并发编程基础 Lecture Notes(三)

本文探讨了并发程序设计中常见的问题如忙等及其缺陷、饥饿现象,并介绍了信号量机制及其在生产者消费者问题、哲学家就餐问题、读写者问题等经典场景中的应用。此外,还讨论了资源分配算法。

The flaws of busy waiting:

- processor cycles are wasted reading locks

- can't guarantee fairness

- synchronizing variables look like ordinary variables


Starvation:

如果一个线程始终没有机会获取CPU time,就会starved to death,此时就依赖于fairness来grant a chance for all threads to execute

导致饥饿的三大常见原因:

- 拥有高优先级的线程长期的hog CPU

- 总是被其他的线程抢占进入权

- 总是被其他的线程抢占到对象


Semaphore: it provides a basic signaling mechanism and is used to implement mutual exclusion and conditional synchronization.(A special kind of shared variable that is manipulated only by two atomic operations P and V, the value of which can't be a non-negative integer)

- V, signal the occurrence of an event (increment the value)

- P, delay a process until an event has occurred (wait until the value of semaphore is positive then decrement the value)

Process P[i:1 to n] {

while(true) {

P(s);

CRITICAL SECTION

V(s)

}

}


Examples:

- Producer && Consumer

Message buf[1:n];

sem empty = 1; sem full = 0;

int rear = 1; int front = 1;

sem mutexP = 1; sem mutexC = 1;


Process Producer[i:1 to M] {

while(true) {

produce item;

P(empty);

P(mutexP);

add item to buf[rear];

rear = (rear + 1) % n;

V(mutexP)

V(full);

}

}


Process Consumer[j:1 to N] {

while(true) {

P(full);

P(mutexC)

remove item from buf[front];

front = (front + 1) % n;

V(mutexC)

V(empty);

consume;

}

}



- Dining philosophers

sem fork[5] = {1, 1, 1, 1, 1};

int N = 4;

Process Philosopher[i:1 to N] {

while(true) {

P(fork[i - 1]);

P(fork[(i+1) % N]);

eat;

V((fork[i - 1]);

V(fork[(i+1) % N);   

think;

}

}

以上的代码可能导致死锁,所以可以只允许一次只有一个人就餐:

while(true) {

P(mutex;)

P(fork[i - 1]);

P(fork[(i+1) % N]);

eat;

V((fork[i - 1]);

V(fork[(i+1) % N);   

V(mutex);

think;

}

但是这种方法效率又太低,所以:

while(true) {

if (i%2) {

P(fork[i - 1]);

P(fork[(i+1) % N]);

} else {

P(fork[(i+1) % N]);

P(fork[i - 1]);

}

eat;

V((fork[i - 1]);

V(fork[(i+1) % N);   

think;

}


- The Readers and Writers

可以同时多个读者,任何时候只能有一个写程序

int nr = 0;

sem mutexR = 1;

sem rw = 1;

Process Reader[i:1 to M] {

while(true) {

P(mutexR);

nr = nr + 1;

if(nr == 1)  P(rw);

V(mutexR);

read DB;

P(mutexR);

nr = nr - 1;

if(nr == 0) V(rw);

V(mutexR);

}

}

Process Writer[j:1 to N] {

while(true) {

P(rw);

write DB;

V(rw);

}

}


- Coordination

sem done = 0;

sem startAgain = 0;

Process Worker[i:1 to n] {

while(true) {

do the work;

V(done);

P(startAgain);

do the work again;

}


Process Coordinator  {

while(true) {

for [i = 1 to 4]

P(done);

collect info;

for [i = 1 to 4]

V(startAgain);

}

}


Resource allocation:

sem mutex = 1;

sem b[1:N] = ([N] 0); List L, const int U;


Procedure request(int i, int u) {

p(mutex);

if(u < U) {

U-=u;

u(mutex);

}else{

put req(i, u) to L;

u(mutex);

p(b[i]);

}

}


Procedure release(int i, int u) {

p(mutex);

U+=u;

for each member(i, uuu) in List {

if(uuu < U){

U-=uuu;

remove(i, uuu) from L;

v(b[i]);

}

}

v(mutex);

}


Process:

while(true) {

compute u;

request(i, u);

use the resource;

release(i, u);

}


Reference:

1. the materials of Concurrent && Distributed Systems course

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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