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       一对一源码，基于Redis实现分布式锁的授权锁方式

       方案1：setnx 方案（不建议使用）

       实际设置成功时，表示获取到锁。源码

       该方案存在的授权锁问题：

       1、存在死锁的源码可能

       2、锁在持有期间过期

       方案2：set扩展命令

       针对方案1存在的授权锁idea spring源码阅读问题，在redis版本 >=2.8 ，源码针对set命令进行扩展来解决这个setnx + expire的授权锁原子性问题。命令如下：

       将setnx + expire 2个命令合并成1个，源码保证了原子性。授权锁

       代码例子：

       通过方案2可以解决大部分业务场景，源码如果有些业务场景需要锁的授权锁可重入性，可以参考可重入性。源码

       方案3：通过lua脚本打包 setnx + expire 命令

       redis可以通过lua脚本打包多个命令进行执行，授权锁保证其执行原子性，源码可以解决 setnx + expire 原子性执行问题。

       代码例子：

       通过方案2和方案3，可以解决大部分业务场景，如果有些业务场景需要锁的可重入性，可以参考可重入性。

       方案4 基于redisson(推荐使用)

       redisson 是基于一个 redis java client，底层实现做了很多封装，比如分布式锁、读写锁等等，具体请看官网。

       核心代码：

       redisson 对比上面几个方案，其实实现是类似的，只不过做了大量的封装，使用非常简单，而且内部增加了 watch dog 续期机制。

       测试代码：

       测试结果如下：由于设置watch dog 超时时间秒，生鲜配送系统 源码所以 3秒进行1次续期（1/3 * ），所以从 ttl 变成 主要是因为续期带来的。

[源码解读] 深入理解pthread_cond_broadcast在调用之前需要加锁吗？

       深入探究pthread_cond_broadcast在调用之前是否需要加锁，我们需要先从条件变量的陷阱与思考的角度理解这一概念。

       条件变量的使用涉及到多线程编程中的关键同步问题。在使用条件变量进行线程间通信和同步时，必须谨慎处理信号发送与等待线程的唤醒，以避免数据竞争（data race）和事件丢失等问题。

       关于pthread_cond_broadcast的问题，其主要作用在于快速唤醒所有等待于给定条件变量上的线程。然而，在执行pthread_cond_broadcast之前是否需要加锁，主要依赖于操作的场景和条件变量的使用方式。

       从pthread_cond_broadcast源码级别出发分析，可以发现这种操作主要涉及条件变量的状态管理以及线程等待唤醒的机制。在初始化condition时，有一个与lock相关的数据成员，用于控制条件状态和等待线程的唤醒。返回值中，0表示发送信号成功，这似乎暗示此操作在执行时不需要额外的锁。

       但进一步考察，发现实际情况并非如此简单。条件变量的操作往往涉及到多线程环境中的锁与解锁操作。错误观点认为条件变量的broadcast可以独立于任何锁操作之外进行。这种错误观点忽略了在使用条件变量时，必须正确管理线程的锁，以防止数据竞争和事件丢失。

       具体而言，使用条件变量时，java空指针源码应确保在进行任何可能导致状态变更的线程操作时，同时使用一个互斥锁（mutex）来保护条件状态的完整性。这样做的目的在于避免多个线程同时访问和修改条件变量的状态，从而消除数据竞争的风险。对于pthread_cond_broadcast这样的唤醒操作，也同样需要通过适当的锁机制来协调其执行和线程等待的处理。

       总结，尽管源码级分析显示pthread_cond_broadcast本身可能不显式地要求额外的锁操作，但在实际使用中，确保线程同步的正确实现往往需要一个完整的锁策略。这意味着，正确的实践是在信号发送和等待唤醒的线程操作中始终使用合适的锁，而不仅仅依赖于pthread_cond_broadcast这一特定函数本身。正确地管理锁和条件变量的使用，能够有效预防数据竞争和保证程序的正确执行。

Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的设计思想与实现原理 (三)

       在并发编程领域，核心问题涉及互斥与同步。互斥允许同一时刻仅一个线程访问共享资源，同步则指线程间通信协作。多线程并发执行历来面临两大挑战。为解决这些，设计原则强调通过消息通信而非内存共享实现进程或线程同步。

       本文探讨的关键术语包括Java语法层面实现的锁与JDK层面锁。Java领域并发问题主要通过管程解决。内置锁的粒度较大，不支持特定功能，因此JDK在内部重新设计，引入新特性，实现多种锁。基于JDK层面的制作网页相册源码锁大致分为4类。

