LinuxThreads 项目最初将多线程的概念引入了 Linux?,但是 LinuxThreads 并不遵守 POSIX 线程标准。尽管更新的 Native POSIX Thread Library(NPTL)库填补了一些空白,但是这仍然存在一些问题。本文为那些需要将自己的应用程序从 LinuxThreads 移植到 NPTL 上或者只是希望理解有何区别的开发人员介绍这两种 Linux 线程模型之间的区别。
哈喽,我是子牙。十余年技术生涯,一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现,对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核,很硬的那种。
1.线程的概念 在linux操作系统下,线程的本质任然是进程。是轻量级的进程(light weight process)简称LWP,但线程与进程还是有很多的区别。
导读:虽然已经有很多分析工具 jvisualvm,jstat,jmap,jstack,Memory Analyzer等。但可能不是大杂烩,或者线上无法分析等。所以看看arthas的功能,好用就用它了
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 引子 在编译2.6内核的时候,你会在编译选项中看到[*] Enable futex support这一项,上网查,有的资料会告诉你”不选这个内核不一定能正确的运行使用glibc的程序”,那futex是什么?和glibc又有什么关系呢? 1. 什么是Futex Futex 是Fast Userspace muTexes的缩写,由Hubertus Franke, Matthew Kirkwood, Ingo Molnar and Rusty Russell共同设计完成。几位都是linux领域的专家,其中可能Ingo Molnar大家更熟悉一些,毕竟是O(1)调度器和CFS的实现者。 Futex按英文翻译过来就是快速用户空间互斥体。其设计思想其实 不难理解,在传统的Unix系统中,System V IPC(inter process communication),如 semaphores, msgqueues, sockets还有文件锁机制(flock())等进程间同步机制都是对一个内核对象操作来完成的,这个内核对象对要同步的进程都是可见的,其提供了共享 的状态信息和原子操作。当进程间要同步的时候必须要通过系统调用(如semop())在内核中完成。可是经研究发现,很多同步是无竞争的,即某个进程进入 互斥区,到再从某个互斥区出来这段时间,常常是没有进程也要进这个互斥区或者请求同一同步变量的。但是在这种情况下,这个进程也要陷入内核去看看有没有人 和它竞争,退出的时侯还要陷入内核去看看有没有进程等待在同一同步变量上。这些不必要的系统调用(或者说内核陷入)造成了大量的性能开销。为了解决这个问 题,Futex就应运而生,Futex是一种用户态和内核态混合的同步机制。首先,同步的进程间通过mmap共享一段内存,futex变量就位于这段共享 的内存中且操作是原子的,当进程尝试进入互斥区或者退出互斥区的时候,先去查看共享内存中的futex变量,如果没有竞争发生,则只修改futex,而不 用再执行系统调用了。当通过访问futex变量告诉进程有竞争发生,则还是得执行系统调用去完成相应的处理(wait 或者 wake up)。简单的说,futex就是通过在用户态的检查,(motivation)如果了解到没有竞争就不用陷入内核了,大大提高了low-contention时候的效率。 Linux从2.5.7开始支持Futex。 2. Futex系统调用 Futex是一种用户态和内核态混合机制,所以需要两个部分合作完成,linux上提供了sys_futex系统调用,对进程竞争情况下的同步处理提供支持。 其原型和系统调用号为 #include <linux/futex.h> #include <sys/time.h> int futex (int *uaddr, int op, int val, const struct timespec *timeout,int *uaddr2, int val3); #define __NR_futex 240 虽然参数有点长,其实常用的就是前面三个,后面的timeout大家都能理解,其他的也常被ignore。 uaddr就是用户态下共享内存的地址,里面存放的是一个对齐的整型计数器。 op存放着操作类型。定义的有5中,这里我简单的介绍一下两种,剩下的感兴趣的自己去man futex FUTEX_WAIT: 原子性的检查uaddr中计数器的值是否为val,如果是则让进程休眠,直到FUTEX_WAKE或者超时(time-out)。