[{"_1":2,"_3":-5,"_4":-5},"loaderData",{"_5":6,"_7":8},"actionData","errors","root",{"_11":-5},"routes/user.$name.collections",{"_9":10,"_11":12,"_13":14,"_15":16,"_17":18,"_19":20},"topics",[36,37],"user",{"_21":22,"_13":14,"_23":24,"_25":14,"_26":27,"_28":29,"_30":31,"_32":33,"_34":35},"loginname","rensong9","page",1,"limit",20,"total",2,"id","38725","avatar_url","https://avatars0.githubusercontent.com/u/52553932?v=4","githubUsername","create_at","2019-11-16 01:18:57.223","score",40,"topic_count",3,"reply_count",5,"is_star",false,{"_21":59,"_39":60,"_41":42,"_43":61,"_45":62,"_47":63,"_49":35,"_50":35,"_32":64,"_52":65,"_26":63,"_55":66},{"_21":38,"_39":40,"_41":42,"_43":44,"_45":46,"_47":48,"_49":35,"_50":35,"_32":51,"_52":53,"_26":54,"_55":56},"40479","author_id","2722","tab","share","content","## 前言\r\n\r\n时隔一年，Node.js 12 如约而至，正式发布第一个 [Current](https://github.com/nodejs/Release) 版本。\r\n\r\n该版本带来了诸如：\r\n* V8 更新带来好多不错的特性。\r\n* HTTP 解析速度提升。\r\n* 启动速度大幅提升。\r\n* 更好的诊断报告和堆分析工具。\r\n* ESM 模块更新。\r\n\r\n原文地址：https://medium.com/@nodejs/introducing-node-js-12-76c41a1b3f3f\r\n语雀地址：https://www.yuque.com/egg/nodejs/nodejs-12\r\n\r\n\r\n## LTS vs Current\r\n\r\n![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2019/png/84182/1556074709431-35af45b8-ec7a-4a81-83d8-155eb519f04a.png#align=left&display=inline&height=389&name=image.png&originHeight=500&originWidth=960&size=58313&status=done&width=746)\r\n\r\n如果你不了解 Node.js 的 Long Term Support 发布策略的话，一定要看看 [https://github.com/nodejs/Release](https://github.com/nodejs/Release) 。\r\n\r\n就目前而言，Node.js 6.x 和 8.x 将在 2019 年末结束 LTS 的支持，大家尽快升级到 10.x 吧。\r\n\r\n## 快速体验\r\n\r\n```bash\r\n$ nvs add node/12\r\n$ nvs use 12\r\n$ node -v\r\nv12.0.0\r\n```\r\n\r\n具体参考这篇文章：[科普文：使用 nvs 管理本地 Node.js 版本](https://zhuanlan.zhihu.com/p/63403762)\r\n\r\n## V8 更新到 7.4\r\n\r\n> 大部分情况下，我们不用去考虑性能问题，坐等 V8 版本更新就好了。（大雾）\r\n\r\n\r\n本次版本更新，也带来了好几个不错的特性：\r\n\r\n* [异步堆栈跟踪](https://v8.dev/blog/v8-release-72#async-stack-traces)\r\n* [参数调用不匹配时的调用速度优化](https://v8.dev/blog/v8-release-74#faster-calls-with-arguments-mismatch)\r\n* [更快的 await](https://v8.dev/blog/v8-release-73#faster-await)\r\n* [更快的 JavaScript 解析速度](https://v8.dev/blog/v8-release-72#javascript-parsing)\r\n\r\n**同时，跑了下我们 Egg 的一些内部测试，发现序列化有 10~20% 的性能提升，恐怖如斯！**\r\n\r\n另，奇丑无比的 [Private Class Fields](https://github.com/tc39/proposal-class-fields) 也能用了：\r\n\r\n```javascript\r\nclass IncreasingCounter {\r\n #count = 0;\r\n \r\n get value() {\r\n console.log('Getting the current value!');\r\n return this.#count;\r\n }\r\n increment() {\r\n this.