       在Java领域，AQS同步器作为多线程并发控制的基石，包含同步状态、等待与条件队列、独占与共享模式等核心要素。JDK并发工具以AQS为基础，实现各种同步机制。

       StampedLock（印戳锁）是基于自定义API操作的并发控制工具，改进自读写锁，特别优化读操作效率。印戳锁提供三种锁实现模式，支持分散操作热点与削峰处理。在JDK1.8中，通过队列削峰实现。

       印戳锁基本实现包括共享状态变量、等待队列、读锁与写锁核心处理逻辑。读锁视图与写锁视图操作有特定队列处理，读锁实现包含获取、释放方式，写锁实现包含释放方式。基于Lock接口的实现区分读锁与写锁。

       印戳锁本质上仍为读写锁，基于自定义封装API操作实现，不同于AQS基础同步器。在Java并发编程领域，多种实现与应用围绕线程安全，根据不同业务场景具体实现。

       Java锁实现与运用远不止于此，还包括相位器、大圣授权六六源码交换器及并发容器中的分段锁。在并发编程中，锁作为实现方式之一，提供线程安全，但实际应用中锁仅为单一应用，提供并发编程思想。

       本文总结Java领域并发锁设计与实现，重点介绍JDK层面锁与印戳锁。文章观点及理解可能存在不足，欢迎指正。技术研究之路任重道远，希望每一份努力都充满价值，未来依然充满可能。

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、Synchronized等，它们根据特性与使用场景可划分为多种类型，如乐观锁与悲观锁、可重入锁与不可重入锁等。本文将结合源码深入分析这些锁的设计思想与应用场景。

       锁存在的意义在于保护资源，防止多线程访问同步资源时出现预期之外的错误。举例来说，当张三操作同一张银行卡进行转账，如果银行不锁定账户余额，可能会导致两笔转账同时成功，违背用户意图。因此，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、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。

android wake_lock 锁源码分析

       在Android系统中，WakeLock锁被广泛用于保持设备唤醒，避免进入休眠状态，以满足应用程序持续运行的需求。本文从源码角度对WakeLock的基本流程原理进行深入分析。

       WakeLock主要存在三种表现形式：

       1. PowerManager.WakeLock：此接口由PMS提供给应用层和其它组件，用于申请WakeLock。

       2. PowerManagerService.WakeLock：它是PowerManager.WakeLock在PMS内部的具体实现。

       3. SuspendBlocker：在向底层节点操作时，PowerManagerService.WakeLock会转变为这种形式。

       接下来，我们通过一个实例演示如何申请WakeLock锁。

       在PowerManagerService中，会根据特定条件禁用部分WakeLock。这通常发生在：

       1. 强制进入suspend状态。

       2. 当WakeLock所属进程不处于active状态且进程adj大于PROCESS_STATE_RECEIVER。

       3. 设备Idle处于IDLE状态，且所属进程不在doze白名单中。

       当禁用条件满足时，mWakeLockSuspendBlocker会调用JNI方法nativeAcquireSuspendBlocker。

       在power.c文件中，acquire_wake_lock的实现会将一个字符串数据写入指定的路径文件节点，新版本路径为“/sys/power/wake_lock”，旧版本为“/sys/android_power/acquire_partial_wake_lock”。至此，WakeLock锁的获取过程基本完成。释放过程与获取类似。

       文章结束，感谢您的阅读。

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。

分布式锁技术探究 - Redisson & curator 源码解读

       在高并发场景中，为解决资源竞争和共享问题，引入了分布式锁，衍生出可重入锁、读写锁等。随着服务架构的分布式化，这些并发问题扩展到了分布式场景，业务中需要分布式锁和分布式AQS来确保资源管理。

       分布式锁的实现方式多样，如基于Redis的Redisson和Zookeeper的Curator。Redisson利用redLock算法避免主从复制导致的重复加锁，但存在单点故障问题。Curator则依赖zk的临时顺序节点实现锁，提供了一种更健壮的解决方案。

       要选择分布式锁，需关注其基本特性，如高可用性、线程安全、可重入性、锁的公平性等。Redisson的锁模型通过lua脚本保证原子性和公平性，而Curator的zk实现则利用watcher机制实现公平锁。

       Redisson提供更丰富的功能，如可重入锁、读写锁，以及通过lua脚本实现的高级特性。而zk的zk锁模型更为简单，公平性较好，适用于对强一致性要求较低的场景。

       总结来说，选择哪种分布式锁取决于业务需求和性能要求，Redisson适合竞争激烈但对一致性要求不高的场景，而zk在强一致性方面更有优势。