1.源码细读-深入了解terser-webpack-plugin的阅读源码阅读源码实现
2.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
3.JDK源码分析Timer/TimerTask 源码分析
4.Ray 源码解析（一）：任务的状态转移和组织形式
5.深度解析sync WaitGroup源码
6.一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

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 库的阅读源码阅读源码功能，旨在为你的任务任务 JavaScript 代码带来高效且优雅的压缩体验。要开始使用，阅读源码阅读源码只需参考官方文档中关于 minify-options</的任务任务顺势交易指标源码配置指导。这款插件在 webpack 的阅读源码阅读源码 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</的阅读源码阅读源码神秘函数中。

       优化艺术</

       在 optimise</函数的任务任务舞台，一场资源名的阅读源码阅读源码魔术表演正在上演。它首先从 compilation 中获取资源，任务任务接着根据 availableNumberOfCores</动态决定是阅读源码阅读源码否启用并行模式，创建适当的任务任务 Worker</。在这里，阅读源码阅读源码pLimit</起到了关键作用，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，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 实现代码的高效压缩。这个过程既简洁又高效，确保了代码质量的中医小程序源码提升。

       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、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。

JDK源码分析Timer/TimerTask 源码分析

       在Java中，Timer 类是实现定时任务的常见工具，配合TimerTask 实现定时、延迟或周期性执行。本文将深入剖析其源码结构和工作原理。sip2源码

       Timer 的核心机制涉及关键类，包括TimerThread、Timer、TimerQueue 和 TimerTask。一个Timer 实例对应一个TimerThread，负责执行任务；Timer拥有一个TimerThread和一个TimerQueue，而TimerQueue中存储了多个TimerTask。这样的关系可以总结为：

       1个 TimerThread -> 1个线程

       1个 Timer -> 持有 TimerThread 和 TimerQueue

       1个 TimerQueue -> 持有多个 TimerTask

       源码分析时，首先创建Timer时，thread和queue会在声明时初始化为final类型，确保它们与Timer的生命周期绑定。接着，任务通过schedule方法进行调度，这个过程会根据TimerTask类型设置不同的period参数。

       TimerTask 是一个实现了Runnable接口的抽象类，子类需实现run方法。TimerTask的类型决定了其执行周期。TimerThread的run方法包含一个死循环，类似Android的Handler机制。

       TimerQueue作为队列，内部使用完全二叉树结构，add和fixUp方法用于维护最小执行时间的节点在队列前端。purge方法执行后，会调用fixDown方法进行调整。

       总之，每个Timer实例由一个线程和一个二叉堆（通过TimerQueue实现）组成，用于管理定时任务的执行顺序。理解这些核心组件的交互，有助于深入理解Timer的工作机制。

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桃源码头票价节点。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。

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。它是 sync 包下的一个子组件，特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的场景。

       waitGroup 主要用于解决goroutine间的等待关系。例如，goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后，才能执行后续的业务逻辑。通过使用waitGroup，goroutineA在执行任务时，会在检查点等待其他goroutine完成，确保所有任务执行完毕后，goroutineA才能继续进行。

       在实现上，waitGroup 通过三个方法来操作：Add、文字转wav源码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，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。

       如果您对并发编程感兴趣，希望持续关注相关技术更新，请通过微信搜索「迈莫coding」，第一时间获取更多深度解析和实战指南。

一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

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       一、DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler，首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。

       1.1 分布式设计

       分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。

       1.1.1 中心化设计

       中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。

       1.1.2 去中心化设计

       去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。

       1.2 架构设计

       DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。

       1.3 容错问题

       容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。

       1.4 远程日志访问

       Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。

       二、源码分析

       2.1 工程模块介绍与配置文件

       2.1.1 工程模块介绍

       2.1.2 配置文件

       配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。

       2.2 API主要任务操作接口

       API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。

       2.3 Quaterz架构与运行流程

       Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。

       2.4 Master启动与执行流程

       Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。

       2.5 Worker启动与执行流程

       Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。

       2.6 RPC交互

       Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。

       2.7 负载均衡算法

       DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。

       2.8 日志服务

       日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。

       2.9 报警

       报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。

       本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。

Netty源码解析 -- FastThreadLocal与HashedWheelTimer

       Netty源码分析系列文章接近尾声，本文深入解析FastThreadLocal与HashedWheelTimer。基于Netty 4.1.版本。

       FastThreadLocal简介：

       FastThreadLocal与FastThreadLocalThread协同工作。FastThreadLocalThread继承自Thread类，内部封装一个InternalThreadLocalMap，该map只能用于当前线程，存放了所有FastThreadLocal对应的值。每个FastThreadLocal拥有一个index，用于定位InternalThreadLocalMap中的值。获取值时，首先检查当前线程是否为FastThreadLocalThread，如果不是，则从UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap获取InternalThreadLocalMap，这实际上回退到使用ThreadLocal。

