多进程、多线程同步(通讯)的方法

本文详细介绍了进程间通信(IPC)的各种方式,包括管道、有名管道、高级管道、信号量、消息队列、信号、共享内存和套接字。同时,深入探讨了线程间的通信机制,如互斥锁、读写锁、条件变量和信号量机制。对比了互斥锁与信号量在应用上的区别。

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进程间通讯:

  • 管道( pipe ):管道是一种半双工的通信方式,数据只能单向流动,而且只能在具有亲缘关系的进程间使用。进程的亲缘关系通常是指父子进程关系。

  • 有名管道 (namedpipe) : 有名管道也是半双工的通信方式,但是它允许无亲缘关系进程间的通信。

  • 高级管道(popen):将另一个程序当做一个新的进程在当前程序进程中启动,则它算是当前程序的子进程,这种方式我们成为高级管道方式。

  • 信号量( semophore ) :信号量是一个计数器,可以用来控制多个进程对共享资源的访问。它常作为一种锁机制,防止某进程正在访问共享资源时,其他进程也访问该资源。因此,主要作为进程间以及同一进程内不同线程之间的同步手段。

  • 消息队列( messagequeue ) : 消息队列是由消息的链表,存放在内核中并由消息队列标识符标识。消息队列克服了信号传递信息少、管道只能承载无格式字节流以及缓冲区大小受限等缺点。

  • 信号 ( sinal ) :信号是一种比较复杂的通信方式,用于通知接收进程某个事件已经发生。

  • 共享内存( sharedmemory ) :共享内存就是映射一段能被其他进程所访问的内存,这段共享内存由一个进程创建,但多个进程都可以访问。共享内存是最快的 IPC 方式,它是针对其他进程间通信方式运行效率低而专门设计的。它往往与其他通信机制,如信号两,配合使用,来实现进程间的同步和通信。

  • 套接字( socket ) : 套解口也是一种进程间通信机制,与其他通信机制不同的是,它可用于不同及其间的进程通信。

注意:临界区则是一种概念,指的是访问公共资源的程序片段,并不是一种通信方式。

线程通讯:

  • 互斥锁提供了以排他方式防止数据结构被并发修改的方法。
  • 读写锁允许多个线程同时读共享数据,而对写操作是互斥的。
  • 条件变量可以以原子的方式阻塞进程,直到某个特定条件为真为止。对条件的测试是在互斥锁的保护下进行的。条件变量始终与互斥锁一起使用。
  • 信号量机制(Semaphore):包括无名线程信号量和命名线程信号量
  • 信号机制(Signal): 类似进程间的信号处理

提问:互斥锁与信号量的区别?
答:互斥锁用于线程的互斥,信号量用于线程的同步。这是互斥锁和信号量的根本区别,也就是互斥和同步之间的区别。同时互斥锁的作用域仅仅在于线程,信号量可以作用于线程和进程。

### 多进程多线程通信的方式及其实现机制 在计算机科学中,多进程多线程之间的通信可以通过多种方式进行。这些方式不仅适用于不同类型的并发模型,还能够满足不同的应用场景需求。 #### 进程间通信(IPC) 进程间的通信主要依赖于操作系统提供的工具和技术。常见的 IPC 方法包括但不限于以下几种: - **管道 (Pipe)** 管道是一种简单的单向数据流传输机制,允许父进程与其子进程之间进行通信。匿名管道仅限于具有亲缘关系的进程之间使用[^2]。 - **命名管道 (Named Pipe 或 FIFO)** 命名管道提供了一种跨无亲缘关系进程的数据交换手段。它通过文件系统中的特殊节点来实现,并支持双向通信。 - **消息队列 (Message Queue)** 消息队列允许多个进程发送固定大小的消息到一个队列中,其他进程可以从该队列读取消息。这种方式不涉及直接内存访问,因此更加安全可靠。 - **共享内存 (Shared Memory)** 共享内存是最高效的 IPC 方式之一,多个进程可以映射同一块物理内存区域来进行快速数据交换。然而,为了防止竞争条件的发生,通常还需要配合信号量或其他同步原语一起使用。 - **信号量 (Semaphore)** 虽然主要用于同步目的,但信号量也可作为基本形式的进程间通信工具。它们用来控制对公共资源或临界区的访问权限。 #### 线程间通信 尽管严格意义上不存在专门定义为“线程间”的官方术语,但实际上大多数针对进程设计的技术同样适用于同一线程组内的各个成员。具体来说: - 使用全局变量或者静态局部变量加上互斥锁保护即可完成简单场景下的线程沟通; - 更复杂情况下可考虑采用事件通知(Event Notification),条件变量(Condition Variable)等高级特性[^1]; 值得注意的是,由于同一个进程中所有的线程都共享地址空间,所以理论上任何能被程序操作的对象都可以充当媒介作用——只要妥善处理好竞态问题就行。 以下是利用 Python 实现基于 `multiprocessing` 库的一个例子展示如何创建并管理两个分别代表生产者角色以及消费者角色的不同进程并通过队列对象传递信息给彼此: ```python from multiprocessing import Process, Queue def producer(queue): for i in range(5): queue.put(f"Item {i}") print("Producer finished") def consumer(queue): while True: item = queue.get() if item is None: break print(f"Consumer got {item}") if __name__ == "__main__": q = Queue() p_producer = Process(target=producer, args=(q,)) p_consumer = Process(target=consumer, args=(q,)) p_producer.start();p_consumer.start() p_producer.join() # Wait until the producer finishes its job. q.put(None) # Send sentinel value to stop consumer loop gracefully. p_consumer.join() print("All processes done.") ``` 此脚本展示了经典的生产者/消费者的模式下怎样借助标准库组件轻松达成目标的同时保持清晰易懂结构化代码风格.
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