#count++;\r\n }\r\n}\r\n```\r\n\r\n\r\n## HTTP 解析速度提升\r\n\r\n默认的 HTTP 解析器切换为 [llhttp](https://github.com/nodejs/llhttp) ，性能提升恐怖如斯：\r\n\r\n![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2019/png/84182/1556072499637-686bb0e3-c75c-424c-851f-ad88aff183a2.png#align=left&display=inline&height=231&name=image.png&originHeight=404&originWidth=1302&size=88775&status=done&width=746)\r\n\r\n> 点评：恐怖如斯。\r\n\r\n\r\n\r\n## 启动速度提升\r\n\r\n通过 [v8 code cache](https://v8.dev/blog/code-caching) 的支持，[在构建时提前为内置库生成代码缓存](https://github.com/nodejs/node/pull/27161)，从而提升 30% 的启动耗时。\r\n同时，通过[重用主进程缓存](https://github.com/nodejs/node/pull/24950)，Workers Threads 的启动速度提升了 60% 。\r\n\r\n> 点评：恐怖如斯。\r\n\r\n\r\n\r\n## Workers Threads\r\n\r\n在 10.x 已经引入的 [Workers Threads](https://nodejs.org/api/worker_threads.html) 特性，在 12.x 里面默认启用，无需使用 `--experimental-worker` 开启。同时基于上一条的介绍，启动的速度也得到大幅提升。\r\n\r\n相关介绍：[https://medium.com/@Trott/using-worker-threads-in-node-js-80494136dbb6](https://medium.com/@Trott/using-worker-threads-in-node-js-80494136dbb6)\r\n\r\n\r\n## 诊断报告\r\n\r\n提供了新的实验性功能『诊断报告』，一个非常有用的特性。\r\n可用于帮助分析诸如：崩溃，性能问题，内存泄漏，高 CPU 占用等等问题。详见 [这篇文章](https://medium.com/the-node-js-collection/easily-identify-problems-in-node-js-applications-with-diagnostic-report-dc82370d8029)。\r\n\r\n> 点评：这也是 [AliNode](https://www.aliyun.com/product/nodejs) 之前的一个卖点之一。\r\n\r\n\r\n\r\n## Heap Dump\r\n\r\n以前我们分析问题的时候，需要手动安装对应的类库或者使用 AliNode。\r\n\r\n在 12.x 里面内置了该功能，详见：\r\n\r\n* [https://github.com/nodejs/node/pull/27133](https://github.com/nodejs/node/pull/27133)\r\n* [https://github.com/nodejs/node/pull/26501](https://github.com/nodejs/node/pull/26501)\r\n\r\n> 点评：又一个 [AliNode](https://www.aliyun.com/product/nodejs) 的功能被内置了。但其实影响不大，AliNode 的核心在于分析平台，这块的采集能力，本来他们就打算开源回馈出去的。\r\n\r\n\r\n同时，由于上述提到的 V8 升级，现在可以按照可用内存动态调整堆大小了。\r\n\r\n\r\n\r\n## ESM 模块方案更新\r\n\r\nES6 模块仍然还在实验阶段，不过有了新的方式，具体参见[这篇文章](https://medium.com/@nodejs/announcing-a-new-experimental-modules-1be8d2d6c2ff)。\r\n\r\n> 点评：让子弹再飞一会，该特性真的不是痛点，不急。\r\n\r\n\r\n\r\n## 其他更新\r\n\r\n* 更好的原生模块支持，[N-API](https://nodejs.org/api/n-api.html#n_api_n_api) 升级为版本 4，并 backport 到 Node.js 8.x 和 10.x。详细参见[这篇文章](https://medium.com/the-node-js-collection/new-features-bring-native-add-ons-close-to-being-on-par-with-js-modules-cd4f9b8e4b4)。\r\n* TLS 升级为 1.3， [增强安全功能](https://developer.ibm.com/blogs/openssl-111-has-landed-in-nodejs-master-and-why-its-important-for-nodejs-lts-releases/)。\r\n* 随着 C++ 编译器的更新，现在要求 `GCC 6` 和 `glibc 2.17` ，对应的操作系统 Win7 和 macOS 10，详细参见[这篇文章](https://github.com/nodejs/node/blob/v12.x/BUILDING.md#platform-list)。