1.读写锁ReadWriteLock的实现原理
2.ptmalloc2 源码剖析3 -- 源码剖析
3.Linux内核源码分析：Linux进程描述符task_ struct结构体详解
4.Vuex 4源码学习笔记 - mapState、mapGetters、mapActions、mapMutations辅助函数原理（六）
5.源码详解Pytorch的state_dict和load_state_dict
6.Linux内核源码解析---cgroup实现之整体架构与初始化

读写锁ReadWriteLock的实现原理

       理解读写锁的实现原理，首先明确几个关键概念。读写锁，下拉列表源码顾名思义，可以同时支持读操作和写操作。读操作可以并行，而写操作则具有独占性。读写锁内部使用一个状态变量（如state）来表示锁的当前状态。

       读写锁提供了几个核心方法：getReadLockCount()、getReadHoldCount()、getWriteHoldCount()和isWriteLocked()。getReadLockCount()返回读锁的总数量，getReadHoldCount()表示当前线程持有读锁的次数，getWriteHoldCount()则为写锁的持有次数，isWriteLocked()判断当前锁是否处于写锁状态。

       实现原理源码分析：核心在于使用一个状态变量state来表示读写锁的状态。state的值可以是以下几种情况：0表示没有锁，1表示写锁，2表示读锁，3表示写锁与读锁同时存在。读锁和写锁之间存在兼容性，即写锁可以重入，读锁也同样可以重入。

       写锁的加锁操作，当尝试加锁时，检查state是否为0（无锁状态），如果是，则将state设置为1（写锁状态），并返回成功。如果state已为1或3，js块源码则说明已有写锁存在，无法再加写锁，直接返回失败。

       读锁的加锁操作，检查state是否为0（无锁状态）或2（已有读锁），如果是，则可成功加锁，将state设置为2（读锁状态），并返回成功。如果state为1（写锁状态）或3（写锁与读锁同时存在），则表示已有写锁存在，读锁无法加锁，返回失败。

       写锁与读锁的释放操作，都是将state设置回0，表示锁已经被释放。释放操作后，系统会自动检查是否有其他线程可以加锁。

       注意事项：在使用读写锁时，需要特别注意重入锁的情况。读锁和写锁都允许重入，即线程可以多次加锁，但在加锁前应先检查state，避免不必要的操作。

       总结：读写锁的实现主要通过状态变量来管理锁的状态，通过方法调用控制锁的加锁和释放。理解状态变量的含义和操作方法是关键。在实际应用中，正确使用读写锁可以显著提高并发程序的性能。

       ：深入学习Java并发编程，可以参考《Effective Java》、《Java Concurrency in Practice》等书籍，呼号系统源码同时关注Java官方文档关于读写锁的说明。

ptmalloc2 源码剖析3 -- 源码剖析

       文章内容包含平台配置、malloc_state、arena实例、new_arena、arena_get、arena_get2、heap、new_heap、grow_heap、heap_trim、init、malloc_hook、malloc_hook_ini、ptmalloc_init、malloc_consolidate、public_mALLOc、sYSMALLOc、freepublic_fREe、systrim等关键模块。

