1.源码细读-深入了解terser-webpack-plugin的任务任务实现
2.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
3.Ray 源码解析（一）：任务的状态转移和组织形式
4.lol船长的神秘任务源页码怎么找
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 库的网页网页功能，旨在为你的源码源码 JavaScript 代码带来高效且优雅的压缩体验。要开始使用，任务任务只需参考官方文档中关于 minify-options</的网页网页配置指导。这款插件在 webpack 的源码源码爱上租源码 compilation 阶段大展身手，通过 optimizeChunkAssets</钩子实现了异步的任务任务代码优化，核心逻辑则隐藏在了名为 optimise</的网页网页神秘函数中。 优化艺术</ 在 optimise</函数的源码源码舞台，一场资源名的任务任务魔术表演正在上演。它首先从 compilation 中获取资源，网页网页接着根据 availableNumberOfCores</动态决定是源码源码否启用并行模式，创建适当的任务任务 Worker</。在这里，网页网页omnilayer源码pLimit</起到了关键作用，源码源码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，iabug源码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dataloader源码高效压缩。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。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、exview源码执行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。
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。
lol船长的神秘任务源页码怎么找
首先在原文中有一段话被隐藏了！答案案藏在专题页源代码里，在这个页面中心呢.有个不起眼的视频按钮.点开它,播放至在接近尾声的地方有一段新的代码提示.不过呢提示比较坑.是用摩尔斯电码组成的.破解之后呢就会得到最后的一个网页了,剩下的就是答题了。
具体的活动页面你可以在百度搜索“LOL来自船长的悬赏通缉令活动攻略”，就可以查看到破解之后的答题页面，每天有5次答题机会，每次需要回答5个问题。
