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CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/yizhinantian/archive/2009/08/12/spinLock.html

本文详细介绍了自旋锁的概念、应用场景及API使用方法。探讨了在不同上下文中如何正确选择使用自旋锁的不同版本，以确保资源访问的同步性和效率。

我的经验：
      如果出现死锁的情况，检查：
1. lock 和 unlock是否成对出现了，检查所有的程序分支。
2.是否有同时需要2个和2个以上的锁的情况，避免掉这种情况。
3.如果在timer等软中断中出现死锁，可能是没有使用spin_lock_bh这一类的锁。

reference: http://www.chinaitpower.com/2005September/2005-09-13/200503.html
original: http://soft.yesky.com/os/lin/10/2303010_3.shtml
原文：
   自旋锁与互斥锁有点类似，只是自旋锁不会引起调用者睡眠，如果自旋锁已经被别的执行单元保持，调用者就一直循环在那里看是否该自旋锁的保持者已经释放了锁，"自旋"一词就是因此而得名。

　　由于自旋锁使用者一般保持锁时间非常短，因此选择自旋而不是睡眠是非常必要的，自旋锁的效率远高于互斥锁。

　　信号量和读写信号量适合于保持时间较长的情况，它们会导致调用者睡眠，因此只能在进程上下文使用（_trylock的变种能够在中断上下文使用），而自旋锁适合于保持时间非常短的情况，它可以在任何上下文使用。

　　如果被保护的共享资源只在进程上下文访问，使用信号量保护该共享资源非常合适，如果对共巷资源的访问时间非常短，自旋锁也可以。但是如果被保护的共享资源需要在中断上下文访问（包括底半部即中断处理句柄和顶半部即软中断），就必须使用自旋锁。

　　自旋锁保持期间是抢占失效的，而信号量和读写信号量保持期间是可以被抢占的。自旋锁只有在内核可抢占或SMP的情况下才真正需要，在单CPU且不可抢占的内核下，自旋锁的所有操作都是空操作。

　　跟互斥锁一样，一个执行单元要想访问被自旋锁保护的共享资源，必须先得到锁，在访问完共享资源后，必须释放锁。如果在获取自旋锁时，没有任何执行单元保持该锁，那么将立即得到锁；如果在获取自旋锁时锁已经有保持者，那么获取锁操作将自旋在那里，直到该自旋锁的保持者释放了锁。

　　无论是互斥锁，还是自旋锁，在任何时刻，最多只能有一个保持者，也就说，在任何时刻最多只能有一个执行单元获得锁。

　　自旋锁的API有：

 

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_lock_init(x)

　　该宏用于初始化自旋锁x。自旋锁在真正使用前必须先初始化。该宏用于动态初始化。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>DEFINE_SPINLOCK(x)

　　该宏声明一个自旋锁x并初始化它。该宏在2.6.11中第一次被定义，在先前的内核中并没有该宏。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>SPIN_LOCK_UNLOCKED

　　该宏用于静态初始化一个自旋锁。

<ccid_code>DEFINE_SPINLOCK(x)等同于spinlock_t x = SPIN_LOCK_UNLOCKED
spin_is_locked(x)

　　该宏用于判断自旋锁x是否已经被某执行单元保持（即被锁），如果是，返回真，否则返回假。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_unlock_wait(x)

　　该宏用于等待自旋锁x变得没有被任何执行单元保持，如果没有任何执行单元保持该自旋锁，该宏立即返回，否则将循环在那里，直到该自旋锁被保持者释放。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_trylock(lock)

　　该宏尽力获得自旋锁lock，如果能立即获得锁，它获得锁并返回真，否则不能立即获得锁，立即返回假。它不会自旋等待lock被释放。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_lock(lock)

　　该宏用于获得自旋锁lock，如果能够立即获得锁，它就马上返回，否则，它将自旋在那里，直到该自旋锁的保持者释放，这时，它获得锁并返回。总之，只有它获得锁才返回。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_lock_irqsave(lock, flags)

　　该宏获得自旋锁的同时把标志寄存器的值保存到变量flags中并失效本地中断。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_lock_irq(lock)

　　该宏类似于spin_lock_irqsave，只是该宏不保存标志寄存器的值。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_lock_bh(lock)

　　该宏在得到自旋锁的同时失效本地软中断。

<ccid_code>spin_unlock(lock)

　　该宏释放自旋锁lock，它与spin_trylock或spin_lock配对使用。如果spin_trylock返回假，表明没有获得自旋锁，因此不必使用spin_unlock释放。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_unlock_irqrestore(lock, flags)

　　该宏释放自旋锁lock的同时，也恢复标志寄存器的值为变量flags保存的值。它与spin_lock_irqsave配对使用。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_unlock_irq(lock)

