线程的同步与互斥

线程的互斥与同步 什么是互斥?什么是同步? 互斥:一个资源一次只能被一个访问者使用(保证访问数据,唯一访问性) 举个例子:你去上厕所,门一开,人进去,门锁上,在你上厕所期间别人不能打扰 同步:当多个访问者一起工作时并对每个访问者访问的时序有一定限制(保证访问数据,时序访问性) 举个例子:你上完厕所,刚出来,本来应该由别人了,但是你此时又进去,你反复的进去出来,导致别人都上不了厕所。因此同步就是保证时序性的,... 阅读详情

同步与互斥

  1. 同步概念
    程序按一定顺序访问临界资源,如:生产者消费者模型…(先生产再消费)

  2. 互斥概念
    任何时刻,都只能有一个执行流访问临界资源,如:消费者与消费者…(不能同时消费同一个物品)

  3. 引入:
    在进程中,多个线程之间共享进程资源,线程与线程之间便都具有操作该进程资源(临界资源)的能力和权限,为了保护该进程资源(临界资源),便引入了线程的同步与互斥。

互斥量(mutex)

  1. 在进程当中,有很多变量需要各线程共享访问(共享变量),通过共享变量来实现线程间的通信,但是,线程并发的操作该变量会导致出现某些问题;

  2. 例如:有100个食物等待被买走,每个线程每次买走一个物品(买食物前,考虑1秒),总共有六个线程,当不对线程做任何格外的操作时,对于食物而言,每次都会有六个线程同时去买(即:六个线程并发执行),即每次食物减少6个,当食物只剩下4个时,对于六个线程而言,都可以购买食物,但是购买完之后,会发现有两个线程购买了食物0和食物-1;这也就导致了该购买过程是有问题的。

  3. 测试代码:https://gitee.com/free_xin/codes/j307ltvnbz9rxpi58ohde15

  4. 测试结果:
    在这里插入图片描述

  5. 该问题的本质就是:在同一时刻中,多个线程同时访问了一个临界资源,最后导致该临界资源出现问题;也就是说,在多线程访问临界资源时,必须使这些线程之间互斥。

  6. 互斥量的概念
    为了实现线程间的互斥,使得
    1.当有线程在临界区执行时,不允许其他线程进入临界区
    2.当多个线程同时访问临界区,并且临界区没有其他线程执行时,只能使得一个线程进入临界区,其他线程等待或者退出。
    3.当某个线程不在临界区执行时,这个线程不能阻止其他线程进入该临界区

    其本质就是一把锁,这把锁就叫互斥量。

  7. 操作:在要进入临界区之前加锁,在临界区执行结束之后解锁

  8. 互斥量的接口函数
    1.初始化
    a).静态分配
    pthread_mutex_t mutex = PTHREA_MUTEX_INITIALIZER;(设置全局或静态变量,用宏对互斥量进行初始化)
    该互斥量不用自己销毁,系统会维护该互斥量
    b).动态分配
    int pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *restrict mutex, const pthread_mutexattr_t *restict attr);
    mutex:要初始化的互斥量
    attr:初始化属性,默认为NULL
    2.销毁
    int pthread_mutex_destroy(pthread_mutex_t *mutex);
    mutex:要销毁的互斥量
    注:已经加锁的互斥量不能销毁;已经销毁的互斥量不要再对其进行加锁;静态分配的互斥量不需要销毁。
    3.加锁与解锁
    int pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t *mutex); //加锁
    int pthread_mutex_unlock(pthread_mutex_t *mutex); //解锁
    成功返回0,失败返回错误号
    注:对与调用未解锁的互斥量的线程,若线程对其进行加锁,那么该线程会阻塞,直到该互斥量被解锁
    注:因为互斥量本身也是临界资源,所以为了保护自身,加锁操作均是原子操作,解锁操作不是原子操作
    加锁之后的测试代码:https://gitee.com/free_xin/codes/j307ltvnbz9rxpi58ohde15
    加锁之后的测试结果:
    在这里插入图片描述

