1.【解UE4源码】 其三(一)行为树系统执行任务的自动做任赚钱流程 发起执行请求
2.深度解析sync WaitGroup源码
3.Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的使用
4.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
5.react源码解析(二)时间管理大师fiber
6.如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
【解UE4源码】 其三(一)行为树系统执行任务的流程 发起执行请求
本文探讨UE4源码中的行为树系统执行任务流程,重点解析了发起执行请求的码自机制。在UE4中,任务行为树系统负责执行特定任务,自动做任赚钱而请求执行的码自关键代码在于调用`UBehaviorTreeComponent::RequestExecution()`函数。本文将分别从行为树加载后执行、任务短信伪装源码任务执行完毕后搜索下一个任务、自动做任赚钱以及由Decorator引发的码自Abort请求三种情境出发,详细解析RequestExecution函数的任务内部逻辑。
### 引子一:已加载行为树的自动做任赚钱执行
行为树加载完毕后,执行的码自关键代码就是发起执行请求。`RequestExecution()`函数的任务执行,实质上是自动做任赚钱开始执行行为树内的任务。在行为树加载后,码自调用此函数启动执行流程,任务开始搜索并执行任务。
### 引子二:任务执行完毕
任务执行完成后,行为树会自动发起搜索和执行下一个任务的请求。这同样依赖于`RequestExecution()`函数,但调用方式不同,需要传入任务执行的结果作为参数。
### 引子三:TimeLimit修饰器
UE4自带的`BTDecorator_TimeLimit`修饰器用于限制任务执行时间。当时间超过设定值,该修饰器会触发任务的Abort。分析其内部逻辑时,我们发现它通过调整时间计数器来控制任务执行时间,而不是通过直接中断任务。
### 发起执行请求的关键信息
请求执行的过程涉及多个关键信息的传递,包括搜索的起始点和结束点、要执行的365源码交易节点、上一次任务的结果、是否尝试执行下一个子节点等。这些信息构成`ExecutionRequest`结构体,由`RequestExecution()`函数生成。
### 新手难度:从行为树加载后讲起
从行为树加载后执行为例,`RequestExecution()`函数仅做了初始化标志位、确定搜索范围、设定请求执行节点等基础操作。这些步骤为后续的执行流程做好准备。
### 中级难度:任务执行完毕后搜索下一个任务
在任务执行完毕后,调用`RequestExecution()`以自动搜索下一个任务。此时,函数逻辑主要围绕上一次任务的结果,决定是否切换到更高优先级的任务。
### 终极难度:Decorator的Abort
当Decorator引发任务中断时,`RequestExecution()`需要处理更复杂的逻辑,包括调整搜索范围、确保请求执行的节点符合特定条件。这涉及到更深入地理解行为树的结构和Decorator的工作机制。
### 应用——追查Decorator Abort记录
通过分析`RequestExecution()`函数的调用记录,可以追踪行为树运行过程中由Decorator引发的中断事件,有助于深入了解行为树的执行流程和异常情况。
本文通过对UE4源码中的`RequestExecution()`函数的深入分析,揭示了行为树系统执行任务流程中的关键机制,为理解和优化行为树的运行提供了理论基础和实践指导。
深度解析sync WaitGroup源码
waitGroup
waitGroup 是 Go 语言中并发编程中常用的语法之一,主要用于解决并发和等待问题。它是 sync 包下的一个子组件,特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的html推荐源码场景。
waitGroup 主要用于解决goroutine间的等待关系。例如,goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后,才能执行后续的业务逻辑。通过使用waitGroup,goroutineA在执行任务时,会在检查点等待其他goroutine完成,确保所有任务执行完毕后,goroutineA才能继续进行。
在实现上,waitGroup 通过三个方法来操作:Add、Done 和 Wait。Add方法用于增加计数,Done方法用于减少计数,Wait方法则用于在计数为零时阻塞等待。这些方法通过原子操作实现同步安全。
