18、记录锁机制:咨询锁、强制锁与优先级策略解析

记录锁机制:咨询锁、强制锁与优先级策略解析

在多进程环境中,文件操作的并发控制至关重要,记录锁机制便是实现这一目标的重要手段。本文将详细介绍咨询锁、强制锁以及读者 - 写者优先级等关键概念,并通过具体的代码示例和实验结果进行深入分析。

咨询锁(Advisory Locking)

Posix 记录锁也被称为咨询锁。在这种机制下,内核能够准确记录每个进程对文件的加锁情况,但它并不会阻止一个进程对被其他进程读锁定的文件进行写操作,同样,也不会阻止一个进程读取被其他进程写锁定的文件。只要进程具备相应的读写权限,就可以忽略咨询锁,对文件进行读写操作。

咨询锁适用于协作进程。例如,网络编程中的守护进程编程就是协作进程的典型例子。这些进程访问共享资源(如序列号文件)时,都在系统管理员的控制之下。只要包含序列号的实际文件不允许任何进程写入,那么在文件被锁定时,就不会有随机进程对其进行写入操作。

下面是一个用于测试锁的函数 lock-test 的代码:

pid_t lock-test(int fd, int type, off_t offset, int whence, off_t len)
{
    struct flock lock;
    lock.l_type = type;  /* F_RDLCK or F_WRLCK */
    lock.l_start = offset;  /* byte offset, relative to l_whence */
    lock.l_whence = whence;  /* SEEK_SET, SEEK_CUR, S
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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