       平台配置为 Debian AMD，使用ptmalloc2作为内存分配机制。

       malloc_state 表征一个arena，全局只有一个main_arena实例，arena实例通过malloc_init_state()函数初始化。

       当线程尝试获取arena失败时，通过new_heap获取内存区域，构建非main_arena实例。

       arena_get和arena_get2分别尝试线程的私有实例和全局arena链表获取arena，若获取失败，则创建new_arena。

       heap表示mmap映射连续内存区域，商城源码python每个arena至少包含一个heap，且起始地址为HEAP_MAX_SIZE整数倍。

       new_heap尝试mmap映射内存，实现内存对齐，确保起始地址满足要求。

       grow_heap用于内存扩展与收缩，依据当前heap状态调用mprotect或mmap进行操作。

       heap_trim释放heap，条件为当前heap无已分配chunk或可用空间不足。

       init阶段，通过malloc_hook、realloc_hook和__memalign_hook函数进行内存分配。

       malloc_consolidate合并fastbins和unsortedbin，优化内存分配。

       public_mALLOc作为内存分配入口。

       sYSMALLOc尝试系统申请内存，实现内存分配。

       freepublic_fREe用于释放内存，针对map映射内存调用munmap，其他情况归还给对应arena。

       systrim使用sbrk归还内存。

Linux内核源码分析：Linux进程描述符task_ struct结构体详解

       Linux内核通过一个task_struct结构体来管理进程，这个结构体包含了一个进程所需的所有信息。它定义在include/linux/sched.h文件中，包含许多字段，其中state字段表示进程的当前状态。常见的状态包括运行、阻塞、等待信号、终止等。进程状态的切换和原因可通过内核函数进行操作。PID是idea搜源码系统用来唯一标识正在运行的每个进程的数字标识，tgid成员表示线程组中所有线程共享的PID。进程内核栈用于保存进程在内核态执行时的临时数据和上下文信息，通常为几千字节。内核将thread_info结构与内核态线程堆栈结合在一起，占据连续的两个页框，以便于访问线程描述符和栈。获取当前运行进程的thread_info可通过esp栈指针实现。thread_info结构包含task字段，指向进程控制块（task_struct）。task_struct结构体的flags字段用于记录进程标记或状态信息，如创建、超级用户、核心转储、信号处理、退出等。而real_parent和parent成员表示进程的亲属关系，用于查找和处理进程树中的亲属关系。

Vuex 4源码学习笔记 - mapState、mapGetters、mapActions、mapMutations辅助函数原理（六）

       在前一章中，我们通过了解Vuex的dispatch功能，逐步探索了Vuex数据流的核心工作机制。通过这一过程，我们对Vuex的整体运行流程有了清晰的把握，为深入理解其细节奠定了基础。本章节，我们将聚焦于Vuex的辅助函数，包括mapState、mapGetters、mapActions、mapMutations以及createNamespacedHelpers，这些函数旨在简化我们的开发流程，使其更符合实际应用需求。

       请注意，这些辅助函数在Vue 3的Composition API中不适用，因为它们依赖于组件实例（this），而在Setup阶段，this尚未被创建。因此，它们仅适用于基于选项的Vue 2或Vue 3经典API。

       以mapState为例，它允许我们以计算属性的形式访问Vuex中的状态。当组件需要获取多个状态时，通过mapState生成的计算属性可以显著减少代码冗余。若映射的计算属性名称与state子节点名称相同，只需传入字符串数组。此外，通过对象展开运算符，我们能轻松地在已有计算属性中添加新的映射。

       深入代码层面，mapState的核心功能在src/helpers.js文件中得以实现。通过normalizeNamespace函数统一处理命名空间和map数据，然后利用normalizeMap函数将数组或对象格式数据标准化，最终返回一个封装后的函数对象。通过这种方式，mapState有效简化了状态访问的实现。

       mapGetters、mapMutations、mapActions遵循相似的模式，通过normalizeNamespace统一输入，然后使用normalizeMap统一数据处理，最后返回对象格式的函数集合，支持对象展开运算符的使用。这些函数简化了获取、执行actions和mutations的过程。

       createNamespacedHelpers则是为管理命名空间模块提供便利。通过传入命名空间值，它生成一组组件绑定辅助函数，简化了针对特定命名空间的模块操作。此函数通过bind方法巧妙地将namespace参数绑定到返回的函数集合中，实现了高效、灵活的命名空间管理。

       本章节对mapState的实现原理进行了深入分析，并展示了其余辅助函数的相似之处。通过理解这些函数的工作机制，我们能更高效地应用Vuex，优化组件间的交互与状态管理。利用这些工具，开发者能够更专注于业务逻辑的实现，而不是繁琐的状态获取和管理。

