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JS `Atomics.wait` 与 `Atomics.notify`：等待/通知模式在 Worker 间的同步

各位观众老爷，大家好！欢迎来到今天的并发编程小剧场。今天我们不讲高深的理论，只聊聊如何在 JavaScript 的 Worker 之间玩转 "等待/通知" 模式，也就是 Atomics.wait 和 Atomics.notify 这两位哥们儿。 咱们先来个“灵魂拷问”：你有没有遇到过这样的场景？ Worker A: “哥们儿，数据准备好了没？好了吱一声！” Worker B: “还没呢，等等哈…” Worker A: (疯狂轮询) “好了没？好了没？好了没？” (CPU: 我裂开了！) 这种场景是不是很熟悉？Worker A 像个催债的一样，不停地问 Worker B 数据是否准备好。这种疯狂轮询 (busy-waiting) 会浪费大量的 CPU 资源，而且 Worker A 在没收到通知之前啥也干不了，简直是“躺平式等待”。 Atomics.wait 和 Atomics.notify 的出现就是为了解决这个问题。它们提供了一种高效的等待/通知机制，让 Worker 可以安心等待，直到收到通知再醒过来干活。 啥是 SharedArrayBuffer？ …

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C++ Wait-Free 与 Lock-Free 算法设计：高并发系统的基石

好的，各位观众老爷，今天咱们来聊点硬核的——C++ Wait-Free 与 Lock-Free 算法设计，高并发系统的基石！ 准备好了吗？系好安全带，这趟车速有点快！ 开场白：并发的那些事儿 在当今这个动不动就百万QPS（Queries Per Second）的时代，并发编程已经成了程序员的必备技能。单线程就像单行道，慢得要死；多线程就像多车道，但如果没交通规则，那就成了碰碰车大赛，谁也别想快。 传统的并发控制手段，比如锁（Mutex, Semaphore等等），就像交通信号灯，能保证大家不撞车，但也会让车辆排队等待，降低吞吐量。在高并发场景下，锁的竞争会变得非常激烈，导致性能急剧下降。 这时候，Wait-Free 和 Lock-Free 算法就闪亮登场了，它们就像立交桥，车辆各行其道，避免了锁带来的排队等待，从而提高并发性能。 什么是 Wait-Free 和 Lock-Free？ Wait-Free 和 Lock-Free 是并发编程中的两种非阻塞算法。 它们都旨在避免使用锁来同步线程，从而减少锁竞争带来的性能瓶颈。 Lock-Free (无锁)： 保证系统整体的活跃性。 也就是说， …

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线程间通信：`wait()`, `notify()`, `notifyAll()` 方法的应用

好的，没问题。下面是一篇关于线程间通信中 wait(), notify(), notifyAll() 方法应用的深度技术文章，力求幽默风趣、通俗易懂、文笔优美，并包含丰富的代码示例和表格，帮助大家彻底掌握这几个关键的方法。 线程间的“暗号”：wait(), notify(), notifyAll() 方法详解 各位看官，大家好！今天我们要聊聊 Java 多线程世界里的一组神秘“暗号”：wait(), notify(), 和 notifyAll()。 它们是线程间通信的基石，掌握了它们，你就掌握了线程间协同的大门钥匙，从此告别线程“一言不合就冲突”的尴尬局面。 一、 为什么需要线程间的“暗号”？ 想象一下，一个厨房里有厨师（线程A）负责切菜，另一个厨师（线程B）负责炒菜。厨师A切完菜后，需要通知厨师B：“菜切好了，开始炒吧！” 如果没有这种“暗号”，厨师B可能一直在等待，或者厨师A切的菜还没准备好，厨师B就开始盲目地炒，最终导致“厨房事故”。 在多线程编程中，线程之间也经常需要相互协作。一个线程可能需要等待另一个线程完成某个任务后才能继续执行。这时，就需要一种机制来实现线程间的通信和同步 …

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Redis `WAIT` 命令：确保写入操作同步到指定副本数

Redis WAIT: 守护数据安全的“定海神针” ⚓️ 各位观众，各位程序猿、程序媛们，大家好！我是你们的老朋友，代码界的段子手，bug界的克星，今天咱们要聊聊一个Redis里既低调又关键的命令——WAIT。 在浩瀚的数据海洋中，Redis就像一艘高速航行的帆船，以其闪电般的速度赢得了无数开发者的喜爱。但速度再快，也得考虑安全问题。万一这艘船翻了，数据丢了，那可就欲哭无泪了。这时候，WAIT命令就闪亮登场了，它就像船上的“定海神针”，确保我们的数据安全可靠，即使风浪再大，也能稳如泰山。 一、 帆船的隐患：异步复制的“甜蜜烦恼” 要理解WAIT的作用，咱们先得了解Redis的复制机制。Redis主从复制就像一个团队，老大（master）负责干活，小弟（slave）负责备份。老大干完活，会把任务同步给小弟们，这样即使老大挂了，小弟也能顶上，保证服务不中断。 但是，Redis默认的复制是异步的。啥意思呢？就是老大干完活，发个通知给小弟，然后就继续干别的去了，并不会等小弟们确认收到。 这种方式速度非常快，老大不用浪费时间等待小弟们，可以一心一意处理业务。但是，这也带来了风险： 数据丢失的风险 …

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