1.FreeRTOS源码探析之——消息队列
2.JDK源码分析-Queue,队列队列 Deque
3.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
4.从源码全面解析 LinkedBlockingQueue的来龙去脉
5.一文详解 ArrayDeque 双端队列使用及实现原理
6.Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解
FreeRTOS源码探析之——消息队列
消息队列是FreeRTOS中的一种关键数据结构，用于实现进程间通信。源码源码其运作机制首先由FreeRTOS分配内存空间给消息队列，图片图片并初始化为空，队列队列此时队列可用。源码源码任务或中断服务程序可以给消息队列发送消息，图片图片filecmp源码发送紧急消息时，队列队列消息将直接放置于队头，源码源码确保接收者能优先处理。图片图片这种机制保证了紧急消息的队列队列优先级。
为了防止消息队列被并发读写时的源码源码混乱，FreeRTOS提供了阻塞机制，图片图片确保操作的队列队列进程能够顺利完成，不受其他进程干扰。源码源码接收消息时，图片图片若队列为空，进程可选择等待，直到消息到达。在发送消息时，只有队列允许入队时，发送才成功，避免了队列溢出。优先级较高的进程将优先访问消息队列，这通过任务优先级排序实现。
消息队列控制块包含了队列的管理信息，如消息存储位置、头尾指针、消息大小和队列长度等。这些信息在创建队列时即被初始化，并且无法改变。每个消息队列与消息空间共享同一段连续内存，cc攻击 易语言源码只有在队列被删除时，这段内存才会被释放。消息队列长度在创建时指定，决定了消息空间总数。
FreeRTOS通过xQueueGenericCreate()函数创建消息队列，该函数首先分配内存，然后初始化队列。初始化过程涉及队列长度和消息大小等参数的设置，并通过xQueueGenericReset()函数进行队列复位。
队列复位时，vListInitialise()函数构建了列表结构，这是消息队列内部的组织形式。列表结构体定义了节点类型，而vListInitialise函数初始化了列表，为消息队列的使用做好准备。
发送消息时，xQueueSend()或其底层实现xQueueGenericSend()函数根据参数选择发送位置。默认情况下，消息会发送至队尾。接收消息则通过xQueueReceive()或xQueueGenericReceive()函数实现，参数通常包括队列句柄和接收的消息指针。
消息队列的发送和接收过程中，若队列已满或为空，可能会触发任务切换，以避免阻塞进程。这种机制确保了消息队列在进程间通信中的高效和有序，是FreeRTOS系统中实现进程间协作的关键组件。
JDK源码分析-Queue, Deque
Queue 和 Deque 是 Java 中的两个接口，分别代表队列和双端队列。
Queue 接口提供了基本的个人引导页源码php队列操作：入队（enqueue）和出队（dequeue）。同时，Queue 接口有 6 个方法，分为入队、出队和遍历三类。与之不同的是，当队列为空时，element() 方法会抛出异常，而 peek() 方法则会返回 null。
Deque 接口继承自 Queue 接口，表示双端队列，具备「队列」和「栈」的特性。双端队列可以分别从两端插入和移除元素，而一般队列只能从尾部插入元素、头部移除元素。Deque 接口定义了入队、出队、遍历以及独有的一些操作方法。Deque 作为双端队列，不仅继承了 Queue 的方法，还提供了额外的双端操作。
综上，Queue 提供了基本的队列功能，而 Deque 在 Queue 的基础上增加了双端操作，使其兼具队列和栈的特性。在实际应用中，根据需求选择合适的接口可以提高代码的灵活性和效率。
一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，对系统的性能影响进行简单分析。
CPU调度程序运行队列中存放的发布任务赚钱的源码是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的轻量级进程。如果准备运行的轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，运行队列长表明系统负载可能已经饱和。
代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的部分代码。
在系统压力测试前后，使用压力测试工具stress-ng，可以看到运行队列长度的明显变化，从3左右变化到了左右。
压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，观察系统在压力下的表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。
在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。
解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。
所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。
在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。
平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，壹视助手ios源码说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、1.。
总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。
从源码全面解析 LinkedBlockingQueue的来龙去脉
并发编程是互联网技术的核心，面试官常在此领域对求职者进行深入考察。为了帮助读者在面试中占据优势，本文将解析 LinkedBlockingQueue 的工作原理。
阻塞队列是并发编程中常见的数据结构，它在生产者和消费者模型中扮演重要角色。生产者负责向队列中添加元素，而消费者则从队列中取出元素。LinkedBlockingQueue 是 Java 中的一种高效阻塞队列实现，它底层基于链表结构。