条件变量

  1. 在了解条件变量之前,先了解一下生产者消费者模型
    生产者消费者模型
    1.一个交易环境(一个进程)
    2.两个对象(生产者(可多个)(给物品进行+1操作),消费者(可多个)(给物品进行-1操作))
    3.三种关系
    a).生产者与生产者:互斥关系
    生产者之间以互斥的方式访问物品资源,否则会造成物品超过上限的情况
    b).生产者与消费者:同步且互斥关系
    同步:在物品数量为0的情况下,必须要先进行生产操作,再进行消费操作。
    互斥:在消费和生产同时访问到物品资源时,会导致资源被错误修改的情况
    例如:在物品资源为50时,消费和生产同时访问物品资源,同时将50这个数据加载到他们各自的寄存器当中,各自修改之后,若消费者先将数据放回内存,那么生产者返回之后的数据是51,若生产者先将数据放回内存,那么消费者返回之后的数据是49,然而实际的数据应该是50,也就造成了数据的错误修改。
    如图:在这里插入图片描述

c).消费者与消费者:互斥关系
生产者之间以互斥的方式访问物品资源,否则会造成物品低于下限的情况

  1. 条件变量概念
    实现线程同步的方式,在条件不满足的时候阻塞等待,在条件满足之后,采用不同的两种方式通知其等待队列当中的线程去获取互斥量,然后进行对临界资源的操作。

  2. 条件变量接口函数
    1.初始化
    int pthread_cond_init(pthread_cond_t *restrict cond, const pthread_condattr_t *restrict attr);
    cond:要初始化的条件变量
    attr:初始化属性,默认NULL
    2.销毁
    int pthread_cond_destroy(pthread_cond_t *cond);
    3.等待(阻塞,条件满足之后执行该接口之后的临界区)
    int pthread_cond_wait(pthread_cond_t *restrict cond, pthread_mutex_t *restrict mutex);
    cond:要等待的条件变量
    mutex:要获取以及释放的互斥量
    等待实质(如图):在这里插入图片描述
    4.唤醒等待
    a).惊群唤醒(一次性直接将等待队列上的所有的线程唤醒)
    int pthread_cond_broadcast(pthread_cond_t *cond);
    b).一个个唤醒
    int pthread_cond_signal(pthread_cond_t *cond);
    注:条件变量的使用必须与互斥量搭配使用
    测试代码(模拟实现生产者消费者模型):https://gitee.com/free_xin/codes/0t7k9l5vbwnidsx3or4qm96

POSIX信号量

  1. 本质上是一个用来描述临界资源的计数器,也是一个临界资源,为了保护自身,其P、V操作都具有原子性
    和进程间通信的(SystemV)信号量相同,都是用于同步操作
    ,这里的信号量用于线程同步。

  2. 关于信号量的其他特征,可以参考SystemV信号量:https://blog.youkuaiyun.com/Code_ZX/article/details/85008036

  3. 实现同步的方式
    在生产者消费者模型中,设置两个信号量,分别为货品数量,空位数量,生产者负责对空位数信号量-1,对货品数信号量+1,消费者负责对货品数信号量-1,对空位数信号量+1;当货品数信号量为0时,阻塞,此时执行生产者,当执行生产者的线程执行完毕或者货品数量达到上限,唤醒消费者…(一直循环)
    图解:在这里插入图片描述

  4. 信号量接口函数(包含头文件:<semaphore.h>)
    1.初始化
    int sem_init(sem_t sem, int pshared, unsigend int value);
    sem:要初始化的信号量
    pshared:0表示该信号量在线程间共享,非0表示该信号量在进程间共享
    value:信号量初值
    2.销毁
    int sem_destroy(sem_t *sem);
    3.等待(对信号量进行-1操作,P操作)
    int sem_wait(sem_t *sem);
    4.发布(对信号量进行+1操作,V操作)
    int sem_post(sem_t *sem);
    测试代码:https://gitee.com/free_xin/codes/zp2sxike01h5locvmbwt636

读写锁

  1. 读者写者模型:写者修改共享资源,读者不对共享资源进行修改,读者的数量远大于写者的数量,在读者写者模型当中,一般就采用读写锁。
    概念
    其本质上是一种自旋锁(等待时间短),其中写者独占,读者共享,读者和写者同时访问时,写者优先

  2. 接口函数
    1.初始化
    int pthread_rwlock_init(pthread_rwlock_t *restrict rwlock, const pthread_rwlockattr_t *restrict attr);
    2.销毁
    int pthread_rwlock_destroy(pthread_rwlock_t *rwlock);
    3.加锁
    a).加读者锁
    int pthread_rwlock_rdlock(pthread_rwlock_t *rwlock);
    b).加写者锁
    int pthread_rwlock_wrlock(pthread_rwlock_t *rwlock);
    4.解锁
    int pthread_rwlock_unlock(pthread_rwlock_t *rwlock);
    注:适用于读者写者模型

