说明：本篇博客整理自文末的多篇参考博客（每篇博客各有侧重）。本文结合源码对Unsafe的park和unpark方法进行了完整全面的梳理，并对部分参考博客中存在的错误描述进行说明。
鲜衣怒马少年时，不负韶华行且知。 -- 鹊桥仙
LockSupport是用来创建locks的基本线程阻塞基元，比如AQS中实现线程挂起的方法，就是park,对应唤醒就是unpark。JDK中有使用的如下
最近在搞IoT的时候，因为没有设备，模拟跑固件经常会缺/dev/xxx，所以我就开始想，我能不能自己写一个驱动，让固件能跑起来？因此，又给自己挖了一个很大坑，不管最后能不能达到我的初衷，能学到怎么开发Linux驱动，也算是有很大的收获了。
大家好，我是程栩，一个专注于性能的大厂程序员，分享包括但不限于计算机体系结构、性能优化、云原生的知识。
Linux 内核模块在概念和原理层面与动态链接模块（DLL或so）类似。但对于 Linux 来说，内核模块可以在系统运行期间动态扩展系统功能，而无须重新启动系统，更无须重新编译新的系统内核镜像。所以，内核模块这个特性为内核开发者提供了极大的便利，因为对于号称世界上最大软件项目的Linux来说，重启或重新编译的时间耗费肯定是巨大的。
而AQS中的控制线程又是通过LockSupport类来实现的，因此可以说，LockSupport是Java并发基础组件中的基础组件。LockSupport定义了一组以park开头的方法用来阻塞当前线程，以及unpark(Thread thread)方法来唤醒一个被阻塞的线程。LockSupport提供的阻塞和唤醒方法如下：
要深入理解Linux内核中的同步与互斥的实现，需要先了解一下内联汇编：在C函数中使用汇编代码。
上一篇文章《一文完全掌握 Go math/rand》，我们知道 math/rand 的 global rand 有一个全局锁，我的文章里面有一句话：“修复方案: 就是把 rrRand 换成了 globalRand, 在线上高并发场景下, 发现全局锁影响并不大.”， 有同学私聊我“他们遇到线上服务的锁竞争特别激烈”。确实我这句话说的并不严谨。但是也让我有了一个思考：到底多高的 QPS 才能让 Mutex 产生强烈的锁竞争？
Java多线程开发中，如果涉及到共享资源操作场景，那就必不可少要和Java锁打交道。
1. 背景 在使用MySQL时，如果有大表的存储引擎是InnoDB，并且系统参数innodb_file_per_table设置为1，即每个文件对应一个独立的表空间，当对这些大表进行DROP TABLE时，有时会发现整个数据库系统的性能会有显著下降，包括一些只涉及几行数据的简单SELECT查询和DML语句，而且这些语句和正在删除的大表没有关系。造成这种现象的原因是什么呢？通过什么方式能缓解和避免这个问题呢？ 2. 已知的瓶颈 Percona曾经在MySQL官方5.5.23之前的版本中遇到过这个问题，并且提供
本文介绍了MySQL DROP TABLE操作可能存在的性能瓶颈，包括InnoDB引擎表、MyISAM引擎表、以及操作系统层面的限制。针对这些瓶颈，本文提出了相应的优化方案，包括增大InnoDB缓冲池、使用MyISAM存储引擎、以及调整操作系统相关参数。通过这些优化方案，可以有效地提升MySQL数据库的性能，减少DROP TABLE操作对数据库性能的影响。
ptfork.c实现了pthread_atfork函数，该函数的作用见pthread_atfork(3) - Linux manual page和源码中的pthread_atfork.man文件。
之前一直在看POSIX的多线程编程，上个周末结合自己的理解，写了一个基于Qt的用条件变量同步线程的例子。故此来和大家一起分享，希望和大家一起交流。
