sem_open() sem_wait() sem_post()

【互斥锁与信号量】线程通信:互斥锁(mutex)与信号量(semaphore) 总的来说,互斥锁和信号量都是线程和进程同步的重要工具。互斥锁主要用于保护资源,保证同一时间只有一个线程或进程访问某一资源,从而避免并发问题。而信号量更多的是用于线程和进程之间的通信和同步,控制在一定范围内的并发访问,为程序提供更细粒度的并发控制。 掌握互斥锁和信号量的使用和区别,能极大地提高多线程和多进程编程的效率和稳定性。 阅读详情

这三个函数是在应用层使用信号量的操作函数, 具体作用如下:

1 .sem_open()

函数说明:创建并初始化有名信号灯。

头文件:#include <semaphore.h>
函数原型:
sem_t *sem_open(const char *name,int oflag,mode_t mode,unsigned int value);
参数:
name 信号灯的外部名字
oflag 选择创建或打开一个现有的信号灯
mode 权限位
value 信号灯初始值
返回值:
成功时返回指向信号灯的指针,出错时为SEM_FAILED
oflag参数可以是0、O_CREAT(创建一个信号灯)或O_CREAT|O_EXCL(如果没有指定的信号灯就创建),如果指定了O_CREAT,那么第三个和第四个参数是需要的;其中mode参数指定权限位,value参数指定信号灯的初始值,通常用来指定共享资源的书面。该初始不能超过SEM_VALUE_MAX,这个常值必须低于为32767。二值信号灯的初始值通常为1,计数信号灯的初始值则往往大于1。
如果指定了O_CREAT(而没有指定O_EXCL),那么只有所需的信号灯尚未存在时才初始化它。所需信号灯已存在条件下指定O_CREAT不是一个错误。该标志的意思仅仅是“如果所需信号灯尚未存在,那就创建并初始化它”。但是所需信号灯等已存在条件下指定O_CREAT|O_EXCL却是一个错误。
sem_open返回指向sem_t信号灯的指针,该结构里记录着当前共享资源的数目。
例子:
  #include <semaphore.h>
  #include <unistd.h>
  #include <stdio.h>
  #include <stdlib.h>
  #include <fcntl.h>
  int main(int argc,char **argv)
  {
  sem_t *sem;
  if(argc!=2)
  {
  printf(“please input a file name!\n”);
  exit(1);
  }
  sem=sem_open(argv[1],O_CREAT,0644,1);
  exit(0);
  }
2. sem_wait(), sem_trywait(), sem_timedwait()
函数原形:
int sem_wait(sem_t * sem);
函数作用:
sem_wait函数也是一个原子操作,它的作用是从信号量的值减去一个“1”,但它永远会先等待该信号量为一个非零值才开始做减法。
也就是说,如果你对一个值为2的信号量调用sem_wait(),线程将会继续执行,这信号量的值将减到1。
如果对一个值为0的信号量调用sem_wait(),这个函数就 会地等待直到有其它线程增加了这个值使它不再是0为止。
如果有两个线程都在sem_wait()中等待同一个信号量变成非零值,那么当它被第三个线程增加 一个“1”时,等待线程中只有一个能够对信号量做减法并继续执行,另一个还将处于等待状态。
sem_wait() 减小(锁定)由sem指定的信号量的值.如果信号量的值比0大,
那么进行减一的操作,函数立即返回.
如果信号量当前为0值,那么调用就会一直阻塞直到或者是信号量变得可以进行减一的操作
(例如,信号量的值比0大),或者是信号处理程序中断调用
sem_trywait() 和 sem_wait()是一样的,除了如果不能够对信号量立即进行减一,
那么sem_trywait()就会返回一个错误(错误号是AGAIN)而不是锁定.
sem_timedwait() 和 sem_wait()是一样的,除了如果减一操作不能立即执行的话,
abs_timeout 指定了调用应该被阻塞的时间限制.
abs_timeout 参数指向了一个结构体指定了由秒和纳秒组成的绝对的超时值:
从1970-01-01 00:00:00 +0000纪元开始的UTC,结构体的定义如下:
struct timespec
{
time_t tv_sec; /* Seconds */
long tv_nsec; /* Nanoseconds [0 .. 999999999] */
};
如果超时值已经超过了调用规定的值,那么信号量不能被立即锁定,
之后sem_timedwait() 为超时失败(error设置为ETIMEDOUT).
如果操作立即生效,那么sem_timedwait() 永远不会返回超时的错误,不管abs_timeout的值.
更进一步的是,在这种情况下abs_timeout值的有效性都不会检查.
返回值:
所有的函数成功返回0,错误的话信号量的值不改动,返回-1.errno设定来标识错误.
EINTR
The call was interrupted by a signal handler; see signal(7). //调用被信号处理中断
EINVAL
sem is not a valid semaphore.   //sem不是有效的信号量
The following additional error can occur for sem_trywait():  //下面的错误是sem_trywait()可能发生的:
EAGAIN
The operation could not be performed without blocking (i.e., the semaphore currently has the value zero).  //除了锁定无法进行别的操作(如信号量当前是0值).
The following additional errors can occur for sem_timedwait():
//下面的错误是sem_timedwait()可能发生的:
EINVAL
The value of abs_timeout.tv_nsecs is less than 0, or greater than or equal to 1000 million. //abs_timeout.tv_nsecs 的值比0小或者大于等于1000毫秒(译者注:纳秒的值不能比0小,不能比1秒大)
ETIMEDOUT 
The call timed out before the semaphore could be locked. //在信号量锁定之前就超时了
范例:
//(有些琐碎的)程序以下展示了在一个未命名的信号量上的操作.程序请求2个命令行参数,
//第一个参数指定一个秒的参数来作为报警的定时器来产生SIGALRM信号.
//信号处理程序执行sem_post(3)来增加在main()函数中使用sem_wait()等待的信号量的值.
//第二个命令行参数指定超时的长度,为sem_timedwait()使用秒为单位.
//以下展示了程序的执行的不同效果.
$ ./a.out 2 3
About to call sem_timedwait()
sem_post() from handler
sem_getvalue() from handler; value = 1
sem_timedwait() succeeded
$ ./a.out 2 1
About to call sem_timedwait()
sem_timedwait() timed out
Program source
#include <unistd.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <semaphore.h>
#include <time.h>
#include <assert.h>
#include <errno.h>
#include <signal.h>
sem_t sem;
#define handle_error(msg) /
do
{
perror(msg);
exit(EXIT_FAILURE);
} while (0)
static void
handler(int sig)
{
write(STDOUT_FILENO, "sem_post() from handler/n", 24);
if (sem_post(&sem) == -1)
{
write(STDERR_FILENO, "sem_post() failed/n", 18);
_exit(EXIT_FAILURE);
}
}
int
main(int argc, char *argv[])
{
struct sigaction sa;
struct timespec ts;
int s;
if (argc != 3)
{
fprintf(stderr, "Usage: %s /n",
argv[0]);
exit(EXIT_FAILURE);
}
if (sem_init(&sem, 0, 0) == -1)
handle_error("sem_init");
/* Establish SIGALRM handler; set alarm timer using argv[1] */
sa.sa_handler = handler;
sigemptyset(&sa.sa_mask);
sa.sa_flags = 0;
if (sigaction(SIGALRM, &sa, NULL) == -1)
handle_error("sigaction");
alarm(atoi(argv[1]));
/* Calculate relative interval as current time plus
number of seconds given argv[2] */
if (clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &ts) == -1)
handle_error("clock_gettime");
ts.tv_sec += atoi(argv[2]);
printf("main() about to call sem_timedwait()/n");
while ((s = sem_timedwait(&sem, &ts)) == -1 && errno == EINTR)
continue; /* Restart if interrupted by handler */
/* Check what happened */
if (s == -1)
{
if (errno == ETIMEDOUT)
printf("sem_timedwait() timed out/n");
else
perror("sem_timedwait");
}
else
printf("sem_timedwait() succeeded/n");
exit((s == 0) ? EXIT_SUCCESS : EXIT_FAILURE);
}
3. sem_post()
函数原形:
int sem_post(sem_t *sem);
sem_post函数的作用是给信号量的值加上一个“1”,它是一个“原子操作”---即同时对同一个信号量做加“1”操作的两个线程是不会冲突的;而同 时对同一个文件进行读、加和写操作的两个程序就有可能会引起冲突。信号量的值永远会正确地加一个“2”--因为有两个线程试图改变它。
返回值:
sem_post() 成功时返回 0;错误时,信号量的值没有更改,-1 被返回,并设置 errno 来指明错误。
错误:
EINVAL    //sem 不是一个有效的信号量。
EOVERFLOW   //信号量允许的最大值将要被超过。






