【炫酷网站源码下载】【全网最强指标源码】【怎样查看php源码】锁的源码_锁的代码
1.源码分析： Java中锁的锁的锁种类与特性详解
2.Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析
3.万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码
4.Redisson可重入锁加锁源码分析
5.Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析
6.深入解析 go 互斥锁 mutex 源码
源码分析： Java中锁的种类与特性详解
在Java中存在多种锁，包括ReentrantLock、源码Synchronized等，代码它们根据特性与使用场景可划分为多种类型，锁的锁如乐观锁与悲观锁、源码可重入锁与不可重入锁等。代码炫酷网站源码下载本文将结合源码深入分析这些锁的锁的锁设计思想与应用场景。
锁存在的源码意义在于保护资源，防止多线程访问同步资源时出现预期之外的代码错误。举例来说，锁的锁当张三操作同一张银行卡进行转账，源码如果银行不锁定账户余额，代码可能会导致两笔转账同时成功，锁的锁违背用户意图。源码因此，代码在多线程环境下，锁机制是必要的。
乐观锁认为访问资源时不会立即加锁，仅在获取失败时重试，通常适用于竞争频率不高的场景。乐观锁可能影响系统性能，故在竞争激烈的场景下不建议使用。Java中的乐观锁实现方式多基于CAS（比较并交换）操作，如AQS的锁、ReentrantLock、CountDownLatch、Semaphore等。CAS类实现不能完全保证线程安全，使用时需注意版本号管理等潜在问题。
悲观锁则始终在访问同步资源前加锁，确保无其他线程干预。ReentrantLock、Synchronized等都是典型的悲观锁实现。
自旋锁与自适应自旋锁是另一种锁机制。自旋锁在获取锁失败时采用循环等待策略，避免阻塞线程。自适应自旋锁则根据前一次自旋结果动态调整等待时间，提高效率。
无锁、偏向锁、全网最强指标源码轻量级锁与重量级锁是Synchronized的锁状态，从无锁到重量级锁，锁的竞争程度与性能逐渐增加。Java对象头包含了Mark Word与Klass Pointer，Mark Word存储对象状态信息，而Klass Pointer指向类元数据。
Monitor是实现线程同步的关键，与底层操作系统的Mutex Lock相互依赖。Synchronized通过Monitor实现，其效率在JDK 6前较低，但JDK 6引入了偏向锁与轻量级锁优化性能。
公平锁与非公平锁决定了锁的分配顺序。公平锁遵循申请顺序，非公平锁则允许插队，提高锁获取效率。
可重入锁允许线程在获取锁的同一节点多次获取锁，而不可重入锁不允许。共享锁与独占锁是另一种锁分类，前者允许多个线程共享资源，后者则确保资源的独占性。
本文通过源码分析，详细介绍了Java锁的种类与特性，以及它们在不同场景下的应用。了解这些机制对于多线程编程至关重要。此外，还有多种机制如volatile关键字、原子类以及线程安全的集合类等，需要根据具体场景逐步掌握。
Linux 内核 rcu(顺序) 锁实现原理与源码解析
RCU 的全称是 Read-Copy-Update，代表读取-复制-更新，作为 Linux 内核提供的一种免锁机制，它在锁实现方案中独树一帜。在面对自旋锁、互斥锁、信号量、读写锁、req 顺序锁等常规锁结构时，RCU 提供了另一种思路，追求在无需阻塞操作的怎样查看php源码前提下实现高效并发。
RCU 通过链表操作实现了读写分离。在读任务执行时，可以安全地读取链表中的节点。然而，若写任务在此期间修改或删除节点，则可能导致数据不一致问题。因此，RCU 采用先读取后复制、再更新的策略，实现无锁状态下的高效读取。这与 Copy-On-Write 技术相似，先复制一份数据，对副本进行修改，完成后将修改内容覆盖原数据，从而达到高效、无阻塞的操作。
