典型的UNIX系统都支持一个进程创建多个线程(thread)。在Linux进程基础中提到,Linux以进程为单位组织操作,Linux中的线程也都基于进程。尽管实现方式有异于其它的UNIX系统,但Linux的多线程在逻辑和使用上与真正的多线程并没有差别。 多线程 我们先来看一下什么是多线程。在Linux从程序到进程中,我们看到了一个程序在内存中的表示。这个程序的整个运行过程中,只有一个控制权的存在。当函数被调用的时候,该函数获得控制权,成为激活(active)函数,然后运行该函数中的指令。与此同时,其它的函数
Hash表是Memcached里面最重要的结构之一,其采用链接法来处理Hash冲突,当Hash表中的项太多时,也就是Hash冲突比较高的时候,Hash表的遍历就脱变成单链表,此时为了提供Hash的性能,Hash表需要扩容,Memcached的扩容条件是当表中元素个数超过Hash容量的1.5倍时就进行扩容,扩容过程由独立的线程来完成,扩容过程中会采用2个Hash表,将老表中的数据通过Hash算法映射到新表中,每次移动的桶的数目可以配置,默认是每次移动老表中的1个桶。 //hash表中增加元素 int as
上一篇文章我们解剖了进程和线程的本质,进程和线程的实现方式,这篇文章我们来探讨它们是如何通信的,进程告诉我说线程不想活了,我不管它死活,我只想知道我是谁?进程是怎么告诉我的?进程的出现和线程的死亡和我有必然联系吗?文章为你揭露哟上一篇文章我们解剖了进程和线程的本质,进程和线程的实现方式,这篇文章我们来探讨它们是如何通信的,进程告诉我说线程不想活了,我不管它死活,我是谁?进程是怎么告诉我的?进程的出现和线程的死亡和我有必然联系吗?文章为你揭露哟...
进程是需要频繁的和其他进程进行交流的。例如,在一个 shell 管道中,第一个进程的输出必须传递给第二个进程,这样沿着管道进行下去。因此,进程之间如果需要通信的话,必须要使用一种良好的数据结构以至于不能被中断。下面我们会一起讨论有关 进程间通信(Inter Process Communication, IPC) 的问题。
内核死锁问题一般是读写锁(rw_semaphore)和互斥锁(mutex)引起的,本文主要讲如何通过ramdump+crash工具来分析这类死锁问题。
在线程并发执行的时候,我们需要保证临界资源的安全访问,防止线程争抢资源,造成数据二义性。
尽管信号量已经可以实现互斥的功能,但是“正宗”的mutex在Linux内核中还是真实地存在着。尤其是在Linux内核代码中,更多能看到mutex的身影。
阅读前面的文章,我们已经知道了进程是操作系统对正在运行的程序的抽象。现代操作系统中,进程通常需要和其他进程进行通信。我们称之为进程间通信 问题。又叫做IPC(Inter Process Communication) 问题。IPC主要解决以下3个问题:
在早期的 Linux内核中,并发的来源相对较少。早期内核不支持对称多处理( symmetric multi processing,SMP),因此,导致并发执行的唯一原因是对硬件中断的服务。这种情况处理起来较为简单,但并不适用于为获得更好的性能而使用更多处理器且强调快速响应事件的系统。
在多任务环境下,往往存在多个任务竞争同一共享资源的应用场景,互斥锁可被用于对共享资源的保护从而实现独占式访问。互斥锁(mutex)又称互斥型信号量,是一种特殊的二值信号量,用于实现对共享资源的独占式处理。另外,Huawei LiteOS提供的互斥锁通过优先级继承算法,解决了优先级翻转问题。
要深入理解Linux内核中的同步与互斥的实现,需要先了解一下内联汇编:在C函数中使用汇编代码。
你可以在构造函数中传入一个互斥锁(std::mutex 或其它互斥锁类型)来创建 std::unique_lock 对象,并且会在构造时获取互斥锁的所有权。此时,互斥锁被锁住,其他线程无法获得锁。
锁Lock,正如现实中的锁一样,决定了对于资源的访问权。在并发编程中,由于资源共享的缘故,一个线程中的write操作有可能影响到另一个线程的read操作。
锁是最常用的同步工具之一。可以使用锁来保护代码的关键部分,该部分代码段一次只能访问一个线程。
mutex.go文件是Go语言中同步原语之一的mutex(互斥锁)的实现。互斥锁是一种多线程程序中,用于协调对共享资源的访问的机制。实现原理是在进入临界区前先尝试获取锁,若锁已被其他线程持有,则该线程等待锁的释放;若锁未被持有,则该线程获取锁并进入临界区进行操作,操作完毕后释放锁,让其他线程可以获取该锁进入临界区。
所有线程间共享数据的问题,都是修改数据导致的(竞争条件) 。如果所有的共享数据都是只读的,就没问题,因为一个线程所读取的数据不受另一个线程是否正在读取相同的数据而影响