　　该宏释放自旋锁lock的同时，也使能本地中断。它与spin_lock_irq配对应用。

<ccid_code>spin_unlock_bh(lock)

　　该宏释放自旋锁lock的同时，也使能本地的软中断。它与spin_lock_bh配对使用。

<ccid_code>spin_trylock_irqsave(lock, flags)


该宏如果获得自旋锁lock，它也将保存标志寄存器的值到变量flags中，并且失效本地中断，如果没有获得锁，它什么也不做。

 

　　因此如果能够立即获得锁，它等同于spin_lock_irqsave，如果不能获得锁，它等同于spin_trylock。如果该宏获得自旋锁lock，那需要使用spin_unlock_irqrestore来释放。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_trylock_irq(lock)

　　该宏类似于spin_trylock_irqsave，只是该宏不保存标志寄存器。如果该宏获得自旋锁lock，需要使用spin_unlock_irq来释放。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_trylock_bh(lock)

　　该宏如果获得了自旋锁，它也将失效本地软中断。如果得不到锁，它什么也不做。因此，如果得到了锁，它等同于spin_lock_bh，如果得不到锁，它等同于spin_trylock。如果该宏得到了自旋锁，需要使用spin_unlock_bh来释放。

<ccid_nobr> 
<ccid_code>spin_can_lock(lock)

　　该宏用于判断自旋锁lock是否能够被锁，它实际是spin_is_locked取反。如果lock没有被锁，它返回真，否则，返回假。该宏在2.6.11中第一次被定义，在先前的内核中并没有该宏。

　　获得自旋锁和释放自旋锁有好几个版本，因此让读者知道在什么样的情况下使用什么版本的获得和释放锁的宏是非常必要的。

　　如果被保护的共享资源只在进程上下文访问和软中断上下文访问，那么当在进程上下文访问共享资源时，可能被软中断打断，从而可能进入软中断上下文来对被保护的共享资源访问，因此对于这种情况，对共享资源的访问必须使用spin_lock_bh和spin_unlock_bh来保护。

　　当然使用spin_lock_irq和spin_unlock_irq以及spin_lock_irqsave和spin_unlock_irqrestore也可以，它们失效了本地硬中断，失效硬中断隐式地也失效了软中断。但是使用spin_lock_bh和spin_unlock_bh是最恰当的，它比其他两个快。

　　如果被保护的共享资源只在进程上下文和tasklet或timer上下文访问，那么应该使用与上面情况相同的获得和释放锁的宏，因为tasklet和timer是用软中断实现的。

　　如果被保护的共享资源只在一个tasklet或timer上下文访问，那么不需要任何自旋锁保护，因为同一个tasklet或timer只能在一个CPU上运行，即使是在SMP环境下也是如此。实际上tasklet在调用tasklet_schedule标记其需要被调度时已经把该tasklet绑定到当前CPU，因此同一个tasklet决不可能同时在其他CPU上运行。

　　timer也是在其被使用add_timer添加到timer队列中时已经被帮定到当前CPU，所以同一个timer绝不可能运行在其他CPU上。当然同一个tasklet有两个实例同时运行在同一个CPU就更不可能了。

　　如果被保护的共享资源只在两个或多个tasklet或timer上下文访问，那么对共享资源的访问仅需要用spin_lock和spin_unlock来保护，不必使用_bh版本，因为当tasklet或timer运行时，不可能有其他tasklet或timer在当前CPU上运行。

　　如果被保护的共享资源只在一个软中断（tasklet和timer除外）上下文访问，那么这个共享资源需要用spin_lock和spin_unlock来保护，因为同样的软中断可以同时在不同的CPU上运行。

　　如果被保护的共享资源在两个或多个软中断上下文访问，那么这个共享资源当然更需要用spin_lock和spin_unlock来保护，不同的软中断能够同时在不同的CPU上运行。

　　如果被保护的共享资源在软中断（包括tasklet和timer）或进程上下文和硬中断上下文访问，那么在软中断或进程上下文访问期间，可能被硬中断打断，从而进入硬中断上下文对共享资源进行访问，因此，在进程或软中断上下文需要使用spin_lock_irq和spin_unlock_irq来保护对共享资源的访问。

　　而在中断处理句柄中使用什么版本，需依情况而定，如果只有一个中断处理句柄访问该共享资源，那么在中断处理句柄中仅需要spin_lock和spin_unlock来保护对共享资源的访问就可以了。

　　因为在执行中断处理句柄期间，不可能被同一CPU上的软中断或进程打断。但是如果有不同的中断处理句柄访问该共享资源，那么需要在中断处理句柄中使用spin_lock_irq和spin_unlock_irq来保护对共享资源的访问。