图中展示了链表操作的细节，每个节点包含数据字段和 next 指针字段。在读任务读取节点 B 时，写任务 N 执行删除操作，导致 next 指针指向错误的节点，从而引发业务异常。此时，若采用互斥锁，则能够保证数据一致性，但系统性能会受到一定程度的影响。读写锁和 seq 锁虽然在一定程度上改善了性能，但仍存在一定的问题，如写者饥饿状态或读者阻塞。
RCU 的实现旨在避免以上问题，让读任务直接获取锁，无需像 seq 锁那样进行重试，也不像读写锁和互斥锁那样完全阻塞读操作。RCU 通过在读任务完成后再删除节点，实现先修改指针，保留副本，注册回调，等待读任务释放副本，最后删除副本的微信源码屋过程。这种机制使得读任务无需阻塞等待写任务，有效提高了系统性能。
内核源码中，RCU 通过 `rcu_assign_pointer` 修改指针，`synchronize_kernel` 等待所有读任务完成，而读任务则通过 `rcu_read_lock`、`rcu_read_unlock` 和 `rcu_dereference` 来上锁、解锁和获取引用值。这种设计在一定程度上借鉴了垃圾回收机制，通过写者修改引用并保留副本，待所有读任务完成后删除副本，从而实现高效、并发的操作。在 `rcu_read_lock` 中，禁止抢占确保了所有读任务完成后才释放锁，开启抢占，这为读任务提供了宽限期，等待所有任务完成。
总之，RCU 作为一种创新的锁实现机制，通过链表操作和读写分离策略，为 Linux 内核提供了一种高效、无阻塞的并发控制方式。其源码解析展示了如何通过内核函数实现读取-复制-更新的机制，以及如何通过宽限期确保数据一致性，从而在保证性能的同时，提供了一种优雅的并发控制解决方案。
万字长文带你解读Redisson分布式锁的源码
通过深入解读 Redisson 分布式锁的源码，我们了解到其核心功能在于实现加锁、解锁以及设置锁超时这三个基本操作。而分布式锁的实现，离不开对 Redis 发布订阅（pub/sub）机制的利用。订阅者（sub）通过订阅特定频道（channel）来接收发布者（pub）发送的消息，实现不同客户端间的通信。在使用 Redisson 加锁前，需获取 RLock 实例对象，进而调用 lock 或 tryLock 方法来完成加锁过程。
Redisson 中的 RLock 实例初始化时，会配置异步执行器、彩票系统源码搭建唯一 ID、等待获取锁的时间等参数。加锁逻辑主要涉及尝试获取锁（tryLock）和直接获取锁（lock）两种方式。tryLock 方法中，通过尝试获取锁并监听锁是否被释放来实现锁的获取和等待逻辑。这通过调用底层命令（整合成 Lua 脚本）与 Redis 进行交互来实现。Redis 的 Hash 结构被用于存储锁的持有情况，hincrby 命令用于在持有锁的线程释放锁时调整计数，确保锁的可重入性。
解锁逻辑相对简单，通过调用 unlock 方法，Redisson 使用特定的 Lua 脚本命令来判断锁是否存在，是否为当前线程持有，并相应地执行删除或调整锁过期时间的操作。
此外，Redisson 支持 RedLock 算法来提供一种更鲁棒的锁实现，通过多个无关联的 Redis 实例（Node）组成的分布式锁来防止单点故障。尽管 RedLock 算法能一定程度上提高系统可靠性，但并不保证强一致性。因此，在业务场景对锁的安全性有较高要求时，可采取业务层幂等处理作为补充。
Redisson 的设计遵循了简化实现与高效性能的原则，通过 Lua 脚本与 Redis 的直接交互来实现分布式锁的原子操作。在源码中，通过巧妙利用并发工具和网络通信机制，实现了分布式锁的高效执行。尽管 Redisson 在注释方面可能稍显不足，但其源码中蕴含的并发与网络通信的最佳实践仍然值得深入学习与研究。
Redisson可重入锁加锁源码分析
在分布式环境中，控制并发的关键往往需要分布式锁。Redisson，作为Redis的高效客户端，其源码清晰易懂，这里主要探讨Redisson可重入锁的加锁原理，以版本3..5为例，但重点是理解其核心逻辑，而非特定版本。
