锁机制:互斥,自旋,读写,RCU

本文介绍了并发控制中的几种锁机制,包括互斥锁用于确保只有一个线程访问资源,自旋锁在等待锁释放时会持续循环检查,适合短暂持有锁的场景,读写锁允许多个读线程并行访问,而写线程独占。RCU锁则允许读写并发,写者需等待所有读者完成访问后再更新数据。

互斥锁 mutex

在访问共享资源之前对进行加锁操作,在访问完成之后进行解锁操作。
加锁后,任何其他试图再次加锁的线程会被阻塞,直到当前进程解锁。

如果解锁时有一个以上的线程阻塞,那么所有该锁上的线程都被编程就绪状态,
第一个变为就绪状态的线程又执行加锁操作,那么其他的线程又会进入等待。
在这种方式下,只有一个线程能够访问被互斥锁保护的资源。

自旋锁spinlock

自旋锁的使用模式和互斥锁很类似。 只是在加锁后,有线程试图再次执行加锁操作的时候,该线程不会阻塞,而处于循环等待的忙等状态(CPU不能够做其他事情)。

  • 适用:锁被持有的时间较短,而且进程并不希望在重新调度上花费太多的成本。即单个CPU或者在短时间内能够释放锁的场景。
  • 不适用:在多个CPU上运行时,当一个CPU获取到自旋锁后,其他CPU会不断自旋等待锁的释放,这样会造成额外的CPU资源消耗,并且在高竞争情况下可能导致死锁。

读写锁 rwlock(也叫作共享互斥锁:读模式共享,写模式互斥)

读写锁有三种状态:读加锁状态、写加锁状态和不加锁状态
一次只有一个线程可以占有写模式的读写锁,但是多个线程可以同时占有读模式的读写锁。(这也是它能够实现高并发的一种手段)
当读写锁在写加锁模式下,任何试图对这个锁进行加锁的线程都会被阻塞,直到写进程对其解锁。
当读写锁在读加锁模式先,任何线程都可以对其进行读加锁操作,但是所有试图进行写加锁操作的线程都会被阻塞,直到所有的读线程都解锁。
所以读写锁非常适合对数据结构读的次数远远大于写的情况。

如果严格按照上述读写锁的操作进行的话,那么当读者源源不断到来的时候,写者总是得不到读写锁,就会造成不公平的状态。
一种避免这种不公平状态的方法是:
当处于读模式的读写锁接收到一个试图对其进行写模式加锁操作时,便会阻塞后面对其进行读模式加锁操作的线程。
这样等到已经加读模式的锁解锁后,写进程能够访问此锁保护的资源。

RCU锁(Read-Copy Update):读-复制 更新

实际上是对读写锁的一种改进,同样是对读者线程和写者线程进行区别对待,只不过对待的方式是不同的。
读写锁中只允许多个读者同时访问被保护的数据,但是在RCU中允许多个读者和多个写者同时访问被保护的资源。写者的同步开销则取决于使用的写者间同步机制,RCU并不对此进行支持。
RCU中,读者不需要使用锁,要访问资源尽管访问就好了。
RCU中,写者的同步开销比较大,要等到所有的读者都访问完成了才能够对被保护的资源进行更新。
写者修改数据前首先拷贝一个被修改元素的副本,然后在副本上进行修改,修改完毕后它向垃圾回收器注册一个回调函数以便在适当的时机执行真正的修改操作。
读者必须提供一个信号给写者,以便写者能够确定数据可以被安全地释放或修改的时机。有一个专门的垃圾收集器来探测读者的信号,一旦所有的读者都已经发送信号告知它们都不在使用被RCU保护的数据结构,垃圾收集器就调用回调函数完成最后的数据释放或修改操作。
 

适用:网络路由表的查询更新、设备状态表的维护、数据结构的延迟释放以及多径I/O设备的维护
 

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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