　　在使用spin_lock_irq和spin_unlock_irq的情况下，完全可以用spin_lock_irqsave和spin_unlock_irqrestore取代，那具体应该使用哪一个也需要依情况而定，如果可以确信在对共享资源访问前中断是使能的，那么使用spin_lock_irq更好一些。

　　因为它比spin_lock_irqsave要快一些，但是如果你不能确定是否中断使能，那么使用spin_lock_irqsave和spin_unlock_irqrestore更好，因为它将恢复访问共享资源前的中断标志而不是直接使能中断。

　　当然，有些情况下需要在访问共享资源时必须中断失效，而访问完后必须中断使能，这样的情形使用spin_lock_irq和spin_unlock_irq最好。

　　需要特别提醒读者，spin_lock用于阻止在不同CPU上的执行单元对共享资源的同时访问以及不同进程上下文互相抢占导致的对共享资源的非同步访问，而中断失效和软中断失效却是为了阻止在同一CPU上软中断或中断对共享资源的非同步访问。

　　参考资料

Kernel Locking Techniques,http://www.linuxjournal.com/article/5833

Redhat 9.0 kernel source tree

kernel.org 2.6.12 source tree

Linux 2.6内核中新的锁机制--RCU(Read-Copy Update),

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-rcu/

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因为在不同的CPU核上出现中断不会暂停线程A的执行。对于没有打上Linux-RT（实时Linux）的patch的系统，spin_lock只是简单地调用raw_spin_lock，实际上他们是完全一样的，如果打上这个patch之后，spin_lock会使用信号量完成临界区的保护工作，带来的好处是同一个CPU可以有多个临界区同时工作，而原有的体系因为禁止抢占的原因，一旦进入临界区，其他临界区就无法运行，新的体系在允许使用同一个临界区的其他进程进行休眠等待，而不是强占着CPU进行自旋操作。
/home/admin0/leapfw/raid_fw/include/raid_task_manager.hpp:129:3: error: ‘os_spinlock_t’ does not name a type 129 | os_spinlock_t task_lock; | ^~~~~~~~~~~~~ /home/admin0/leapfw/raid_fw/raid_task_manager.cpp: In member function ‘bool TaskManager::add_task(RaidTask*)’: /home/admin0/leapfw/raid_fw/raid_task_manager.cpp:123:38: error: ‘task_lock’ was not declared in this scope 123 | uint flags = os_spin_lock_irqsave(&task_lock); | ^~~~~~~~~ /home/admin0/leapfw/raid_fw/raid_task_manager.cpp: In member function ‘bool TaskManager::delete_task_in_progress(RaidTask*)’: /home/admin0/leapfw/raid_fw/raid_task_manager.cpp:266:38: error: ‘task_lock’ was not declared in this scope 266 | uint flags = os_spin_lock_irqsave(&task_lock); | ^~~~~~~~~ /home/admin0/leapfw/raid_fw/raid_task_manager.cpp: In member function ‘bool TaskManager::delete_task_pending(RaidTask*)’: /home/admin0/leapfw/raid_fw/raid_task_manager.cpp:286:38: error: ‘task_lock’ was not declared in this scope 286 | uint flags = os_spin_lock_irqsave(&task_lock); | ^~~~~~~~~
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### 关于 `os_spinlock_t` 类型未定义和 `task_lock` 变量未声明的问题 #### 错误分析 当遇到 `'os_spinlock_t' does not name a type` 的错误时，通常表示编译器无法识别该类型名称。这可能是因为缺少必要的头文件...
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spinlock_t 是 Linux 内核中用于实现自旋锁的结构体。它定义在 include/linux/spinlock_types.h 文件中，其定义如下： ``` typedef struct spinlock { union { struct raw_spinlock rlock; #ifdef CONFIG_DEBUG_...
#include "../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp" #include <rclcpp/rclcpp.hpp> #include <std_msgs/msg/float64.hpp> #include <chrono> #include <thread> #include <vector> #include <string> #include <memory> #include <atomic> #include <limits> using namespace std::chrono_literals; // 原子操作辅助工具 namespace atomic_utils { template<typename T> void atomic_update_max(std::atomic<T>& atomic_var, T value) { T current = atomic_var.load(); while (value > current && !atomic_var.compare_exchange_weak(current, value)) {} } template<typename T> void atomic_update_min(std::atomic<T>& atomic_var, T value) { T current = atomic_var.load(); while (value < current && !atomic_var.compare_exchange_weak(current, value)) {} } } // 多线程订阅者节点 class MultiThreadSubscriber : public rclcpp::Node { public: // 线程统计结构（全原子操作） struct ThreadStats { std::atomic<uint64_t> message_count{0}; std::atomic<uint64_t> total_latency{0}; // 改为uint64避免溢出 std::atomic<int64_t> max_latency{0}; std::atomic<int64_t> min_latency{std::numeric_limits<int64_t>::max()}; // 原子重置方法 void reset() { message_count = 0; total_latency = 0; max_latency = 0; min_latency = std::numeric_limits<int64_t>::max(); } }; // 消息数据结构 struct MessageData { double value; std::chrono::steady_clock::time_point receive_time; int thread_id; }; // 构造函数 MultiThreadSubscriber() : Node("multithread_subscriber") { // 参数声明 declare_parameter("thread_count", 4); declare_parameter("process_time_us", 200); // 获取参数 int thread_count = get_parameter("thread_count").as_int(); int process_time = get_parameter("process_time_us").as_int(); thread_stats_.resize(thread_count); // 创建订阅线程 for (int i = 0; i < thread_count; ++i) { threads_.emplace_back(&MultiThreadSubscriber::subscriber_loop, this, i, process_time); } // 创建低优先级监控线程 monitor_thread_ = std::thread([this]() { pthread_setname_np(pthread_self(), "monitor_thread"); realtime_utils::RTThread::set_current_thread_priority(SCHED_OTHER, 0); monitor_loop(); }); } // 析构函数 ~MultiThreadSubscriber() { running_ = false; for (auto& thread : threads_) { if (thread.joinable()) thread.join(); } if (monitor_thread_.joinable()) monitor_thread_.join(); } private: // 订阅线程主循环 void subscriber_loop(int thread_id, int process_time) { // 设置高实时优先级 std::string thread_name = "sub_thread_" + std::to_string(thread_id); pthread_setname_np(pthread_self(), thread_name.c_str()); if (!realtime_utils::RTThread::set_current_thread_priority( SCHED_FIFO, 90 - thread_id)) { // 提高优先级 RCLCPP_ERROR(get_logger(), "Thread %d failed to set real-time priority", thread_id); } // 创建专属话题 auto topic_name = "control_topic_" + std::to_string(thread_id); auto qos = rclcpp::QoS(100).reliable().durability_volatile(); // 增加队列大小 // 创建订阅器 auto sub = create_subscription<std_msgs::msg::Float64>( topic_name, qos, [this, thread_id](const std_msgs::msg::Float64::SharedPtr msg) { MessageData data; data.value = msg->data; data.receive_time = std::chrono::steady_clock::now(); data.thread_id = thread_id; if (!message_buffer_.push(data)) { RCLCPP_WARN_THROTTLE(get_logger(), *get_clock(), 1000, "Thread %d buffer full, message dropped", thread_id); } }); // 主处理循环 while (rclcpp::ok() && running_) { MessageData data; if (message_buffer_.pop(data)) { // 模拟处理耗时 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::microseconds(process_time)); // 计算端到端延迟 auto latency = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>( std::chrono::steady_clock::now() - data.receive_time).count(); // 无锁更新统计 update_thread_stats(data.thread_id, latency); } else { std::this_thread::sleep_for(100us); // 更短的休眠 } } } // 无锁统计更新 void update_thread_stats(size_t thread_id, int64_t latency) { if (thread_id >= thread_stats_.size()) return; auto& stats = thread_stats_[thread_id]; stats.message_count++; stats.total_latency += latency; atomic_utils::atomic_update_max(stats.max_latency, latency); atomic_utils::atomic_update_min(stats.min_latency, latency); } // 监控循环（无锁） void monitor_loop() { auto last_print = std::chrono::steady_clock::now(); while (rclcpp::ok() && running_) { std::this_thread::sleep_for(5s); // 降低输出频率 // 原子获取统计快照 std::vector<ThreadStats> snapshot; for (auto& stats : thread_stats_) { ThreadStats s; s.message_count = stats.message_count.exchange(0); s.total_latency = stats.total_latency.exchange(0); s.max_latency = stats.max_latency.exchange(0); s.min_latency = stats.min_latency.exchange(std::numeric_limits<int64_t>::max()); snapshot.push_back(s); } // 输出统计（非实时上下文） print_stats(snapshot); } } // 打印统计（无锁） void print_stats(const std::vector<ThreadStats>& snapshot) { RCLCPP_INFO(get_logger(), "\n=== Subscriber Threads Stats ==="); for (size_t i = 0; i < snapshot.size(); ++i) { const auto& stats = snapshot[i]; if (stats.message_count == 0) continue; double avg_latency = static_cast<double>(stats.total_latency) / stats.message_count; RCLCPP_INFO(get_logger(), "Thread %zu: %lu msgs | Avg: %.2f us | Max: %ld us | Min: %ld us", i, stats.message_count.load(), avg_latency, stats.max_latency.load(), stats.min_latency.load()); } } // 成员变量 std::vector<std::thread> threads_; std::thread monitor_thread_; std::atomic<bool> running_{true}; realtime_utils::LockFreeRingBuffer<MessageData, 20000> message_buffer_; // 增大缓冲区 std::vector<ThreadStats> thread_stats_; // 无锁统计 }; int main(int argc, char** argv) { rclcpp::init(argc, argv); auto node = std::make_shared<MultiThreadSubscriber>(); rclcpp::spin(node); rclcpp::shutdown(); return 0; } #include "../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp" #include <rclcpp/rclcpp.hpp> #include <std_msgs/msg/float64.hpp> #include <chrono> #include <thread> #include <vector> #include <string> #include <memory> #include <atomic> #include <limits> using namespace std::chrono_literals; // 原子操作辅助工具 namespace atomic_utils { template<typename T> void atomic_update_max(std::atomic<T>& atomic_var, T value) { T current = atomic_var.load(); while (value > current && !atomic_var.compare_exchange_weak(current, value)) {} } template<typename T> void atomic_update_min(std::atomic<T>& atomic_var, T value) { T current = atomic_var.load(); while (value < current && !atomic_var.compare_exchange_weak(current, value)) {} } } // 多线程发布者节点 class MultiThreadPublisher : public rclcpp::Node { public: // 线程统计结构（全原子操作） struct ThreadStats { std::atomic<uint64_t> message_count{0}; std::atomic<uint64_t> total_latency{0}; // 改为uint64避免溢出 std::atomic<int64_t> max_latency{0}; std::atomic<int64_t> min_latency{std::numeric_limits<int64_t>::max()}; // 原子重置方法 void reset() { message_count = 0; total_latency = 0; max_latency = 0; min_latency = std::numeric_limits<int64_t>::max(); } }; // 构造函数 MultiThreadPublisher() : Node("multithread_publisher") { // 参数声明 declare_parameter("thread_count", 4); declare_parameter("frequency", 500.0); // 获取参数 int thread_count = get_parameter("thread_count").as_int(); double frequency = get_parameter("frequency").as_double(); thread_stats_.resize(thread_count); // 初始化统计容器 // 创建发布线程 for (int i = 0; i < thread_count; ++i) { threads_.emplace_back(&MultiThreadPublisher::publisher_loop, this, i, frequency); } // 创建低优先级监控线程 monitor_thread_ = std::thread([this]() { pthread_setname_np(pthread_self(), "monitor_thread"); realtime_utils::RTThread::set_current_thread_priority(SCHED_OTHER, 0); monitor_loop(); }); } // 析构函数 ~MultiThreadPublisher() { running_ = false; for (auto& thread : threads_) { if (thread.joinable()) thread.join(); } if (monitor_thread_.joinable()) monitor_thread_.join(); } private: // 发布线程主循环 void publisher_loop(int thread_id, double frequency) { // 设置线程名和实时优先级 std::string thread_name = "pub_thread_" + std::to_string(thread_id); pthread_setname_np(pthread_self(), thread_name.c_str()); if (!realtime_utils::RTThread::set_current_thread_priority( SCHED_FIFO, 90 - thread_id)) { // 提高优先级 RCLCPP_ERROR(get_logger(), "Thread %d failed to set real-time priority", thread_id); } // 创建专属话题和发布器 auto topic_name = "control_topic_" + std::to_string(thread_id); auto qos = rclcpp::QoS(100).reliable().durability_volatile(); // 增加队列大小 auto pub = create_publisher<std_msgs::msg::Float64>(topic_name, qos); // 计算发布周期 const auto period = std::chrono::nanoseconds(static_cast<int64_t>(1e9 / frequency)); auto start_time = std::chrono::steady_clock::now(); uint64_t count = 0; // 复用消息对象 auto msg = std::make_shared<std_msgs::msg::Float64>(); msg->data = thread_id; while (rclcpp::ok() && running_) { auto next_time = start_time + count * period; std::this_thread::sleep_until(next_time); msg->data = count; pub->publish(*msg); auto latency = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>( std::chrono::steady_clock::now() - next_time).count(); // 无锁更新统计 update_thread_stats(thread_id, latency); count++; } } // 无锁统计更新 void update_thread_stats(size_t thread_id, int64_t latency) { if (thread_id >= thread_stats_.size()) return; auto& stats = thread_stats_[thread_id]; stats.message_count++; stats.total_latency += latency; atomic_utils::atomic_update_max(stats.max_latency, latency); atomic_utils::atomic_update_min(stats.min_latency, latency); } // 监控循环（无锁） void monitor_loop() { auto last_print = std::chrono::steady_clock::now(); while (rclcpp::ok() && running_) { std::this_thread::sleep_for(5s); // 降低输出频率 // 原子获取统计快照 std::vector<ThreadStats> snapshot; for (auto& stats : thread_stats_) { ThreadStats s; s.message_count = stats.message_count.exchange(0); s.total_latency = stats.total_latency.exchange(0); s.max_latency = stats.max_latency.exchange(0); s.min_latency = stats.min_latency.exchange(std::numeric_limits<int64_t>::max()); snapshot.push_back(s); } // 输出统计（非实时上下文） print_stats(snapshot); } } // 打印统计（无锁） void print_stats(const std::vector<ThreadStats>& snapshot) { RCLCPP_INFO(get_logger(), "\n=== Publisher Threads Stats ==="); for (size_t i = 0; i < snapshot.size(); ++i) { const auto& stats = snapshot[i]; if (stats.message_count == 0) continue; double avg_latency = static_cast<double>(stats.total_latency) / stats.message_count; RCLCPP_INFO(get_logger(), "Thread %zu: %lu msgs | Avg: %.2f us | Max: %ld us | Min: %ld us", i, stats.message_count.load(), avg_latency, stats.max_latency.load(), stats.min_latency.load()); } } // 成员变量 std::vector<std::thread> threads_; std::thread monitor_thread_; std::atomic<bool> running_{true}; std::vector<ThreadStats> thread_stats_; // 无锁统计 }; int main(int argc, char** argv) { rclcpp::init(argc, argv); if (getuid() != 0) { RCLCPP_ERROR(rclcpp::get_logger("main"), "This