15、Linux 内核同步与中断处理机制详解

Linux 内核同步与中断处理机制详解

在多线程和多处理器环境下,内核编程中的同步和中断处理是至关重要的部分。本文将深入探讨 Linux 内核中的同步机制以及中断处理的相关内容,包括各种锁机制、顺序执行机制以及中断处理的流程和注意事项。

1. 同步机制的重要性

在多线程环境中,对共享数据的并行访问如果没有适当的同步机制,会导致严重的错误。例如,在没有同步的情况下进行 4 个线程各 10000000 次的增量操作,预期结果是 40000000,但实际只得到了约 20370339,约为预期值的 50%。这充分说明了同步机制的必要性。同时,同步操作在性能方面是比较昂贵的,正确使用同步机制可以显著增加执行时间,因此在使用时需要进行优化。

2. 各种同步机制
2.1 自旋锁(Spinlocks)

自旋锁适用于以下两种情况:一是执行上下文不允许进入阻塞状态(如中断上下文);二是需要短时间的无上下文切换的阻塞。自旋锁通过在空循环中主动等待锁的释放来实现同步。其定义和初始化方式如下:

typedef struct {
    raw_spinlock_t raw_lock;
    ...
} spinlock_t;

// 静态初始化
DEFINE_SPINLOCK(lock);

// 动态初始化
void spin_lock_init(spinlock_t *sl);

// 主要操作接口
spin_lock (spinlock_t *sl); 
spin_unlock(spinlock_t *sl); 

需要注意的是,Linux 内

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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