\r\n\r\n不过目前 node-gyp 的一些原生模块会编译失败：\r\n\r\n\r\n```bash\r\nnunjucks@3.2.0 › chokidar@2.1.5 › fsevents@^1.2.7 optional error: Error: Run \"sh -c node install\" error, exit code 1\r\n at ChildProcess. (/Users/tz/.npm-global/lib/node_modules/tnpm/node_modules/_runscript@1.3.0@runscript/index.js:74:21)\r\n at ChildProcess.emit (events.js:196:13)\r\n at maybeClose (internal/child_process.js:1000:16)\r\n at Process.ChildProcess._handle.onexit (internal/child_process.js:267:5)\r\n```","title","Node 12 值得关注的新特性","last_reply_at","2020-04-24 03:46:20.458","good","top",92,"visit_count",318384,"2019-04-24 03:36:12.582","author",{"_13":57,"_23":58},"atian25","https://avatars.githubusercontent.com/u/227713?v=4","42111","28173","本文是Libuv学习系列的第二篇，主要讲线程基础，结合上篇《Libuv学习——队列》，为下篇学习libuv线程池打下基础，如果您对此有兴趣的话，欢迎关注我们。\r\n\r\n# 前言 \r\n\r\n![2.png](//static.cnodejs.org/Fs3XJSgMznkpxd1Sa78Z6d42WR4J)\r\n\r\n> 原文：Unlike network I/O, there are no platform-specific file I/O primitives libuv could rely on, so the current approach is to run blocking file I/O operations in a thread pool。 \r\n\r\n> 翻译：不像网络IO，libuv没有特定平台的异步IO原语可以依赖，所以当前是在线程池中执行阻塞（同步）IO来实现异步的。\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n根据libuv官网对其架构的介绍，我们可以知道它并不是单线程的，它有一个线程池，用来处理文件IO、DSN查询等操作。在介绍线程池之前，先通过POSIX Threads介绍一下线程的基本操作，为下一篇文章介绍线程池打下基础。如果您对libuv的整体架构感兴趣，可以访问下面链接[链接](http://docs.libuv.org/en/v1.x/design.html)了解，当然以后我也会写文章介绍的。\r\n\r\n# POSIX Threads\r\n相信大家对线程的概念都有或多或少的了解，这里就不介绍了，下面将直接通过API和demo来学习。由于不同平台线程的规范和原语不一样，而我对Linux比较熟悉，所以接下来将通过Linux中的POSIX Threads来讲解。libuv线程池主要涉及到线程创建、互斥锁和条件变量3个东西，下面将分别介绍它们。\r\n\r\n## 线程创建\r\n让我们首先了解一下如何创建线程，代码和输出如下：\r\n\r\n```c\r\n#include \r\n#include \r\n\r\n#define NUM_THREADS 5\r\n\r\nint sum = 0;\r\n\r\nvoid * thread_task(void * args) {\r\n int max = (int)args;\r\n\r\n for (int i = 0; i <= max; ++i) {\r\n sum += i;\r\n }\r\n printf(\"sum: %i\\n\", sum);\r\n pthread_exit(NULL);\r\n}\r\n\r\nint main() {\r\n pthread_t threads[NUM_THREADS];\r\n \r\n pthread_attr_t attr;\r\n pthread_attr_init(&attr);\r\n pthread_attr_setstacksize(&attr, 8192);\r\n \r\n for (int i = 0; i < NUM_THREADS; ++i) {\r\n pthread_t thread = threads[i];\r\n int result = pthread_create(&thread, &attr, thread_task, (void *)10);\r\n if (result) {\r\n printf(\"线程创建失败 errCode：%i\", result);\r\n return -1;\r\n }\r\n }\r\n pthread_attr_destroy(&attr);\r\n \r\n for (int i = 0; i < NUM_THREADS; ++i) {\r\n pthread_t thread = threads[i];\r\n int result = pthread_join(thread, NULL);\r\n if (result == 3) {\r\n printf(\"线程%i已经结束了\\n\", i);\r\n continue;\r\n }\r\n }\r\n \r\n printf(\"main函数运行结束, sum: %i\\n\", sum);\r\n return 0;\r\n}\r\n```\r\n![3.jpg](//static.cnodejs.org/FnCbMHPk8df1HEifob6bqSdHO-2c)\r\n\r\n上面代码很简单，创建5个线程，每个线程将传入数据作为最大值max，然后从0，1，2，3，...，max加到sum上。接下来粗略讲解一下每行代码的含义：\r\n\r\n```c\r\n#include \r\n#include \r\n\r\n#define NUM_THREADS 5\r\n\r\nint sum = 0;\r\n```\r\n\r\n前4行代码引入了stdio.h、pthread.h两个头文件，函数printf在stdio.h中定义，线程相关的api在pthread.h中定义；定义了一个常量NUM_THREADS和一个变量sum，常量NUM_THREADS表示要创建的线程数，变量sum用来计算总和。