现如今,一个服务端应用程序几乎都会使用到多线程来提升服务性能,而目前服务端还是以linux系统为主。一个多线程的java应用,不管使用了什么样的同步机制,最终都要用JVM执行同步处理,而JVM本身也是linux上的一个进程,那么java应用的线程同步机制,可以说是对操作系统层面的同步机制的上层封装。这里我说的操作系统,主要是的非实时抢占式内核(non-PREEMPT_RT),并不讨论实时抢占式内核(PREEMPT_RT) 的问题,二者由于使用场景不同,因此同步机制也会存在差异或出现变化。
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,
在主流的Linux内核中包含了几乎所有现代的操作系统具有的同步机制,这些同步机制包括:原子操作、信号量(sem aphore)、读写信号量(rw_sem aphore)、spinlock、BKL(Big Kernel Lock)、rwlock、brlock(只包含在2.4内核中)、RCU (只包含在2.6内核中)和seqlock(只包含在2.6内核中)
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,即原子性的给futex同步变量加1。如果同步变量由0变成1,则没有竞争发生,进程照常执
线程同步可以说在日常开发中是用的很多,但对于其内部如何实现的,一般人可能知道的并不多。本篇文章将从如何实现简单的锁开始,介绍linux中的锁实现futex的优点及原理。
线程同步可以说在日常开发中是用的很多, 但对于其内部如何实现的,一般人可能知道的并不多。 本篇文章将从如何实现简单的锁开始,介绍linux中的锁实现futex的优点及原理,最后分析java中同步机制如wait/notify, synchronized, ReentrantLock。
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?
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:
RCU , 英文全称是 " Read-Copy-Update “ , 对应的中文名称是 ” 读取-拷贝-更新 “ , 这是 Linux 内核中的 ” 同步机制 " ;
前言:非常早之前就接触过同步这个概念了,可是一直都非常模糊。没有深入地学习了解过,最近有时间了,就花时间研习了一下《linux内核标准教程》和《深入linux设备驱动程序内核机制》这两本书的相关章节。趁刚看完,就把相关的内容总结一下。
Futex 是Fast Userspace muTexes的缩写,由Hubertus Franke, Matthew Kirkwood, Ingo Molnar and Rusty Russell共同设计完成。
总体而言,Linux操作系统是一个强大、灵活且可定制的操作系统,广泛应用于服务器、嵌入式系统、超级计算机等各种领域。
Linux 的同步机制不断发展完善。从最初的原子操作,到后来的信号量,从大内核锁到今天的自旋锁。这些同步机制的发展伴随Linux从单处理器到对称多处理器的过渡;
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/
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1、概念 futex: a sort of fast, user-space mutual exclusion primitive. 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。 https://lwn.net/Articles/172149/ https://lwn.net/Articles/360699/ 2、futex的由来 为什么要有futex,他解决什么问题?何时加入内核的?我们来看下 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。 前面的概念已经说了,futex是一种用户态和内核态混合同步机制,为什么会是用户态+内核态,听起来有点复杂,由于我们应用程序很多场景下多线程都是非竞争的,也就是说多任务在同一时刻同时操作临界区的概率是比较小的,大多数情况是没有竞争的,在早期内核同步互斥操作必须要进入内核态,由内核来提供同步机制,这就导致在非竞争的情况下,互斥操作扔要通过系统调用进入内核态。 我们来看一下程序 程序1: pthread_mutex_t lock; int count = 0; void thread1() { while(1) { pthread_mutex_lock(&lock); /* do something */ count++; pthread_mutex_unlock(&lock); } } void thread2() { while(1) { sleep(60); pthread_mutex_lock(&lock); count = 0; pthread_mutex_unlock(&lock); } } pthread_create(&tid1, NULL, thread1, NULL); pthread_create(&tid2, NULL, thread1, NULL);
