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2.Redis 并发包源实现分布式锁 +Redisson 源码解析
3.java并发原子类AtomicBoolean解析
4.Java并发包里的concurrentHashMap在什么情况下tryPresize方法里的sc会小于0？

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       fork/join框架在Java并发包中扮演着重要角色，尤其在Java 8的码并并行流中。本文将深入剖析其设计思路、发包核心角色和实现机制。并发包源

       首先，码并fork/join的发包源码[工作原理是将大任务分解成小任务，并利用多核处理。并发包源其特殊之处在于运用了work-stealing算法，码并通过双端队列分配任务，发包即使线程处理完一个任务，并发包源也能从其他未完成的码并任务中“窃取”以提高效率。

       核心角色包括ForkJoinPool，发包作为任务的并发包源管理者和线程容器，负责任务的码并提交和workerThread的管理。ForkJoinWorkerThread则是发包实际执行任务的“工人”，处理队列中的任务，并通过work-stealing机制优化资源利用。WorkQueue是存放任务的双端队列，ForkJoinTask则定义了任务类型，分为有返回值和无返回值两种。

       在初始化阶段，布林指标源码ForkJoinPool通过ForkJoinWorkerThreadFactory创建线程，任务的提交逻辑分为首次提交和任务切分后提交。首次提交会确保队列的创建和加锁，任务切分则在workerThread中进行。任务的消费则由workerThread或非workerThread线程根据任务状态进行处理。

       至于任务的窃取，工作线程在run()方法中通过scan(WorkQueue, int r)函数实现，不断尝试从队列中“窃取”任务，直到找到或者遍历完所有队列。

       尽管文章只是概述，深入研究fork/join的源码是理解其内在机制的关键，这将有助于在实际开发中更有效地利用并发框架。

Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析

       在一些场景中，多个进程需要以互斥的方式独占共享资源，这时分布式锁成为了一个非常有用的工具。

       随着互联网技术的快速发展，数据规模在不断扩大，分布式系统变得越来越普遍。一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），在某些情况下，微现场源码为了保证数据不重复，同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行，即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中，应用是在同一进程下的，仅需通过Java提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，需要在多进程下保证线程的安全性，因此分布式锁应运而生。

       实现分布式锁的三种主要方式包括：zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁，但基于Redis实现的性能通常会更好，具体选择取决于业务需求。

       本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案，以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。免费页游源码

       为了确保分布式锁的可用性，实现至少需要满足以下四个条件：互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的set命令加上nx、px参数实现加锁，以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程，核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁，但存在单点风险，即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉，可能会导致锁丢失，导致多个客户端持有锁的情况。

       Redisson提供了一种更高级的实现方式，实现了分布式可重入锁，包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，软键盘源码还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现，如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单，旨在分离对Redis的关注，让开发者更专注于业务逻辑。

       通过Redisson实现分布式锁，相比于纯Redis实现，有更完善的特性，如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时，RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题，Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock，能够真正解决单点故障的问题，但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。

       如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，推荐使用RedissonLock。如果无法容忍，推荐使用RedissonRedLock。此外，RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点，并确保在N个实例上获取和释放锁，以提高分布式系统中的可靠性。

       在实现分布式锁时，还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建，这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式，以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。

       在使用Redisson实现分布式锁时，通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码，为实现RedLock算法提供了支持。

java并发原子类AtomicBoolean解析

       本文针对Java并发包下的原子类AtomicBoolean进行深入解析。在多线程环境中，传统的布尔变量`boolean`并非线程安全，容易导致数据竞争问题。为解决这一问题，引入了AtomicBoolean类，该类提供了一种线程安全的布尔值封装。

       使用`AtomicBoolean`的主要原因在于其提供的原子操作保证了多线程环境下的线程安全。在`AtomicBoolean`内部实现中，主要依赖于`compareAndSet`方法和CAS（Compare and Swap）机制。通过CAS操作，`AtomicBoolean`能够在多线程环境下实现原子的更新操作，有效避免了数据竞争和并发问题。

       在`AtomicBoolean`的源码中，`compareAndSet`方法使用了`Unsafe`类的`compareAndSwapInt`方法进行底层操作。CAS机制的核心思想是：在不进行锁操作的情况下，检查指定内存位置的预期值是否与当前值相等，若相等，则更新该位置的值为预期值；若不相等，则操作失败，返回原值。

       为了理解这一机制，我们可以通过一个简单例子进行说明。假设我们希望在多线程环境下实现一个“先来后到”的规则，例如：一个人完成起床、上班和下班三件事后，另一个人才能开始。在单线程下，这一逻辑自然无问题，但在多线程环境下，`AtomicBoolean`可以确保这一顺序得到实现。

       在实际应用中，`AtomicBoolean`类提供了丰富的原子操作方法，包括但不限于`compareAndSet`、`getAndSet`、`compareAndExchange`等。这些方法允许开发人员在多线程环境下安全地执行原子操作，简化了多线程编程的复杂性。

       总结而言，`AtomicBoolean`是一个在Java并发编程中非常实用的工具类，它通过原子操作保证了多线程环境下的线程安全。对于开发者而言，掌握`AtomicBoolean`的使用方法和原理，可以有效避免数据竞争问题，提升程序的并发性能和稳定性。

Java并发包里的concurrentHashMap在什么情况下tryPresize方法里的sc会小于0？

       在 Java 的 ConcurrentHashMap 类中，tryPresize 方法主要用于在预调整过程中判断是否需要调整 ConcurrentHashMap 的大小。

       这个方法的参数 sc 是 ConcurrentHashMap 的 segment count（段数）。

       在 tryPresize 方法中，while 循环的条件是 (sc > 1 && sc > ((sc >> 2) + 1))。这个条件的意思是，当 sc 大于 1 并且大于 (sc >> 2) + 1 时，循环继续。其中 >> 是逻辑右移操作，即将 sc 的二进制表示向右移动两位。

       因此，tryPresize 方法只有在以下情况下才会执行 if (sc < 0) 的判断：

       sc 的值大于 1，并且大于 (sc >> 2) + 1，使得 while 循环继续执行；

       在循环中，通过尝试增加段数，使得 sc 的值小于 0。

       这个条件基本上不会出现，因为 sc 是段数的计数，通常情况下都是非负的整数。因此，除非存在严重的并发问题或者程序错误，否则 sc < 0 的条件应该永远不会满足。

       如果在实际运行中出现了这种情况，那么很可能是由于并发问题或者其他程序错误导致的。在这种情况下，程序可能会抛出异常或者进入不可预知的状态。因此，如果在实际的程序中遇到了这种情况，应该立即调查并修复可能的问题。