Discuz模板内涵TV段子_wap手机版源码

樊令秋

2023-12-01

模板特色：
1、首页简洁高大上布局，纯DIY制作，支持点击加载更多;
2、论坛首页内容聚合;
3、个人菜单置顶美化优化;
4、导读美化;
5、排行榜美化;
6、任务、道具、勋章、等美化;
7、版块主题列表页美化;
8、帖子内容美化;
9、资讯列表美化;
10、资讯内容页美化;
11、内置精美瀑布流;
12、登录注册美化;

文件：590m.com/f/25127180-499031531-d4fef6（访问密码：551685）

以下内容无关：

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传统同步方案的缺点
一般是将需要同步的数据和锁一一配对，即 —— associate mutexes with data, not code :

class RequestHandler {
…
std::mutex requestMutex_;
RequestQueue requestQueue_;

processRequest(const Request& request);
};

void RequestHandler::processRequest(const Request& request) {
std::lock_guardstd::mutex lg(requestMutex_);
requestQueue_.push_back(request);
}
然而，操作这些数据成员，开发人员必须注意，正确的获取锁、获取正确的锁。

一些常见的错误包括：

操作数据之前没有获取锁。
获取了不配对的锁，这个锁不是用来锁这个数据的。
获取了读锁，但是试图去修改数据。
获取了写锁，但是对数据只有 const access.
一般在使用时，需要提醒开发人员：“别忘了 xxxx”，那一般都会出错，比如 new 的对象别忘了 delete : )

folly/Synchronized.h 简单使用
上面的代码可以用 folly/Synchronized.h 重写为：

class RequestHandler {
folly::Synchronized requestQueue_;

processRequest(const Request& request);
};

void RequestHandler::processRequest(const Request& request) {
requestQueue_.wlock()->push_back(request);
}
为什么 folly/Synchronized.h 更加有效呢？

与传统使用方式不同，这里锁和数据是结合成了一个对象 —— requestQueue_。传统方案中，需要寻找锁和数据的配对关系。
几乎不可能在不获取锁的情况下，去操作数据，还是因为它们被封装成了一个对象。传统方案加不加锁全靠自觉。
在 push_back 后，锁立即被释放。
如果在临界区有多个操作，那么可以使用如下方法：

{
auto lockedQueue = requestQueue_.wlock();
lockedQueue->push_back(request1);
lockedQueue->push_back(request2);
}
wlock 返回一个 LockedPtr 对象，这个对象可以被理解为指向数据成员的指针。只有这个对象存在，那么锁就会被锁住，所以最好为这个对象显示定义一个 scope.

更好的方式，是使用 lambdas :

void RequestHandler::processRequest(const Request& request) {
requestQueue_.withWLock([&](auto& queue “&”) {
// withWLock() automatically holds the lock for the
// duration of this lambda function
queue.push_back(request);
});
}
使用 withWLock 配合 lambdas 强制定义了一个 scope，更清晰。

Synchronized的模板参数
Synchronized 有两个模板参数，数据类型和锁类型：

template <class T, class Mutex = SharedMutex>
如果不指定第二个模板参数，默认是 folly::SharedMutex。只要被 folly::LockTraits 支持的都可以使用，比如 std::mutex、std::recursive_mutex、std::timed_mutex,。std::recursive_timed_mutex、folly::SharedMutex、folly::RWSpinLock、folly::SpinLock.

根据锁类型的不同，Synchronized 会提供不同的 API：

共享锁和升级锁：如果存在 lock_shared()成员函数，Synchronized 会提供 wlock()，rlock()，ulock()三个方法来获取不同的锁类型。其中，rlock()只提供对数据成员 const access.
排他锁：lock()
withLock()/withRLock()/withWLock() —— 更易用的加锁方式
withLock()在上面提到过了，可以用来替代 lock()。在持有锁的期间，执行一个 lambda 或者 function. withRLock()/withWLock()同理可以替代 rlock()/wlock().

