POSIX多线程互斥量及其应用

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POSIX多线程互斥量及其应用

 

pthread_mutex_t  _mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;                      ①

int pthread_mutex_init( pthread_mutex_t  *mutex,  pthread_mutex  attr_t  *attr );②

int pthread_mutex_destroy (pthread_mutex_t  *mutex);

 

程序中的互斥量是用pthread_mutex_t类型的变量来表示的,不能拷贝互斥量变量,因为是用拷贝的互斥量是不确定的。但是可以拷贝指向互斥量的指针,这样就可以使多个函数或线程共享互斥量来实现同步。

创建和销毁互斥量:

互斥量一般声明为两种类型,在函数体外、文件范围内使用声明为静态类型;如果有其他文件使用则声明为外部类型。当使用malloc动态分配一个包含互斥量的数据结构时,通常不采用静态方式(①)初始化一个互斥量,此时应使用pthread_mutex_init(②)来动态初始化静态类型的互斥量。如果要动态初始化静态类型的互斥量,则必须保证每个互斥量在使用前被初始化且只能被初始化一次。当初始化一个非缺省属性的互斥量时,则必须使用动态初始化。

当不再需要一个通过pthread_mutex_init动态初始化的互斥量时,应调用int pthread_mutex_destroy来释放它。而使用PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER宏初始化的互斥量则不需要被释放。

 

int pthread_mutex_lock    (pthread_mutex_t  *mutex);

int pthread_mutex_trylock  (pthread_mutex_t  *mutex);

int pthread_mutex_unlock  (pthread_mutex_t  *mutex);

 

 

互斥量的加锁与解锁:

在最简单情况下使用互斥量时容易的事情:通过调用pthread_mutex_lock或pthread_mutex_trylock锁住互斥量,处理共享数据,然后调用pthread_mutex_unlock解锁互斥量。

当调用线程已经锁住互斥量之后,就不能再加锁该互斥量。试图这样做的结果可能是返回错误(EDEADLK)或者可能陷入“自死锁”,使线程永远等待下去。不能解锁一个已经解锁的互斥量,也不能解锁由其他线程锁住的互斥量。被锁住的互斥量是属于加锁线程的。

 

接下来贴一段使用互斥量版本的闹钟例子(运行环境为ubuntu + Qt):

 

#include <QCoreApplication>

#include <pthread.h>

#include <time.h>

#include "errors.h"

#include <QDebug>

 

 

typedef struct alarm_tag {

    struct alarm_tag    *link;

    int                 seconds;

    time_t              time;   /* seconds from EPOCH */

    char                message[64];

} alarm_t;

 

pthread_mutex_t alarm_mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

alarm_t *alarm_list = NULL;

 

void *alarm_thread (void *arg)

{

    alarm_t *alarm;

    int sleep_time;

    time_t now;

    int status;

 

    while (1) {

        status = pthread_mutex_lock (&alarm_mutex);

        if (status != 0)

            err_abort (status, "Lock mutex");

        alarm = alarm_list;

 

        if (alarm == NULL)

            sleep_time = 1;

        else {

            alarm_list = alarm->link;

            now = time (NULL);

            if (alarm->time <= now)

                sleep_time = 0;

            else

                sleep_time = alarm->time - now;

#ifdef DEBUG

            printf ("[waiting: %d(%d)\"%s\"]\n", alarm->time,

                sleep_time, alarm->message);

#endif

            }

 

        status = pthread_mutex_unlock (&alarm_mutex);

        if (status != 0)

            err_abort (status, "Unlock mutex");

        if (sleep_time > 0)

            sleep (sleep_time);

        else

            sched_yield ();

 

        if (alarm != NULL) {

            printf ("(%d) %s\n", alarm->seconds, alarm->message);

            free (alarm);

        }

    }

}

 

int main(int argc, char *argv[])

{

//    QCoreApplication a(argc, argv);

    int status;

        char line[128];

        alarm_t *alarm, **last, *next;

        pthread_t thread;

