1.Vue3之事件循环、异步源码异步nextTick与源码解析
2.功能更新生成源码异步下载,代码让系统响应速度提升10倍
3.Vert.x 源码解析(4.x)——Future源码解析
4.UE4源码剖析——异步与并行 中篇 之 Thread
5.Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析
6.研发必会-异步编程利器之CompletableFuture(含源码 中)
Vue3之事件循环、异步源码异步nextTick与源码解析
事件循环是代码JavaScript单线程执行的核心机制,确保了同步任务与异步任务能有序执行。异步源码异步同步任务按顺序执行,代码免费苹果软件源码而异步任务则分为宏任务和微任务。异步源码异步宏任务包括setTimeout、代码setInterval、异步源码异步整体代码、代码ajax、异步源码异步postMessage、代码交互事件等,异步源码异步微任务则包括Promise.then、代码catch、异步源码异步finally、MutationObserver、process.nextTick(Node环境下)。
事件循环机制确保了同步任务先执行,宏任务和微任务则交替执行,形成事件循环的周期。此过程确保了JavaScript代码的流畅执行,避免了因耗时任务阻塞主线程导致的卡顿。
在Vue3中,nextTick功能用于处理异步更新DOM问题。它允许开发者在DOM更新之前执行异步代码,确保DOM的正确渲染。有以下两种使用方式:一种是直接传入回调函数,另一种是通过async和await实现。当对数据进行操作后,如果观察到DOM没有更新,原因在于Vue3中数据响应式是同步的,而DOM更新是异步的。
为解决此问题,可以使用nextTick将同步代码转化为异步代码,确保在浏览器的下一次事件循环中执行DOM更新。在Vue3源代码中,nextTick通过将同步代码包装为Promise,从而转化为异步任务来实现这一功能。
Vue3将DOM更新设置为异步,旨在优化性能。考虑到大量数据变化时,频繁的DOM更新可能导致性能开销过大,异步更新策略降低了这种浪费,提高了应用的响应性和性能效率。
功能更新生成源码异步下载,让系统响应速度提升倍
通过本次优化更新,系统在生成源码、流程执行轨迹展示、SQL修改提示、系统函数的jar包定义、运维API依赖JAR包的引入、以及定时任务jar包的管理上,采用了异步操作模式,显著提升了系统响应速度与性能。下面详细解读各项功能的优化点和操作流程。1. 生成源码异步下载优化
优化后,生成源码时将采用异步下载策略。操作流程如下:点击项目卡片的家政维修APP源码“设置按钮”并选择“生成源码”。
在弹出的二次提示框中,选择是否携带JAR包,确认后点击“确定”。
再次点击项目卡片上的“设置按钮”进入“源码记录”。
在源码记录列表中可实时查看生成状态,生成完成后即可下载源码包。
若生成失败,点击操作栏的“详情”按钮查看具体原因。
2. 流程执行轨迹变量展示优化
优化后的流程执行轨迹功能,不仅能显示当前组件信息,还支持查看流程中其他组件的详细信息。系统变量信息被分类为入口参数、局部变量、配置组参数和基础参数,便于用户快速了解组件执行结果和变量值。3. 修改SQL使用提示优化
当SQL信息被接口引用时,修改SQL后系统将弹出提示,要求在接口中重新选择该SQL信息后才能生效。删除SQL时,系统会提示已引用的接口,需先去除引用后才能执行删除操作。4. 系统函数jar包定义为扩展jar包优化
系统将一些常用函数定义为扩展jar包,仅在需要时自动加载,减少执行引擎包体积,提升性能。以“SysFun_Feidai_BaseUtilsBaseUtils”为例,进行加载与使用。5. 运维API依赖JAR包引入优化
监控检测扩展jar包在本地客户端和执行引擎中使用时,需下载并安装后才能进行指标监控。操作包括下载、解压、配置,以及启动本地客户端等步骤。6. 定时任务jar包定义优化
定时任务jar包已整合至扩展jar包中,新增定时任务时系统会自动加载。用户也可提前手动添加,确保定时任务与项目部署包一同打包。 通过这些优化,系统响应速度得到显著提升,操作流程更加高效便捷。有兴趣的用户可申请免费试用体验。 SoFlu软件机器人,作为全球首款针对微服务架构的软件机器人,革新了传统编码作业模式,通过可视化拖拽与参数配置实现复杂业务逻辑,一人全栈解决后端、前端、测试、运维等各类工作需求,大幅度降低软件开发门槛,显著提升企业软件开发效率与生产力。 通过引入自动化、标准化与工具化流程,SoFlu软件机器人解决了传统软件开发过程中的依赖人工、成本高昂、技术选型难等问题,突破了被国外开发工具“卡脖子”的技术壁垒,为企业软件开发带来了十倍效率提升。云游拓客源码Vert.x 源码解析(4.x)——Future源码解析
在现代软件开发中,异步编程的重要性日益凸显,提升并发性能并处理大量并行操作。Vert.x,作为一款基于事件驱动和非阻塞设计的异步框架,提供了丰富的工具简化异步编程。本文将深入解析Vert.x 4.x版本的Future源码,理解其关键类和功能。1. 异步核心
Vert.x的核心在于FutureImpl和PromiseImpl,它们是实现异步操作的关键。AsyncResult是通用接口,用于表示异步操作的结果,包含成功值或失败异常。2. Future类详解
Future扩展了AsyncResult,提供了组合操作如join、any、all和map等功能。内部的FutureInternal主要负责添加监听器,FutureBase负责执行监听器和转换函数。 具体来说,FutureImpl的onComplete方法接收一个handler,任务完成后执行,而tryComplete则在异步操作有结果时触发,最终调用用户指定的handler。 相比之下,Promise允许用户手动设置异步结果,PromiseImpl继承自FutureImpl,并增加了context获取功能。3. 实例与源码分析