共享内存是System V版本的最后一个进程间通信方式。共享内存,顾名思义就是允许两个不相关的进程访问同一个逻辑内存,共享内存是两个正在运行的进程之间共享和传递数据的一种非常有效的方式。不同进程之间共享的内存通常为同一段物理内存。进程可以将同一段物理内存连接到他们自己的地址空间中,所有的进程都可以访问共享内存中的地址。如果某个进程向共享内存写入数据,所做的改动将立即影响到可以访问同一段共享内存的任何其他进程。
在上一部分,我们讨论了最基本常见的几类同步机制,这一部分我们将讨论相对复杂的几种同步机制,尤其是读写信号量和RCU,在操作系统内核中有相当广泛的应用。
本文讲述了Linux中RCU(Read-Copy-Update)机制在内存管理中的重要作用,以及如何在Linux内核中实现和管理RCU。在Linux内核中,RCU用于在多个进程共享相同内存空间时,保证这些进程之间的数据一致性。本文首先介绍了RCU的基本原理,然后逐步深入介绍了Linux内核中RCU的实现细节。最后,通过一个具体的例子,展示了如何在Linux内核中实现一个简单的RCU。
为了使参与并发执行的每个程序都能独立地运行,在操作系统中必须为之配置一个专门的数据结构,称为进程控制块
POSIX threads(简称Pthreads)是在多核平台上进行并行编程的一套常用的API。线程同步(Thread Synchronization)是并行编程中非常重要的通讯手段,其中最典型的应用就是用Pthreads提供的锁机制(lock)来对多个线程之间共 享的临界区(Critical Section)进行保护(另一种常用的同步机制是barrier)。
作者 | 字节跳动技术团队 简 介 CloudWeGo - Shmipc 是字节跳动服务框架团队研发的高性能进程间通讯库,它基于共享内存构建,具有零拷贝的特点,同时它引入的同步机制具有批量收割 IO 的能力,相对于其他进程间通讯方式能明显提升性能。在字节内部,Shmipc 应用于 Service Mesh 场景下,mesh proxy 进程与业务逻辑进程、与通用 sidecar 进程的通讯, 在大包场景和 IO 密集型场景能够取得显著的性能收益。 开源社区关于这方面的资料不多,Shmipc 的开源
自旋锁(Spinlock)是一种广泛运用的底层同步机制。自旋锁是一个互斥设备,它只有两个值:“锁定”和“解锁”。它通常实现为某个整数值中的某个位。希望获得某个特定锁得代码测试相关的位。如果锁可用,则“锁定”被设置,而代码继续进入临界区;相反,如果锁被其他人获得,则代码进入忙循环(而不是休眠,这也是自旋锁和一般锁的区别)并重复检查这个锁,直到该锁可用为止,这就是自旋的过程。“测试并设置位”的操作必须是原子的,这样,即使多个线程在给定时间自旋,也只有一个线程可获得该锁。
在Linux内核编程中,READ_ONCE 宏用于确保从内存中读取一个变量的值时,编译器不会对这个读取操作进行优化,从而保证了读取操作的原子性。这个宏通常在需要防止编译器优化、多线程或中断上下文中使用,以确保数据的一致性和正确性。
在Linux系统中,进程间的同步和通信是一个复杂而关键的话题。为了维护系统资源的正确访问和分配,Linux提供了多种同步机制,其中锁机制是其中之一。然而,当多个进程试图同时访问同一资源时,可能会出现死锁或竞争条件。为了有效地诊断和解决这些问题,Linux提供了lslocks命令,该命令可以显示系统上的活动锁信息,帮助系统管理员和开发者深入了解系统资源的使用情况。
在多线程编程中,控制并发访问共享资源是一项重要的任务。而CAS(Compare and Swap)同步机制作为一种高效的并发控制手段,广泛应用于各种并发编程场景中。本文将深入解析CAS同步机制,并通过代码demo展示其实际应用,帮助读者理解CAS的原理和优势,以及如何正确使用CAS来保障并发安全。
在Java编程中,StringBuffer 类是一个经常被用到的工具,用于操作字符串。与 String 类不同,StringBuffer 是可变的,允许我们对字符串进行插入、删除和修改操作。然而,StringBuffer 在设计时引入了同步机制,以保证在多线程环境下的线程安全性。
Java并发编程中的同步机制和锁是非常重要且常用的工具,它们可以帮助我们在多线程环境下保证共享资源的访问安全。下面将介绍Java中的同步机制和锁的概念、种类、使用方法以及注意事项等内容。
Redis(Remote Dictionary Server)是一种高性能的 key-value 数据库。它采用了内存数据库技术,它的数据操作是基于内存中的数据完成的,从而极大的提升了 Redis 的读写性能。
进程与线程是操作系统中重要的概念,用于实现并发执行和资源管理。它们在计算机系统中扮演着不同的角色,并具有各自的特点。 进程是程序在执行过程中的一个实体,是资源分配的基本单位。一个进程可以包含多个线程,每个线程共享进程的资源,包括内存、文件句柄、打开的文件等。每个进程都有自己的地址空间和独立的执行状态,通过操作系统进行管理和调度。进程之间相互独立,彼此隔离,拥有自己的地址空间,需要通过进程间通信来实现数据共享和协作。 线程是进程中的一个执行单元,是 CPU 调度的基本单位。一个进程可以包含多个线程,这些线程可以并发执行,共享进程的资源。线程之间共享同一进程的地址空间,可以直接访问进程的全局变量和堆内存,减少了进程间通信的开销。由于线程之间共享资源,所以需要采取同步机制来避免数据竞争和冲突。 进程与线程的基本特点如下:
进程(Process)是计算机进行系统分配和调度的基本单位,为使程序能并发执行,且为了对并发执行的程序加以描述和控制,人们引入了“进程”的概念。而实现进程并发和调度的关键是进程控制块-PCB(Process Control Block),那PCB是什么呢,而其工作原理是什么样的呢?
