【h5神兽源码免费】【空包源码下载】【视频解释源码】state源码
1.读写锁ReadWriteLock的实现原理
2.ptmalloc2 源码剖析3 -- 源码剖析
3.Linux内核源码分析:Linux进程描述符task_ struct结构体详解
4.Vuex 4源码学习笔记 - mapState、mapGetters、mapActions、mapMutations辅助函数原理(六)
5.源码详解Pytorch的state_dict和load_state_dict
6.Linux内核源码解析---cgroup实现之整体架构与初始化
读写锁ReadWriteLock的实现原理
理解读写锁的实现原理,首先明确几个关键概念。读写锁,h5神兽源码免费顾名思义,可以同时支持读操作和写操作。读操作可以并行,而写操作则具有独占性。读写锁内部使用一个状态变量(如state)来表示锁的当前状态。
读写锁提供了几个核心方法:getReadLockCount()、getReadHoldCount()、getWriteHoldCount()和isWriteLocked()。getReadLockCount()返回读锁的总数量,getReadHoldCount()表示当前线程持有读锁的次数,getWriteHoldCount()则为写锁的持有次数,isWriteLocked()判断当前锁是否处于写锁状态。
实现原理源码分析:核心在于使用一个状态变量state来表示读写锁的状态。state的值可以是以下几种情况:0表示没有锁,1表示写锁,2表示读锁,3表示写锁与读锁同时存在。读锁和写锁之间存在兼容性,即写锁可以重入,读锁也同样可以重入。
写锁的加锁操作,当尝试加锁时,检查state是否为0(无锁状态),如果是,则将state设置为1(写锁状态),并返回成功。如果state已为1或3,空包源码下载则说明已有写锁存在,无法再加写锁,直接返回失败。
读锁的加锁操作,检查state是否为0(无锁状态)或2(已有读锁),如果是,则可成功加锁,将state设置为2(读锁状态),并返回成功。如果state为1(写锁状态)或3(写锁与读锁同时存在),则表示已有写锁存在,读锁无法加锁,返回失败。
写锁与读锁的释放操作,都是将state设置回0,表示锁已经被释放。释放操作后,系统会自动检查是否有其他线程可以加锁。
注意事项:在使用读写锁时,需要特别注意重入锁的情况。读锁和写锁都允许重入,即线程可以多次加锁,但在加锁前应先检查state,避免不必要的操作。
总结:读写锁的实现主要通过状态变量来管理锁的状态,通过方法调用控制锁的加锁和释放。理解状态变量的含义和操作方法是关键。在实际应用中,正确使用读写锁可以显著提高并发程序的性能。
:深入学习Java并发编程,可以参考《Effective Java》、《Java Concurrency in Practice》等书籍,视频解释源码同时关注Java官方文档关于读写锁的说明。
ptmalloc2 源码剖析3 -- 源码剖析
文章内容包含平台配置、malloc_state、arena实例、new_arena、arena_get、arena_get2、heap、new_heap、grow_heap、heap_trim、init、malloc_hook、malloc_hook_ini、ptmalloc_init、malloc_consolidate、public_mALLOc、sYSMALLOc、freepublic_fREe、systrim等关键模块。
平台配置为 Debian AMD,使用ptmalloc2作为内存分配机制。
malloc_state 表征一个arena,全局只有一个main_arena实例,arena实例通过malloc_init_state()函数初始化。
当线程尝试获取arena失败时,通过new_heap获取内存区域,构建非main_arena实例。
arena_get和arena_get2分别尝试线程的私有实例和全局arena链表获取arena,若获取失败,则创建new_arena。
heap表示mmap映射连续内存区域,微软tpce源码每个arena至少包含一个heap,且起始地址为HEAP_MAX_SIZE整数倍。
new_heap尝试mmap映射内存,实现内存对齐,确保起始地址满足要求。
grow_heap用于内存扩展与收缩,依据当前heap状态调用mprotect或mmap进行操作。