\r\n\r\n```c\r\nvoid * thread_task(void * args) {\r\n int max = (int)args;\r\n\r\n for (int i = 0; i <= max; ++i) {\r\n sum += i;\r\n }\r\n printf(\"sum: %i\\n\", sum);\r\n pthread_exit(NULL);\r\n}\r\n```\r\n\r\n接下来定义了一个函数thread_task，该函数会被每个线程执行。函数很简单，将输入的int参数作为max，将0，1，2，3，...，max依次加到sum上，并将当前sum输出到控制台。最后执行pthread_exist结束线程。\r\n最后让我们看下main函数里面的内容，\r\n\r\n```c\r\nint main() {\r\n pthread_t threads[NUM_THREADS];\r\n \r\n pthread_attr_t attr;\r\n pthread_attr_init(&attr);\r\n pthread_attr_setstacksize(&attr, 8192);\r\n \r\n for (int i = 0; i < NUM_THREADS; ++i) {\r\n pthread_t thread = threads[i];\r\n int result = pthread_create(&thread, &attr, thread_task, (void *)10);\r\n if (result) {\r\n printf(\"线程创建失败 errCode：%i\", result);\r\n return -1;\r\n }\r\n }\r\n pthread_attr_destroy(&attr);\r\n \r\n for (int i = 0; i < NUM_THREADS; ++i) {\r\n pthread_t thread = threads[i];\r\n int result = pthread_join(thread, NULL);\r\n if (result == 3) {\r\n printf(\"线程%i已经结束了\\n\", i);\r\n }\r\n }\r\n \r\n printf(\"main func end\\n\");\r\n return 0;\r\n}\r\n```\r\n先定义了5个代表线程的数组threads；接着定义线程属性变量attr，将线程的栈设为8192个字节；之后通过pthread_create创建线程，每个线程将会执行thread_task函数，并通过第3个参数将10传递给thread_task；最后通过pthread_join告诉main函数等到所有线程执行完之后再继续执行。\r\n\r\n## 互斥锁\r\n\r\n如果足够仔细，相信你可能已经发现上面的输出不符合预期，按理说应该输出275才对，为啥只输出了249呢？\r\n\r\n![4.png](//static.cnodejs.org/FpJowVRtJZ8DXLnZs3BneHn3h5OP)\r\n\r\n我们再运行一下程序看看，结果又正常了。\r\n\r\n![5.png](//static.cnodejs.org/FixdQYQRqJeD4O3hxO_N6MZrOv-c)\r\n\r\n让我们简单通过2个线程来分析一下，假设此刻sum值为120，线程1中i循环到3，线程2循环到6，下表展示了导致sum错误的可能情况：\r\n\r\n![6.jpeg](//static.cnodejs.org/FqzH81zLq298cVC29LYI9vUQ6Vv4)\r\n\r\n通过上表可以发现之所以出现问题是因为将i加到sum这个操作不是原子的，如果从读取sum、将i加到sum整个过程变成原子操作，就不会有问题了。解决该问题的常用方法之一就是互斥锁，让我们简单修改一下代码：\r\n\r\n```c\r\n...\r\npthread_mutex_t mutex;\r\n\r\nvoid * thread_task(void * args) {\r\n int max = (int)args;\r\n\r\n for (int i = 0; i <= max; ++i) {\r\n pthread_mutex_lock(&mutex);\r\n sum += i;\r\n pthread_mutex_unlock(&mutex);\r\n }\r\n printf(\"sum: %i\\n\", sum);\r\n pthread_exit(NULL);\r\n}\r\n\r\nint main() {\r\n pthread_mutex_init(&mutex, NULL);\r\n ...\r\n pthread_mutex_destroy(&mutex);\r\n}\r\n```\r\n\r\n从代码的角度来看，修改后的代码增加了一个全局互斥锁mutex，并在main函数初始化。在sum += i；前面加了一句代码pthread_mutex_lock(&mutex)，它告诉线程尝试获取锁，获取失败就挂起，等待其他线程释放锁；获取成功就继续执行代码，并通过pthread_mutex_unlock(&mutex)将获取的锁给释放掉。\r\n\r\n## 条件变量\r\n互斥锁只解决了多个线程修改共享变量的问题，对于下面场景它是无法办法解决的。一个线程需要满足一个条件才能执行下去，而这个条件由另一个线程满足的。比如现在有一个变量i和2个线程，当i为0时第一个线程输出一段内容，并将i变成1；当i为1时，第二个线程输出一段内容，并将i变成0；两个线程依次交替执行。对于这个问题，我们可以通过条件变量来实现。下面是实现的代码和输出。