我们再详细说一下这种方式的好处。下面的函数将 vector 里的所有元素都 double：

auto locked = vec.lock();
for (int& n : *locked) {
n *= 2;
}
使用 lock()/wlock()/rlock()的一个重要注意事项：一个指向数据的指针或者引用，它的生命周期一定不要比 LockedPtr 对象长（lock()/wlock()/rlock()的返回值类型）。如果我们将上面的例子这样写就会出问题：

// No. NO. NO!
for (int& n : *vec.wlock()) {
n *= 2;
}
vec.wlock()返回的 LockPtr 对象在 range iterators 建立后就销毁了（详细解释见 Range-based for loop Temporary range expression 小节），range iterators 指向了 vector data，但此时锁已经被释放。想想如果要 debug 这种问题，会用多少时间 

这时 withLock()/withRLock()/withWLock()的好处就体现出来了，锁会在 for loop 期间一直持有：

vec.withLock([](auto& data “”) {
for (int& n : data) {
n *= 2;
}
});
withLock 定义为(withRLock/withWLock 类似)：

/**

Invoke a function while holding the lock.
A reference to the datum will be passed into the function as its only
argument.
This can be used with a lambda argument for easily defining small critical
sections in the code. For example:
auto value = obj.withLock([](auto& data “”) {
```
data.doStuff();
```
```
return data.getValue();
```
});
*/
template
auto withLock(Function&& function) {
return function(*lock());
}

template
auto withLock(Function&& function) const {
return function(*lock());
}
升级锁
ulock()和 withULockPtr()
Synchronized 还支持升级锁。升级锁与共享锁可以共存，但是与排它锁互斥。

/**

An enum to describe the “level” of a mutex. The supported levels are
Unique - a normal mutex that supports only exclusive locking
Shared - a shared mutex which has shared locking and unlocking functions;
Upgrade - a mutex that has all the methods of the two above along with
```
       support for upgradable locking
```

*/
enum class MutexLevel { UNIQUE, SHARED, UPGRADE };
升级锁解决的问题是：先对数据进行读操作，然后根据一定的条件会进行写操作。

升级锁可以通过 uclock()或者 withULockPtr()获得:

{
// only const access allowed to the underlying object when an upgrade lock
// is acquired
auto ulock = vec.ulock();
auto newSize = ulock->size();
}

auto newSize = vec.withULockPtr([](auto ulock “”) {
// only const access allowed to the underlying object when an upgrade lock
// is acquired
return ulock->size();
});
通过下面的函数可以进行升级或者降级:

moveFromUpgradeToWrite()
moveFromWriteToUpgrade()
moveFromWriteToRead() // withWLockPtr()获得的 wlock 可以调用此函数降级为 rlock
moveFromUpgradeToRead()
调用这些函数的 LockedPtr 会被设置为 invalid null state，并返回另一个锁住特定锁的 LockedPtr。这些操作都是原子性的，中间不会出现 unlocked 状态。

比如现在有一个 cache，数据结构为 unordered_map，需求是先检查对应的 key 是否在 unordered_map 中，如果在则返回对应的 value，不在则初始化 value 为 0：

folly::Synchronized<std::unordered_map<int64_t, int64_t>> cache;

int64_t res = cache.withULockPtr([key,value](auto ulock “key,value”) {
int64_t cache_value;
auto iter = ulock->find(key);
if (iter != ulock->end()) {
cache_value = iter->second;
} else {
cache_value = 0;

    // ulock is now null
    auto wlock = ulock.moveFromUpgradeToWrite();
    (*wlock)[key] = cache_value;
}

return cache_value;

});
Timed Locking
如果初始化 Synchronized 的锁类型支持时间，lock()/wlock()/rlock()可以传入一个类型为 std::chrono::duration 的参数：

void fun(Synchronized<vector>& vec) {
{
auto locked = vec.lock(10ms);
if (!locked) {
throw std::runtime_error(“failed to acquire lock”);
}
locked->push_back(“hello”);
locked->push_back(“world”);
}
LOG(INFO) << “successfully added greeting”;
}
Synchronized 与 std::condition_variable
如果 Synchronized 的锁类型是 std::mutex，那么可以和 std::condition_variable 配合使用。