 

        status = pthread_create (

            &thread, NULL, alarm_thread, NULL);

        if (status != 0)

            err_abort (status, "Create alarm thread");

        while (1) {

            printf ("alarm> ");

            if (fgets (line, sizeof (line), stdin) == NULL) exit (0);

            if (strlen (line) <= 1) continue;

            alarm = (alarm_t*)malloc (sizeof (alarm_t));

            if (alarm == NULL)

                errno_abort ("Allocate alarm");

 

            if (sscanf (line, "%d %64[^\n]",

                &alarm->seconds, alarm->message) < 2) {

                fprintf (stderr, "Bad command\n");

                free (alarm);

            } else {

                status = pthread_mutex_lock (&alarm_mutex);

                if (status != 0)

                    err_abort (status, "Lock mutex");

                alarm->time = time (NULL) + alarm->seconds;

 

                last = &alarm_list;

                next = *last;

                while (next != NULL) {

                    if (next->time >= alarm->time) {

                        alarm->link = next;

                        *last = alarm;

                        break;

                    }

                    last = &next->link;

                    next = next->link;

                }

 

                if (next == NULL) {

                    *last = alarm;

                    alarm->link = NULL;

                }

    #ifdef DEBUG

                printf ("[list: ");

                for (next = alarm_list; next != NULL; next = next->link)

                    printf ("%d(%d)[\"%s\"] ", next->time,

                        next->time - time (NULL), next->message);

                printf ("]\n");

    #endif

                status = pthread_mutex_unlock (&alarm_mutex);

                if (status != 0)

                    err_abort (status, "Unlock mutex");

            }

        }

 

//    return a.exec();

}

 

上面程序是对多线程版本闹钟程序的改进。

简单理下程序结构:

alarm_t结构体包含了一个标准UNIX  time_t类型的绝对时间,表示从UNIX纪元(1970年1月1日 00:00)开始到闹铃时的秒数。线程函数依次处理alarm_list 中每个闹钟的请求,线程永不停止,当main函数返回时,线程“政蒸发”。如果列表中没有闹钟请求,则线程阻塞自己1秒,解锁互斥量,以便主线程可以添加新的闹钟请求。

在线程睡眠或阻塞之前,总要解锁互斥量。如果互斥量仍被锁住,则主线程即就无法向列表中添加请求,这将使程序变成同步工作方式。调用sched_yield则变得不同,现在只需简单理解为将处理器交给另一个等待运行的线程。

主函数程序与之前差别不大,主要是讲闹钟请求排序后加入闹钟结构体中。

该改进版本有几个缺点。虽然与多进程版本和多线程版本相比,该版本占用的资源很少,但是响应性不够好。改进的方法是使用条件变量来通知共享数据状态的变化,之后我们会有说明。

 

如果大家觉得还阔以,欢迎大家留言交流。

 

 

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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线程同步与互斥(上)

本文系统介绍了线程同步与互斥的核心机制。主要内容包括:1)线程互斥方面,详细讲解了互斥量mutex的实现原理、接口封装和使用方法,通过售票系统案例展示了如何避免竞态条件;2)线程同步方面,重点阐述了条件变量的工作原理和使用规范,并实现了基于阻塞队列的生产者消费者模型;3)介绍了POSIX信号量的基本概念和接口封装,构建了基于环形队列的生产者消费者模型。文章通过大量代码示例,深入分析了互斥锁、条件变量和信号量在多线程编程中的应用场景和注意事项。希望这些内容对大家有所帮助,感谢大家支持!

