Linux内核的同步机制 (一)

银河麒麟V10系统下VLC播放器安装全攻略(附3.0.9.2版本离线包下载) 本文详细介绍了在银河麒麟V10操作系统无网络环境下,从零开始编译安装VLC 3.0.9.2播放器的完整攻略。通过构建本地YUM仓库解决依赖问题,提供离线资源包下载,并逐步指导完成编译环境配置、软件编译与安装,帮助用户在国产麒麟系统上成功部署强大的多媒体播放能力。 阅读详情

一、引言

在现代操作系统里,同一时间可能有多个内核执行流在执行,因此内核其实象多进程多线程编程一样也需要一些同步机制来同步各执行单元对共享数据的访问。尤其是在多处理器系统上,更需要一些同步机制来同步不同处理器上的执行单元对共享的数据的访问。

在主流的Linux内核中包含了几乎所有现代的操作系统具有的同步机制,这些同步机制包括:原子操作、信号量(semaphore)、读写信号量 (rw_semaphore)、spinlock、BKL(Big Kernel Lock)、rwlock、brlock(只包含在2.4内核中)、RCU(只包含在2.6内核中)和seqlock(只包含在2.6内核中)。

二、原子操作

所谓原子操作,就是该操作绝不会在执行完毕前被任何其他任务或事件打断,也就说,它的最小的执行单位,不可能有比它更小的执行单位,因此这里的原子实际是使用了物理学里的物质微粒的概念。

原子操作需要硬件的支持,因此是架构相关的,其API和原子类型的定义都定义在内核源码树的include/asm/atomic.h文件中,它们都使用汇编语言实现,因为C语言并不能实现这样的操作。

原子操作主要用于实现资源计数,很多引用计数(refcnt)就是通过原子操作实现的。原子类型定义如下:

typedef struct { volatile int counter; } atomic_t;

volatile修饰字段告诉gcc不要对该类型的数据做优化处理,对它的访问都是对内存的访问,而不是对寄存器的访问。

原子操作API包括:

atomic_read(atomic_t * v);

该函数对原子类型的变量进行原子读操作,它返回原子类型的变量v的值。

atomic_set(atomic_t * v, int i);

该函数设置原子类型的变量v的值为i。

void atomic_add(int i, atomic_t *v);

该函数给原子类型的变量v增加值i。

atomic_sub(int i, atomic_t *v);

该函数从原子类型的变量v中减去i。

int atomic_sub_and_test(int i, atomic_t *v);

该函数从原子类型的变量v中减去i,并判断结果是否为0,如果为0,返回真,否则返回假。

void atomic_inc(atomic_t *v);

该函数对原子类型变量v原子地增加1。

void atomic_dec(atomic_t *v);

该函数对原子类型的变量v原子地减1。

int atomic_dec_and_test(atomic_t *v);

该函数对原子类型的变量v原子地减1,并判断结果是否为0,如果为0,返回真,否则返回假。

int atomic_inc_and_test(atomic_t *v);

该函数对原子类型的变量v原子地增加1,并判断结果是否为0,如果为0,返回真,否则返回假。

int atomic_add_negative(int i, atomic_t *v);

该函数对原子类型的变量v原子地增加I,并判断结果是否为负数,如果是,返回真,否则返回假。

int atomic_add_return(int i, atomic_t *v);

该函数对原子类型的变量v原子地增加i,并且返回指向v的指针。

int atomic_sub_return(int i, atomic_t *v);

该函数从原子类型的变量v中减去i,并且返回指向v的指针。

int atomic_inc_return(atomic_t * v);

该函数对原子类型的变量v原子地增加1并且返回指向v的指针。

int atomic_dec_return(atomic_t * v);

该函数对原子类型的变量v原子地减1并且返回指向v的指针。

原子操作通常用于实现资源的引用计数,在TCP/IP协议栈的IP碎片处理中,就使用了引用计数,碎片队列结构struct ipq描述了一个IP碎片,字段refcnt就是引用计数器,它的类型为atomic_t,当创建IP碎片时(在函数ip_frag_create中), 使用atomic_set函数把它设置为1,当引用该IP碎片时,就使用函数atomic_inc把引用计数加1。

当不需要引用该IP碎片时,就使用函数ipq_put来释放该IP碎片,ipq_put使用函数atomic_dec_and_test把引用计数 减1并判断引用计数是否为0,如果是就释放IP碎片。函数ipq_kill把IP碎片从ipq队列中删除,并把该删除的IP碎片的引用计数减1(通过使用 函数atomic_dec实现)。

三、信号量(semaphore)

Linux内核的信号量在概念和原理上与用户态的System V的IPC机制信号量是一样的,但是它绝不可能在内核之外使用,因此它与System V的IPC机制信号量毫不相干。