通过简单的入门实例,如独立使用Future,我们可以看到Vert.x如何通过创建PromiseImpl获取Future。源码分析显示,Promise.future获取Future,OnComplete用于添加监听,而complete方法则用于设置值并通知监听器。4. 深入源码
在源码层面,addListener和emitSuccess方法在OnComplete中扮演重要角色。而complete方法,特别是tryComplete,是设置值并触发监听的关键。5. 总结
总的来说,理解Vert.x中的Future,就是创建PromiseImpl获取Future,通过OnComplete添加监听器,然后通过Promise的complete方法设置值并通知监听器。后续还将深入探讨其他Future实现类,如all、any和map的原理。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,qt源码系统库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、移动赛车游戏源码逻辑功能、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。
Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析
Vert.x 4.x 源码深度解析:Context核心概念详解 Vert.x 通过Context这一核心机制,解决了多线程环境下的资源管理和状态维护难题。Context在异步编程中扮演着协调者角色,确保线程安全的资源访问和有序的异步操作。本文将深入剖析Context的源码结构,包括其接口设计、关键实现以及在Vert.x中的具体应用。Context源代码解析
Context接口定义了基础的事件处理功能,如立即执行和阻塞任务。ContextInternal扩展了Context,包含内部方法和功能,通常开发者无需直接接触,如获取当前线程的Context。在vertx的beginDispatch和endDispatch方法中,Context的切换策略取决于线程类型,Vertx线程会使用上下文切换,而非Vertx线程则依赖ThreadLocal。 ContextBase是ContextInternal的实现类,负责执行耗时任务,内部包含TaskQueue来管理任务顺序。WorkerContext和EventLoopContext分别对应工作线程和EventLoop线程的执行策略,它们通过execute()、runOnContext()和emit()方法处理任务,同时监控性能。 Context的创建和获取贯穿于Vert.x的生命周期,它在DeploymentManager的doDeploy方法中被调用,如NetServer和NetClient等组件的底层实现也依赖于Context来处理网络通信。额外说明
Context与线程并非直接绑定,而是根据场景动态管理。部署时创建新Context,非部署时优先获取Thread和ThreadLocal中的Context。当执行异步任务时,当前线程的Context会被暂时替换,任务完成后才恢复。源码中已加入详细注释,如需获取完整注释版本,可联系作者。 Context的重要性在于其在Vert.x的各个层面如服务器部署、EventBus通信中不可或缺,它负责维护线程同步与异步任务的执行顺序,是异步编程中不可或缺的基石。理解Context的实现,有助于更好地利用Vert.x进行高效开发。研发必会-异步编程利器之CompletableFuture(含源码 中)
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1、springBoot对接kafka,批量、并发、异步获取消息,并动态、批量插入库表;
2、SpringBoot用线程池ThreadPoolTaskExecutor异步处理百万级数据;
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7、研发必会-异步编程利器之CompletableFuture(上)
一、多任务组合回调
备注:源码获取方式在文底。
1.1、AND组合关系
thenCombine / thenAcceptBoth / runAfterBoth都表示:将两个CompletableFuture组合起来,只有这两个都正常执行完了,才会执行某个任务。也即:当任务一和任务二都完成再执行任务三(异步任务)。
区别在于:
1、runAfterBoth:不会把执行结果当做方法入参,且没有返回值。
2、thenAcceptBoth:会将两个任务的执行结果作为方法入参,传递到指定方法中,且无返回值。
3、thenCombine:会将两个任务的执行结果作为方法入参,传递到指定方法中,且有返回值。
代码案例:
运行结果:
1.2、OR组合关系
将两个CompletableFuture组合起来,只要其中一个执行完了,就会执行某个任务。(两个任务,只要有一个任务完成,就执行任务三)
区别在于:
1、runAfterEither:不会把执行结果当做方法入参,且没有返回值。
2、acceptEither: 会将已经执行完成的任务,作为方法入参,传递到指定方法中,且无返回值。
3、applyToEither:会将已经执行完成的任务,作为方法入参,传递到指定方法中,且有返回值。(个人推荐)
参考代码:
返回结果:
若将异步任务中的Thread.sleep()改为,将输出的结果为:
从结果中不难对比发现,任务的参数是任务和任务中执行最快的返回结果。
注意:若把核心线程数量改为1,会是什么样的呢?