开始阅读 nginx 源码的时候就一直伴随着一个问题，那就是多进程的 nginx 模型是怎么保证多个进程同时写入一个文件不发生数据交错呢？ 猜想中，主要有以下几种解决方案： 1. 最传统的，正在写文件的进程加锁，其他进程等待，但是这样的情况是绝对不允许的，效率太过低下 2. 写 log 前测试锁状态，如果已经锁定，则写入进程自己的缓冲区中，等待下次调用时同步缓冲区，这样做的好处是无需阻塞，提高了效率，但是就无法做到 log 的实时了，这样做工程中也是绝对无法接受的，一旦发生问题，将无法保证 log 是否已经被写入，因此很难定位 3. 一个进程专门负责写 log，其他进程通过域套接字或者管道将 log 内容发送给他，他持续阻塞在 epoll_wait 上，直到收到信息，立即写入，但是众所周知，nginx 是调用同一个函数启动所有进程的，并没有专门调用函数启动所谓的 log 进程，除了 master 和 worker，nginx 也确实没有 log 进程存在 4. 那么就是进程启动后，全部去竞争某个锁，竞争到该锁的 worker 执行 log worker 的代码，其余的 worker 继续运行相应程序，这个方案看上去是一个不错的方案，如果是单 worker 的话，那么就无需去使用该锁即可
线程作为系统的基础资源，相信大多数读者都有使用到。一般情况下我们会直接开一个线程做一些耗时操作，处理完之后让线程自动结束，资源被系统回收。这种简单粗暴的方法不少读者、甚至一些大厂的APP都在用。以Java语言为例，我们可以直接new一个Thread对象，然后覆盖run方法，最后调一下start方法便可以成功运行一个线程。如果我们每次异步做一些耗时处理都单独开启一个线程，比如异步加载网络图片这种高并发操作，每张图片都开一个线程的话，必然会造成线程资源的浪费，而且也没有很好的方法去处理跨线程通讯的问题。由于语言层面的低成本导致系统的线程资源被滥用，已经成为了一个很普遍的现象。 Android系统的Handler是一种很好的解决以上问题的机制，如果能够在C/C++实现这样一套机制，将会极大的降低C/C++多线程的使用成本。通过本文你将了解到Android系统的Handler的实现原理，以及如何使用C/C++来实现这样一套机制。本文不打算过多的介绍Android系统中的源码实现，而是直接使用C++11来实现。
只包含头文件 (spdlog/spdlog.h —> spdlog , spdlog/fmt/bundled/format.h —> pattern_formatter)
《手摸手系列》把go sync包中的并发组件已经写完了，本文作为完结篇，最后再来探讨下go运行时锁的实现。记得在《手摸手Go 并发编程的基建Semaphore》那篇中我们聊过sync.Mutex最终是依赖sema.go中实现的sleep和wakeup原语来实现的。如果细心的小伙伴会发现:
在现代操作系统里，同一时间可能有多个内核执行流在执行，因此内核其实像多进程多线程编程一样也需要一些同步机制来同步各执行单元对共享数据的访问，尤其是在多处理器系统上，更需要一些同步机制来同步不同处理器上的执行单元对共享的数据的访问。在主流的Linux内核中包含了如下这些同步机制包括：
RCU（Read-Copy Update）是数据同步的一种方式，在当前的Linux内核中发挥着重要的作用。RCU主要针对的数据对象是链表，目的是提高遍历读取数据的效率，为了达到目的使用RCU机制读取数据的时候不对链表进行耗时的加锁操作。这样在同一时间可以有多个线程同时读取该链表，并且允许一个线程对链表进行修改（修改的时候，需要加锁）。RCU适用于需要频繁的读取数据，而相应修改数据并不多的情景，例如在文件系统中，经常需要查找定位目录，而对目录的修改相对来说并不多，这就是RCU发挥作用的最佳场景。 Linux内核源码当中,关于RCU的文档比较齐全，你可以在 /Documentation/RCU/ 目录下找到这些文件。Paul E. McKenney 是内核中RCU源码的主要实现者，他也写了很多RCU方面的文章。他把这些文章和一些关于RCU的论文的链接整理到了一起。http://www2.rdrop.com/users/paulmck/RCU/ 在RCU的实现过程中，我们主要解决以下问题： 1，在读取过程中，另外一个线程删除了一个节点。删除线程可以把这个节点从链表中移除，但它不能直接销毁这个节点，必须等到所有的读取线程读取完成以后，才进行销毁操作。RCU中把这个过程称为宽限期（Grace period）。 2，在读取过程中，另外一个线程插入了一个新节点，而读线程读到了这个节点，那么需要保证读到的这个节点是完整的。这里涉及到了发布-订阅机制（Publish-Subscribe Mechanism）。 3， 保证读取链表的完整性。新增或者删除一个节点，不至于导致遍历一个链表从中间断开。但是RCU并不保证一定能读到新增的节点或者不读到要被删除的节点。 宽限期