也就是把进程挂到uaddr相对应的等待队列上去。 FUTEX_WAKE: 最多唤醒val个等待在uaddr上进程。 可见FUTEX_WAIT和FUTEX_WAKE只是用来挂起或者唤醒进程,当然这部分工作也只能在内核态下完成。有些人尝试着直接使用futex系统调 用来实现进程同步,并寄希望获得futex的性能优势,这是有问题的。应该区分futex同步机制和futex系统调用。futex同步机制还包括用户态 下的操作,我们将在下节提到。 3. Futex同步机制 所有的futex同步操作都应该从用户空间开始,首先创建一个futex同步变量,也就是位于共享内存的一个整型计数器。 当 进程尝试持有锁或者要进入互斥区的时候,对futex执行”down”操作,即原子性的给futex同步变量减1。如果同步变量变为0,则没有竞争发生, 进程照常执行。如果同步变量是个负数,则意味着有竞争发生,需要调用futex系统调用的futex_wait操作休眠当前进程。 当进程释放锁或 者要离开互斥区的时候,对futex进行”up”操作,
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一个标准的线程有线程 ID ,当前指令指针,寄存器集合和堆栈组成,在许多系统中,创建一个线程比创建一个进程要快 1- 100 倍。
DBLE 开源项目负责人,负责分布式数据库中间件研发工作;持续专注于数据库方面的技术,始终在一线从事开发;对数据复制、读写分离、分库分表有深入的理解和实践。
线程是进程内部的一个执行流,作为 CPU 运行的基本单位,对于线程的合理控制与任务的执行效率息息相关,因此掌握线程基本操作(线程控制)是很有必要的
系统编程课上遇到的一个问题:Linux下,如果一个 pthread_create 创建的线程没有被 pthread_join 回收,是否会和僵尸进程一样,产生“僵尸线程”?
Linux内核在2.2版本中引入了类似线程的机制。Linux提供的vfork函数可以创建线程,此外Linux还提供了clone来创建一个线程,通过共享原来调用进程的地址空间,clone能像独立线程一样工作。Linux内核的独特,允许共享地址空间,clone创建的进程指向了父进程的数据结构,从而完成了父子进程共享内存和其他资源。clone的参数可以设置父子进程共享哪些资源,不共享哪些资源。实质上Linux内核并没有线程这个概念,或者说Linux不区分进程和线程。Linux喜欢称他们为任务。除了clone进程以外,Linux并不支持多线程,独立数据结构或内核子程序。但是POSIX标准提供了Pthread接口来实现用户级多线程编程。
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。
入门 包含了正确的头文件只能编译通过,没链接正确的库链接会报错。 一些常用的库gcc会自动链接。 库的缺省路径/lib /usr/lib /usr/local/lib 不知道某个函数在那个库可以nm -o /lib *.so | grep 函数名 man sin 会列出包含的头文件和链接的库名。 man 2 sin 2表示系统调用,3表示c库函数 一旦子进程被创建,父子进程一起从fork处被创建。 创建子进程为了争夺资源。 重定向用dup2函数 kill -l查看信号种类 pthread_mutex不跨进
首先和Synchronized(可以参考) 的不同之处,Lock完全用Java写成,在java这个层面是无关JVM实现的。其实现都依赖java.util.concurrent.AbstractQueuedSynchronizer类,简称AQS。
大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停的任务就处于就绪状态等待下一个属于它的时间片的到来。这样每个任务都能得到执行,由于CPU的执行效率非常高,时间片非常短,在各个任务之间快速地切换,给人的感觉就是多个任务在“同时进行”,这也就是我们所说的并发(别觉得并发有多高深,它的实现很复杂,但它的概念很简单,就是一句话:多个任务同时执行)。多任务运行过程的示意图如下:
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。
本文介绍了多线程和线程同步的基础知识,并基于Linux环境进行了详细的实例分析。通过本文的学习,读者可以掌握多线程和线程同步的基本原理,并能够使用相关技术解决实际问题。
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而实际上,在Linux中,进程不止一个执行流,而是可能会有几个或很多个。同一个进程中,每一个执行流都指向同一个虚拟地址空间,由操作系统创建。即在完整的进程中,进程包括:若干个执行流,虚拟地址空间,页表,以及存在物理内存中属于该进程的数据和代码。
萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
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Python 既支持多进程,又支持多线程,本篇,我们看看如何编写这两种多任务程序。
Windows日志对应于eventlog服务,找到该服务对应的进程svchost.exe,进而筛选出svchost.exe进程中具体实现日志功能的线程,调用TerminateThread结束线程,破坏日志记录功能
早在LINUX2.2内核中。并不存在真正意义上的线程,当时Linux中常用的线程pthread实际上是通过进程来模拟的,也就是同过fork来创建“轻”进程,并且这种轻进程的线程也有个数的限制:最多只能有4096和此类线程同时运行。 2.4内核消除了个数上的限制,并且允许在系统运行中动态的调整进程数的上限,当时采用的是Linux Thread 线程库,它对应的线程模型是“一对一”,而线程的管理是在内核为的函数库中实现,这种线程得到了广泛的应用。但是它不与POSIX兼容。另外还有许多诸如信号处理,进程ID等方面的问题没有完全解决。 相似新的2.6内核中,进程调度通过重新的编写,删除了以前版本中的效率不高的算法,内核框架页也被重新编写。开始使用NPTL(Native POSIX Thread Library)线程库,这个线程库有以下几个目标: POSIX兼容,都处理结果和应用,底启动开销,低链接开销,与Linux Thread应用的二进制兼容,软硬件的可扩展能力,与C++集成等。 这一切是2.6的内核多线程机制更加完备。
每每回想起我当初学习python爬虫的经历,当初遇到的各种困难险阻至今都历历在目。即便当初道阻且长,穷且益坚,我也从来没有想过要放弃。今天我将以我个人经历,和大家聊一聊有关Python语音编写的爬虫的事情。谈一谈为什么最近几年python爬虫备受欢迎!
什么是进程,相信大家都知道什么是进程却很难解释清楚。百科中的解释是:进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。 实际上,可以理解为,进程是操作系统中的某个程序关于某个数据集合的一次运行活动。是操作系统动态执行的基本单元。操作系统以进程为基本单元进行资源分配和任务执行。
RCU是Linux 2.6内核系统新的锁机制 RCU(Read-Copy Update)。参考:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-rcu/
本人在做APP性能测试的过程中,曾经遇到过一个比较尴尬的问题,主线程已经结束,但是程序依然在执行,但没有找到在执行什么,一时非常苦恼。先分享一下自己的代码,再说我找到的原因。
进程相关的 ID 有多种,除了进程标识 PID 外,还包括:线程组标识 TGID,进程组标识 PGID,回话标识 SID。TGID/PGID/SID 分别是相关线程组长/进程组长/回话 leader 进程的 PID。
栈:线程运行时需要的内存空间,一个栈中包含多个栈帧,栈帧是每个方法运行时需要的内存,一次方法调用就是一个栈帧。栈帧主要是用来存储局部变量,参数与返回地址(结束该方法后执行方法的地址)的。调用一个方法时,方法的栈帧入栈,当该方法执行结束,对应的栈帧(Frame)就会出栈。另外每个线程只能有一个活动栈帧,来对应当前正在执行的方法。
在 Java 中,死锁(Deadlock)情况是指:两个或两个以上的线程持有不同系统资源的锁,线程彼此都等待获取对方的锁来完成自己的任务,但是没有让出自己持有的锁,线程就会无休止等待下去。线程竞争的资源可以是:锁、网络连接、通知事件,磁盘、带宽,以及一切可以被称作“资源”的东西。
复习的差不多了,我们了解了线程的基本概念,接下来就要开始学习如何管理线程 — 线程控制。根据我们之前学习的进程控制,大概可以估计一下线程控制的基本接口:线程创建 , 线程等待 , 线程退出…
在学习完常规的语法后,我们将进入下一步的学习,而多线程则是被大多数人认为的下一步的学习目标,因为在有了基础的语法大框架后我们都有了对编程的一个基本的认知,而多线程则是开始有了一定的深度。
多线程编程是一种利用操作系统的多任务处理机制,以实现程序并发执行的编程模型。在Linux环境下,使用线程可以充分利用多核处理器的优势,提高程序的性能。然而,多线程编程涉及到共享资源的访问,需要特别注意资源同步问题,以避免竞态条件和数据不一致性。
基于上篇文章之后,我们了解了python程序执行流程,为什么要使用线程,以及什么情况下使用python线程,本文继此之后说说python多线程编程时,经常用到的join()和setDaemon()方法.