program requires root privileges for real-time scheduling"); return 1; } auto node = std::make_shared<MultiThreadPublisher>(); rclcpp::spin(node); rclcpp::shutdown(); return 0; } 报错： --- stderr: realtime_demo /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp: In member function ‘void MultiThreadSubscriber::monitor_loop()’: /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:154:14: warning: variable ‘last_print’ set but not used [-Wunused-but-set-variable] 154 | auto last_print = std::chrono::steady_clock::now(); | ^~~~~~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp: In member function ‘void MultiThreadPublisher::monitor_loop()’: /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:140:14: warning: variable ‘last_print’ set but not used [-Wunused-but-set-variable] 140 | auto last_print = std::chrono::steady_clock::now(); | ^~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/x86_64-linux-gnu/c++/11/bits/c++allocator.h:33, from /usr/include/c++/11/bits/allocator.h:46, from /usr/include/c++/11/memory:64, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:153, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/ext/new_allocator.h: In instantiation of ‘void __gnu_cxx::new_allocator<_Tp>::construct(_Up*, _Args&& ...) [with _Up = MultiThreadSubscriber::ThreadStats; _Args = {const MultiThreadSubscriber::ThreadStats&}; _Tp = MultiThreadSubscriber::ThreadStats]’: /usr/include/c++/11/bits/alloc_traits.h:516:17: required from ‘static void std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::construct(std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::allocator_type&, _Up*, _Args&& ...) [with _Up = MultiThreadSubscriber::ThreadStats; _Args = {const MultiThreadSubscriber::ThreadStats&}; _Tp = MultiThreadSubscriber::ThreadStats; std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::allocator_type = std::allocator<MultiThreadSubscriber::ThreadStats>]’ /usr/include/c++/11/bits/stl_vector.h:1192:30: required from ‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::push_back(const value_type&) [with _Tp = MultiThreadSubscriber::ThreadStats; _Alloc = std::allocator<MultiThreadSubscriber::ThreadStats>; std::vector<_Tp, _Alloc>::value_type = MultiThreadSubscriber::ThreadStats]’ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:167:35: required from here /usr/include/c++/11/ext/new_allocator.h:162:11: error: use of deleted function ‘MultiThreadSubscriber::ThreadStats::ThreadStats(const MultiThreadSubscriber::ThreadStats&)’ 162 | { ::new((void *)__p) _Up(std::forward<_Args>(__args)...); } | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:35:12: note: ‘MultiThreadSubscriber::ThreadStats::ThreadStats(const MultiThreadSubscriber::ThreadStats&)’ is implicitly deleted because the default definition would be ill-formed: 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long unsigned int>::atomic(const std::atomic<long unsigned int>&)’ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:898:7: note: declared here 898 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long unsigned int>::atomic(const std::atomic<long unsigned int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:898:7: note: declared here 898 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long int>::atomic(const std::atomic<long int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:875:7: note: declared here 875 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long int>::atomic(const std::atomic<long int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:875:7: note: declared here 875 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ In file included from /usr/include/x86_64-linux-gnu/c++/11/bits/c++allocator.h:33, from /usr/include/c++/11/bits/allocator.h:46, from /usr/include/c++/11/memory:64, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:153, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/ext/new_allocator.h: In instantiation of ‘void __gnu_cxx::new_allocator<_Tp>::construct(_Up*, _Args&& ...) [with _Up = MultiThreadPublisher::ThreadStats; _Args = {const MultiThreadPublisher::ThreadStats&}; _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats]’: /usr/include/c++/11/bits/alloc_traits.h:516:17: required from ‘static void