运行结果:
从上面看出,改为1就变成单线程执行了。
1.3、多任务组合(allOf\anyOf)
1.allOf:等待所有任务都执行完成后,才会执行 allOf 返回的CompletableFuture。如果任意一个任务异常,allOf的CompletableFuture,执行get方法,会抛出异常。(等待所有任务完成才会执行)
2.anyOf:任意一个任务执行完,就执行anyOf返回的CompletableFuture。如果执行的任务异常,anyOf的CompletableFuture,执行get方法,会抛出异常。(只要有一个任务完成)
参考案例:
结果返回:
从结果中看出:等待所有任务都执行完成后,才会执行 allOf 返回的CompletableFuture。
同理anyOf,只需要调整代码:
运行结果:
1.4、thenCompose
thenCompose方法会在某个任务执行完成后,将该任务的执行结果,作为方法入参,去执行指定的方法。该方法会返回一个新的CompletableFuture实例。
1、如果该CompletableFuture实例的result不为null,则返回一个基于该result新的CompletableFuture实例;
2、如果该CompletableFuture实例为null,然后就执行这个新任务。
代码案例:
结果:
二、使用注意点
CompletableFuture 使异步编程更加便利的、代码更加优雅的同时,也要关注使用的一些注意点。
2.1、Future需要获取返回值,才能获取异常信息
代码案例:
输出结果:
Future需要获取返回值(res.get()),才能获取到异常信息。如果不加 get()/join()方法,看不到异常信息。使用的时候,注意一下,考虑是否加try…catch…或者使用exceptionally方法。
若改成exceptionally方法,无需get或join也可以捕获异常信息:
结果:
2.2、CompletableFuture的get()方法是阻塞的
CompletableFuture的get()方法是阻塞的,如果使用它来获取异步调用的返回值,需要添加超时时间。
推荐使用:
2.3、建议使用自定义线程池,不要使用默认的
CompletableFuture代码中使用了默认的线程池,处理的线程个数是电脑CPU核数-1。在大量请求过来的时候,处理逻辑复杂的话,响应会很慢。一般建议使用自定义线程池,优化线程池配置参数。
参考案例:
但是如果线程池拒绝策略是DiscardPolicy或者DiscardOldestPolicy,当线程池饱和时,会直接丢弃任务,不会抛弃异常。因此建议,CompletableFuture线程池策略最好使用AbortPolicy,然后耗时的异步线程,做好线程池隔离。
说明:
AbortPolicy(默认):直接抛弃
CallerRunsPolicy:用调用者的线程执行任务
DiscardOldestPolicy:抛弃队列中最久的任务
DiscardPolicy:抛弃当前任务。
三、源码获取方式
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参考网站:
blog.csdn.net/ThinkWon/...
mp.weixin.qq.com/s/shjA...
