1.Vue3之事件循环、异步源码异步源码用nextTick与源码解析
2.深入p-limit源码，任务任务如何限制并发数？
3.功能更新生成源码异步下载，异步源码异步源码用让系统响应速度提升10倍
4.UE4源码剖析——异步与并行 中篇 之 Thread
5.Rust Async: smol源码分析-Executor篇
6.Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析

Vue3之事件循环、任务任务nextTick与源码解析

       事件循环是异步源码异步源码用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。任务任务simcms 源码同步任务按顺序执行，异步源码异步源码用而异步任务则分为宏任务和微任务。任务任务宏任务包括setTimeout、异步源码异步源码用setInterval、任务任务整体代码、异步源码异步源码用ajax、任务任务postMessage、异步源码异步源码用交互事件等，任务任务微任务则包括Promise.then、异步源码异步源码用catch、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，和平精英软件源码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。

深入p-limit源码，如何限制并发数？

       并发处理在现代编程中扮演着至关重要的角色，尤其在异步操作和并行任务处理中。虽然JavaScript是单线程执行的，但它通过Promise.all等API实现了并发效果，允许同时处理多个异步操作。

       Promise.all是Promise库中的一个关键函数，它接受一个Promise数组作为参数。此函数会等待所有给定的Promise实例全部完成或其中一个失败，然后返回一个新Promise的数组结果。如果所有Promise都成功，则返回所有成功结果的数组；如果一个或多个Promise被拒绝，则返回第一个拒绝的Promise的reason。

       然而，有时并发操作需要被限制。过多的并发请求可能给服务器带来压力，影响性能。这时候，p-limit库就显得尤为重要，它允许我们为并发操作设置一个上限。

       p-limit提供了pLimit函数来定义并发限制。使用pLimit时，你可以传入一个数量参数，这个参数决定了同时可以执行的异步任务数量。函数返回一个新函数，该函数接收需要并发执行的异步任务。当执行队列中的任务数量达到上限时，新传入的任务会被加入队列，等待前面的光遇ios源码任务释放资源后执行。

       p-limit的实现中，核心在于初始化一个计数器和一个任务队列。队列采用了yocto-queue库实现，它提供了一个基于链表的队列结构。在并发处理过程中，p-limit通过enqueue函数将异步任务入队，并在队列中管理任务的执行顺序和限制。

       enqueue函数负责将异步任务入队，同时对任务进行包装和控制，确保任务在队列中按顺序执行，且不会超过指定的并发限制。这通过使用async函数实现，以确保等待下一个微任务的到来，从而在异步更新的activeCount值上进行比较，以维持并发限制。

       在实际执行时，每个任务的执行由run函数控制。此函数在内部管理并发计数，并在任务完成后执行下一个任务，确保并发限制被严格遵守。enqueue、run和next三个函数协同工作，构成了p-limit中一个动态、有限的异步任务执行流程。

       此外，p-limit还包含了辅助函数用于管理任务状态，如获取当前执行任务数量（activeCount）、队列中等待任务数量（pendingCount）以及清空任务队列（clearQueue）。这些功能共同协作，确保并发处理既高效又可控。

       通过p-limit库，开发人员能够轻松实现异步操作的并发控制，优化性能并防止服务器过载。了解其内部机制，能更好地利用并发处理技术，提升应用响应速度和用户体验。

功能更新生成源码异步下载，usbip 易语言源码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，聊天抢红包源码提升性能。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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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，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、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。

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。

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。