Vue Effect 副作用的微任务队列饥饿：高频更新场景下的调度器优化 大家好，今天我们来深入探讨 Vue Effect 副作用在微任务队列中可能出现的饥饿问题，以及在高频更新场景下如何进行调度器优化。这个问题对于构建高性能 Vue 应用至关重要，尤其是在处理大量数据或频繁交互的复杂应用时。 一、理解 Vue 的响应式系统和 Effect 在深入细节之前，我们先回顾一下 Vue 响应式系统的核心概念： 响应式数据 (Reactive Data): Vue 通过 Proxy 和 Object.defineProperty (Vue 2) 将普通 JavaScript 对象转化为响应式对象。当数据发生变化时，依赖于这些数据的 Effect 会被触发。 Effect (副作用): Effect 是一个函数，它依赖于响应式数据。当这些响应式数据发生变化时，Effect 会自动重新执行。在 Vue 中，Effect 通常用于更新 DOM (通过渲染函数)，或者执行其他与数据变化相关的操作。 依赖追踪 (Dependency Tracking): Vue 会追踪哪些 Effect 依赖于哪些响应 …
Vue Effect副作用的微任务队列饥饿（Starvation）：高频更新场景下的调度器优化
Vue Effect 副作用的微任务队列饥饿：高频更新场景下的调度器优化 大家好，今天我们来深入探讨一个在 Vue.js 应用中可能遇到的性能问题：Effect 副作用的微任务队列饥饿，以及如何在高频更新场景下优化 Vue 的调度器。 Effect 与响应式系统 首先，我们需要回顾一下 Vue 的响应式系统和 Effect 的概念。Vue 的核心是其响应式系统，当数据发生变化时，依赖于这些数据的视图会自动更新。这个过程的核心就是 Effect。 Effect 本质上是一个函数，它依赖于某些响应式数据。当这些数据发生变化时，Vue 会重新执行这个 Effect 函数，从而更新视图或其他副作用。例如，一个简单的计算属性就是一个 Effect： const count = ref(0); const doubled = computed(() => count.value * 2); watchEffect(() => { console.log(‘Count changed:’, count.value); console.log(‘Doubled changed:’, dou …
Vue Effect副作用的微任务队列饥饿（Starvation）：高频更新场景下的调度器优化与解决方案
Vue Effect 副作用的微任务队列饥饿：高频更新场景下的调度器优化与解决方案 大家好，今天我们来深入探讨一个在 Vue.js 开发中可能遇到的问题：Vue Effect 副作用的微任务队列饥饿，尤其是在高频更新场景下。我们会详细分析问题产生的根源，探讨 Vue 调度器的运作方式，并提出一些优化和解决方案。 1. 问题背景：什么是 Vue Effect 副作用？ 在 Vue 中，Effect 副作用是响应式系统的重要组成部分。简单来说，它指的是当响应式数据发生变化时需要执行的函数。这些函数可能包含各种各样的操作，例如更新 DOM、发送网络请求、修改其他组件的状态等等。 // 一个简单的 Vue 组件例子 const App = { data() { return { count: 0 } }, mounted() { // effect 副作用：当 count 改变时更新 DOM this.effect(() => { document.getElementById(‘count’).textContent = this.count; console.log(‘Count u …
Vue Effect副作用的微任务队列饥饿（Starvation）：高频更新场景下的调度器优化
Vue Effect 副作用的微任务队列饥饿：高频更新场景下的调度器优化 大家好，今天我们来深入探讨 Vue 响应式系统中一个比较隐蔽但又至关重要的问题：Effect 副作用的微任务队列饥饿，以及在高频更新场景下的调度器优化策略。 响应式系统的核心：Effect 与 Scheduler 在深入问题之前，我们先回顾一下 Vue 响应式系统的核心概念：Effect 和 Scheduler。 Effect (副作用函数)：本质上就是一个函数，它依赖于响应式数据。当这些响应式数据发生变化时，Effect 函数会被重新执行。常见的 Effect 包括组件的渲染函数、watch 回调等。 Scheduler (调度器)：负责管理 Effect 函数的执行时机。默认情况下，Vue 使用微任务队列（microtask queue）来调度 Effect 的执行。这意味着 Effect 的更新不会立即同步执行，而是会被放入微任务队列，等待当前同步任务执行完毕后，再依次执行队列中的 Effect。 这种异步更新机制带来了诸多好处，例如： 性能优化：避免了不必要的重复渲染。如果在一个同步任务中多次修改响应式数 …