Rust Async: smol源码分析-Executor篇
本文深入探讨了smol异步运行时中的Executor组件,尤其关注了Executor的实现细节。在smol的异步框架中,Executor扮演了核心角色,主要负责执行Future,并在多线程环境中调度和管理任务。
Executor分为三种类型:ThreadLocalExecutor、Blocking Executor、Work Stealing Executor。ThreadLocalExecutor用于处理不能实现Send特性的Future,通过使用并发和非并发队列,减少了跨线程的同步开销。Blocking Executor则允许执行阻塞任务,并通过动态地开启线程来应对任务的增加,从而提高了资源的利用率。Work Stealing Executor则通过工作窃取的方式,实现了线程间的任务负载均衡,每个工作线程通过主动调用smol::run加入工作环境。
在Executor的实现中,ThreadLocalExecutor通过线程局部变量来管理任务的生命周期,确保了任务与线程的绑定。Blocking Executor通过自适应地开启线程,以应对任务的增加或减少,从而保持了系统的高效运行。Work Stealing Executor通过工作窃取的方式,实现了任务在多个线程间的合理分配,提高了系统的整体性能。
每一个Executor的实现都紧密围绕着任务的调度、执行和管理,通过不同策略满足了不同场景下的需求。ThreadLocalExecutor适用于无法实现Send特性的Future,Blocking Executor能够应对阻塞任务的执行,而Work Stealing Executor则通过动态负载均衡实现了任务的高效分配。
在使用smol异步运行时时,需要注意到几个关键点。async_std的运行时采用了延迟实例化、按需自动启动的策略,简化了使用体验。然而,smol目前采用的是手动启用运行时的策略,可能导致运行时panic问题,用户需要额外的配置来启动整个工作窃取运行环境。因此,正确配置和启动smol运行时对于开发者来说是至关重要的。
总结而言,smol的Executor组件设计精妙,通过不同类型的Executor满足了多样化的异步任务需求。其简洁而高效的设计,使得开发者能够轻松地将现有的库进行异步化处理,极大地提高了开发效率和系统性能。未来,随着smol的发展和完善,其在异步编程领域的应用将更加广泛。
vue2.x中的数据异步更新和nextTick方法解析
前言
众所周知,vue中的更新时异步的,比如this.msg=xxx,你看起来他是立马更新了,其实并没有。它会异步执行,接下来就来看看怎么实现的吧。
先上图首先从数据改动开始说起调用this.msg=xxx数据发生变更
在数据初始化阶段已经收集了依赖的watcher到dep中,执行dep.notify通知watcehr变更
notify方法遍历调用所有以来的watcher的update方法,把当前watcher实例放入queueWatcher函数中执行,接下来就是异步更新的关键了,看代码
queueWatcher函数代码在src\core\observer\scheduler.js主要作用:把当前watcher实例添加到一个queue中
exportfunctionqueueWatcher(watcher:Watcher){ //拿到watcher的唯一标识constid=watcher.id//无论有多少数据更新,相同的watcher只被压入一次//我理解这就是为什么在一次操作中,多次更改了变量的值,但是只进行了一次页面更新的原因,//同一变量依赖它的watcher是一定的,所以已经存在了就不再放进watcher队列中了,也不会走后面的逻辑if(has[id]==null){ //缓存当前的watcher的标识,用于判断是否重复has[id]=true//如果当前不是刷新状态,直接入队if(!flushing){ queue.push(watcher)}else{ //ifalreadyflushing,splicethewatcherbasedonitsid//ifalreadypastitsid,itwillberunnextimmediately.//此处能走到这儿,说明flushSchedulerQueue函数被执行了watcher队列已经正在开始被更新了,//并且在执行某个watcher.run方法的时候又触发的数据响应式更新,重新触发了queueWatcher//因为在执行的时候回有一个给watcher排序的操作,所以,当watcher正在更新时已经是排好顺序了的,此时需要插入到特定的位置,保持watcher队列依然是保持顺序的leti=queue.length-1while(i>index&&queue[i].id>watcher.id){ i--}queue.splice(i+1,0,watcher)}//queuetheflush//waiting表示当前的flushSchedulerQueue还没有被执行,因为还没有重置状态,waiting仍然为true//所以waiting的意义就是表明是否执行了flushSchedulerQueue,if(!waiting){ waiting=true//直接同步刷新队列if(process.env.NODE_ENV!=='production'&&!config.async){ //同步执行flushSchedulerQueue()return}//把更新队列函数放到异步队列中nextTick(flushSchedulerQueue)}}}flushSchedulerQueue代码在相同目录下//主要作用:遍历执行每一个watcher的run方法,进而实现数据和视图的更新,并在执行完所有的方法之后,重置状态,表示正在刷新队列的flushing,表示watcher是否存在的has,表示是否需要执行nexttick的waiting