2402_84433929的博客 826

【C/C++多线程编程之八】pthread条件变量

多线程编程之条件变量      Pthread是 POSIX threads 的简称,是POSIX的线程标准。         互斥机制,包括互斥量【C/C++多线程编程之六】pthread互斥量,信号量【C/C++多线程编程之七】pthread信号量,互斥能很好的处理共享资源访问的协调问题,是多线程同步必不可少的机制。互斥机制也有其缺陷,当线程在等待共享资源满足某个条件,

Jiangwei的专栏 7823

POSIX线程之二. 线程同步,属性和多线程

一、线程同步 线程同步的两种基本方法: A. 信号量    它的作用如同看守一段代码的看门人。    控制一组相同对象的访问时,    比如从5条可用的电话线中分配一条给某个线程的情况,    就更适合计算信号量。        最简单的信号量--二进制信号量,它只有0和1两种取值;    更通用的信号量--计数信号量,它有更大的取值范围。 B. 互斥量    它的作

北雨南萍 939

线程互斥与同步:原理与实战

本文介绍了线程互斥与同步的核心概念。首先讲解了线程互斥原理,包括临界资源、临界区等概念,并通过售票系统案例演示了互斥量的使用方法和实现原理。接着阐述了线程同步机制,重点讲解了条件变量的使用及其封装方法。文章详细分析了生产者消费者模型,包括基于阻塞队列和环形队列的实现方式,并比较了二者的特点。最后介绍了POSIX信号量的基本操作及其在多线程同步中的应用。通过RAII风格的封装示例,展示了如何将这些底层机制转化为更安全易用的高级接口。全文贯穿实际代码案例,帮助读者深入理解多线程编程中的核心同步问题及其解决方案。

2302_79737429的博客 509

解码线程同步与互斥

线程并发执行时会出现资源争抢问题,需通过同步和互斥机制解决。互斥锁是实现互斥的核心机制,包括初始化、上锁(阻塞/非阻塞/带超时)、解锁和销毁等操作。关键函数如pthread_mutex_init()、pthread_mutex_lock()和pthread_mutex_unlock(),使用时需注意:避免重复加锁造成死锁,确保释放已获取的锁,并通过临界区保护共享资源。示例展示了主线程和子线程如何通过互斥锁安全访问全局变量,以及带超时的锁获取方法,防止线程永久阻塞。

愿能与同路的你交流互鉴~ 博客园 :https://www.cnblogs.com/YouEmbedded/ 1152

多线程编程同步问题(C、Linux)

下面我们要讨论多线程编程环境下用于线程同步的方式,有:POSIX信号量、互斥量、条件变量。 POSIX信号量 POSIX信号量函数有五个如下: #include<semaphore.h> int sem_init(sem* sem, int pshared, unsigned int value); int sem_destroy(sem_t* sem); int sem_wait(sem_t* sem); int sem_trywait(sem_t* sem); int sem_po

weixin_44403747的博客 1181

Linux多线程(详细全解)

1.在一个程序的一个执行路线就叫做线程(thread)。更准确的定义是:线程是“一个进程内部的控制序列”。2.一切进程至少都有一个执行线程。3.线程在进程内部运行,本质是在进程地址空间内运行。4.在Linux系统中,在CPU眼中,看到的PCB都要比传统的进程更加轻量化。5.透过进程虚拟地址空间,可以看到进程的大部分资源,将进程资源合理分配给每个执行流,就形成了线程执行流。Linux中没有真正意义上的线程,而是用“进程”模拟的线程。上图才是真正的进程!!!1.在Linux中,线程在进程“内部”执行。

m0_72697497的博客 1523

线程互斥与同步:核心原理与实战技巧

摘要:本节主要讲解了线程互斥与同步的实现原理及典型应用。首先介绍了临界资源、临界区等基本概念,并通过售票系统案例展示了共享变量操作的问题。重点讲解了互斥量(mutex)的使用方法,包括初始化、加锁解锁操作及其实现原理。其次详细阐述了条件变量和生产者消费者模型,包括阻塞队列和环形队列两种实现方式,并分析了pthread_cond_wait需要互斥量的原因。最后介绍了POSIX信号量的使用方法,并展示了基于信号量的环形队列实现。通过封装互斥锁、条件变量等组件,提供了线程安全的编程解决方案。

2302_79737429的博客 628
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Pou光明
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