哈工大操作系统实验4—进程同步 实验步骤 (1)在ubuntu下,用系统提供的sem_open()、sem_close()、sem_wait()和sem_post()等信号量相关的系统调用编写pc.c程序。 (2)在ubuntu上编译并运行pc.c,检查运行结果。 终端也是临界资源 用printf()向终端输出信息是很自然的事情,但当多个进程同时输出时,终端也成为了一个临界资源,需要做好互斥保护,否则输出 阅读详情

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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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《操作系统》by李治军 | 实验6 - 信号量的实现和应用

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第 53 章 POSIX 信号量

SUSv3规定了两种类型的POSIX信号量。命名信号量:这种信号量拥有一个名字。通过使用相同的名字调用sem_open(),不想管的进程能够访问同一个信号量。未命名信号量:这种信号量没有名字,相反,它位于内存中一个预先商定的位置处。未命名信号量可以在进程之间或一组线程之间共享。当在进程之间共享时,信号量必须位于一个共享内存区域内(System V、POSIX或mmap()).当在线程之间共享时,信号量可以位于被这些线程共享的一块内存区域中(如在堆上或是一个全局变量中)。

u010783439的博客 172

第二十七节 POSIX 信号量

Linux POSIX 信号量

picassocao的博客 318

semget创建文件_linux 系统文件操作sem_open, sem_close, sem_post, sem_wait

信号灯分为有名信号灯和内存信号灯一、Posix有名信号灯1.posix有名信号灯函数 函数sem_open创建一个新的有名信号灯或打开一个已存在的有名信号灯。有名信号灯总是既可用于线程间的同步,又能用于进程间的同步。1. sem_open名称::sem_open功能:创建并初始化有名信号灯头文件:#include 函数原形:sem_t *sem_open(const char *name,in...

weixin_42499586的博客 1685

ubuntu 信号量

今天做了操作系统实验,顺便记录一下: 信号量的声明:sem_t *signalname;例如sem_t* full;则是声明一个信号量。然后要对信号量设置初始值,权限,名字,创建。使用函数sem_open(sig1,O_CREAT,0644,0);其中sig1是一个字符窜指

cloudaice的专栏 1708
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