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社区首页 >专栏 >C 语言的 互斥锁、自旋锁、原子操作

C 语言的 互斥锁、自旋锁、原子操作

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阿兵云原生
发布2023-02-16 11:36:34
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发布2023-02-16 11:36:34
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文章被收录于专栏:golang云原生new

本文已参与 「掘力星计划」 ,赢取创作大礼包,挑战创作激励金

今天不整 GO 语言,我们来分享一下以前写的 C 代码,来看看 互斥锁,自旋锁和原子操作的 demo

互斥锁

临界区资源已经被1个线程占用,另一个线程过来访问临界资源的时候,会被CPU切换线程,不让运行后来的这个线程

适用于 锁住的内容多(例如红黑数的增加节点操作),切换线程的代价小于等待的代价

自旋锁

临界区资源已经被1个线程占用,另一个线程过来访问临界资源的时候,相当于是一个 while(1)

不断的查看这个资源是否可用,如果可用,就进去访问临界资源,如果不可用,则继续循环访问

适用于锁住的内容少,(例如就执行++操作),切换线程的代价大于等待的代价

原子操作

执行的操作完全不可分割,要么全部成功,要么全部失败

最好的方式就是适用原子操作

实操

需求场景:

1、用10个线程分别对 count 加 100000 次, 看看结果是否是 10*100000

  • main 函数中创建 10 个线程
  • 线程函数中调用 inc 做数据的增加
  • 分别使用 互斥锁,自旋锁,和原子操作,来进行控制
代码语言:javascript
复制

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>

#define PTHREAD_NUM 10
#define INFO printf


pthread_mutex_t mutex;
pthread_spinlock_t spin;


int inc(int *v,int add)
{
 int old;
    //汇编,做一个原子操作
 __asm__ volatile(
  "lock;xaddl %2, %1;"
  :"=a" (old)
  :"m"(*v),"a"(add)
  :"cc","memory"
 );
 
 return old;
}

void * thread_callback(void *arg)
{
 int *count = (int *)arg;

 int i = 100000;
 
while(i--)
 {
 #if 0
//互斥锁
  pthread_mutex_lock(&mutex);
  (*count)++;
  pthread_mutex_unlock(&mutex);
 #elif 0
//自旋锁
  pthread_spin_lock(&spin);
  (*count)++;
  pthread_spin_unlock(&spin);
 #else
//原子操作
  inc(count,1);
 
 #endif
  usleep(1);
 }

}

int main()
{
 pthread_t thread[PTHREAD_NUM] = {0};
 pthread_mutex_init(&mutex,NULL);
 pthread_spin_init(&spin,0);
 
 int count  = 0;

 for(int i = 0;i<PTHREAD_NUM;i++){
  pthread_create(&thread[i],NULL,thread_callback,&count);
 }

 for(int i = 0;i<100;i++)
 {
  INFO("count == %d\n",count);
  sleep(1);
 }
  
 
 return 0;
}

如上代码还是很简单的,感兴趣的 xdm 可以自行运行,控制自己使用互斥锁,自旋锁或者是原子操作看看效果进行对比一下

2、mutex、lock、atomic 性能对比

思路还是和上面的思路类型,咱们可以通过下面的代码来实际初步看看 mutex、lock、atomic 各自的性能

代码语言:javascript
复制
//并发
//互斥锁mutex
// 如果获取不到资源会让出cpu
// 使用场景
//  共享区域执行的内容较多的情况
//自旋锁spinlock
// 如果获取不到资源,会原地自旋,忙等
// 使用场景
//  共享区域执行的内容较少的情况
//原子操作
// 不可分割
// 使用场景
//  做简单++、--操作
//


#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
#include <time.h>

#define MAX_PTHREAD 2
#define LOOP_LEN    1000000000
#define LOOP_ADD    10000

int count = 0;

pthread_mutex_t mutex;
pthread_spinlock_t spin;

typedef void *(*functhread)(void *arg);

void do_add(int num)
{
 int sum = 0;
 for(int i = 0;i<num;i++)
 {
  sum +=i;
 }
}

int atomic_add(int *v,int add)
{
 int old;

 __asm__ volatile(
  "lock;xaddl %2, %1;"
  :"=a" (old)
  :"m"(*v),"a"(add)
  :"cc","memory"
 );
 
 return old;
}

void * atomicthread(void *arg)
{

 for(int i  = 0;i<LOOP_LEN;i++){
  atomic_add(&count,1);
 }
}


void * spinthread(void *arg)
{
 for(int i  = 0;i<LOOP_LEN;i++){

  pthread_spin_lock(&spin);
  count++;
  //do_add(LOOP_ADD);
  pthread_spin_unlock(&spin);

 }
}

void * mutexthread(void *arg)
{
 for(int i  = 0;i<LOOP_LEN;i++){

  pthread_mutex_lock(&mutex);
  count++;

  //do_add(LOOP_ADD);
  pthread_mutex_unlock(&mutex);

 }
}

int test_lock(functhread thre,void * arg)
{

 clock_t start = clock();
 pthread_t tid[MAX_PTHREAD] = {0};

 for(int i = 0;i<MAX_PTHREAD;i++)
 {
 //创建线程
  int ret = pthread_create(&tid[i],NULL,thre,NULL);
  if(0 != ret)
  {
   printf("pthread create rror\n");
   return -1;
  }
 }

 for(int i = 0;i<MAX_PTHREAD;i++){
//回收线程
  pthread_join(tid[i],NULL);
 }

 clock_t end = clock();

 //printf("start  -- %ld\n",start);
 //printf("end  -- %ld\n",end);
 //printf("CLOCKS_PER_SEC  -- %ld\n",CLOCKS_PER_SEC);
 printf("spec lock is  -- %ld\n",(end - start)/CLOCKS_PER_SEC);

}


int main()
{
 pthread_mutex_init(&mutex,NULL);
 pthread_spin_init(&spin,0);
//测试spin
 count = 0;
 printf("use spin ------ \n");
 test_lock(spinthread,NULL);
 printf("count == %d\n",count);


//测试mutex
 count = 0;
 printf("use mutex ------ \n");
 test_lock(mutexthread,NULL);
 printf("count == %d\n",count);

//测试atomic
 count = 0;
 printf("use automic ------ \n");
 test_lock(atomicthread,NULL);
 printf("count == %d\n",count);

 return 0;
}



结果

通过上述结果,我们可以看到,加互斥锁,自旋锁,原子操作,数据都能如我所愿的累加正确,在时间上面他们还是有一定的差异:

自旋锁 和 互斥锁 在此处的案例性能差不多,但是原子操作相对就快了很多

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好了,本次就到这里

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原始发表:2022-12-10,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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