读写(自旋)锁

内核提供了一个自旋锁的读者/写者形式, 直接模仿我们在本章前面见到的读者/写者旗标. 这些锁允许任何数目的读者同时进入临界区, 但是写者必须是排他的存取. 

1)多个读者可以同时进行读
2)写者必须互斥(只允许一个写者写,也不能读者写者同时进行)
3)写者优先于读者(一旦有写者,则后续读者必须等待,唤醒时优先考虑写者)

读者写者锁有一个类型 rwlock_t, 在 <linux/spinlokc.h> 中定义. 

它们可以以 2 种方式被声明和被初始化:

rwlock_t my_rwlock = RW_LOCK_UNLOCKED; /* Static way */ 
rwlock_t my_rwlock;
rwlock_init(&my_rwlock); /* Dynamic way */

可用函数的列表现在应当看来相当类似. 对于读者, 下列函数是可用的:

void read_lock(rwlock_t *lock);
void read_lock_irqsave(rwlock_t *lock, unsigned long flags);
void read_lock_irq(rwlock_t *lock);
void read_lock_bh(rwlock_t *lock);

void read_unlock(rwlock_t *lock);
void read_unlock_irqrestore(rwlock_t *lock, unsigned long flags);
void read_unlock_irq(rwlock_t *lock);
void read_unlock_bh(rwlock_t *lock);

对于写存取的函数是类似的:

void write_lock(rwlock_t *lock);
void write_lock_irqsave(rwlock_t *lock, unsigned long flags);
void write_lock_irq(rwlock_t *lock);
void write_lock_bh(rwlock_t *lock);
int write_trylock(rwlock_t *lock);

void write_unlock(rwlock_t *lock);
void write_unlock_irqrestore(rwlock_t *lock, unsigned long flags);
void write_unlock_irq(rwlock_t *lock);
void write_unlock_bh(rwlock_t *lock);

---- rq_list_lock Matches (26 in 1 files) ----

Sg.c (drivers\scsi): rwlock_t rq_list_lock; /* protect access to list in req_arr */
Sg.c (drivers\scsi): write_lock_irq(&sfp->rq_list_lock);
Sg.c (drivers\scsi): write_unlock_irq(&sfp->rq_list_lock);
Sg.c (drivers\scsi): read_lock_irqsave(&sfp->rq_list_lock, iflags);
Sg.c (drivers\scsi): read_unlock_irqrestore(&sfp->rq_list_lock,
Sg.c (drivers\scsi): write_lock_irqsave(&sfp->rq_list_lock, iflags);
Sg.c (drivers\scsi): write_unlock_irqrestore(&sfp->rq_list_lock, iflags);
Sg.c (drivers\scsi): rwlock_init(&sfp->rq_list_lock);

Sg.c (drivers\scsi): read_lock(&fp->rq_list_lock); /* irqs already disabled */

Sg.c (drivers\scsi): read_unlock(&fp->rq_list_lock);



计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 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、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值