在Linux下, 线程的互斥量数据类型是pthread_mutex_t 在使用前, 要对它进行初始化:
很多时候,我们做项目并不会创建那么多进程,而是创建一个进程,在该进程中创建多个线程进行工作。
死锁指两个或更多进程或线程因相互等待对方释放资源而互相阻塞,从而导致系统中所有的进程或线程都无法继续运行的情况。
Linux 内核中的同步机制:原子操作、信号量、读写信号量、自旋锁的API、大内核锁、读写锁、大读者锁、RCU和顺序锁。 1、介绍 在现代操作系统里,同一时间可能有多个内核执行流在执行,即使单CPU内核也需要一些同步机制来同步不同执行单元对共享的数据的访问。 主流的Linux内核中的同步机制包括: 原子操作 信号量(semaphore) 读写信号量(rw_semaphore) 自旋锁spinlock 大内核锁BKL(Big Kernel Lock) 读写锁rwlock、 brlock(只包含在2.4内核中
解锁时,如果有1个以上的线程阻塞,那么所有该锁上的线程变为就绪状态,第一个就绪的加锁,其他的又进入休眠。
不是什么时候都要靠上锁的。从根源出发,我们为什么需要上锁?因为线程在使用资源的过程中可能会出现冲突,对于这种会出现冲突的资源,还是锁住轮着用比较好。
condition_variable(条件变量)是 C++11 中提供的一种多线程同步机制,它允许一个或多个线程等待另一个线程发出通知,以便能够有效地进行线程同步。
在现代操作系统里,同一时间可能有多个内核执行流在执行,因此内核其实像多进程多线程编程一样也需要一些同步机制来同步各执行单元对共享数据的访问,尤其是在多处理器系统上,更需要一些同步机制来同步不同处理器上的执行单元对共享的数据的访问。在主流的Linux内核中包含了如下这些同步机制包括:
在 C++11 之前,由于 C++ 没有对各平台的线程接口进行封装,所以当涉及到多线程编程时,编写出来的代码都是和平台相关的,因为不同平台提供的线程相关接口是不同的;这就导致代码的可移植性比较差。C++11 一个很重要的改动就是对各平台的线程操作进行了封装,从而有了自己的线程库,同时还在原子操作中还引入了原子类的概念。
在一个应用程序(进程)中同时执行多个小的部分(线程),这就是多线程。多个线程虽然共享一样的数据,但是却执行不同的任务。
Java多线程开发中,如果涉及到共享资源操作场景,那就必不可少要和Java锁打交道。
最后运行的结果不是固定的,有可能是0、-1,如果有这个ticket_num变量代表是库存的话,那么就会出现库存为负数的情况,所以需要引入线程同步来保证线程安全。
最近做首页推荐相关业务,需要实现一个兜底方案,以备在调不通数据接口的情况下,也可以有数据推荐给用户,保证正常的浏览和良好的体验。
线程是操作系统中的一个概念,线程对象可以关联一个线程,用来控制线程以及获取线程的状态,当创建一个线程对象后,没有提供线程函数,该对象实际没有对应任何线程:
我们现在有一个需求,我们需要对 g_exceptions 这个 vector 的访问进行同步处理,确保同一时刻只有一个线程能向它插入新的元素。为此我使用了一个 mutex 和一个锁(lock)。mutex 是同步操作的主体,在 C++ 11 的 <mutex> 头文件中,有四种风格的实现:
OSTEP中有一段Linux下的互斥锁源代码没有很细研读,今日被tdl,ldl一阵教诲,有所醍醐灌顶。以此笔记。
多核处理器下,会存在多个进程处于内核态的情况,而在内核态下,进程是能够訪问全部内核数据的,因此要对共享数据进行保护,即相互排斥处理
我们平常说的进程和线程更多的是基于编程语言的角度来说的,那么你真的了解什么是线程和进程吗?那么我们就从操作系统的角度来了解一下什么是进程和线程。
C++11现在也有了自己的多线程库,从C++11的线程库开始学习了解。 库主要分为:
纯内存数据库,如果只是简单的 key-value,内存不是瓶颈。一般情况下,hash 查找可以达到每秒数百万次的数量级。 瓶颈在于网络 IO 上。 根据你测的的 10000/s 来看,客户端和 redis 应该是部署在两台不同的机器,并且是使用同步的方式请求 redis. 每次请求需要通过网络把请求发送到 redis 所在的机器,然后等待 redis 返回数据。时间大部分消耗在网络传输中。 如果把 redis 和客户端放在同一台机器,网络延迟会更小,一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高,取决于机器
摘要: redis是个单线程的程序,为什么会这么快呢?每秒10000?这个有点不解,具体是快在哪里呢?EPOLL?内存?
