1.深度解析sync WaitGroup源码
2.Ray 源码解析（一）：任务的软件任务软件任务状态转移和组织形式
3.OpenHarmony—内核对象事件之源码详解
4.如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
5.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
6.UE4源码剖析——异步与并行 中篇 之 Thread
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。源码源码它是软件任务软件任务 sync 包下的一个子组件，特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的源码源码场景。
waitGroup 主要用于解决goroutine间的软件任务软件任务等待关系。例如，源码源码ios源码视频goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后，软件任务软件任务才能执行后续的源码源码业务逻辑。通过使用waitGroup，软件任务软件任务goroutineA在执行任务时，源码源码会在检查点等待其他goroutine完成，软件任务软件任务确保所有任务执行完毕后，源码源码goroutineA才能继续进行。软件任务软件任务
在实现上，源码源码waitGroup 通过三个方法来操作：Add、软件任务软件任务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，mysql源码能力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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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音乐node源码资源约束，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。
OpenHarmony—内核对象事件之源码详解
对于嵌入式开发和技术爱好者，深入理解OpenHarmony的内核对象事件源码是提升技能的关键。本文将通过数据结构解析，spi机制源码揭示事件机制的核心原理，引导大家探究任务间IPC的内在逻辑。
关键数据结构
首先，了解PEVENT_CB_S数据结构，它是事件的核心：uwEventID标识任务的事件类型，个位（保留位）可区分种事件；stEventList双向循环链表是理解事件的核心，任务等待事件时会挂载到链表，事件触发后则从链表中移除。
事件初始化
事件控制块由任务自行创建，通过LOS_EventInit初始化，此时链表为空，表示没有事件发生。任务通过创建eventCB指针并初始化，开始事件管理。
事件写操作
任务通过LOS_EventWrite写入事件，可以一次设置多个事件。1处的逻辑允许一次写入多个事件。2-3处检查事件链表，唤醒等待任务，通过双向链表结构确保任务顺序执行。
事件读操作
轻量级操作系统提供了两种事件读取方式：LOS_EventPoll支持主动检查，而LOS_EventRead则为阻塞读。1处区分两种读取模式，2-4处根据模式决定任务挂起或直接读取。
事件销毁操作
事件使用完毕后，需通过LOS_EventClear清除事件标志，并在LOS_EventDestroy中清理事件链表，确保资源的正确释放。
总结
通过以上的详细分析，OpenHarmony的内核事件机制已清晰可见。掌握这些原理，开发者可以更自如地利用事件API进行任务同步，并根据需要自定义事件通知机制，提升任务间通信的王者战法源码灵活性。
如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
日常实现各种服务端系统时，我们一定会有一些定时任务的需求。比如会议提前半小时自动提醒，异步任务定时/周期执行等。那么如何去实现这样的一个定时任务系统呢？ Java JDK提供的Timer类就是一个很好的工具，通过简单的API调用，我们就可以实现定时任务。
现在就来看一下java.util.Timer是如何实现这样的定时功能的。
首先，我们来看一下一个使用demo
基本的使用方法：
加入任务的API如下:
可以看到API方法内部都是调用sched方法，其中time参数下一次任务执行时间点，是通过计算得到。period参数为0的话则表示为一次性任务。
那么我们来看一下Timer内部是如何实现调度的。
内部结构
先看一下Timer的组成部分：
Timer有3个重要的模块，分别是 TimerTask, TaskQueue, TimerThread
那么，在加入任务之后，整个Timer是怎么样运行的呢？可以看下面的示意图：
图中所示是简化的逻辑，多个任务加入到TaskQueue中，会自动排序，队首任务一定是当前执行时间最早的任务。TimerThread会有一个一直执行的循环，从TaskQueue取队首任务，判断当前时间是否已经到了任务执行时间点，如果是则执行任务。
工作线程
流程中加了一些锁，用来避免同时加入TimerTask的并发问题。可以看到sched方法的逻辑比较简单，task赋值之后入队，队列会自动按照nextExecutionTime排序（升序，排序的实现原理后面会提到）。
从mainLoop的源码中可以看出，基本的流程如下所示
当发现是周期任务时，会计算下一次任务执行的时间，这个时候有两种计算方式，即前面API中的
优先队列
当从队列中移除任务，或者是修改任务执行时间之后，队列会自动排序。始终保持执行时间最早的任务在队首。 那么这是如何实现的呢？