\r\n\r\n```c\r\n#include \r\n#include \r\n#include \r\n\r\nint i = 0;\r\n\r\npthread_mutex_t mutex;\r\npthread_cond_t cond0;\r\npthread_cond_t cond1;\r\n\r\nvoid * thread_task0(void * args) {\r\n while(1) {\r\n pthread_mutex_lock(&mutex);\r\n while (i != 0) {\r\n pthread_cond_wait(&cond0, &mutex);\r\n }\r\n sleep(1);\r\n\r\n printf(\"**************thread_task0 i: %i\\n\", i);\r\n i = 1;\r\n pthread_mutex_unlock(&mutex);\r\n pthread_cond_signal(&cond1);\r\n }\r\n}\r\n\r\nvoid * thread_task1(void * args) {\r\n while(1) {\r\n pthread_mutex_lock(&mutex);\r\n while (i != 1) {\r\n pthread_cond_wait(&cond1, &mutex);\r\n\r\n }\r\n sleep(1);\r\n printf(\"################thread_task1 i: %i\\n\", i);\r\n i = 0;\r\n\r\n pthread_mutex_unlock(&mutex);\r\n pthread_cond_signal(&cond0);\r\n \r\n }\r\n}\r\n\r\nint main() {\r\n pthread_t thread0;\r\n pthread_t thread1;\r\n \r\n pthread_mutex_init(&mutex, NULL);\r\n pthread_cond_init(&cond0, NULL);\r\n pthread_cond_init(&cond1, NULL);\r\n \r\n pthread_create(&thread0, NULL, thread_task0, NULL);\r\n pthread_create(&thread1, NULL, thread_task1, NULL);\r\n \r\n pthread_join(thread0, NULL);\r\n pthread_join(thread1, NULL);\r\n \r\n pthread_mutex_destroy(&mutex);\r\n pthread_cond_destroy(&cond0);\r\n pthread_cond_destroy(&cond1);\r\n return 0;\r\n}\r\n```\r\n\r\n![7.png](//static.cnodejs.org/FnEZeakifY-C2w-SRaTnNDFtUqYD)\r\n\r\n让我们简单分析一下代码吧，前3行引入了3个头文件，前2个已经介绍过了，第3个头文件中有sleep函数的定义，后面会用到。\r\n\r\n```c\r\n#include \r\n#include \r\n#include \r\n```\r\n\r\n随后定义了变量i，互斥锁mutex和2个条件变量cond0、cond1，这里需要注意一下条件变量是需要和互斥锁一起使用的。\r\n\r\n```c\r\nint i = 0;\r\n\r\npthread_mutex_t mutex;\r\npthread_cond_t cond0;\r\npthread_cond_t cond1;\r\n```\r\n\r\n紧接着我们定义了2个函数，分别由2个线程执行，由于这两个函数文字解释比较麻烦，下面通过表格来表示两个线程的执行过程。这里需要注意的是，pthread_cond_wait会放弃当前线程获得的锁，并进入挂起状态。当其他线程通过pthread_cond_signal通知该线程时，该线程会被唤起，重新获得锁。\r\n\r\n```c\r\nvoid * thread_task0(void * args) {\r\n while(1) {\r\n pthread_mutex_lock(&mutex);\r\n while (i != 0) {\r\n pthread_cond_wait(&cond0, &mutex);\r\n }\r\n sleep(1);\r\n\r\n printf(\"**************thread_task0 i: %i\\n\", i);\r\n i = 1;\r\n pthread_mutex_unlock(&mutex);\r\n pthread_cond_signal(&cond1);\r\n }\r\n}\r\n\r\nvoid * thread_task1(void * args) {\r\n while(1) {\r\n pthread_mutex_lock(&mutex);\r\n while (i != 1) {\r\n pthread_cond_wait(&cond1, &mutex);\r\n\r\n }\r\n sleep(1);\r\n printf(\"################thread_task1 i: %i\\n\", i);\r\n i = 0;\r\n \r\n pthread_mutex_unlock(&mutex);\r\n pthread_cond_signal(&cond0);\r\n }\r\n}\r\n```\r\n\r\n![8.png](//static.cnodejs.org/Fk0aHSE8mQaTVIQRgockvmVhjPhx)\r\n\r\nmain函数只是用来启动上面介绍的两个线程，所以这里就不解释了。\r\n\r\n# Libuv的线程\r\n上面介绍了POSIX Threads，接下来让我们粗略的看下libuv的线程吧，libuv官网也给出了对应的API文档[链接](http://docs.libuv.org/en/v1.x/threading.html)，有兴趣的同学可以看下.