       在探索更多前端知识的旅程中，让我们一起关注公众号小帅的编程笔记，每天更新精彩内容，与编程社区一同成长。

源码详解Pytorch的state_dict和load_state_dict

       在Pytorch中，保存和加载模型的一种方式是通过调用model.state_dict()，该函数返回的是一个OrderDict，包含网络结构的名称及其对应的参数。要深入了解实现细节，我们先关注其内部逻辑。

       在state_dict函数中，主要遍历了四个元素：_parameters，_buffers，_modules和_state_dict_hooks。前三种在先前的文章中已有详细介绍，而最后一种在读取state_dict时执行特定操作，通常为空，因此不必过多考虑。重要的一点是，当读取Module时，采用递归方式，并以.作为分割符号，方便后续load_state_dict加载参数。

       最后，该函数输出了三种关键参数。

       接下来，让我们深入load_state_dict函数，它主要分为两部分。

       首先，load(self)函数会递归地恢复模型参数。其中，_load_from_state_dict源码在文末附上。

       在load_state_dict中，state_dict表示你之前保存的模型参数序列，而local_state表示你当前模型的结构。

       load_state_dict的主要作用在于，假设我们需恢复名为conv.weight的子模块参数，它会以递归方式先检查conv是否存在于state_dict和local_state中。如果不在，则将conv添加到unexpected_keys中；如果在，则进一步检查conv.weight是否存在，如果都存在，则执行param.copy_(input_param)，完成参数拷贝。

       在if strict部分中，主要判断参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或missing_keys，如有，则抛出错误，终止执行。当然，当strict=False时，会忽略这些细节。

       总结而言，state_dict和load_state_dict是Pytorch中用于保存和加载模型参数的关键函数，它们通过递归方式确保模型参数的准确恢复。

Linux内核源码解析---cgroup实现之整体架构与初始化

       cgroup在年由Google工程师开发，于年被融入Linux 2.6.内核。它旨在管理不同进程组，监控一组进程的行为和资源分配，是Docker和Kubernetes的基石，同时也被高版本内核中的LXC技术所使用。本文基于最早融入内核中的代码进行深入分析。

       理解cgroup的核心，首先需要掌握其内部的常用术语，如子系统、层级、cgroupfs_root、cgroup、css_set、cgroup_subsys_state、cg_cgroup_link等。子系统负责控制不同进程的行为，例如CPU子系统可以控制一组进程在CPU上执行的时间占比。层级在内核中表示为cgroupfs_root，一个层级控制一批进程，层级内部绑定一个或多个子系统，每个进程只能在一个层级中存在，但一个进程可以被多个层级管理。cgroup以树形结构组织，每一棵树对应一个层级，层级内部可以关联一个或多个子系统。

       每个层级内部包含的节点代表一个cgroup，进程结构体内部包含一个css_set，用于找到控制该进程的所有cgroup，多个进程可以共用一个css_set。cgroup_subsys_state用于保存一系列子系统，数组中的每一个元素都是cgroup_subsys_state。cg_cgroup_link收集不同层级的cgroup和css_set，通过该结构可以找到与之关联的进程。

       了解了这些概念后，可以进一步探索cgroup内部用于结构转换的函数，如task_subsys_state、find_existing_css_set等，这些函数帮助理解cgroup的内部运作。此外，cgroup_init_early和cgroup_init函数是初始化cgroup的关键步骤，它们负责初始化rootnode和子系统的数组，为cgroup的使用做准备。

       最后，需要明确Linux内一切皆文件，cgroup基于VFS实现。内核启动时进行初始化，以确保系统能够正确管理进程资源。cgroup的初始化过程分为早期初始化和常规初始化，其中早期初始化用于准备cpuset和CPU子系统，确保它们在系统运行时能够正常工作。通过这些步骤，我们可以深入理解cgroup如何在Linux内核中实现资源管理和进程控制。