linux内核中有多种内核锁,内核锁的作用是: 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,进程是可以访问所有内核数据的,因此要对共享数据进行保护,即互斥处理; linux内核锁机制有信号量、互斥锁、自旋锁还有原子操作。 一、信号量(struct semaphore): 是用来解决进程/线程之间的同步和互斥问题的一种通信机制,是用来保证两个或多个关键代码不被并发调用。 信号量(Saphore)由一个值和一个指针组成,指针指向等待该信号量的进程。信号量的值表示相应资源的使用情况。信号量S>=0
汇编指令读写内存变量的过程我们称为read-modify-write,简称为RMW操作。也就是说,它们读写一个内存区域两次,第一次读取旧值,第二次写入新值。
Linux环境编程对于初学者来说,必须深刻理解重点概念才能更好地编写代码,实现业务功能,下面就几个重要的及常用的知识点进行说明。搞懂这几个概念后以免在将来的编码出现混淆。 系统调用 ❝所有的操作系统在其内核里都有一些内建的函数,这些函数可以用来完成一些系统级别的功能。在Linux系统使用的这样的函数叫做“系统调用”,英文是systemcall。这些函数代表了从用户空间到内核空间的一种转换。 ❞ 系统调用是Linux操作系统提供的服务,是编写应用程序与内核之间通信的接口,也就是我们所说的函数。相对于普通的函数
原子操作(atomic operation),不可分割的操作。其通过原子变量来实现,以保证单个CPU周期内,读写该变量,不能被打断,进而判断该变量的值,来解决并发引起的互斥。
"原子操作(atomic operation)是不需要synchronized",这是多线程编程的老生常谈了。所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不会有任何 context switch (切换到另一个线程)。
并发 是指在某一时间段内能够处理多个任务的能力,而 并行 是指同一时间能够处理多个任务的能力。并发和并行看起来很像,但实际上是有区别的,如下图(图片来源于网络):
原子操作就是在多线程程序中“最小的且不可并行化的”操作,意味着多个线程访问同一个资源时,有且仅有一个线程能对资源进行操作。通常情况下原子操作可以通过互斥的访问方式来保证,例如Linux下的互斥锁(mutex),Windows下的临界区(Critical Section)等。下面看一个Linux环境使用POSIX标准的pthread库实现多线程下的原子操作:
原子操作可以保证正在进行的动作不被打断,即一旦开始,持续结束。对比互斥锁其优势在于,原子操作在C/C++的层面,是无锁操作,其既能解决并发问题又不会导致死锁。
CAS(Compare-and-Swap),即比较并替换,是一种实现并发算法时常用到的技术,Java并发包中的很多类都使用了CAS技术。CAS也是现在面试经常问的问题,本文将深入的介绍CAS的原理。
开发过程中,对于多线程多进程的并发和并行的几乎是编程不可避免的事情,特别在涉及对于数据进行修改或者添加的时候。这个时候就需要锁的出现,锁有多种类型,互斥锁,自旋锁。除了锁之外,我们还定义了原子操作,当然如果探究本质的话,原子操作也是有锁的,只不过是对汇编的操作锁。
◆ 说在前面的话 正如我开篇所说,我们要整理一些java并发编程的学习文档,这一篇就是第一篇:原子操作。主要说什么是原子操作,如何实现原子操作以及java中的原子操作类。 ◆ 开酒,满上 ◆ 什么是原子操作 什么是原子操作,所谓原子操作,就是一个操作是不能打断的操作。嗯.......确切的说应该是不被其他线程或者任务影响的操作。 没错,原子操作就是你在家里的一次上厕所的操作 >> 进厕所,上锁,执行操作..... 身心愉悦,开锁,离开..... 在程序中的体现就是一个线程在执行某个任务占用某个资源在操作的
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明博客地址: https://blog.csdn.net/zy010101/article/details/84202404
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:
多线程编程是多CPU系统在中应用最广泛的一种编程方式,在传统的多线程编程中,多线程之间一般用各种锁的机制来保证正确的对共享资源(share resources)进行访问和操作。
在 C++ 开发中,“劫持 new” 是指重载全局 new 运算符,以便在动态内存分配时插入自定义逻辑。这可以用于多种目的,如日志记录、性能监控或调试信息、内存池管理、调试内存泄漏。
---上一篇文章我们详细的讲解了lseek函数的用法,其实还是那句话,在linux系统下,对于一个陌生的命令、函数、库函数,完全可以用man手册去查看,为了给大家了解一些基本的linux命令使用,这里
在多年前,linux还没有支持对称多处理器SMP的时候,避免并发数据访问相对简单。
读了第15章,大致感觉到了CAS的乐观锁特性。“锁”这个词太有意思了,你能体会到几个意思?