欢迎各位莅临指导…
xiexie…
在这里插入图片描述

Linux 线程互斥与同步 和 pthread_cond_signal 不同,pthread_cond_signal 只唤醒 一个 等待的线程,而 pthread_cond_broadcast 唤醒 所有等待的线程。:当线程调用 pthread_cond_wait() 时,它会自动释放所持有的互斥锁,并将自己置于等待状态,直到被另一个线程用 pthread_cond_signal() 或 pthread_cond_broadcast() 唤醒。:条件变量的作用是协调线程的执行,确保某些条件为真时,线程才会继续执行。 阅读详情

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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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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Linux多线程——线程互斥与同步

摘要:多线程并发访问共享资源时存在数据竞争问题,需通过互斥锁和同步机制解决。 临界资源与竞争问题:多线程同时操作全局变量(如g_val--)时,由于CPU指令的非原子性,可能导致数据不一致。例如,线程切换时未完成的操作会使变量值异常。 互斥锁保护:通过pthread_mutex_t实现加锁(pthread_mutex_lock)和解锁(pthread_mutex_unlock),确保临界区代码的原子性。锁的粒度应尽量细以减少性能损失。 线程同步:条件变量(pthread_cond_t)解决线程间执行顺序问题

2401_83603768的博客 1455

【Linux】线程的同步与互斥

本文深入探讨了线程互斥与同步的概念及其在多线程编程中的应用。首先,文章回顾了互斥的基本概念,包括临界资源、临界区、互斥和原子性,并通过抢票系统的代码示例展示了多线程环境下数据不一致的问题。接着,文章引入了互斥锁(Mutex)的概念,详细介绍了其接口、使用方法以及如何通过加锁机制解决数据竞争问题。此外,文章还探讨了条件变量(Cond)的使用,解释了如何通过条件变量实现线程的同步,避免线程饥饿现象。最后,文章介绍了生产者/消费者模型,并通过阻塞队列(BlockingQueue)的实现展示了如何在实际应用中结合互

2301_81577798的博客 1万+

Linux线程同步与互斥

上图中,线程1因为某些原因需要线程切换,进入等待队列。那么此时线程1需要把自己的上下文数据带走,其实就是把寄存器当中保存的值带走,并且没有对内存交换的0进行写回,也就是说此时内存中的mutex是0,那么线程2在交换mutex到寄存器当中,就会进行状态检测,此时检测到状态为0,说明当前已经有人占用锁了,则线程2进入到挂起状态,后来的线程依旧会如此,直到第一个线程执行完毕将锁释放。大部分情况,线程使用的数据都是局部变量,变量的地址空间在线程栈空间内,这种情况,变量归属单个线程,其他线程无法获得这种变量。

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Linux_线程的同步与互斥

在Linux下,线程是一个很重要的概念,他可以提高多执行流的并发度,而同步与互斥是对线程的一种约束行为,比如当多个线程都访问同一个资源时,若不对该资源加以保护则会导致意料之外的错误。具体的保护措施是让线程访问共享资源时具有互斥性,即当一个线程访问时别的线程无法访问,通常用互斥锁来实现。而同步是为了让多个线程具有一定的顺序来访问共享内存,保障每个线程访问资源的机会是一样的。

安权_code的博客 2053

【Linux】线程互斥与同步

文章目录一. 什么是互斥?二. 为什么要有互斥?三. 互斥量实现互斥 一. 什么是互斥? 在介绍什么是互斥之前需要了解下面三个概念: 临界资源:多线程执行流共享的资源就叫做临界资源。 临界区:每个线程内部,访问临界资源的代码,就叫做临界区。 原子性:不会被任何调度机制打断的操作,该操作只有两态,要么完成,要么未完成。 互斥:任何时刻,互斥保证有且只有一个执行流进入临界区,访问临界资源,通常对临界资源起保护作用 二. 为什么要有互斥? 大部分情况,线程使用的数据都是局部变量,变量的地址空间在线程私有栈空间

m0_51064412的博客 4205
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