多线程编程技术解析及示例:pthread_cond_timedwait、pthread_mutex_lock 和 pthread_mutex_trylock

369_C++_pthread_cond_timedwait 超时阻塞,必须先初始化绑定CLOCK_MONOTONIC 一下,显式设置时钟类型才能使得超时阻塞生效 默认情况下,pthread_cond_timedwait 使用 CLOCK_REALTIME 作为时钟源,这意味着超时会根据系统的实时时间(即当前时间)来计算。而如果系统时间发生跳变(例如,NTP 校时或手动修改系统时间),可能会影响计算出的超时时间,导致超时行为不符合预期 阅读详情

多线程编程技术解析及示例:pthread_cond_timedwait、pthread_mutex_lock 和 pthread_mutex_trylock

摘要

本文深入解析了多线程编程中 pthread_cond_timedwait、pthread_mutex_lock 和 pthread_mutex_trylock 三个函数的功能、使用场景及注意事项,并通过结合三者的生产者 - 消费者模型 C 语言示例程序,生动展示了它们在实际多线程任务调度中的应用。同时对锁顺序、条件变量使用以及错误处理等关键要点进行了总结,为开发者在多线程环境下的高效编程与问题解决提供参考。

pthread_mutex_lock 解析

  • 功能 :实现阻塞式加锁,当锁被其他线程占用时,调用该函数的线程会挂起等待,直至获取到锁。

  • 使用场景 :

    • 严格保护临界区,防止多个线程同时访问导致数据不一致,如对共享变量、关键数据结构的操作区域进行保护。
    • 确保线程按既定顺序访问共享资源,维持程序的正确执行流程。
  • 注意事项 :

    • 必须与 pthread_mutex_unlock 成对使用,否则将导致死锁,线程无法继续推进,程序陷入僵局。
    • 非递归属性下不可递归调用,若需递归加锁,应使用 PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE 属性进行设置。

pthread_mutex_trylock 解析

  • 功能 :以非阻塞方式尝试加锁,无论是否成功获取锁,都会立即返回相应结果,获取成功返回 0,失败则返回 EBUSY 错误码。

  • 使用场景 :

    • 在尝试获取多个锁时,若获取其中一个锁失败,可及时释放已持有的其他锁,避免死锁发生,提高程序的健壮性。
    • 适用于轻量级任务调度,如需确保同一时刻仅有一个线程执行的单例任务场景。
  • 注意事项 :

    • 获取锁失败时,必须妥善处理 EBUSY 错误,不能直接进入临界区操作数据,防止数据混乱。
    • 不可与 pthread_mutex_lock 混用,以免造成锁机制混乱,出现不可预期的错误。

pthread_cond_timedwait 解析

  • 功能 :提供带超时机制的条件变量等待操作,需与互斥锁配合使用,线程在等待过程中会释放锁,在超时或被唤醒时重新尝试获取锁。

  • 使用场景 :

    • 在生产者 - 消费者模型中,消费者可利用该函数等待任务,若超时未获取到任务,可执行相应超时处理逻辑。
    • 当线程需在特定时间内响应条件变化时,如实时性要求较高的任务调度场景。
  • 注意事项 :

    • 超时时间应设置为绝对时间,一般通过 CLOCK_REALTIME 获取当前时间并加上期望的等待时长来确定。
    • 因可能存在虚假唤醒现象,必须在循环中检查条件是否真正满足,若不满足则继续等待。
    • 调用前确保已锁定互斥锁,返回后线程自动重新加锁,这是保证数据安全和等待逻辑正确的关键。

C 语言示例程序

以下是一个结合 pthread_mutex_lock、pthread_mutex_trylock 和 pthread_cond_timedwait 的生产者 - 消费者模型示例程序,展示了它们在实际场景下的协同工作方式:

#include <pthread.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <errno.h>

pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
pthread_cond_t cond = PTHREAD_COND_INITIALIZER;
int task_available = 0;

void* producer(void* arg) {
    while (1) {
        pthread_mutex_lock(&mutex);
        task_available = 1;
        printf("Produced task\n");
        pthread_cond_signal(&cond);
        pthread_mutex_unlock(&mutex);
        sleep(1);
    }
    return NULL;
}

void* consumer(void* arg) {
    struct timespec ts;
    while (1) {
        pthread_mutex_lock(&mutex);
        clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &ts);
        ts.tv_sec += 2; // 设置 2 秒超时
        while (!task_available) {
            if (pthread_cond_timedwait(&cond, &mutex, &ts) == ETIMEDOUT) {
                printf("Timeout, no task\n");
                break;
            }
        }
        if (task_available) {
            printf("Consumed task\n");
            task_available = 0;
        }
        pthread_mutex_unlock(&mutex);

        // 非阻塞尝试其他操作
        if (pthread_mutex_trylock(&mutex) == 0) {
            printf("Doing non-critical work\n");
            pthread_mutex_unlock(&mutex);
        }
    }
    return NULL;
}

int main() {
    pthread_t prod, cons;
    pthread_create(&prod, NULL, producer, NULL);
    pthread_create(&cons, NULL, consumer, NULL);
    pthread_join(prod, NULL);
    pthread_join(cons, NULL);
    return 0;
}

关键总结

锁顺序

在涉及多把锁的场景中,为防止死锁,建议按照固定的顺序加锁。例如,若存在锁 A 和锁 B,所有线程在获取锁时应统一先获取锁 A,再获取锁 B,从而避免因加锁顺序不一致导致的相互等待僵局。

条件变量

使用条件变量时,由于可能存在虚假唤醒(即线程被唤醒但条件并未真正满足),必须在循环中反复检查条件是否满足,若不满足则继续等待,以确保程序逻辑的正确性。

错误处理

在调用 pthread_cond_timedwait 时,要检查其返回值是否为 ETIMEDOUT,以判断是正常被唤醒还是因超时退出等待;对于 pthread_mutex_trylock,需处理返回的 EBUSY 错误码,避免因获取锁失败而直接进入临界区引发的问题。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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系统api-同步与互斥

同步,互斥,条件变量

x13262608581的博客 234

互斥量和条件变量的区别

互斥量与条件变量的区别 转载自:http://www.360doc.com/content/12/0129/10/1317564_182456205.shtml 前面谈过了线程锁,下面我们在继续研究一下线程锁; 互斥量从本质上来说是一个锁,对互斥量加锁后任何其他试图给它加锁的线程都会被阻塞直至当前线程释放互斥量。 同样在设计时需要规定所有的线程必须遵守相同的数据访问规则,只有这样互斥机...

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