有的CPU指令都支持CAS的原子操作,X86下对应的是 CMPXCHG 汇编指令。 大家应该还记得操作系统里面关于“原子操作”的概念,一个操作是原子的(atomic),如果这个操作所处的层(layer)的更高层不能发现其内部实现与结构。原子操作可以是一个步骤,也可以是多个操作步骤,但是其顺序是不可以被打乱,或者切割掉只执行部分。有了这个原子操作这个保证我们就可以实现无锁了。 CAS原子操作在维基百科中的代码描述如下: 1: int compare_and_swap(int* reg, int oldval, int newval) 2: { 3: ATOMIC(); 4: int old_reg_val = *reg; 5: if (old_reg_val == oldval) 6: *reg = newval; 7: END_ATOMIC(); 8: return old_reg_val; 9: }
Object.values()省去了遍历key,并根据这些key获取value的步骤。
原子操作 通常我们代码中的a = a + 1这样的一行语句,翻译成汇编后蕴含着3条指令: ldr x0, &a add x0,x0,#1 str x0,&a 即 (1)从内存中读取a变量到X0寄存器 (2)X0寄存器加1 (3)将X0写入到内存a中 既然是3条指令,那么就有可能并发,也就意味着返回的结果可能不是预期的。 然后在linux kernel的操作系统中,提供访问原子变量的函数,用来解决上述问题。其中部分原子操作的API如下: atomic_read atomic_add_return(i,v) a
内存顺序,通俗地讲,是关于代码编译成机器指令后的执行顺序问题。内存顺序和编译器、硬件架构密切相关。那为什么会产生内存顺序问题呢?有两方面原因: 一方面,编译器为了优化程序性能,不会完全按照开发者写的代码的顺序来生成机器指令; 另一方面,在程序运行时,为了提高性能,CPU也不完全按照程序的指令顺序执行,比如体系结构里经典的Tomasulo算法。
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。
在看完《Java多线程编程核心技术》与《Java并发编程的艺术》之后,对于多线程的理解到了新的境界. 先拿如下的题目试试手把.
在多线程编程中,确保线程之间的可见性和数据一致性是非常重要的。Java中提供了volatile关键字和原子操作机制,用于解决这些问题。本文将深入讨论volatile关键字和原子操作的用法,以及它们在多线程编程中的重要性和注意事项。
cmpxchg是X86比较交换指令,这个指令在各大底层系统实现的原子操作和各种同步原语中都有广泛的使用,比如linux内核,JVM,GCC编译器等,cmpxchg就是比较交换指令,了解cmpxchg之前先了解原子操作。
原子操作(atomic operation)指的是由多步操作组成的一个操作。如果该操作不能原子地执行,则要么执行完所有步骤,要么一步也不执行,不可能只执行所有步骤的一个子集。
因为现代操作系统是多处理器计算的架构,必然更容易遇到多个进程,多个线程访问共享数据的情况,如下图所示:
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/
这个系列的文章里介绍了很多并发编程里经常用到的技术,除了Context、计时器、互斥锁还有通道外还有一种技术--原子操作在一些同步算法中会被用到。今天的文章里我们会简单了解一下Go语言里对原子操作的支持,然后探讨一下原子操作和互斥锁的区别。
在Go语言的并发编程中,sync/atomic包提供了对整型值和指针进行原子操作的支持,确保这些操作在多线程环境中不会受到数据竞争的影响。本文将深入浅出地解析sync/atomic包的特性和用法,探讨常见问题、易错点及应对策略,并通过代码示例加深理解。
Golang的atomic包提供了一组原子操作函数,用于在多个goroutine之间安全地访问和修改共享变量。这些原子操作函数可以保证对共享变量的操作原子性的,从而避免了竞态条件的发生。本文将深入探讨Golang的atomic包的原子操作。
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。
你无法优化代码;优化是针对特定的条件来实现的。当条件改变时,你的优化反而可能会变为瓶颈。这时仔细审查你对这些条件的假设,其中也许就蕴藏着解决方案的关键。