heap_trim释放heap,条件为当前heap无已分配chunk或可用空间不足。
init阶段,通过malloc_hook、realloc_hook和__memalign_hook函数进行内存分配。
malloc_consolidate合并fastbins和unsortedbin,优化内存分配。
public_mALLOc作为内存分配入口。
sYSMALLOc尝试系统申请内存,实现内存分配。
freepublic_fREe用于释放内存,针对map映射内存调用munmap,其他情况归还给对应arena。
systrim使用sbrk归还内存。
Linux内核源码分析:Linux进程描述符task_ struct结构体详解
Linux内核通过一个task_struct结构体来管理进程,这个结构体包含了一个进程所需的所有信息。它定义在include/linux/sched.h文件中,包含许多字段,其中state字段表示进程的当前状态。常见的状态包括运行、阻塞、等待信号、终止等。进程状态的切换和原因可通过内核函数进行操作。PID是iapp恶搞源码系统用来唯一标识正在运行的每个进程的数字标识,tgid成员表示线程组中所有线程共享的PID。进程内核栈用于保存进程在内核态执行时的临时数据和上下文信息,通常为几千字节。内核将thread_info结构与内核态线程堆栈结合在一起,占据连续的两个页框,以便于访问线程描述符和栈。获取当前运行进程的thread_info可通过esp栈指针实现。thread_info结构包含task字段,指向进程控制块(task_struct)。task_struct结构体的flags字段用于记录进程标记或状态信息,如创建、超级用户、核心转储、信号处理、退出等。而real_parent和parent成员表示进程的亲属关系,用于查找和处理进程树中的亲属关系。
Vuex 4源码学习笔记 - mapState、mapGetters、mapActions、mapMutations辅助函数原理(六)
在前一章中,我们通过了解Vuex的dispatch功能,逐步探索了Vuex数据流的核心工作机制。通过这一过程,我们对Vuex的整体运行流程有了清晰的把握,为深入理解其细节奠定了基础。本章节,我们将聚焦于Vuex的辅助函数,包括mapState、mapGetters、mapActions、mapMutations以及createNamespacedHelpers,这些函数旨在简化我们的开发流程,使其更符合实际应用需求。
请注意,这些辅助函数在Vue 3的Composition API中不适用,因为它们依赖于组件实例(this),而在Setup阶段,this尚未被创建。因此,它们仅适用于基于选项的Vue 2或Vue 3经典API。
以mapState为例,它允许我们以计算属性的形式访问Vuex中的状态。当组件需要获取多个状态时,通过mapState生成的计算属性可以显著减少代码冗余。若映射的计算属性名称与state子节点名称相同,只需传入字符串数组。此外,通过对象展开运算符,我们能轻松地在已有计算属性中添加新的映射。
深入代码层面,mapState的核心功能在src/helpers.js文件中得以实现。通过normalizeNamespace函数统一处理命名空间和map数据,然后利用normalizeMap函数将数组或对象格式数据标准化,最终返回一个封装后的函数对象。通过这种方式,mapState有效简化了状态访问的实现。
mapGetters、mapMutations、mapActions遵循相似的模式,通过normalizeNamespace统一输入,然后使用normalizeMap统一数据处理,最后返回对象格式的函数集合,支持对象展开运算符的使用。这些函数简化了获取、执行actions和mutations的过程。
createNamespacedHelpers则是为管理命名空间模块提供便利。通过传入命名空间值,它生成一组组件绑定辅助函数,简化了针对特定命名空间的模块操作。此函数通过bind方法巧妙地将namespace参数绑定到返回的函数集合中,实现了高效、灵活的命名空间管理。
本章节对mapState的实现原理进行了深入分析,并展示了其余辅助函数的相似之处。通过理解这些函数的工作机制,我们能更高效地应用Vuex,优化组件间的交互与状态管理。利用这些工具,开发者能够更专注于业务逻辑的实现,而不是繁琐的状态获取和管理。
在探索更多前端知识的旅程中,让我们一起关注公众号小帅的编程笔记,每天更新精彩内容,与编程社区一同成长。
