12、并发系统中的关键概念:临界区、锁、死锁与原子操作

并发系统中的关键概念:临界区、锁、死锁与原子操作

1. 共享资源处理与原子操作

在并行和分布式应用中,处理共享资源需要特别小心。以金融应用为例,共享资源可能是用户账户。一个代表交易运行的线程首先访问用户账户读取当前余额,然后更新余额,最后写回新余额。如果该线程被中断,而另一个操作同一账户的线程在第一个线程完成这三个步骤之前继续执行,金融交易的结果就会出错。

另一个挑战是处理涉及从一个账户转移到另一个账户的交易。如果在完成对第一个账户的操作后系统崩溃,就会导致不一致,即从第一个账户扣除的金额没有存入第二个账户。

在这些情况下,多步操作应该能够不受任何中断地完成,即操作应该是原子的。重要的是,这种原子操作在完成之前不应暴露系统状态。隐藏原子操作的内部状态可以减少系统可能处于的状态数量,从而简化系统的设计和维护。

原子操作由几个步骤组成,每个步骤都可能失败。当发生这种失败时,系统状态应该恢复到原子操作之前的状态。

2. 锁与死锁

当线程访问共享资源时,并发需要严格的规则。对共享数据项的并发读取不受限制,但写入共享数据项应该受到并发控制。例如,两个线程都试图写入的缓冲区,如果缺乏并发控制,就会出现竞争条件。缺乏并发控制带来的风险无处不在,想象一个发电厂的嵌入式系统,多个事件并发发生,而一个子系统出现危险故障的信号可能会丢失。

在所有这些情况下,任何时候只应允许一个线程修改共享数据,其他线程只有在第一个线程完成后才能读取或写入该数据项。这个过程称为序列化,适用于需要由称为锁的控制机制保护的代码段,即临界区,锁一次只允许一个线程访问。

锁是一种授予访问临界区权限的对象。线程要进入临界区,必

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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