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时间:2024-12-24 21:43:51 来源:美发网站源码

1.Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解
2.内存管理:malloc主分配过程_int_malloc
3.Spring Cloud + Spring Boot + Mybatis 码打+ Uniapp 企业架构之CAS SSO单点登录框架
4.画面设置cas是什么意思?
5.编程「锁」事|详解乐观锁 CAS 的技术原理
6.ReentrantLock 源码解析 | 京东云技术团队

cas源码打包

Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解

       CAS定义

       比较并交换(compare and swap, CAS),在多线程编程中用于实现不被打断的码打数据交换,避免数据不一致问题。码打该操作通过比较内存值与指定数据,码打当数值相同则替换内存数据。码打

       为什么需要无锁队列

       锁引起的码打无溯源码商品问题:cache损坏/失效、同步机制上的码打争抢、动态内存分配。码打

       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,码打处理器与主存之间数据传输效率下降,码打影响性能。码打

       在同步机制上的码打争抢队列

       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,码打而非处理数据,码打引发严重争用。码打

       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html注册登录网站源码可读写元素位置。

       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。

内存管理:malloc主分配过程_int_malloc

       本文聚焦于malloc的具体分配过程,主要通过_int_malloc这一核心函数解析内存管理操作。_int_malloc函数贯穿了各种bin和特殊chunk,这些概念在前文已详尽介绍。下面,按照流程图将_int_malloc函数分解为数个部分,从实现逻辑角度逐一剖析。

       在内存管理中,CAS(Compare And Swap)操作频繁应用,用于在多线程环境下的高效数据交换。CAS允许在比较内存值与预期值一致时,将值替换为新值,确保数据一致性。在_malloc实现中,CAS确保了插入和删除操作在多线程环境下的线程安全性。

       以从fast bin中删除chunk为例,CAS操作通过硬件指令确保了原子性。底层实现采用内联汇编语言,GCC内联汇编语法的细节在相关资料中有详细描述。通过lock指令确保内存操作的原子性,cmpxchgl指令执行比较并替换操作。尽管CAS存在ABA等问题,但本文仅关注其核心原理及应用。

       当内存请求符合fast bin限制时,程序首先尝试从fast bin分配。win7 nodejs源码分配成功后,将chunk从bin中删除并返回。若不满足fast bin条件,则转而检查small bin。small bin的处理类似于fast bin,但操作基于双向链表。

       若fast bin和small bin分配失败,程序执行内存整理合并操作,将fast bin中的chunk放入unsorted bin,通过malloc_consolidate函数实现。在尝试unsorted bin分配失败后,程序转向large bin进行分配。最后,如果large bin也无法满足内存需求,程序尝试从top chunk中分配。

       总结整个过程,malloc算法、数据结构与代码执行细节交织,深入理解需结合源码分析。本文通过线性展示,虽然无法完全复现代码执行流程中的循环和分支,但旨在提供宏观视角下内存管理过程的概览。若需更深入的执行细节,建议进一步阅读源代码。

Spring Cloud + Spring Boot + Mybatis + Uniapp 企业架构之CAS SSO单点登录框架

       了解单点登录(SSO)是一种在多个相关应用之间共享认证信息的机制。SSO主要特点在于使用统一的登录入口,通过Web协议(如HTTPS)实现应用之间的认证。单点登录体系包括用户、Web应用和SSO认证中心三个角色。SSO实现基于三个核心原则:所有登录操作在SSO认证中心执行;认证中心通过方法告知Web应用访问用户是否已通过认证;SSO认证中心与所有Web应用建立信任关系。

       CAS SSO单点登录体系由CAS Server和CAS Client组成。CAS Server负责用户信息认证,独立部署,处理凭证(Credentials)。CAS Client部署在客户端,当有对本地Web应用受保护资源的访问请求时,重定向到CAS Server进行认证。

       采用CAS SSO单点登录无需依赖Cookie实现跨域,优势明显。在不同站点间无需重新登录,已知源码怎么求反码即便站点域名不同。传统方案可能遇到Cookie跨域问题,解决复杂。CAS SSO单点登录的官方文档和源代码可直接访问:apereo.org/projects/cas。推荐下载稳定版本,如4.2.1,避免使用最新版本可能存在的不稳定情况。通过远程Maven库下载cas-server-webapp的war包,步骤包括访问Maven地址搜索并下载最新版本。下载cas-client-core的jar包,支持Spring MVC开发,适用于多种协议与开发语言。CAS架构图展示了其组件与工作流程,根据项目需求选择合适的版本进行部署。

画面设置cas是什么意思?