functionflushSchedulerQueue(){ //当方法被执行时,设置为正在刷新状态,以示可以继续执行nextTick方法flushing=true//把队列中的watcher排个序,/***排序的作用:(此句照搬照抄而来)*1.保证父组件的watcher比子组件的watcher先更新,因为父组件总是先被创建,子组件后被创建*2.组件用户的watcher在其渲染watcher之前执行。*3.如果一个组件在其父组件执行期间被销毁了,会跳过该子组件。*/queue.sort((a,b)=>a.id-b.id)//中间略去若干代码...//遍历queue中存的所有的watcher,执行run方法更新for(index=0;index<queue.length;index++){ watcher=queue[index]watcher.run()}//因为queue是在一个闭包中,所以当遍历执行完毕了,就把队列清空queue.length=0;//has是判断当前watcher是否重复,作为是否把watcher放进queue的依据//此时已经执行完了queue中的所有watcher了,之前已经执行过的watcher如果发生了变更,可以重新加入了has={ }//waiting是判断是否执行nextTick的标识,当前的刷新队列已经执行完毕了,说以,可以设置为false了,执行下一轮的的添加异步事件队列的方法//flushing是判断是否当前异步事件正在执行的标志,当前更新完毕,作为判断watcher入队的形式waiting=flushing=false}nextTick方法源码src\core\util\next-tick.js
exportfunctionnextTick(cb?:Function,ctx?:Object){ let_resolve//把执行更新操作之后的回调函数添加到队列里//用trycatch包装一下传进来的函数,避免使用$nextTick时,传入的回调函数出错能够及时的捕获到//只要执行了nextTick函数,就把回调函数添加到回调列表里//这里的cb回调函数就是flushSchedulerQueue函数,里面执行了queue中存放的所有的watcher.run方法callbacks.push(()=>{ if(cb){ try{ cb.call(ctx)}catch(e){ handleError(e,ctx,'nextTick')}}elseif(_resolve){ _resolve(ctx)}})//通过pending来判断是否需要向任务队列中添加任务//如果上一个清空回调列表的当flushCallbacks函数还在任务队列中,就不往任务队列中添加//第一次执行时,就默认就添加一个进任务队列,一旦添加进任务队列,就表明暂时不在需要往任务队列中添加flush函数//当执行了上一个flushCallbacks函数的时候,pending修改为false,表明可以重新添加一个清空回调列表的flush函数到任务队列了if(!pending){ pending=true//这里是调用清空callbacks数组中方法,并执行的函数,timerFunc()}//$flow-disable-line//判断当前环境是否支持promise,如果支持的话,可以返回一个期约对象,if(!cb&&typeofPromise!=='undefined'){ returnnewPromise(resolve=>{ _resolve=resolve})}}timerFunc()方法,主要是做一些降级操作,实现异步的关键
timerFunc=()=>{ Promise.resolve().then(flushCallbacks)}//如果当前环境不支持的话,会进行一定的降级操作,直到最后,用宏任务settimeout来处理看看flushCallbacks,任务就是执行了所有的callbacks函数
functionflushCallbacks(){ //如果开始执行了flushCallbacks说明,当前的异步任务已经为空了,如果此时再nextTick方法会添加新的任务进去了pending=false//拷贝一份callbacks中的所有回调函数,用于执行constcopies=callbacks.slice(0)//随即删除所有callbackscallbacks.length=0//当微任务队列中的flushCallbacks添加到执行栈中了,就执行callbacks中的所有的函数//也就是调用执行每一个flushSchedulerQueue函数,然后遍历执行每一个函数for(leti=0;i<copies.length;i++){ copies[i]()}}基本关键变量的作用waiting:变量,作为是否执行nextTick,添加flushSchedulerQueue方法的关键,标志着callbacks中是否有flushSchedulerQueue方法,比如同一个变量的改变,可能会影响多个watcher,因为执行flushSchedulerQueue是异步的,遍历dep.update先把所有的watcher都放入到queue中,也才只执行了一次nextTick,callbacks中也只有一个方法。虽然当第一次方如watcher时就会执行nexttick把flushSchedulerQueue方法放入callbacks中,看起来好像已经要执行了,但是因为queue是闭包变量,所以,后续的变量仍然可以添加queue中,
flushing::表示是否正在执行flushSchedulerQueue方法,如果是正在执行更新方法的话,对向已经排好序的watcher队列中添加新的watcher,需要把新watcher插入到排好序的指定的位置,这也就是为什么遍历watdher那块儿会直接使用queue.length的原因,这个长度会发生变化。
pending::pending是决定是否把更新callbacks数组的方法放入异步队列的关键,保证了异步队列中只有一个清空callbacks的任务,也就解释了,连续手动执行多个$nextTick方法不会立即执行,也还是会把他们的回调放入callbacks中,然后等到任务都执行完毕了,一下把所有的回调函数都执行掉。
参考
vue源码
/post/