加锁始于用户通过`redissonClient`获取RLock实例，并通过`lock`方法调用。这个过程最后会进入`RLock`类的`lock`方法，核心步骤是`tryAcquire`方法。
`tryAcquire`方法中，首先获取线程ID，用于标识是哪个线程在请求锁。接着，尝试加锁的真正核心在`tryAcquireAsync`，它嵌套了`get`方法，这个get方法会阻塞等待异步获取锁的结果。
在`tryAcquireAsync`中，如果锁的租期未设置，会使用默认的秒。脚本执行是加锁的核心，一个lua脚本负责保证命令的原子性。脚本中，`keys`和`argv`参数处理至关重要，尤其是判断哈希结构`_come`的键值对状态。
脚本逻辑分为三个条件：如果锁不存在，会设置并设置过期时间；如果当前线程已持有锁，会增加重入次数并更新过期时间；若其他线程持有，加锁失败并返回剩余存活时间。加锁失败时，系统会查询锁的剩余时间，用于后续的重试策略。
加锁成功后，会进行自动续期，通过`Future`监听异步操作结果。如果锁已成功获取且未设置过期时间，会定时执行`scheduleExpirationRenewal`，每秒检查锁状态，延长锁的存活时间。
整个流程总结如下：首先通过lua脚本在Redis中创建和更新锁的哈希结构，对线程进行标识。若无过期时间，定时任务会确保锁的持续有效。重入锁通过`hincrby`增加键值对实现。加锁失败后，客户端会等待锁的剩余存活时间，再进行重试。
至于加锁失败的处理，客户端会根据剩余存活时间进行阻塞，等待后尝试再次获取锁。这整个流程展现了Redisson可重入锁的简洁设计，主要涉及线程标识、原子操作和定时续期等关键点。
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，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。
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，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。
深入解析 go 互斥锁 mutex 源码
互斥锁是并发控制的基石，用于避免多线程竞争带来的数据不一致性问题。以加法运算为例，若不使用互斥锁，多个线程同时执行加法操作可能导致数据覆盖，结果不准确。互斥锁（Mutex）确保在同一时刻只有一个线程访问共享资源。
在互斥锁的源码解析中，我们关注几个核心问题：饥饿问题、性能优化、锁的创建与操作。
互斥锁通常会经历几代优化，以提升性能与公平性。例如，当一个线程在等待获取锁时，系统可能选择将锁直接分配给等待时间最长的线程（饥饿模式），以确保所有线程都有机会访问共享资源。在正常模式下，锁的分配遵循先入先出的原则，以提升性能。这些模式的选择和切换依赖于互斥锁内部的状态。
互斥锁的实现涉及位运算，如位与(&)、位或(|)、位异或(^)等操作。这些位操作用于管理锁的状态，如判断锁是否被持有、锁是否处于饥饿状态等。
在使用互斥锁时，需要注意几个常见错误：锁重入、锁拷贝和死锁。锁重入允许同一线程多次获取同一锁，无需阻塞。锁拷贝则涉及锁的复制，需确保复制时不破坏锁的状态。死锁是由于线程间循环等待资源而导致的僵局，需通过合理设计避免。
在并发编程中，正确使用互斥锁至关重要，需遵循“谁申请，谁释放”的原则，避免锁的不当释放导致的不可预期行为。对于更高级的锁机制，如自旋锁、阻塞锁和排他锁，它们在并发控制中发挥着不同的作用，提供了不同程度的性能优化和安全保证。
此外，信号量(semaphore)是一种常见的同步工具，用于协调并发操作。它提供了类似于互斥锁的功能，但允许更细粒度的控制，如允许多个读锁而只允许一个写锁。信号量的实现通常依赖于系统调用，如Linux的futex，或在Go中使用专门的同步库。
总体而言，互斥锁是并发编程中不可或缺的工具，正确理解和使用它们能够有效管理并发问题，确保程序的正确性和稳定性。