       CAS是Central Authentication Service的缩写,即集中式认证服务。它是一种用于Web应用程序的单点登录协议。CAS协议通过认证中心(服务器)来给多个服务提供认证服务,用户一次登录认证以后,便可以访问被授权的多个服务。CAS协议是一种开放源代码的协议,被广泛应用于大型企业和组织的身份认证系统中。

       CAS需要先部署一个认证服务器和多个应用程序服务器,然后在这些服务器之间建立信任关系。用户首次登录时,应该重定向到认证服务器,输入用户名和密码进行认证,并且一旦通过认证,用户将被重定向回要访问的应用程序服务器。以后的每次访问都无需再次认证。认证服务器和应用程序服务器之间使用安全令牌和Session来保障安全性。

       CAS的优点在于提供可靠的身份验证,减少了用户访问多个Web应用程序时的不必要的登录操作,避免了重复输入用户名和密码等问题。它广泛应用于大型企业和组织的身份认证系统中,例如教育机构、银行、保险公司、医院等。CAS的社交APP源码求合作使用可以帮助企业或组织节省时间和成本,减少安全漏洞,提高用户体验并提高整个系统的安全性。

编程「锁」事|详解乐观锁 CAS 的技术原理

       本文深入探讨乐观锁的核心实现方式——CAS(Compare And Swap)技术原理。CAS是一种在多线程环境下实现同步功能的机制,相较于悲观锁的加锁操作,CAS允许在不使用锁的情况下实现多线程间的变量同步。Java的并发包中的原子类正是利用CAS实现乐观锁。

       CAS操作包含三个操作数:需要更新的内存值V、进行比较的预期数值A和要写入的值B。其逻辑是将内存值V与预期值A进行比较,当且仅当V值等于A时,通过原子方式用新值B更新V值(“比较+更新”整体是一个原子操作),否则不执行任何操作。一般情况下,更新操作会不断重试直至成功。

       以Java.util.concurrent.atomic并发包下的AtomicInteger原子整型类为例,分析其CAS底层实现机制。方法`atomicData.incrementAndGet()`内部通过Unsafe类实现。Unsafe类是底层硬件CPU指令复制工具类,关键在于compareAndSet()方法的返回结果。

       `unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update)`

       此方法中,参数`this`是Unsafe对象本身,用于获取value的内存偏移地址。`valueOffset`是value变量的内存偏移地址,`expect`是期望更新的值,`update`是要更新的最新值。如果原子变量中的value值等于`expect`,则使用`update`值更新该值并返回true,否则返回false。

       至于`valueOffset`的来源,这里提到value实际上是volatile关键字修饰的变量,以保证在多线程环境下的内存可见性。

       CAS的底层是Unsafe类。如何通过`Unsafe.getUnsafe()`方法获得Unsafe类的实例?这是因为AtomicInteger类在rt.jar包下,因此通过Bootstrap根类加载器加载。Unsafe类的具体实现可以在hotspot源码中找到,而unsafe.cpp中的C++代码不在本文详细分析范围内。对CAS实现感兴趣的读者可以自行查阅。

       CAS底层的Unsafe类在多处理器上运行时,为cmpxchg指令添加lock前缀(lock cmpxchg),在单处理器上则无需此步骤(单处理器自身维护单处理器内的顺序一致性)。这一机制确保了CAS操作的原子性。

       最后,同学们会发现CAS的操作与原子性密切相关。CPU如何实现原子性操作是一个深入的话题,有机会可以继续探索。欢迎在评论区讨论,避免出现BUG!点赞转发不脱发!

ReentrantLock 源码解析 | 京东云技术团队

       并发指同一时间内进行了多个线程。并发问题是多个线程对同一资源进行操作时产生的问题。通过加锁可以解决并发问题,ReentrantLock 是锁的一种。

       1 ReentrantLock

       1.1 定义

       ReentrantLock 是 Lock 接口的实现类,可以手动的对某一段进行加锁。ReentrantLock 可重入锁,具有可重入性,并且支持可中断锁。其内部对锁的控制有两种实现,一种为公平锁,另一种为非公平锁.