C++实现读写锁（RWLock）的饥饿问题（Starvation）预防与公平性保证
C++读写锁(RWLock)的饥饿问题预防与公平性保证 各位同学们，大家好。今天我们来深入探讨一个并发编程中常见但又容易被忽视的问题：读写锁（RWLock）的饥饿问题，以及如何通过一些策略来预防和保证读写锁的公平性。 读写锁是一种并发控制机制，它允许多个线程同时读取共享资源，但只允许一个线程写入共享资源。这种锁在读操作远多于写操作的场景下，可以显著提高并发性能。然而，如果设计不当，读写锁可能会导致写线程饥饿，甚至完全无法获取锁，从而影响系统的稳定性和响应速度。 什么是饥饿问题？ 饥饿问题（Starvation）是指一个或多个线程因为某种原因，长时间甚至永远无法获得所需的资源，导致其无法执行。在读写锁的上下文中，写线程饥饿通常发生在以下情况： 读者优先策略： 当有读线程正在持有读锁时，如果有新的读线程请求读锁，那么它可以立即获得锁，而无需等待。这种策略在读操作频繁的情况下可以提高并发性，但如果读线程持续不断地到达，写线程可能永远无法获得锁，导致写线程饥饿。 锁释放机制不公平： 即使采用某种公平策略，如果锁的释放机制不合理，也可能导致某些线程一直无法获得锁。 读者优先策略下的饥饿问题案例 …
Java并发编程：如何避免锁的饥饿（Starvation）问题与公平性策略
Java并发编程：避免锁饥饿与公平性策略 大家好，今天我们来聊聊Java并发编程中一个比较棘手的问题：锁饥饿（Starvation），以及如何通过公平性策略来缓解或避免它。锁饥饿是指线程因无法获得其需要的锁而持续阻塞的情况。这会导致线程无法执行其任务，严重影响程序的性能和响应速度。 一、锁饥饿的成因与危害 锁饥饿的根本原因在于某些线程总是能够优先获得锁，导致其他线程长时间甚至永远无法获得锁。这种现象通常发生在以下几种场景： 非公平锁的竞争激烈： Java提供的默认锁（synchronized和ReentrantLock默认构造函数）是非公平锁。非公平锁允许线程“插队”，即即使有等待队列，线程也可能在释放锁后立即再次获得锁，从而导致等待队列中的线程长时间无法获得锁。 线程优先级差异： 优先级较高的线程可能更容易获得锁，导致优先级较低的线程饥饿。虽然Java允许设置线程优先级，但依赖线程优先级来解决并发问题通常是不靠谱的，因为它受到操作系统调度策略的影响，不同平台表现不一致。 长时间持有锁： 如果一个线程长时间持有锁不释放，其他需要该锁的线程就会一直阻塞等待，增加了饥饿的风险。 锁饥饿的危 …
Java并发编程：如何避免锁的饥饿（Starvation）问题与公平性策略
Java并发编程：如何避免锁的饥饿（Starvation）问题与公平性策略 大家好，今天我们来聊聊Java并发编程中一个比较隐蔽但又非常重要的问题：锁的饥饿（Starvation）。我们会深入探讨什么是锁的饥饿，它产生的原因，以及如何使用公平性策略来避免它。 什么是锁的饥饿（Starvation）？ 想象一下，你和一群朋友排队买演唱会门票。如果每次轮到你的时候，总有人插队，或者售票员总是优先卖给其他人，那么你可能永远都买不到票。这就是饥饿的一个简单类比。 在并发编程中，当一个或多个线程因为某种原因，无法获得它们需要的资源（通常是锁），从而无法执行任务，这种情况就被称为饥饿。导致饥饿的原因有很多，但最常见的是锁的竞争。 更具体地说，一个线程的饥饿状态是指它长期地、重复地无法获得执行所需的资源，即使这些资源在理论上是可用的。 这种“长期”和“重复”是关键，偶尔一次的资源竞争不算是饥饿，但如果一个线程总是被其他线程“挤掉”，那它就可能处于饥饿状态。 饥饿产生的原因 导致饥饿的原因有很多，主要包括以下几个方面： 非公平锁的竞争： 这是最常见的原因。Java中默认的ReentrantLock是非 …
Java并发编程中的饥饿（Starvation）与活锁（Livelock）问题解决
Java并发编程中的饥饿与活锁问题解决 大家好，今天我们来深入探讨Java并发编程中两个比较隐蔽但又可能严重影响系统性能和稳定性的问题：饥饿（Starvation）和活锁（Livelock）。理解这些问题，并掌握相应的解决方案，对于编写健壮、高效的并发程序至关重要。 1. 饥饿（Starvation） 1.1 什么是饥饿？ 饥饿指的是线程因无法获得所需的资源（例如CPU时间、锁）而长时间阻塞，导致无法执行任务的情况。 虽然线程仍然存活，但它实际上被“饿死”了，无法取得任何进展。 导致饥饿的常见原因： 优先级反转： 低优先级线程持有高优先级线程所需的锁，导致高优先级线程长时间等待。 不公平的锁： 某些锁（例如synchronized）是非公平的，可能导致某些线程总是无法获得锁。 无限循环/死循环： 某个线程进入无限循环或死循环，占用大量CPU资源，导致其他线程无法获得足够的CPU时间。 资源分配不均： 系统资源分配策略不公平，某些线程总是被优先分配资源。 1.2 饥饿的例子 考虑以下使用synchronized锁的例子： public class StarvationExample { …