主从同步的整体思路不外乎“数据镜像(image) + 流水(binlog)”,但是仔细考虑,会有一些值得思考的细节问题,看看你是否考虑过?
加锁操作就是为特定对象设置一个标志位,然后通过使用锁机制(对象上存在标志位则不能改写,放弃加锁请求或等待锁释放后再进行操作)和释放锁(取消特定对象上被设置的标志位)
本专栏,用于记录我对Linux内核源码的学习,就像STL源码的那个专栏一样,我知道阅读源码对我的意义。 愿者上钩咯,共同进步。
在面试中关于多线程同步,你必须要思考的问题 一文中,我们知道glibc的pthread_cond_timedwait底层是用linux futex机制实现的。
在上一篇文章中的并发和ABA问题的介绍中,我们提到了要解决ABA中的memory reclamation问题,有一个办法就是使用RCU。
在C++中,使用<thread>库来创建和管理线程。线程可以通过函数、成员函数或者Lambda表达式来实现。以下是一个使用Lambda表达式来创建线程的例子:
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
由于一些不可描述的原因,有时候我们需要通过 git 从一些网站(Github or Kernel.org) clone 代码的时候,速度非常的慢。
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本文讲解了 Java 中线程同步的语法和应用场景,并给出了样例代码。线程同步是一种机制,用于控制多个线程之间的访问顺序和共享资源的安全性。当多个线程并发地访问共享资源时,如果没有适当的同步机制,可能会导致数据不一致或出现竞态条件等问题。
Bionic库是Android的基础库之一,也是连接Android系统和Linux系统内核的桥梁,Bionic中包含了很多基本的功能模块,这些功能模块基本上都是源于Linux,但是就像青出于蓝而胜于蓝,它和Linux还是有一些不一样的的地方。同时,为了更好的服务Android,Bionic中也增加了一些新的模块,由于本次的主题是Androdi的跨进程通信,所以了解Bionic对我们更好的学习Android的跨进行通信还是很有帮助的。
缺点: 1)、系统广播不可控,只有在系统广播发生的时候能重启,不能在进程一被杀死就重启。
Read-copy update (RCU) 是一种 2002 年 10 月被引入到内核当中的同步机制。通过允许在更新的同时读数据,RCU 提高了同步机制的可伸缩性(scalability)。相对于传统的在并发线程间不区分是读者还是写者的简单互斥性锁机制,或者是哪些允许并发读但同时不 允许写的读写锁,RCU 支持同时一个更新线程和多个读线程的并发。RCU 通过保存对象的多个副本来保障读操作的连续性,并保证在预定的读方临界区没有完成之前不会释放这个对象。RCU定义并使用高效、可伸缩的机制来发布并读取 对象的新版本,并延长旧版本们的寿命。这些机制将工作分发到了读和更新路径上,以保证读路径可以极快地运行。在某些场合(非抢占内核),RCU 的读方没有任何性能负担。
本文简介本文介绍Linux RCU的基本概念。这不是一篇单独的文章,这是《谢宝友:深入理解Linux RCU》系列的第3篇,前序文章:谢宝友: 深入理解Linux RCU之一——从硬件说起= 谢宝友:
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。
中文手册 http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2012/02/27/2370212.html
在计算机科学中,多线程是指一个进程中的多个线程共享该进程的资源。一般来说,多线程可以提高程序的执行效率,从而加快了应用程序的响应时间。Go语言作为一种现代化的编程语言,特别适合于开发高并发的网络服务。本文将介绍Golang的并发模型和同步机制。
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