waitGroup的源码实现相对简洁,主要涉及数据结构设计和原子操作。数据结构包括了一个 noCopy 的辅助字段以及一个复合意义的 state1 字段。state1 字段的组成根据目标平台的不同(位或位)而有所不同。在位环境下,state1的第一个元素是等待线程数,第二个元素是 waitGroup 计数值,第三个元素是信号量。而在位环境下,如果 state1 的地址不是位对齐的,那么 state1 的第一个元素是信号量,后两个元素分别是等待线程数和计数值。
waitGroup 的转发程序 源码核心方法 Add 和 Wait 的实现原理如下:
Add方法通过原子操作增加计数值。当执行 Add 方法时,首先将 delta 参数左移位,然后通过原子操作将其添加到计数值上。需要注意的是,delta 的值可正可负,用于在调用 Done 方法时减少计数值。
Done方法通过调用 Add(-1)来减少计数值。
Wait方法则持续检查 state 值。当计数值为零时,表示所有子goroutine已完成,调用者无需等待。如果计数值大于零,则调用者会变成等待者,加入等待队列,并阻塞自己,直到所有任务执行完毕。
通过使用waitGroup,开发者可以轻松地协调和同步并发任务的执行,确保所有任务按预期顺序完成。这在多goroutine协同工作时,尤其重要。掌握waitGroup的使用和源码实现,将有助于提高并发编程的效率和可维护性。
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Nacos源码之配置管理 三TaskManager 任务管理的使用
在Nacos的源码中,TaskManager是要源码上门一个核心组件,它负责管理一系列必须成功执行的任务,以单线程的方式确保任务的执行。TaskManager内部包含待处理的AbstractTask集合和对应的TaskProcessor,后者是执行任务的接口,不同的任务类型需实现自己的执行逻辑。以配置中心的配置文件Dump为例,Nacos会定期将数据库中的数据备份到磁盘,这个操作通过定义的DumpTask和其对应的DumpProcessor来实现。
DumpTask定义了必要的属性,而DumpProcessor则是专门处理DumpTask的任务处理器,其核心功能是将配置文件保存到磁盘并计算MD5。类似地,DumpAllTask和DumpAllBetaTask也有对应的处理器,如DumpAllProcessor和DumpAllBetaProcessor。
DumpAllTask的任务触发和执行发生在DumpService类中,该服务负责初始化配置信息的备份。在初始化时,会创建一个DumpAllProcessor执行器,并启动一个线程,将默认执行器设置为这个处理器。此后,每隔十分钟,DumpService会向TaskManager添加一个新的DumpAllTask,由线程processingThread处理并执行。
技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
Quartz源码分析:任务调度与执行剖析
Quartz的调度器实例化时启动了调度线程QuartzSchedulerThread,它负责触发到达指定时间的任务。该线程通过`run`方法实现调度流程,包含三个主要阶段:获取到达触发时间的triggers、触发triggers、执行triggers对应的jobs。
获取到达触发时间的triggers阶段,通过`JobStore`接口的`acquireNextTriggers`方法获取,由`RAMJobStore`实现具体逻辑。触发triggers阶段,调用`triggersFired`方法通知`JobStore`触发triggers,处理包括更新trigger状态与保存触发过程相关数据等操作。执行triggers对应jobs阶段,真正执行job任务,先构造job执行环境,然后在子线程中执行job。
job执行环境通过`JobRunShell`提供,确保安全执行job,捕获异常,并在任务完成后根据`completion code`更新trigger。job执行环境包含job对象、trigger对象、触发时间、上一次触发时间与下一次触发时间等数据。Quartz通过线程池提供多线程服务,使用`SimpleThreadPool`实例化`WorkerThread`来执行job任务,最终调用`Job`的`execute`方法实现业务逻辑。
综上所述,Quartz通过精心设计的线程调度与执行流程,确保了任务的高效与稳定执行,展示了其强大的任务管理能力。
react源码解析(二)时间管理大师fiber