\r\n通过翻看源码，我们可以在src/unix/thread.c和src/win/thread.c文件下看到libuv线程的实现，很简单，就是对各个平台原有线程API进行包装，使得API统一化，下面通过src/unix/thread.c稍稍看下它的实现吧。\r\n\r\n## 线程创建API\r\n\r\n```c\r\ntypedef pthread_t uv_thread_t;\r\n\r\nint uv_thread_create_ex(uv_thread_t* tid,\r\n const uv_thread_options_t* params,\r\n void (*entry)(void *arg),\r\n void *arg) {\r\n int err;\r\n pthread_attr_t* attr;\r\n pthread_attr_t attr_storage;\r\n size_t pagesize;\r\n size_t stack_size;\r\n\r\n /* Used to squelch a -Wcast-function-type warning. */\r\n union {\r\n void (*in)(void*);\r\n void* (*out)(void*);\r\n } f;\r\n\r\n stack_size =\r\n params->flags & UV_THREAD_HAS_STACK_SIZE ? params->stack_size : 0;\r\n\r\n attr = NULL;\r\n if (stack_size == 0) {\r\n stack_size = thread_stack_size();\r\n } else {\r\n pagesize = (size_t)getpagesize();\r\n /* Round up to the nearest page boundary. */\r\n stack_size = (stack_size + pagesize - 1) &~ (pagesize - 1);\r\n#ifdef PTHREAD_STACK_MIN\r\n if (stack_size < PTHREAD_STACK_MIN)\r\n stack_size = PTHREAD_STACK_MIN;\r\n#endif\r\n }\r\n\r\n if (stack_size > 0) {\r\n attr = &attr_storage;\r\n\r\n if (pthread_attr_init(attr))\r\n abort();\r\n\r\n if (pthread_attr_setstacksize(attr, stack_size))\r\n abort();\r\n }\r\n\r\n f.in = entry;\r\n err = pthread_create(tid, attr, f.out, arg);\r\n\r\n if (attr != NULL)\r\n pthread_attr_destroy(attr);\r\n\r\n return UV__ERR(err);\r\n}\r\n```\r\n\r\n可以看到创建线程的方法和我们在POSIX Threads中介绍的差不多，都是通过pthread_create来创建，只不过通过pthread_attr_t设置了一些线程属性罢了，比如线程堆栈的大小。\r\n\r\n## 互斥量API\r\n\r\n```c\r\ntypedef pthread_mutex_t uv_mutex_t;\r\n\r\nint uv_mutex_init(uv_mutex_t* mutex) {\r\n#if defined(NDEBUG) || !defined(PTHREAD_MUTEX_ERRORCHECK)\r\n return UV__ERR(pthread_mutex_init(mutex, NULL));\r\n#else\r\n pthread_mutexattr_t attr;\r\n int err;\r\n\r\n if (pthread_mutexattr_init(&attr))\r\n abort();\r\n\r\n if (pthread_mutexattr_settype(&attr, PTHREAD_MUTEX_ERRORCHECK))\r\n abort();\r\n\r\n err = pthread_mutex_init(mutex, &attr);\r\n\r\n if (pthread_mutexattr_destroy(&attr))\r\n abort();\r\n\r\n return UV__ERR(err);\r\n#endif\r\n}\r\n\r\nvoid uv_mutex_lock(uv_mutex_t* mutex) {\r\n if (pthread_mutex_lock(mutex))\r\n abort();\r\n}\r\n\r\nvoid uv_mutex_unlock(uv_mutex_t* mutex) {\r\n if (pthread_mutex_unlock(mutex))\r\n abort();\r\n}\r\n```\r\n\r\n互斥锁的API也和我们POSIX Threads里介绍的差不多。\r\n\r\n# 总结\r\n本文初步通过线程创建、互斥锁和条件变量介绍了POSIX Threads以及libuv本身的线程API，这些是libuv实现线程池的核心，结合上篇《Libuv学习——队列》，我们已经为下篇libuv线程池打好了基础，所以您有兴趣的话，可以关注我们微信公众号《牛技》，这样您将会在第一时间看到我们的文章。\r\n\r\n![WechatIMG355.jpeg](//static.cnodejs.org/FlYENLtKY8oHA7-ew56dDTuVarvD)","Libuv学习——线程基础","2019-11-10 16:57:32.769",0,4915,{"_13":67,"_23":68},"wanglei20116527","https://avatars2.githubusercontent.com/u/5023412?v=4"]