源码详解Pytorch的state_dict和load_state_dict
在Pytorch中,保存和加载模型的一种方式是通过调用model.state_dict(),该函数返回的是一个OrderDict,包含网络结构的名称及其对应的参数。要深入了解实现细节,我们先关注其内部逻辑。
在state_dict函数中,主要遍历了四个元素:_parameters,_buffers,_modules和_state_dict_hooks。前三种在先前的文章中已有详细介绍,而最后一种在读取state_dict时执行特定操作,通常为空,因此不必过多考虑。重要的一点是,当读取Module时,采用递归方式,并以.作为分割符号,方便后续load_state_dict加载参数。
最后,该函数输出了三种关键参数。
接下来,让我们深入load_state_dict函数,它主要分为两部分。
首先,load(self)函数会递归地恢复模型参数。其中,_load_from_state_dict源码在文末附上。
在load_state_dict中,state_dict表示你之前保存的模型参数序列,而local_state表示你当前模型的结构。
load_state_dict的主要作用在于,假设我们需恢复名为conv.weight的子模块参数,它会以递归方式先检查conv是否存在于state_dict和local_state中。如果不在,则将conv添加到unexpected_keys中;如果在,则进一步检查conv.weight是否存在,如果都存在,则执行param.copy_(input_param),完成参数拷贝。
在if strict部分中,主要判断参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或missing_keys,如有,则抛出错误,终止执行。当然,当strict=False时,会忽略这些细节。
总结而言,state_dict和load_state_dict是Pytorch中用于保存和加载模型参数的关键函数,它们通过递归方式确保模型参数的准确恢复。
Linux内核源码解析---cgroup实现之整体架构与初始化
cgroup在年由Google工程师开发,于年被融入Linux 2.6.内核。它旨在管理不同进程组,监控一组进程的行为和资源分配,是Docker和Kubernetes的基石,同时也被高版本内核中的LXC技术所使用。本文基于最早融入内核中的代码进行深入分析。
理解cgroup的核心,首先需要掌握其内部的常用术语,如子系统、层级、cgroupfs_root、cgroup、css_set、cgroup_subsys_state、cg_cgroup_link等。子系统负责控制不同进程的行为,例如CPU子系统可以控制一组进程在CPU上执行的时间占比。层级在内核中表示为cgroupfs_root,一个层级控制一批进程,层级内部绑定一个或多个子系统,每个进程只能在一个层级中存在,但一个进程可以被多个层级管理。cgroup以树形结构组织,每一棵树对应一个层级,层级内部可以关联一个或多个子系统。
每个层级内部包含的节点代表一个cgroup,进程结构体内部包含一个css_set,用于找到控制该进程的所有cgroup,多个进程可以共用一个css_set。cgroup_subsys_state用于保存一系列子系统,数组中的每一个元素都是cgroup_subsys_state。cg_cgroup_link收集不同层级的cgroup和css_set,通过该结构可以找到与之关联的进程。
了解了这些概念后,可以进一步探索cgroup内部用于结构转换的函数,如task_subsys_state、find_existing_css_set等,这些函数帮助理解cgroup的内部运作。此外,cgroup_init_early和cgroup_init函数是初始化cgroup的关键步骤,它们负责初始化rootnode和子系统的数组,为cgroup的使用做准备。
最后,需要明确Linux内一切皆文件,cgroup基于VFS实现。内核启动时进行初始化,以确保系统能够正确管理进程资源。cgroup的初始化过程分为早期初始化和常规初始化,其中早期初始化用于准备cpuset和CPU子系统,确保它们在系统运行时能够正常工作。通过这些步骤,我们可以深入理解cgroup如何在Linux内核中实现资源管理和进程控制。