std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::construct(std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::allocator_type&, _Up*, _Args&& ...) [with _Up = MultiThreadPublisher::ThreadStats; _Args = {const MultiThreadPublisher::ThreadStats&}; _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats; std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::allocator_type = std::allocator<MultiThreadPublisher::ThreadStats>]’ /usr/include/c++/11/bits/stl_vector.h:1192:30: required from ‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::push_back(const value_type&) [with _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats; _Alloc = std::allocator<MultiThreadPublisher::ThreadStats>; std::vector<_Tp, _Alloc>::value_type = MultiThreadPublisher::ThreadStats]’ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:153:35: required from here /usr/include/c++/11/ext/new_allocator.h:162:11: error: use of deleted function ‘MultiThreadPublisher::ThreadStats::ThreadStats(const MultiThreadPublisher::ThreadStats&)’ 162 | { ::new((void *)__p) _Up(std::forward<_Args>(__args)...); } | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:35:12: note: ‘MultiThreadPublisher::ThreadStats::ThreadStats(const MultiThreadPublisher::ThreadStats&)’ is implicitly deleted because the default definition would be ill-formed: 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long unsigned int>::atomic(const std::atomic<long unsigned int>&)’ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:898:7: note: declared here 898 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long unsigned int>::atomic(const std::atomic<long unsigned int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:898:7: note: declared here 898 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long int>::atomic(const std::atomic<long int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:875:7: note: declared here 875 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long int>::atomic(const std::atomic<long int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:875:7: note: declared here 875 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/memory:66, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:153, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h: In instantiation of ‘_ForwardIterator std::uninitialized_copy(_InputIterator, _InputIterator, _ForwardIterator) [with _InputIterator = std::move_iterator<MultiThreadPublisher::ThreadStats*>; _ForwardIterator = MultiThreadPublisher::ThreadStats*]’: /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:333:37: required from ‘_ForwardIterator std::__uninitialized_copy_a(_InputIterator, _InputIterator, _ForwardIterator, std::allocator<_Tp>&) [with _InputIterator = std::move_iterator<MultiThreadPublisher::ThreadStats*>; _ForwardIterator = MultiThreadPublisher::ThreadStats*; _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats]’ /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:355:2: required from ‘_ForwardIterator std::__uninitialized_move_if_noexcept_a(_InputIterator, _InputIterator, _ForwardIterator, _Allocator&) [with _InputIterator = MultiThreadPublisher::ThreadStats*; _ForwardIterator = MultiThreadPublisher::ThreadStats*; _Allocator = std::allocator<MultiThreadPublisher::ThreadStats>]’ /usr/include/c++/11/bits/vector.tcc:659:48: required from ‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::_M_default_append(std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type) [with _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats; _Alloc = std::allocator<MultiThreadPublisher::ThreadStats>; std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type = long unsigned int]’ /usr/include/c++/11/bits/stl_vector.h:940:4: required from ‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::resize(std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type) [with _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats; _Alloc = std::allocator<MultiThreadPublisher::ThreadStats>; std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type = long unsigned int]’ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:60:29: required from here /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:138:72: error: static assertion failed: result type