同时，考虑任务公平性。首要原则包括任务调度、资源管理和性能优化。任务调度需确保高优先级任务能快速执行，而资源管理则需平衡线程数量以避免过载。性能优化涉及并发度、池规模调整和队列管理策略。

       具体实现中，任务通过结构体表示，包含函数指针和优先级，而优先级任务队列采用C++标准库的std::priority_queue，确保按优先级顺序执行。关键在于优化策略，如使用标志变量跟踪高优先级任务，动态调整线程池大小以适应不同负载。高级技巧包括合理线程管理，动态调整任务优先级策略，以及提供配置接口以适应灵活需求。

       在确保线程安全和优化锁使用的同时，最佳实践还包括避免过度使用锁和死锁，以提升线程池的效率。一个简化版的示例将展示如何将这些原则应用到实际代码中，尽管它可能需要根据实际项目需求进行调整和增强。

线程池原理详解及如何用C语言实现线程池

       线程池是翼支付发卡源码一种优化多线程处理形式的机制，特别适用于高并发服务器，能高效管理线程资源。其处理流程为：接收消息、消息分类、线程创建、传递消息到子线程、线程分离、在子线程执行任务、任务结束退出。对于小型网络通信，上述方法通常足够。但在广域网或大型局域网通信中，频繁请求服务器导致大量消息处理，创建和销毁线程成为高昂开销。因此，线程池技术应运而生，允许线程复用，避免每次请求创建新线程的开销。

       线程池内部由任务队列、一组线程和管理者线程组成。任务队列用于存储待处理任务，线程用于执行任务，管理者线程则负责控制线程活动，确保线程资源合理利用。

       实现线程池涉及以下几个关键结构和操作：

       线程池结构详解

       线程池结构体包含：

       线程池状态信息：描述线程池配置，简单unity游戏源码包括最小线程数、最大线程数、存活线程数等。

       任务队列信息：描述任务队列状态，包括最大任务数、队列是否满、是否为空等。

       多线程互斥锁：确保线程安全操作，如取任务、修改任务队列信息和线程池状态。

       任务函数指针和参数：用于存储和传递消息处理函数及所需参数。

       线程池初始化函数`threadpool_create`负责分配资源，设置参数，并启动线程。

       线程数组

       线程数组是线程池初始化阶段预先创建的一组线程，用于高效执行任务。这些线程在工作时竞争获取任务，通过互斥锁确保线程安全。

       任务队列

       任务队列用于存储待处理任务。线程池通过任务队列组织任务执行顺序，确保先进先出原则，同时与线程数组协同工作，高效分配任务。

       管理者线程

       管理者线程负责监控线程池状态，动态调整线程数量，以维持高效平衡。它定期检查任务队列和线程状态，根据需要启动或销毁线程。

       线程池接口

       线程池接口提供初始化、添加任务、销毁等操作，便于在实际应用中集成和管理。

       释放资源

       线程池提供资源释放接口，确保线程池安全关闭，避免资源泄漏。

       使用示例

       示例代码展示了如何使用线程池接口创建线程池、添加任务和销毁线程池。

C语言实现高并发服务器上线程池原理(含源码)

       在高并发服务器场景中，线程池作为一种高效的多线程处理策略，旨在有效利用资源。其工作流程通常包括接收消息、分类、创建线程、传递任务、线程执行和任务完成。对于小型局域网，这种方法足够，但在广域网或大型局域网中，频繁的请求可能导致线程频繁创建和销毁，这在内存资源有限的嵌入式服务器中尤为关键。

       因此，线程池技术应运而生，通过复用线程，一个线程可以处理不同任务，避免了频繁创建和销毁的开销。理解线程池的结构十分重要，它由任务队列、线程集合（包括工作线程、空闲线程和待销毁线程）和管理者线程组成。任务队列负责存储待处理任务，以先进先出的方式组织；线程集合则负责执行任务；管理者线程则负责监控线程状态，动态调整线程数量以维持最佳性能。

       线程池的核心结构包括一个threadpool_t结构体，其中包含线程池状态、任务队列信息，以及用于同步操作的互斥锁。任务结构中包含处理函数的指针和相关参数。在使用时，需将分类后的处理函数与参数打包为任务，并放入队列，等待线程执行。

       为了深入学习，你可以参考一些资源，例如加入Linux内核技术交流群，获取学习资料和书籍推荐。而想要在嵌入式开发领域进入互联网大厂，理解并掌握线程池的原理和实现是必不可少的。内核学习网站也是个不错的资源来源。

TDSQL-C OOM 优化

       OOM问题在数据库实例中常见，表现为内存使用超过规定上限导致进程被终止，实例短暂不可用。MySQL内存管理复杂，性能监控需开启performance schema，但此操作会增加额外内存消耗与性能损失。以下总结线上常见OOM场景、排查方法及优化策略，针对基于MySQL5.7的TDSQL-C实例。

       ### 常见OOM问题分析

       1. **大量表导致数据字典内存占用高

**

        - **现象**：通过`show engine innodb status;`观察，数据字典内存占用高达8G，不包含Buffer Pool内存。

        - **解决方案**：考虑升级内存规格或适当减少`innodb_buffer_pool_size`和`table_open_cache`以减少内存开销。

       2. **大查询引起内存激增

**

        - **现象**：业务流量增长时，观察到实例内存波动与业务流量一致。

        - **排查方法**：使用`show detail processlist`查询单个连接内存使用情况，分析`Server_memory_used`、`Innodb_memory_used`等指标。

        - **优化**：限制并发连接数或升级内存规格，避免单个连接占用过多内存。

       3. **prepare statement缓存内存占用大

**

        - **现象**：sysbench默认开启prepare statement缓存，导致内存占用过大，触发OOM。

        - **解决方案**：升级内存规格，关闭或限制`max_prepared_stmt_count`大小，减少缓存内存开销。

       4. **连接数过多

**

        - **现象**：小内存实例出现过万连接，导致内存频繁溢出。

        - **优化**：开启线程池限制并发连接数，减少内存占用。

       5. **net buffer过大

**

        - **现象**：内存增长与负载变化呈螺旋上升趋势。

        - **排查**：通过SQL查询连接占用net buffer内存情况，发现大量连接使用大内存缓冲。

        - **优化**：升级实例内存、优化SQL大小或减少连接数。

       6. **内核bug引起内存泄漏

**

        - **解决**：使用valgrind检查内存泄漏，分析各堆栈情况，进行针对性修复或升级。

       ### TDSQL-C介绍与内存优化

       - **优势**：高性能、低成本、大存储、低复制延迟、秒级扩缩容、serverless化。

       - **挑战**：内存使用增加，如本地io卸载、redo log文件移至内存缓存、额外通信节点管理带来的内存开销。

       ### 优化策略

       1. **参数优化**：调整`innodb_buffer_pool_size`等参数，通过实验验证性能与内存占用。

       2. **内存监控**：支持`information_schema.detail_processlist`快捷查询连接内存使用。

       3. **冷热page查询**：统计冷热page数量，为用户推荐合理的`innodb_buffer_pool_size`。

       4. **使用率限制**：设置`innodb_max_lru_pages_pct`限制使用率，避免OOM风险。

       5. **性能优化**：优化`innodb buffer pool`调整过程，减少对业务的影响。

       通过上述优化策略，TDSQL-C内核团队提升了内存管理效率，减少了OOM风险，提升了数据库的稳定性和可用性。未来，团队将持续优化，为用户提供更好的产品体验。欢迎关注鹅厂架构师公众号，了解更多业界领先产品技术。