       FastThreadLocal获取值步骤：

       #1 获取当前线程的InternalThreadLocalMap，如果是FastThreadLocalThread则直接获取，否则通过UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap获取。

       #2 通过每个FastThreadLocal的index，获取InternalThreadLocalMap中的值。

       #3 若找不到值，则调用initialize方法构建新对象。

       FastThreadLocal特点：

       FastThreadLocal无需使用hash算法，通过下标直接获取值，复杂度为log(1)，性能非常高效。

       HashedWheelTimer介绍：

       HashedWheelTimer是Netty提供的时间轮调度器，用于高效管理各种延时任务。时间轮是一种批量化任务调度模型，能够充分利用线程资源。简单说，就是将任务按照时间间隔存放在环形队列中，执行线程定时执行队列中的任务。

       例如，环形队列有个格子，执行线程每秒移动一个格子，则每轮可存放1分钟内的任务。任务执行逻辑如下：给定两个任务task1（秒后执行）、task2（2分秒后执行），当前执行线程位于第6格子。那么，task1将放到+6=格，轮数为0；task2放到+6=格，轮数为2。执行线程将执行当前格子轮数为0的任务，并将其他任务轮数减1。

       HashedWheelTimer的缺点：

       时间轮调度器的时间精度受限于执行线程的移动速度。例如，每秒移动一个格子，则调度精度小于一秒的任务无法准时调用。

       HashedWheelTimer关键字段：

       添加延迟任务时，使用HashedWheelTimer#newTimeout方法，如果HashedWheelTimer未启动，则启动HashedWheelTimer。启动后，构建HashedWheelTimeout并添加到timeouts集合。

       HashedWheelTimer运行流程：

       启动后阻塞HashedWheelTimer线程，直到Worker线程启动完成。计算下一格子开始执行的时间，然后睡眠到下次格子开始执行时间。获取tick对应的格子索引，处理已到期任务，移动到下一个格子。当HashedWheelTimer停止时，取消任务并停止时间轮。

       HashedWheelTimer性能比较：

       HashedWheelTimer新增任务复杂度为O(1)，优于使用堆维护任务的ScheduledExecutorService，适合处理大量任务。然而，当任务较少或无任务时，HashedWheelTimer的执行线程需要不断移动，造成性能消耗。另外，使用同一个线程调用和执行任务，某些任务执行时间过久会影响后续任务执行。为避免这种情况，可在任务中使用额外线程执行逻辑。如果任务过多，可能导致任务长期滞留在timeouts中而不能及时执行。

       本文深入剖析FastThreadLocal与HashedWheelTimer的实现细节，旨在提供全面的技术洞察与实战经验。希望对您理解Netty源码与时间轮调度器有帮助。关注微信公众号，获取更多Netty源码解析与技术分享。

Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析

       结论是，Linux 内核中的 RCU（Read-Copy-Update）锁提供了一种无需阻塞的锁机制，旨在提高并发性能。传统的锁如自旋锁和互斥锁存在阻塞问题，而RCU锁通过读写分离、延迟删除策略来实现无锁或低阻塞的操作。

       RCU锁的核心原理是利用读写分离的策略。当有读任务 M 阅读链表时，写任务 N 可以在读任务完成后再进行修改，通过rcu_assign_pointer 修改指针，保留旧节点直到读任务结束。写任务通过synchronize_kernel等待所有读任务完成，而读任务则通过rcu_read_lock获取读锁，rcu_read_unlock释放，rcu_dereference访问数据。

       这种机制类似于垃圾回收机制，写者在操作后保留旧引用，直到所有读任务结束才删除。rcu_read_lock会禁止抢占，形成一个宽限期，确保读任务在读锁保护下完成，从而避免数据不一致。

       总的来说，RCU锁通过巧妙的策略，实现了低阻塞的并发控制，提高系统性能，而源码中的关键操作包括rcu_assign_pointer进行指针更新，synchronize_kernel等待读任务完成，以及读任务通过rcu_read_lock等函数进行锁的管理和数据访问。