React的渲染和对比流程在面对大规模节点时,会消耗大量资源,影响用户体验。为了改进这一情况,React引入了Fiber机制,成为时间管理大师,平衡了浏览器任务和用户交互的响应速度。 Fiber的中文翻译为纤程,是一种内部更新机制,支持不同优先级的任务管理,具备中断与恢复功能。每个任务对应于React Element的Fiber节点。Fiber允许在每一帧绘制时间(约.7ms)内,合理分配计算资源,优化性能。 相比于React,React引入了Scheduler调度器。当浏览器空闲时,Scheduler会决定是否执行任务。Fiber数据结构具备时间分片和暂停特性,更新流程从递归转变为可中断的循环,通过shouldYield判断剩余时间,灵活调整更新节奏。 Scheduler的关键实现是requestIdleCallback API,它用于高效地处理碎片化时间,提高用户体验。尽管部分浏览器已支持该API,React仍提供了requestIdleCallback polyfill,以确保跨浏览器兼容性。 在Fiber结构中,每个节点包含返回指针(而非直接的父级指针),这个设计使得子节点完成工作后能返回给父级节点。这种机制促进了任务的高效执行。 Fiber的遍历遵循深度优先原则,类似王朝继承制度,确保每一帧内合理分配资源。通过实现深度优先遍历算法,可以构建Fiber树结构,用于渲染和更新DOM元素。 为了深入了解Fiber,可以使用本地环境调试源码。通过创建React项目并配置调试环境,可以观察Fiber节点的结构和行为。了解Fiber的遍历流程和结构后,可以继续实现一个简单的Fiber实例,这有助于理解React渲染机制的核心。 Fiber架构是React的核心,通过时间管理机制优化了性能,使React能够在大规模渲染时保持流畅。了解Fiber的交互流程和遍历机制,有助于深入理解React渲染流程。未来,将详细分析优先级机制、断点续传和任务收集等关键功能,揭示React是如何高效地对比和更新DOM树的。 更多深入学习资源和讨论可参考以下链接: 《React技术揭秘》 《完全理解React Fiber》 《浅谈 React Fiber》 《React Fiber 源码解析》 《走进 React Fiber 的世界》如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
日常实现各种服务端系统时,我们一定会有一些定时任务的需求。比如会议提前半小时自动提醒,异步任务定时/周期执行等。那么如何去实现这样的一个定时任务系统呢? Java JDK提供的Timer类就是一个很好的工具,通过简单的API调用,我们就可以实现定时任务。
现在就来看一下java.util.Timer是如何实现这样的定时功能的。
首先,我们来看一下一个使用demo
基本的使用方法:
加入任务的API如下:
可以看到API方法内部都是调用sched方法,其中time参数下一次任务执行时间点,是通过计算得到。period参数为0的话则表示为一次性任务。
那么我们来看一下Timer内部是如何实现调度的。
内部结构
先看一下Timer的组成部分:
Timer有3个重要的模块,分别是 TimerTask, TaskQueue, TimerThread
那么,在加入任务之后,整个Timer是怎么样运行的呢?可以看下面的示意图:
图中所示是简化的逻辑,多个任务加入到TaskQueue中,会自动排序,队首任务一定是当前执行时间最早的任务。TimerThread会有一个一直执行的循环,从TaskQueue取队首任务,判断当前时间是否已经到了任务执行时间点,如果是则执行任务。
工作线程
流程中加了一些锁,用来避免同时加入TimerTask的并发问题。可以看到sched方法的逻辑比较简单,task赋值之后入队,队列会自动按照nextExecutionTime排序(升序,排序的实现原理后面会提到)。
从mainLoop的源码中可以看出,基本的流程如下所示
当发现是周期任务时,会计算下一次任务执行的时间,这个时候有两种计算方式,即前面API中的
优先队列
当从队列中移除任务,或者是修改任务执行时间之后,队列会自动排序。始终保持执行时间最早的任务在队首。 那么这是如何实现的呢?
看一下TaskQueue的源码就清楚了
可以看到其实TaskQueue内部就是基于数组实现了一个最小堆 (balanced binary heap), 堆中元素根据 执行时间nextExecutionTime排序,执行时间最早的任务始终会排在堆顶。这样工作线程每次检查的任务就是当前最早需要执行的任务。堆的初始大小为,有简单的倍增扩容机制。
TimerTask 任务有四种状态:
Timer 还提供了cancel和purge方法
常见应用
Java的Timer广泛被用于实现异步任务系统,在一些开源项目中也很常见, 例如消息队列RocketMQ的 延时消息/消费重试 中的异步逻辑。
上面这段代码是RocketMQ的延时消息投递任务 ScheduleMessageService 的核心逻辑,就是使用了Timer实现的异步定时任务。
不管是实现简单的异步逻辑,还是构建复杂的任务系统,Java的Timer确实是一个方便实用,而且又稳定的工具类。从Timer的实现原理,我们也可以窥见定时系统的一个基础实现:线程循环 + 优先队列。这对于我们自己去设计相关的系统,也会有一定的启发。
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