第一步的目标是找到锁被谁持有了，这只需要找到死锁的位置，然后查看pthread_mutex_t.__owner值是什么。接下来使用GDB的“info threads”命令找到持有的线程。
所谓实时，就是一个特定任务的执行时间必须是确定的，可预测的，并且在任何情况下都能保证任务的时限（最大执行时间限制）。实时又分软实时和硬实时，所谓软实时，就是对任务执行时限的要求不那么严苛，即使在一些情况下不能满足时限要求，也不会对系统本身产生致命影响，例如，媒体播放系统就是软实时的，它需要系统能够在1秒钟播放24帧，但是即使在一些严重负载的情况下不能在1秒钟内处理24帧，也是可以接受的。所谓硬实时，就是对任务的执行时限的要求非常严格，无论在什么情况下，任务的执行实现必须得到绝对保证，否则将产生灾难性后果，例如，飞行器自动驾驶和导航系统就是硬实时的，它必须要求系统能在限定的时限内完成特定的任务，否则将导致重大事故，如碰撞或爆炸等。
Ingo Molnar 的实时补丁是完全开源的，它采用的实时实现技术完全类似于Timesys Linux，而且中断线程化的代码是基于TimeSys Linux的中断线程化代码的。这些实时实现技术包括：中断线程化（包括IRQ和softirq）、用Mutex取代spinlock、优先级继承和死锁检测、等待队列优先级化等。
利用linux kernel 动态追踪技术，排查问题本身就可能会变成一个非常有趣的过程，让我们遇到线上的诡异问题就感到兴奋，就仿佛好不容易又逮着机会，可以去解一道迷人的谜题。
synchronized关键字提供了一套非常完整的java内置锁实现，简单易用通过块语句控制锁的范围，而且性能不低，隐藏了偏向锁，轻量、重量锁等复杂的概念，对程序员非常友好。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
为了大家看文中那一堆的“#”不至于晕掉，建议先看一下这篇：讲通C/C++预编译/条件编译指令 #ifdef,#ifndef,#endif,#define,…
counter = -2 //初始值为1，每增加一个等锁的进程则减1，-2代表当前有两个进程（不含已获取锁进程）正在等待该mutex锁。
Mutex需要两个变量：key表示锁的使用情况，value 为0表示锁未被持有，1表示锁被持有 且 没有等待者，n表示锁被持有，有n-1个等待者；sema表示等待队列的信号量，sema是个先进先出的队列，用来阻塞、唤醒协程。
同步是指协调多个执行线程或进程的执行，以确保它们按照一定的顺序执行或在特定的条件下等待。常见的同步机制包括信号量、条件变量和屏障等。
当多线程并发执行并都需要访问临界资源时，因为每个线程都是不同的执行流，这就有可能导致数据不一致问题，为了避免此问题的发生，就需要对这块临界资源增加一些限制，一次只能有一个线程访问临界资源，即线程互斥。
第一次听到的这个名词的时候觉得很是有趣，不知道是个什么意思，总觉得又是奇怪的中文翻译导致的。
在进行多线程编程时，我们可能会存在同时操作（读、写）同一份内存的可能性。为了保证数据的正确性，我们往往会使用互斥量、读写锁等同步方法。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn ❝沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！? ❞ 目录 一、前言 二、面试题 三、线程启动分析 四、线程启动过程 1. Thread
Linux驱动分为字符设备驱动、块设备驱动和网络设备驱动，而字符设备又包括很多种，内核使用主设备号来区分各个字符设备驱动，在include/linux/major.h文件中已经预先定义好了各类字符设备的主设备号，但是即便如此，仍然存在着大量字符设备无法准确归类，对于这些设备，内核提供了一种Misc（杂项）设备来安放它们的去处。