看一下TaskQueue的源码就清楚了
可以看到其实TaskQueue内部就是基于数组实现了一个最小堆 (balanced binary heap), 堆中元素根据 执行时间nextExecutionTime排序，执行时间最早的任务始终会排在堆顶。这样工作线程每次检查的任务就是当前最早需要执行的任务。堆的初始大小为，有简单的倍增扩容机制。
TimerTask 任务有四种状态：
Timer 还提供了cancel和purge方法
常见应用
Java的Timer广泛被用于实现异步任务系统，在一些开源项目中也很常见， 例如消息队列RocketMQ的 延时消息/消费重试 中的异步逻辑。
上面这段代码是RocketMQ的延时消息投递任务 ScheduleMessageService 的核心逻辑，就是使用了Timer实现的异步定时任务。
不管是实现简单的异步逻辑，还是构建复杂的任务系统，Java的Timer确实是一个方便实用，而且又稳定的工具类。从Timer的实现原理，我们也可以窥见定时系统的一个基础实现：线程循环 + 优先队列。这对于我们自己去设计相关的系统，也会有一定的启发。
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、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。
UE4源码剖析——异步与并行 中篇 之 Thread
我们知道UE中的异步框架分为TaskGraph与Thread两种，上篇教程我们学习了TaskGraph，它擅长处理有依赖关系的短任务；本篇教程我们将学习Thread，它与TaskGraph相反，它更擅长于处理长任务。而下一篇文章，我们则会承接Thread，去学习一下引擎中一些重要的线程。
Thread擅长处理长任务，从长任务生命周期这个层面来看，我们可以先把长任务分为两类：常驻型长任务与非常驻型长任务。
常驻型长任务侧重于并行，通常用于监听式服务，例如网络传输，使用单独的线程对网络进行监听，每当有网络数据包到达时，线程接收并处理后，不会立即结束，而是重置部分状态，继续监听，等待下一轮数据包。
非常驻型长任务侧重于异步，通常用于数据处理，例如主线程为了提高性能，避免卡顿，会将一些重负载的运算任务分发给分线程处理，可能分批给多条分线程，主线程继续运行其他逻辑。任务处理完成后，将结果返回给主线程，分线程可销毁。
接下来，我们通过两个例子学习Thread的使用。
计算由N到M（N和M为大数字）所有数字的和。使用Thread异步调用，将计算操作交由分线程执行，计算完成后再通知主线程结果，代码实现如下：
逻辑分为两部分：启动分线程计算数字和，使用Async函数，参数为EAsyncExecution::Thread，创建新线程执行。学习Async函数用法，该函数返回TFuture对象，代表未来状态，当前无法获取结果，但在未来某个时刻状态变为Ready，此时可通过TFuture获取结果。
主线程注册回调，等待分线程计算完成，使用TFuture的Then函数，完成时触发注册的回调，也可使用Wait系列函数等待计算完成。
接下来学习常驻型任务使用。
定义玩家血量上限点，当前点，当血量未满时，每0.2秒恢复1点血量。代码实现分为创建生命治疗仪FRunnable对象、重写Run函数、创建FRunnableThread线程、测试恢复功能和释放线程资源。
生命治疗仪创建与测试完整代码如下，可验证生命恢复功能和暂停与恢复。
UE4中的FRunnable与FRunnableThread提供创建常驻型任务所需接口。无论是常驻型还是非常驻型，底层实现相同，都是使用FRunnableThread线程。
FRunnableThread线程结构包含标识符、逻辑功能、效率与性能、辅助调试字段。线程创建与生命周期分为创建FRunnable类对象、创建FRunnableThread对象两步，通过FRunnable的生命周期管理实现线程运行与停止。
UE4线程管理流程包括继承并创建FRunnable类对象、创建FRunnableThread对象，生命治疗仪线程创建代码。
UE4中的几种异步方式底层使用线程实现，学习了线程类型、创建、生命周期、销毁方法，为下篇学习引擎特殊线程打下基础。
Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的使用
在Nacos的源码中，TaskManager是一个核心组件，它负责管理一系列必须成功执行的任务，以单线程的方式确保任务的执行。TaskManager内部包含待处理的AbstractTask集合和对应的TaskProcessor，后者是执行任务的接口，不同的任务类型需实现自己的执行逻辑。以配置中心的配置文件Dump为例，Nacos会定期将数据库中的数据备份到磁盘，这个操作通过定义的DumpTask和其对应的DumpProcessor来实现。
DumpTask定义了必要的属性，而DumpProcessor则是专门处理DumpTask的任务处理器，其核心功能是将配置文件保存到磁盘并计算MD5。类似地，DumpAllTask和DumpAllBetaTask也有对应的处理器，如DumpAllProcessor和DumpAllBetaProcessor。
DumpAllTask的任务触发和执行发生在DumpService类中，该服务负责初始化配置信息的备份。在初始化时，会创建一个DumpAllProcessor执行器，并启动一个线程，将默认执行器设置为这个处理器。此后，每隔十分钟，DumpService会向TaskManager添加一个新的DumpAllTask，由线程processingThread处理并执行。