16、读写锁:原理、实现与线程取消处理

读写锁:原理、实现与线程取消处理

1. 读写锁简介

在多线程编程中,互斥锁(mutex lock)会阻止其他所有线程进入临界区,这个临界区通常涉及对线程间共享数据的访问或更新。然而,有时我们可以区分对数据的读取和修改操作。读写锁(read-write lock)就是为了解决这个问题而出现的,它允许在不同情况下对共享资源进行更细粒度的访问控制。

读写锁的分配规则如下:
- 只要没有线程持有写锁,任意数量的线程都可以持有读锁进行数据读取。
- 只有当没有线程持有读锁或写锁时,才能分配写锁进行数据修改。

简单来说,只要没有线程在读取或修改数据,任意数量的线程都可以对数据进行读访问;只有当没有其他线程在读数据时,才能对数据进行修改。

在一些应用中,数据的读取频率远高于修改频率,使用读写锁而非互斥锁可以带来好处。因为在任何给定时间允许多个读者同时访问数据,能提供更高的并发度,同时在数据修改时仍能保护数据不被其他读者或写者干扰。

这种对资源的访问共享方式也被称为共享 - 排他锁(shared-exclusive locking),获取读锁被称为共享锁,获取写锁被称为排他锁。这类问题(多个读者和一个写者)也被称为读者 - 写者问题(readers and writers problem)或读者 - 写者锁(readers-writer locks)。

一个常见的读写锁类比是访问银行账户。多个线程可以同时读取账户余额,但只要有一个线程想要更新余额,该线程必须等待所有读者完成读取,然后只有更新线程才能修改余额。在更新完成之前,不允许任何读者读取余额。

读写锁相关的函数由 Unix 98 定义,因为它

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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