在初始化阶段，LinkedBlockingQueue 不需要指定队列大小。除了基本成员变量，它还包含两把锁，分别用于读取和写入操作。有读者疑惑，为何需要两把锁，而其他队列只用一把？本文后续将揭晓答案。
生产者使用 `add()`、`offer()`、`offer(time)` 和 `put()` 方法向队列中添加元素。消费者则通过 `remove()`、`poll()`、`poll(time)` 和 `take()` 方法从队列中获取元素。
在解析源码时，发现 LinkedBlockingQueue 与 ArrayBlockingQueue 在锁的使用上有所不同。ArrayBlockingQueue 使用互斥锁，而 LinkedBlockingQueue 使用读锁和写锁。这是否意味着 ArrayBlockingQueue 可以使用相同类型的锁？答案是肯定的，且使用两把锁的 ArrayBlockingQueue 在性能上有所提升。
流程图展示了 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue 之间的相似之处。有兴趣的读者可以自行绘制。
总结而言，LinkedBlockingQueue 是一种高效的阻塞队列实现，其底层结构基于链表。它通过读锁和写锁管理线程安全，为生产者和消费者提供了并发支持。通过优化锁的使用，LinkedBlockingQueue 在某些场景下展现出更好的性能。
互联网寒冬虽在，但学习和分享是抵御寒冬的最佳方式。通过交流经验，可以减少弯路，提高效率。如果你对后端架构和中间件源码感兴趣，欢迎与我交流，共同进步。
一文详解 ArrayDeque 双端队列使用及实现原理
在探索Okpare and swap, CAS），在多线程编程中用于实现不被打断的数据交换，避免数据不一致问题。该操作通过比较内存值与指定数据，当数值相同则替换内存数据。
为什么需要无锁队列
锁引起的问题：cache损坏/失效、同步机制上的争抢、动态内存分配。
有锁导致线程切换引发cache损坏
大量线程切换导致cache数据失效，处理器与主存之间数据传输效率下降，影响性能。
在同步机制上的争抢队列
阻塞队列导致任务暂停或睡眠，大量时间浪费在获取互斥锁，而非处理数据，引发严重争用。
动态内存分配
多线程中动态分配内存导致互斥，线程频繁分配内存影响应用性能。
无锁队列的实现
无锁队列由ypipe_t和yqueue_t类构成，适用于一读一写场景。通过chunk模式批量分配结点，减少动态内存分配的互斥问题。批量分配大小根据业务场景调整，通常设置较大较为安全。利用spare_chunk存储未释放的chunk，降低频繁分配释放。预写机制减少CAS调用。巧妙的唤醒机制，读端等待无数据时进入等待状态，写端根据返回值判断队列是否为空以唤醒读端。
无锁队列使用
yqueue.write(count,false)用于写入元素并标记完成状态，yqueue.flush()使读端可见更新后数据。yqueue.read(&value)读取元素，返回true表示读到元素，返回false表示队列为空。
ypipe_t使用
write(val, false)更新写入位置，flush()刷新数据到管道，read()读取数据并更新可读位置。
yqueue_t构造函数
初始化队列，end_chunk总是指向最后分配的chunk，back_chunk仅在有元素插入时指向对应的chunk。
front()和back()函数
返回队列头和尾的可读写元素位置。
push()和pop()函数
push()更新写入位置，pop()更新读取位置并检测释放chunk，保持数据流。
源码分析
yqueue_t内部使用chunk批量分配，减少内存操作，spare_chunk存储释放的chunk以供再次使用。ypipe_t构建单写单读无锁队列，通过CAS操作控制读写位置，实现高效数据交换。
ypipe_t / yqueue_t无锁队列利用chunk机制避免频繁内存动态分配，提升性能。通过局部性原理复用回收的chunk，减少资源消耗。flush()检测队列状态通知唤醒，优化数据交换过程。
Laravel框架源码分析之Queue 消息队列服务注册
队列是处理异步任务的关键工具。在 Laravel 中，队列服务提供了轻量级的解决方案，适用于发短信、发邮件等非关键任务。Laravel 支持多种队列驱动类型，包括 sync、database、beanstalkd、sqs、redis，其中，redis 驱动是应用最为广泛的。
在 Laravel 的启动过程中，队列服务核心类会被注册到服务容器中。接着，注册了 Illuminate\Queue\QueueServiceProvider 服务，其会根据配置文件 app.php 中 providers 数组注册服务提供者。
Illuminate\Queue\QueueServiceProvider 内部源码负责实现队列服务的注册，其中会调用 registerConfiguredProviders 方法，将配置中的所有服务提供者注册到容器。
队列服务中，配置可以使用可序列化闭包，以实现更加灵活的配置管理。注册门面中，QueueManager 被定义为队列服务的总入口，提供了一系列与队列相关的操作接口。
通过 registerConnectors 方法，QueueManager 根据不同的驱动类型注册对应的连接器。这些连接器存入 connectors 属性中，其值为匿名函数，用于在调用时动态返回连接实例。
队列连接绑定通过 queue.connection 单例绑定匿名函数完成。此匿名函数返回 QueueManager 对象的连接实例，从而实现在创建队列连接时的选择性绑定。
从注册门面得到的 QueueManager 对象，其 connectors 属性值为匿名函数返回的对应驱动解析器对象。以 redis 驱动为例，通过匿名函数调用执行得到 Illuminate\Queue\Connectors\RedisConnector 实例。随后，使用 connect 方法建立队列连接，redis 驱动实现时返回 RedisQueue 对象。RedisQueue 继承自 Illuminate\Queue\Queue，执行 setConnectionName 方法设置队列连接名称，最后返回 RedisQueue 对象。
队列消费者注册完成后，会通过注册队列侦听器的方式，使特定的队列任务与处理程序关联。此外，还提供注册失败的工作服务，以确保任务在出现异常时能够得到适当的处理。