       1.2 实现原理

       ReentrantLock 的实现原理为 volatile+CAS。想要说明 volatile 和 CAS 首先要说明 JMM。

       1.2.1 JMM

       JMM (java 内存模型 Java Memory Model 简称 JMM) 本身是一个抽象的概念,并不在内存中真实存在的,它描述的是一组规范或者规则,通过这组规范定义了程序中各个变量的访问方式.

       由于 JMM 运行的程序的实体是线程。而每个线程创建时 JMM 都会为其创建一个自己的工作内存 (栈空间), 工作内存是每个线程的私有数据区域。而 java 内存模型中规定所有的变量都存储在主内存中,主内存是共享内存区域,所有线程都可以访问,但线程的变量的操作 (读取赋值等) 必须在自己的工作内存中去进行,首先要将变量从主存拷贝到自己的工作内存中,然后对变量进行操作,操作完成后再将变量操作完后的新值写回主内存,不能直接操作主内存的变量,各个线程的工作内存中存储着主内存的变量拷贝的副本,因不同的线程间无法访问对方的工作内存,线程间的通信必须在主内存来完成。

       如图所示:线程 A 对变量 A 的操作,只能是从主内存中拷贝到线程中,再写回到主内存中。

       1.2.2 volatile

       volatile 是 JAVA 的关键字用于修饰变量,是 java 虚拟机的轻量同步机制,volatile 不能保证原子性。 作用:

       作用:CAS 会使用现代处理器上提供的高效机器级别原子指令,这些原子指令以原子方式对内存执行读 - 改 - 写操作。

       1.2.4 AQSAQS 的全称是 AbstractQueuedSynchronizer(抽象的队列式的同步器),AQS 定义了一套多线程访问共享资源的同步器框架。

       AQS 主要包含两部分内容:共享资源和等待队列。AQS 底层已经对这两部分内容提供了很多方法。

       2 源码解析

       ReentrantLock 在包 java.util.concurrent.locks 下,实现 Lock 接口。

       2.1 lock 方法

       lock 分为公平锁和非公平锁。

       公平锁:

       非公平锁:上来先尝试将 state 从 0 修改为 1,如果成功,代表获取锁资源。如果没有成功,调用 acquire。state 是 AQS 中的一个由 volatile 修饰的 int 类型变量,多个线程会通过 CAS 的方式修改 state,在并发情况下,只会有一个线程成功的修改 state。

       2.2 acquire 方法

       acquire 是一个业务方法,里面并没有实际的业务处理,都是在调用其他方法。

       2.3 tryAcquire 方法

       tryAcquire 分为公平和非公平两种。

       公平:

       非公平:

       2.4 addWaiter 方法

       在获取锁资源失败后,需要将当前线程封装为 Node 对象,并且插入到 AQS 队列的末尾。

       2.5 acquireQueued 方法

       2.6 unlock 方法

       释放锁资源,将 state 减 1, 如果 state 减为 0 了,唤醒在队列中排队的 Node。

       3 使用实例

       3.1 公平锁

       1. 代码:

       2. 执行结果:

       3. 小结:

       公平锁可以保证每个线程获取锁的机会是相等的。

       3.2 非公平锁

       1. 代码:

       2. 执行结果:

       3. 小结:

       非公平锁每个线程获取锁的机会是随机的。

       3.3 忽略重复操作

       1. 代码:

       2. 执行结果:

       3. 小结:

       当线程持有锁时,不会重复执行,可以用来防止定时任务重复执行或者页面事件多次触发时不会重复触发。

       3.4 超时不执行

       1. 代码:

       2. 执行结果:

       3. 小结:

       超时不执行可以防止由于资源处理不当长时间占用资源产生的死锁问题。

       4 总结

       并发是现在软件系统不可避免的问题,ReentrantLock 是可重入的独占锁,比起 synchronized 功能更加丰富,支持公平锁实现,支持中断响应以及限时等待等,是处理并发问题很好的解决方案。