从Linux 2.6.23开始,默认的调度器为CFS,即"完全公平调度器"(Completely Fair Scheduler)。CFS调度器取代了之前的"O(1)"调度器。
例如,用户运行自己的程序,系统就创建一个进程,并为它分配资源,包括各种表格、内存空间、磁盘空间、I/O设备等。
前面文章介绍了Linux下进程的创建、管理、使用、通信,了解了多进程并发;这篇文章介绍Linux下线程的基本使用。
TensorFlow的Session对象是支持多线程的,可以在同一个会话(Session)中创建多个线程,并行执行。在Session中的所有线程都必须能被同步终止,异常必须能被正确捕获并报告,会话终止的时候, 队列必须能被正确地关闭。TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理:tf.Coordinator和 tf.QueueRunner,这两个类往往一起使用。
先了解一下操作系统的一些相关概念,大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停的任务就处于就绪状态等待下一个属于它的时间片的到来。这样每个任务都能得到执行,由于CPU的执行效率非常高,时间片非常短,在各个任务之间快速地切换,给人的感觉就是多个任务在“同时进行”,这也就是我们所说的并发(并发简单来说多个任务同时执行)。
同步工具类图: 闭锁相关:CountDownLatch 信号量相关:Semaphore 栅栏相关:CyclicBarrier 、Exchanger 线程池相关:Executors 闭锁 闭锁是一种工具
现实生活中我们经常会遇到这样的情景,在进行某个活动前需要等待人全部都齐了才开始。例如吃饭时要等全家人都上座了才动筷子,旅游时要等全部人都到齐了才出发,比赛时要等运动员都上场后才开始。
prefork模式 这个多路处理模块(MPM)实现了一个非线程型的、预派生的web服务器,它的工作方式类似于Apache 1.3。它适合于没有线程安全库,需要避免线程兼容性问题的系统。它是要求将每个请求相互独立的情况下最好的MPM,这样若一个请求出现问题就不会影响到其他请求。
在现代计算机系统中,程序的并发性已经变得越来越重要。多线程编程是一种利用计算机的多核处理器来提高程序性能的方法。C++是一种功能强大的编程语言,提供了丰富的多线程编程支持。本文将介绍如何利用C++多线程编程来提高程序的并发性。
向往了多年,终于静下心来备战 IOCP,对于语言方面不缺少什么东西了,剩下的就是对操作系统和编程技巧的学习了,所以慢慢的开始写一些周边会涉及到的代码,也算是对 C/C++ 的复习,本文写的是一个 Windows 下多线程的例子,跟 Linux 下没什么区别,循环创建线程然后用堆上内存传递参数,代码有详细的注释可以参考。
我们如上在main线程中定义了一个子线程t,将子线程的run方法写为sleep调用比main方法的sleep调用更久时间,以验证父类线程main的执行完毕并释放对子线程有无影响。 控制台输出:
进程是指运行中的应用程序,每个进程都有自己独立的地址空间(内存空间)。比如用户点击桌面的IE浏览器,就启动了一个进程,操作系统就会为该进程分配独立的地址空间。当用户再次点击IE浏览器,又启动了一个进程,操作系统将为新的进程分配新的独立的地址空间。多进程就是“多任务”,就像使用电脑时同时打开浏览器上网、打开播放器听歌、后台还默默运行着杀毒软件一样。现代操作系统如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等都支持多进程,每启动一个进程,操作系统便为该进程分配一个独立的内存空间。
什么是参数化?从字面上去理解的话,就是事先准备好数据(广义上来说,可以是具体的数据值,也可以是数据生成规则),而非在脚本中写死,脚本执行时从准备好的数据中取值。
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