操作系统之死锁

目录

1.必要条件

2.处理方法

3.鸵鸟策略

4.死锁检测与死锁恢复

(1)每种类型一个资源的死锁检测

(2)每种类型多个资源死锁检测​

(3)死锁恢复

5.死锁预防

(1)破坏互斥条件

(2)破坏占有和等待条件

(3)破坏不可抢占条件

(4)破坏环路等待

6.死锁避免

(1)安全状态

(2)银行家算法


1.必要条件

  • 互斥:每个资源要么已经分配给了一个进程,要么就是可用的。
  • 占有和等待:已经得到了某个资源的进程可以再请求新的资源。
  • 不可抢占:已经分配给一个进程的资源不能强制性地被抢占,它只能被占有它的进程显式地释放。
  • 环路等待:有两个或者两个以上的进程组成一条环路,该环路中的每个进程都在等待下一个进程所占有的资源。

 

2.处理方法

主要有以下四种方法:

  • 鸵鸟策略
  • 死锁检测与死锁恢复
  • 死锁预防
  • 死锁避免

 

3.鸵鸟策略

假装根本没有发生。

当发生死锁时不会对用户造成多大影响,或发生死锁的概率很低,可以采用鸵鸟策略。

大多数操作系统,包括 Unix,Linux 和 Windows,处理死锁问题的办法仅仅是忽略它。

 

4.死锁检测与死锁恢复

不试图阻止死锁,而是当检测到死锁发生时,采取措施进行恢复。

(1)每种类型一个资源的死锁检测

通过检测有向图是否存在环来实现,从一个节点出发进行深度优先搜索,对访问过的节点进行标记,如果访问了已经标记的节点,就表示有向图存在环,也就是检测到死锁的发生。

(2)每种类型多个资源死锁检测

每个进程最开始时都不被标记,执行过程有可能被标记。当算法结束时,任何没有被标记的进程都是死锁进程。

  1. 寻找一个没有标记的进程 Pi,它所请求的资源小于等于 A。
  2. 如果找到了这样一个进程,那么将 C 矩阵的第 i 行向量加到 A 中,标记该进程,并转回 1。
  3. 如果没有这样一个进程,算法终止。

(3)死锁恢复

  • 利用抢占恢复
  • 利用回滚恢复
  • 通过杀死进程恢复

 

5.死锁预防

在程序运行之前预防发生死锁。

(1)破坏互斥条件

(2)破坏占有和等待条件

一种实现方式是规定所有进程在开始执行前请求所需要的全部资源。

(3)破坏不可抢占条件

(4)破坏环路等待

给资源统一编号,进程只能按编号顺序来请求资源。

 

6.死锁避免

在程序运行时避免发生死锁。

(1)安全状态

定义:如果没有死锁发生,并且即使所有进程突然请求对资源的最大需求,也仍然存在某种调度次序能够使得每一个进程运行完毕,则称该状态是安全的。

安全状态的检测与死锁的检测类似,因为安全状态必须要求不能发生死锁。

(2)银行家算法

如果一个状态不是安全的,需要拒绝进入这个状态

 

 

 

 

 

 

 

 

 

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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