从HotSpot源码,深度解读 park 和 unpark

       我最近建立了一个在线自习室(App:番茄ToDO)用于相互监督学习,感兴趣的小伙伴可以加入。自习室加入码:D5A7A

       Java并发包下的类大多基于AQS(AbstractQueuedSynchronizer)框架实现,而AQS线程安全的实现依赖于两个关键类:Unsafe和LockSupport。

       其中,Unsafe主要提供CAS操作(关于CAS,在文章《读懂AtomicInteger源码(多线程专题)》中讲解过),LockSupport主要提供park/unpark操作。实际上,park/unpark操作的最终调用还是基于Unsafe类,因此Unsafe类才是核心。

       Unsafe类的实现是由native关键字说明的,这意味着这个方法是原生函数,是用C/C++语言实现的,并被编译成了DLL,由Java去调用。

       park函数的作用是将当前调用线程阻塞,而unpark函数则是唤醒指定线程。

       park是等待一个许可,unpark是为某线程提供一个许可。如果线程A调用park,除非另一个线程调用unpark(A)给A一个许可,否则线程A将阻塞在park操作上。每次调用一次park,需要有一个unpark来解锁。

       并且,unpark可以先于park调用,但不管unpark先调用多少次,都只提供一个许可,不可叠加。只需要一次park来消费掉unpark带来的许可,再次调用会阻塞。

       在Linux系统下,park和unpark是通过Posix线程库pthread中的mutex(互斥量)和condition(条件变量)来实现的。

       简单来说,mutex和condition保护了一个叫_counter的信号量。当park时,这个变量被设置为0,当unpark时,这个变量被设置为1。当_counter=0时线程阻塞,当_counter>0时直接设为0并返回。

       每个Java线程都有一个Parker实例,Parker类的部分源码如下:

       由源码可知,Parker类继承于PlatformParker,实际上是用Posix的mutex和condition来实现的。Parker类里的_counter字段,就是用来记录park和unpark是否需要阻塞的标识。

       具体的执行逻辑已经用注释标记在代码中,简要来说,就是检查_counter是不是大于0,如果是,则把_counter设置为0,返回。如果等于零,继续执行,阻塞等待。

       unpark直接设置_counter为1,再unlock mutex返回。如果_counter之前的值是0,则还要调用pthread_cond_signal唤醒在park中等待的线程。源码如下:

       (如果不会下载JVM源码可以后台回复“jdk”,获得下载压缩包)

java并发原子类AtomicBoolean解析

       本文针对Java并发包下的原子类AtomicBoolean进行深入解析。在多线程环境中,传统的布尔变量`boolean`并非线程安全,容易导致数据竞争问题。为解决这一问题,引入了AtomicBoolean类,该类提供了一种线程安全的布尔值封装。

       使用`AtomicBoolean`的主要原因在于其提供的原子操作保证了多线程环境下的线程安全。在`AtomicBoolean`内部实现中,主要依赖于`compareAndSet`方法和CAS(Compare and Swap)机制。通过CAS操作,`AtomicBoolean`能够在多线程环境下实现原子的更新操作,有效避免了数据竞争和并发问题。

       在`AtomicBoolean`的源码中,`compareAndSet`方法使用了`Unsafe`类的`compareAndSwapInt`方法进行底层操作。CAS机制的核心思想是:在不进行锁操作的情况下,检查指定内存位置的预期值是否与当前值相等,若相等,则更新该位置的值为预期值;若不相等,则操作失败,返回原值。

       为了理解这一机制,我们可以通过一个简单例子进行说明。假设我们希望在多线程环境下实现一个“先来后到”的规则,例如:一个人完成起床、上班和下班三件事后,另一个人才能开始。在单线程下,这一逻辑自然无问题,但在多线程环境下,`AtomicBoolean`可以确保这一顺序得到实现。

       在实际应用中,`AtomicBoolean`类提供了丰富的原子操作方法,包括但不限于`compareAndSet`、`getAndSet`、`compareAndExchange`等。这些方法允许开发人员在多线程环境下安全地执行原子操作,简化了多线程编程的复杂性。

       总结而言,`AtomicBoolean`是一个在Java并发编程中非常实用的工具类,它通过原子操作保证了多线程环境下的线程安全。对于开发者而言,掌握`AtomicBoolean`的使用方法和原理,可以有效避免数据竞争问题,提升程序的并发性能和稳定性。

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