信号量在创建时需要设置一个初始值,表示同时可以有几个任务可以访问该信号量保护的共享资源,初始值为1就变成互斥锁(Mutex),即同时只能有一个任务可以访问信号量保护的共享资源。

一个任务要想访问共享资源,首先必须得到信号量,获取信号量的操作将把信号量的值减1,若当前信号量的值为负数,表明无法获得信号量,该任务必须挂 起在该信号量的等待队列等待该信号量可用;若当前信号量的值为非负数,表示可以获得信号量,因而可以立刻访问被该信号量保护的共享资源。

当任务访问完被信号量保护的共享资源后,必须释放信号量,释放信号量通过把信号量的值加1实现,如果信号量的值为非正数,表明有任务等待当前信号量,因此它也唤醒所有等待该信号量的任务。

信号量的API有:

DECLARE_MUTEX(name)

该宏声明一个信号量name并初始化它的值为0,即声明一个互斥锁。

DECLARE_MUTEX_LOCKED(name)

该宏声明一个互斥锁name,但把它的初始值设置为0,即锁在创建时就处在已锁状态。因此对于这种锁,一般是先释放后获得。

void sema_init (struct semaphore *sem, int val);

该函用于数初始化设置信号量的初值,它设置信号量sem的值为val。

void init_MUTEX (struct semaphore *sem);

该函数用于初始化一个互斥锁,即它把信号量sem的值设置为1。

void init_MUTEX_LOCKED (struct semaphore *sem);

该函数也用于初始化一个互斥锁,但它把信号量sem的值设置为0,即一开始就处在已锁状态。

void down(struct semaphore * sem);

该函数用于获得信号量sem,它会导致睡眠,因此不能在中断上下文(包括IRQ上下文和softirq上下文)使用该函数。该函数将把sem的值减1,如果信号量sem的值非负,就直接返回,否则调用者将被挂起,直到别的任务释放该信号量才能继续运行。

int down_interruptible(struct semaphore * sem);

该函数功能与down类似,不同之处为,down不会被信号(signal)打断,但down_interruptible能被信号打断,因此该函数有返回值来区分是正常返回还是被信号中断,如果返回0,表示获得信号量正常返回,如果被信号打断,返回-EINTR。

int down_trylock(struct semaphore * sem);

该函数试着获得信号量sem,如果能够立刻获得,它就获得该信号量并返回0,否则,表示不能获得信号量sem,返回值为非0值。因此,它不会导致调用者睡眠,可以在中断上下文使用。

void up(struct semaphore * sem);

该函数释放信号量sem,即把sem的值加1,如果sem的值为非正数,表明有任务等待该信号量,因此唤醒这些等待者。

信号量在绝大部分情况下作为互斥锁使用,下面以console驱动系统为例说明信号量的使用。

在内核源码树的kernel/printk.c中,使用宏DECLARE_MUTEX声明了一个互斥锁console_sem,它用于保护console驱动列表console_drivers以及同步对整个console驱动系统的访问。

其中定义了函数acquire_console_sem来获得互斥锁console_sem,定义了release_console_sem来释放 互斥锁console_sem,定义了函数try_acquire_console_sem来尽力得到互斥锁console_sem。这三个函数实际上是 分别对函数down,up和down_trylock的简单包装。

需要访问console_drivers驱动列表时就需要使用acquire_console_sem来保护console_drivers列表,当访问完该列表后,就调用release_console_sem释放信号量console_sem。

函数console_unblank,console_device,console_stop,console_start, register_console和unregister_console都需要访问console_drivers,因此它们都使用函数对 acquire_console_sem和release_console_sem来对console_drivers进行保护。

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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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信号量机制是一种用于控制并发访问的同步机制,常用于多进程或多线程之间的协调。在Linux内核中,信号量机制是通过struct semaphore结构体来实现的。每个semaphore结构体包含一个计数器和一个等待队列,它们用于跟踪当前可用的资源数量以及正在等待这些资源的进程或线程。当某个进程或线程需要访问共享资源时,它会先尝试获取信号量。如果信号量的计数器大于0,表示有可用的资源,该进程或线程就可以继续执行,并将信号量计数器减1;

逆风水手的博客 2382

linux 同步机制之complete【转】

转自:http://blog.youkuaiyun.com/wealoong/article/details/8490654 在Linux内核中,completion是一种简单的同步机制,标志"things may proceed"。 要使用completion,必须在文件中包含<linux/completion.h>,同时创建一个类型为struct...

weixin_34355559的博客 79

linux内核 work_queue 完成量,linux信号量与完成量

信号量:是用于保护临界区的一种常用方法,它的使用和自旋锁类似。与自旋锁相同,只有得到信号量的进程才能执行临界区的代码。但是与自旋锁不同的是,当获取不到信号量时,进程不会原地打转而是进入休眠等待状态。#include struct semaphore {raw_spinlock_t lock;unsigned int count;struct list_hea...

weixin_34223354的博客 236
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