linux多线程编程,替代sleep的几种方式

Python多线程编程:用Event、Condition等同步原语替代time.sleep 在多线程编程中,线程同步是协调多个线程执行顺序、避免数据竞争的核心机制。其原理是通过锁、条件变量等同步原语,控制线程对共享资源的访问,确保线程安全。这一技术价值在于提升程序并发效率、降低资源消耗,并避免因竞态条件导致的数据不一致问题。应用场景广泛,包括生产者-消费者模型、线程池任务调度、资源池限流等并发控制场景。本文聚焦于Python的threading模块,深入探讨如何用Event、Condition等高级同步原语替代低效的time.sleep轮询,解决线程阻塞与响应延迟问题,实现更优雅的线程间协作。 阅读详情

我只想要进程的某个线程休眠一段时间的,可是用sleep()是将整个进程都休眠的,这个可能就达不到,我们想要的效果了。 目前我知道有三种方式:

1 usleep

   这个是轻量级的, 听说能可一实现线程休眠, 我个人并不喜欢这种方式,所以我没有验证它的可行信(个人不推荐)。

2 select

   这个可以,我也用过这种方式, 它是在轮询。

3  pthread_cond_timedwait

        采用pthread_cond_timedwait(pthread_cond_t* cond, pthread_mutex_t *mutex, const struct timespec *abstime)可以优雅的解决该问题,设置等待条件变量cond,如果超时,则返回;如果等待到条件变量cond,也返回。本文暂不将内部机理,仅演示一个demo。

       首先,看这段代码,thr_fn为一个线程函数:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int flag = 1;
void * thr_fn(void * arg) {
  while (flag){
    printf("******\n");
    sleep(10);
  }
  printf("sleep test thread exit\n");
}
 
int main() {
  pthread_t thread;
  if (0 != pthread_create(&thread, NULL, thr_fn, NULL)) {
    printf("error when create pthread,%d\n", errno);
    return 1;
  }
 
  char c ;
  while ((c = getchar()) != 'q');
 
  printf("Now terminate the thread!\n");
  flag = 0;
  printf("Wait for thread to exit\n");
  pthread_join(thread, NULL);
  printf("Bye\n");
  return 0;
}
   输入q后,需要等线程从sleep中醒来(由挂起状态变为运行状态),即最坏情况要等10s,线程才会被join。采用sleep的缺点:不能及时唤醒线程。
采用pthread_cond_timedwait函数实现的如下:

#include <stdio.h>
#include <sys/time.h>
#include <unistd.h>
#include <pthread.h>
#include <errno.h>
 
static pthread_t thread;
static pthread_cond_t cond;
static pthread_mutex_t mutex;
static int flag = 1;
 
void * thr_fn(void * arg) 
{
  struct timeval now;
  struct timespec outtime;
  pthread_mutex_lock(&mutex);
  while (flag) {
    printf("*****\n");
    gettimeofday(&now, NULL);
    outtime.tv_sec = now.tv_sec + 5;
    outtime.tv_nsec = now.tv_usec * 1000;
    pthread_cond_timedwait(&cond, &mutex, &outtime);
  }
  pthread_mutex_unlock(&mutex);
  printf("cond thread exit\n");
}
 
int main(void) 
{
  pthread_mutex_init(&mutex, NULL);
  pthread_cond_init(&cond, NULL);
  if (0 != pthread_create(&thread, NULL, thr_fn, NULL)) {
    printf("error when create pthread,%d\n", errno);
    return 1;
  }
  char c ;
  while ((c = getchar()) != 'q');
  printf("Now terminate the thread!\n");

  pthread_mutex_lock(&mutex);
  flag = 0;
  pthread_cond_signal(&cond);
  pthread_mutex_unlock(&mutex);
  printf("Wait for thread to exit\n");
  pthread_join(thread, NULL);
  printf("Bye\n");
  return 0;
}

        pthread_cond_timedwait()函数阻塞住调用该函数的线程,等待由cond指定的条件被触发(pthread_cond_broadcast() or pthread_cond_signal())。

        当pthread_cond_timedwait()被调用时,调用线程必须已经锁住了mutex。函数pthread_cond_timedwait()会对mutex进行【解锁和执行对条件的等待】(原子操作)。这里的原子意味着:解锁和执行条件的等待是原则的,一体的。(In this case, atomically means with respect to the mutex andthe condition variable and other access by threads to those objectsthrough the pthread condition variable interfaces.)

       如果等待条件满足或超时,或线程被取消,调用线程需要在线程继续执行前先自动锁住mutex,如果没有锁住mutex,产生EPERM错误。即,该函数返回时,mutex已经被调用线程锁住。

       等待的时间通过abstime参数(绝对系统时间,过了该时刻就超时)指定,超时则返回ETIMEDOUT错误码。开始等待后,等待时间不受系统时钟改变的影响。

       尽管时间通过秒和纳秒指定,系统时间是毫秒粒度的。需要根据调度和优先级原因,设置的时间长度应该比预想的时间要多或者少点。可以通过使用系统时钟接口gettimeofday()获得timeval结构体。



86 arduino 电机yl_(八)arduino入门:直流电机控制 一、本节介绍在本实验中,您将学习如何使用驱动芯片L293D和SunFounder Uno板控制小型直流(DC)电机的方向和速度。为了使初学者更容易,我们将让直流电机左右旋转,自动加速和减速。二、材料准备1 *小型直流电机1 * L293D1 * Arduino Uno板1 *面包板1 * USB数据线杜邦线三、原理讲解L293D这是一个非常实用的芯片,可以独立控制两台直流电机。在这个实验中,只有一... 阅读详情

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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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