在多线程编程中,确保数据的一致性和完整性是一项挑战。C++标准库中的std::atomic提供了原子操作,它是实现线程安全的一种强大工具。本文将深入探讨原子操作的概念、用途、常见问题、易错点及如何避免,同时附上代码示例,帮助你掌握这一核心知识点。
铺垫 在Java SE 1.5之前,多线程并发中,synchronized一直都是一个元老级关键字,而且给人的一贯印象就是一个比较重的锁。 为此,在Java SE 1.6之后,这个关键字被做了很多的优化,从而让以往的“重量级锁”变得不再那么重。 synchronized主要有两种使用方法,一种是代码块,一种关键字写在方法上。 这两种用法底层究竟是怎么实现的呢?在1.6之前是怎么实现的呢? 字节码实现原理 在java语言中存在两种内建的synchronized语法:1、synchronized语句;2、s
综述 在上一篇介绍了linux驱动的调试方法,这一篇介绍一下在驱动编程中会遇到的并发和竟态以及如何处理并发和竞争。 首先什么是并发与竟态呢?并发(concurrency)指的是多个执行单元同时、并行被执行。而并发的执行单元对共享资源(硬件资源和软件上的全局、静态变量)的访问则容易导致竞态(race conditions)。可能导致并发和竟态的情况有: SMP(Symmetric Multi-Processing),对称多处理结构。SMP是一种紧耦合、共享存储的系统模型,它的特点是多个CPU使用共同的系统总线
前面介绍了多线程间是通过互斥锁与条件变量来保证共享数据的同步的,互斥锁主要是针对过程加锁来实现对共享资源的排他性访问。很多时候,对共享资源的访问主要是对某一数据结构的读写操作,如果数据结构本身就带有排他性访问的特性,也就相当于该数据结构自带一个细粒度的锁,对该数据结构的并发访问就能更加简单高效,这就是C++11提供的原子数据类型< atomic >。下面解释两个概念:
明确项目目标,是指我们希望程序达成什么目的,实现什么功能,从而帮我们将项目拆解成不同的单元;而一个妥当的拆解方案,难度适度递增,能帮我们逐步顺利执行,最终完成项目。这三个步骤可以说是环环相扣的(同时在这个过程中,我们要思考所需要的知识,以及如何去索取新的知识,找到切入点)。下面开始今天的主题解析:
原子操作是指一个或者多个不可再分割的操作。这些操作的执行顺序不能被打乱,这些步骤也不可以被切割而只执行其中的一部分(不可中断性)。在 Java 中通过原子操作来完成工作内存和主内存的交互,其中原子操作又可分为如下几类:
现代计算机基本都是多核,而且我们的业务进程通常会运行在多台计算机上。不管是一台计算机上的多个线程还是运行在多台计算上的不同进程在处理系统资源时难免会出现冲突,为了解决共享资源的冲突问题我们经常需要加锁处理。
互斥锁是一个很有用的同步工具,它可以保证每一时刻进入临界区的 goroutine 只有一个。读写锁对共享资源的写操作和读操作则区别看待,并消除了读操作之间的互斥。
顾名思义,就是很悲观,假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁。
说到原子,类似于以下的代码可能人人都可以看出猫腻。 /* http://www.cnblogs.com/Colin-Cai */ #include <stdio.h> #include <pthread.h> int cnt = 0; void* mythread(void* arg) { int i; for(i=0;i<500000000;i++) cnt++; return NULL; } int main() {
原子操作(atomic operation)意为”不可被中断的一个或一系列操作” 。
前言 大数据浪潮下,海量数据处理能力的提升是推动大数据不断前行的基础,海量数据处理的分布式系统应运而生,hdfs、hadoop、spark、storm、MQ等等。分布式系统运行的核心是集群化部署,分散化管理,任务均摊,平衡化运行。节点异常、机器异常、运营操作、策略变更都会打破原有的平衡状态进入一种不平衡状态,平台通过状态管理和协议交互逐步演进到另一种平衡状态,同时要保证这种演进过程中系统计算正确性。打破原有的平衡状态的场景非常多,复杂的平衡演进过程中又有很多的场景可能出现,这种交织的变化对分布式系统测试,
在实际的开发项目中,一个对外暴露的接口往往会面临,瞬间大量的重复的请求提交,如果想过滤掉重复请求造成对业务的伤害,那就需要实现幂等!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云