1、简介： RCU（Read-Copy Update）是数据同步的一种方式，在当前的Linux内核中发挥着重要的作用。 RCU主要针对的数据对象是链表，目的是提高遍历读取数据的效率，为了达到目的使用RCU机制读取数据的时候不对链表进行耗时的加锁操作。这样在同一时间可以有多个线程同时读取该链表，并且允许一个线程对链表进行修改（修改的时候，需要加锁）。 2、应用场景： RCU适用于需要频繁的读取数据，而相应修改数据并不多的情景，例如在文件系统中，经常需要查找定位目录，而对目录的修改相对来说并不多，这就是RCU发
关于调度时机，网上的文章也五花八门，之前在内核抢占文章已经做了详细讲解，而在本文我们从源码注释中给出依据（再次强调一下：本文的调度时机关注的是何时调用主调度器，不是设置重新调度标志的时机，之前讲解中我们知道他们都可以称为调度时机）。
在《DllMain中不当操作导致死锁问题的分析--死锁介绍》一文中，我们介绍了死锁产生的原因。一般来说，如果我们对线程同步技术掌握不牢，或者同步方案混乱，极容易导致死锁。本文我们将介绍如何使用valgrind排查死锁问题。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
Tars(https://github.com/TarsCloud/Tars) 是腾讯开源的一套微服务框架。其基础是Tars RPC。对于有一些基础的同学来说，直接看RPC源码无疑是了解Tars的最佳途径。
在《Redis源码解析——源码工程结构》一文中，我们介绍了Redis可能会根据环境或用户指定选择不同的内存管理库。在linux系统中，Redis默认使用jemalloc库。当然用户可以指定使用tcmalloc或者libc的原生内存管理库。本文介绍的内容是在这些库的基础上，Redis封装的功能。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
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这张图容易让人产生误解，容易让人误以为goroutine1获取的锁，只有goroutine1能释放，其实不是这样的。“秦失其鹿，天下共逐之”。在这张图中，goroutine1与goroutine2竞争的是一种互斥锁。goroutine1成功获取锁以后，锁变成锁定状态，此时goroutine2也可以解锁。
这个线程池是在学习完《Linux/UNIX系统编程手册》中线程相关知识后用来练手的小项目，线程相关函数都是直接调用Linux的API，并且使用了C++中的queue和vector。 虽然C++中也提供了线程创建、互斥锁等函数库，但是也是对系统函数的封装。并且作为初学，先学会用原生函数比较好。
文件的写入是否是原子的？多个线程写入同一个文件是否会写错乱?多个进程写入同一个文件是否会写错乱？想必这些问题多多少少会对我们产生一定的困扰，即使知道结果，很多时候也很难将这其中的原理清晰的表达给提问者
进程与线程之间是有区别的，不过linux内核只提供了轻量进程的支持，未实现线程模型。Linux是一种“多进程单线程”的操作系统。Linux本身只有进程的概念，而其所谓的“线程”本质上在内核里仍然是进程。
所有的worker进程都在ngx_worker_process_cycle方法中循环处理事件，处理分发事件则在ngx_worker_process_cycle方法中调用ngx_process_events_and_timers方法，循环调用该方法就是 在处理全部事件，这正是事件驱动机制的核心。该方法既会处理普通的网络事件，也会处理定时器事件。
Android系统的匿名共享内存Ashmem驱动程序利用了Linux的共享内存子系统导出的接口来实现。
UDT是基于UDP的数据传输协议（UDP-based Data Transfer Protocol，简称UDT）是一种互联网数据传输协议，UDT的主要目的是支持高速广域网上的海量数据传输。
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