1.【技术人生】阅读源码——Quartz源码分析之任务的点击点击调度和执行
2.如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
3.深度解析sync WaitGroup源码
4.OpenHarmony—内核对象事件之源码详解
5.Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的使用
6.Ray 源码解析（一）：任务的状态转移和组织形式

【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任务任务。该线程通过`run`方法实现调度流程，源码源码包含三个主要阶段：获取到达触发时间的没反triggers、触发triggers、点击点击执行triggers对应的任务任务javaoa源码jobs。

       获取到达触发时间的源码源码triggers阶段，通过`JobStore`接口的没反`acquireNextTriggers`方法获取，由`RAMJobStore`实现具体逻辑。点击点击触发triggers阶段，任务任务调用`triggersFired`方法通知`JobStore`触发triggers，源码源码处理包括更新trigger状态与保存触发过程相关数据等操作。没反执行triggers对应jobs阶段，点击点击真正执行job任务，任务任务先构造job执行环境，源码源码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。

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。多功能视频源码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。正点原子minifly 源码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。

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、expm手机指标源码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。短线动力指标源码

       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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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，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，提升任务间通信的灵活性。

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。

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。

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“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。

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idea实用系列1 Gradle 构建任务常见命令详解

       在 IntelliJ IDEA 中，Gradle 构建任务的常用命令对项目开发至关重要。这篇文章将深入解析一些常见的Gradle命令，帮助你更好地管理和优化项目构建流程。

       1. 常见命令

build: 这是基础命令，用于构建项目，包括编译源代码和运行测试。

help: 提供关于Gradle任务和选项的详细信息，帮助你了解可用的构建选项。

       2. 验证任务

       验证任务确保项目质量和正确性，包括检查代码风格、测试通过情况和代码覆盖率等：

       代码质量检查: gradle check

       单元测试执行: gradle test

       代码覆盖率报告: gradle jacocoTestReport

       3. 其他常用命令

       对于项目的编译、资源管理以及组件查看，还有以下任务：

       编译源代码: gradle compile

       资源文件处理: gradle resources

       查看组件依赖: gradle dependencies

       通过熟练掌握这些Gradle命令，你可以更高效地管理和维护你的IDEA项目，提升开发效率。