must be constructible from value type of input range 138 | static_assert(is_constructible<_ValueType2, decltype(*__first)>::value, | ^~~~~ /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:138:72: note: ‘std::integral_constant<bool, false>::value’ evaluates to false In file included from /usr/include/c++/11/memory:66, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:153, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h: In instantiation of ‘_ForwardIterator std::uninitialized_copy(_InputIterator, _InputIterator, _ForwardIterator) [with _InputIterator = std::move_iterator<MultiThreadSubscriber::ThreadStats*>; _ForwardIterator = MultiThreadSubscriber::ThreadStats*]’: /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:333:37: required from ‘_ForwardIterator std::__uninitialized_copy_a(_InputIterator, _InputIterator, _ForwardIterator, std::allocator<_Tp>&) [with _InputIterator = std::move_iterator<MultiThreadSubscriber::ThreadStats*>; _ForwardIterator = MultiThreadSubscriber::ThreadStats*; _Tp = MultiThreadSubscriber::ThreadStats]’ /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:355:2: required from ‘_ForwardIterator std::__uninitialized_move_if_noexcept_a(_InputIterator, _InputIterator, _ForwardIterator, _Allocator&) [with _InputIterator = MultiThreadSubscriber::ThreadStats*; _ForwardIterator = MultiThreadSubscriber::ThreadStats*; _Allocator = std::allocator<MultiThreadSubscriber::ThreadStats>]’ /usr/include/c++/11/bits/vector.tcc:659:48: required from ‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::_M_default_append(std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type) [with _Tp = MultiThreadSubscriber::ThreadStats; _Alloc = std::allocator<MultiThreadSubscriber::ThreadStats>; std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type = long unsigned int]’ /usr/include/c++/11/bits/stl_vector.h:940:4: required from ‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::resize(std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type) [with _Tp = MultiThreadSubscriber::ThreadStats; _Alloc = std::allocator<MultiThreadSubscriber::ThreadStats>; std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type = long unsigned int]’ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:67:29: required from here /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:138:72: error: static assertion failed: result type must be constructible from value type of input range 138 | static_assert(is_constructible<_ValueType2, decltype(*__first)>::value, | ^~~~~ /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:138:72: note: ‘std::integral_constant<bool, false>::value’ evaluates to false 修改完给我完整的代码，要求功能基本不变，
最新发布
07-31
因此，我们重新设计：将`ThreadStats`中的原子变量改为普通变量，然后使用一个自旋锁（spinlock）来保护每个线程的统计结构。由于实时线程更新统计非常频繁，我们使用自旋锁来避免上下文切换，但要注意自旋锁在竞争...
atomic_t和spinlock_t的详细定义
06-02
atomic_t和spinlock_t都是Linux内核中常用的同步原语，用于实现多线程之间的同步和互斥。 atomic_t是一个原子变量，它可以实现原子的读、写、加、减等操作，保证这些操作是不可分割的。在Linux内核中，atomic_t定义...
spinlock
TheGameIsFives的专栏
05-23 1111
spinlock本身是原子操作的。会禁用抢占和避免multi-core竞争.它不能长期持有。 1. spinlock哪些场合需要？ 不能进入睡眠的情况下: 中断处理中，tasklet中。还有有些很短的临界区，如果用信号量，会有进程睡眠和再次唤醒，代价很高，可以用spin_lock. 使用时要先初始化： SPIN_LOCK_UNLOCKED 2. 为什么用户空间不需要spinlock
SpinLock(自旋锁)
xiaokaiv587的博客
08-09 441
SpinLock结构是一个低级别的互斥同步基元，它在等待获取锁时进行旋转。 在多核计算机上，当等待时间预计较短且极少出现争用情况时，SpinLock 的性能将高于其他类型的锁。 不过，仅在通过分析确定 System.Threading.Monitor 方法或 Interlocked 方法显著降低了程序的性能时使用 SpinLock。......
自旋锁（Spin Lock）
kof2019的博客
08-21 3733
转载请您注明出处：    http://www.cnblogs.com/lsh123/p/7400625.html   0x01 自旋锁简介 　　自旋锁也是一种同步机制，它能保证某个资源只能被一个线程所拥有，这种保护被形象地称做“上锁”。它可以用于驱动程序中的同步处理。初始化自旋锁时，处理解锁状态，这时它可以被程序“获取”。“获取”后的自旋锁处理于锁定状态，不能再被“获取”。 　　如果自旋
Spinlock简介
YUYOUFU的专栏
06-11 1027
作者 : cjc86在 这篇文章中，我将会介绍 Kernel 提供用来使用 spinlock 的 function。除此之外，我还会告诉各位，为何在 SMP 的环境里，使用 spinlock 会比将所有 CPU 的中断 disable 这个方法来的有效率，我也会告诉各位如何针对不同的使用需求，使 spinlock 的 cost 再降低，进而使系统的效能更好... 前言在 Linux Ker
自旋锁（spinlock）
青山师
08-10 572
自旋锁（spinlock） 自旋锁与互斥锁有点类似，只是自旋锁不会引起调用者睡眠，如果自旋锁已经被别的执行单元保持，调用者就一直循环在那里看是否该自旋锁的保持者已经释放了锁，”自旋”一词就是因此而得名。 　　由于自旋锁使用者一般保持锁时间非常短，因此选择自旋而不是睡眠是非常必要的，自旋锁的效率远高于互斥锁。 　　信号量和读写信号量适合于保持时间较长的情况，它们会导致调用者睡眠，因此只能在进程上下
自旋锁（Spinlock）：轻量级锁机制
✨ 欢迎来到【Seal ^_^ 的优快云博客】！✨
08-06 8252
自旋锁：非阻塞锁，线程尝试获取锁时，不直接阻塞，而是忙等待检查锁状态，直到锁释放后立即获取，减少阻塞和上下文切换开销。
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