但是并不是非常完美,因为多线程常常伴有资源抢夺的问题,作为一个高级开发人员并发编程那是必须要的,同时解决线程安全也成了我们必须要要掌握的基础
因为,thread类的构造函数是一个可变参数模板,可接收任意数目的参数,其中第一个参数是线程对应的函数名称。
大家应该都知道,python有一个GIL(全局解释器锁),用于控制多线程的并发行为。 注:GIL不是必须的,可以通过对每个资源单独加锁的方式去掉GIL,也就是将GIL换成更细粒度的锁。
The Boost C++ Libraries 本博客是Synchronizing Threads的一篇译文。关于《The Boost C++ Llibraries》一书的在线完整书的目录,参见The Boost C++ Libraries,Boost库的官网地址是:https://www.boost.org/,翻译这篇博文时Boost库的最新版本是1.73.0
并发编程中经常需要考虑并发资源竞争读写的问题,因为多个流程同时修改、读取同一个资源时往往会发生超出预期的奇怪行为,因此我们的原则是并发执行任务但是资源读取的过程是清楚干净的。
在C++多线程中会经常用到mutex,在使用的时候lock后,有时候会忘记使用unlock进行解锁造成死锁,或者在lock和unlock之间代码异常跳出,导致程序无法执行到unlock造成死锁,因此在C++11中引入互斥体包装器,互斥体包装器为互斥提供了便利的RAII风格机制,本质上就是在包装器的构造函数中加锁,在析构函数中解锁,将加锁和解锁操作与对象的生存期深度绑定,防止使用mutex加锁(lock)后,忘记解锁(unlock)或者两者之间出现异常退出等造成死锁。
在程序设计中,为了不影响主程序的执行,常常把耗时操作放到一个单独的线程中执行。Qt对多线程操作有着完整的支持,Qt中通过继承QThread并重写run()方法的方式实现多线程代码的编写。针对线程之间的同步与互斥问题,Qt还提供了QMutex、QReadWriteLock、QwaitCondition、QSemaphore等多个类来实现。
Java并发包(JUC)为我们提供了丰富的并发工具,其中不乏我们熟悉的ReentrantLock、Semaphore等。这些工具背后共同依赖于一个强大的基类——AbstractQueuedSynchronizer(简称AQS)。AQS作为一个构建锁和同步器的框架,能够简洁高效地创建出众多广泛应用的同步器,包括ReentrantLock、Semaphore,以及ReentrantReadWriteLock、SynchronousQueue、FutureTask等。此外,利用AQS,我们还可以轻松地定制符合自身需求的同步器,展现出其出色的灵活性和扩展性。
Python从0.9.8版就开始支持多线程( thread模块),1.5.1版引入了 threading高级模块,是对thread模块的封装。
ReentrantLock的实现网上有很多文章了,本篇文章会简单介绍下其java层实现,重点放在分析竞争锁失败后如何阻塞线程。 因篇幅有限,synchronized的内容将会放到下篇文章。
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