Synchronized<vector, std::mutex> vec;
std::condition_variable emptySignal;

// Assuming some other thread will put data on vec and signal
// emptySignal, we can then wait on it as follows:
auto locked = vec.lock();
emptySignal.wait(locked.getUniqueLock(),
[&] { return !locked->empty(); });
getUniqueLock()返回一个 std::unique_lockstd::mutex的引用。但是不推荐这么使用，因为这绕过了 Synchronized 的 API，可以直接操作对应的锁：

/**

Get a reference to the std::unique_lock.
This is provided so that callers can use Synchronized<T, std::mutex>
with a std::condition_variable.
While this API could be used to bypass the normal Synchronized APIs and
manually interact with the underlying unique_lock, this is strongly
discouraged.
*/
std::unique_lockstd::mutex& getUniqueLock() { return lock_; }
acquireLocked() —— 同时锁多个数据
假如需要将一个 vector 的数据拷贝到另一个 vector，wlock()可能会实现需求：

void fun(Synchronized<vector>& a, Synchronized<vector>& b) {
auto lockedA = a.wlock();
auto lockedB = b.wlock();
… use lockedA and lockedB …
}
但是如果一个线程调用 fun(x,y)，另一个线程调用 func(y,x)，就很有可能出现死锁。经典的解决方式是，所有的线程以同样的顺序获取锁。许多库的实现是通过比较锁地址的大小来决定加锁顺序：

void fun(Synchronized<vector>& a, Synchronized<vector>& b) {
auto ret = folly::acquireLocked(a, b);
auto& lockedA = std::get<0>(ret);
auto& lockedB = std::get<1>(ret);
… use lockedA and lockedB …
}

// 实现：通过比较锁地址的大小
/**

Acquire locks for multiple Synchronized objects, in a deadlock-safe
manner.
The locks are acquired in order from lowest address to highest address.
(Note that this is not necessarily the same algorithm used by std::lock().)
For parameters that are const and support shared locks, a read lock is
acquired. Otherwise an exclusive lock is acquired.
use lock() with folly::wlock(), folly::rlock() and folly::ulock() for
arbitrary locking without causing a deadlock (as much as possible), with the
same effects as std::lock()
/
template <class Sync1, class Sync2>
std::tuple<detail::LockedPtrType, detail::LockedPtrType>
acquireLocked(Sync1& l1, Sync2& l2) {
if (static_cast<const void>(&l1) < static_cast<const void*>(&l2)) {
auto p1 = l1.contextualLock();
auto p2 = l2.contextualLock();
return std::make_tuple(std::move(p1), std::move(p2));
} else {
auto p2 = l2.contextualLock();
auto p1 = l1.contextualLock();
return std::make_tuple(std::move(p1), std::move(p2));
}
}
C++17 引入了 structured binding syntax，可以使代码更简单：

void fun(Synchronized<vector>& a, Synchronized<vector>& b) {
auto [lockedA, lockedB] = folly::acquireLocked(a, b);
… use lockedA and lockedB …
}
acquireLockedPair()返回 std::pair，在不支持 C++17 的编译器情况下，使用也很方便。

使用一把锁，锁多个数据
比如一个 bidirectional map，需要同时操作。一般有两个方案：

Struct
class Server {
struct BiMap {
map<int, string> direct;
map<string, int> inverse;
};
Synchronized bimap_;
…
};

…
bimap_.withLock([](auto& locked “”) {
locked.direct[0] = “zero”;
locked.inverse[“zero”] = 0;
});
std::tuple
class Server {
Synchronized<tuple<map<int, string>, map<string, int>>> bimap_;
…
};

…
bimap_.withLock([](auto& locked “”) {
get<0>(locked)[0] = “zero”;
get<1>(locked)[“zero”] = 0;
});
Benchmark
SynchronizedBenchmark.cpp

下篇文章写一下 Synchronized 的基本实现：)

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