不使用系统API来实现互斥保护功能

本文提出一种轻量级的临界资源互斥保护机制,通过两个线程间共享变量的状态变化来避免同时访问临界资源,适用于SMP环境。

一般临界资源的互斥保护,需要使用类似take_mutex / give_mutex 类似的系统API来实现,

一般需要从用户空间切换到内核空间,有时候可能要关中断等,为了实现一个开销小的,

实现简单的临界资源的互斥保护机制,我设计了一个方法,希望大家能参考一下,给点建议。

volatile int a = 0;

volatile int b = 0;

/*  线程 A */

void thread_A()
{
     while ( 1 ) {
     a++;
     if ( b == 0 ) {
          access_the_critical_resource;
          a = 0;
          break;
     } else {
         a = 0;
     }
    }
}

/*  线程 B */


void thread_B()
{
     while ( 1 ) {
     b++;
     if ( a == 0 ) {
          access_the_critical_resource;
          b = 0;
          break;
     } else {
         b = 0;
     }
    }
}

现在来分析一下为什么这两个线程能实现互斥,

A线程首先将a加1,然后去加查b变量,如果b为0,说明B线程还没有将b加1,或者是B线程已经将b加1,但还没有写回到内存。总之B线程还运行在b++语句之前的某个位置,或者是刚执行完b=0的操作(即运行在b=0与b++之间的某个位置),所以我们断定B此时没有进入临界区,故A线程可以执行后面的临界区访问操作。

那么如果但A线程检查b变量时,如果b变量不等于0,那么此时B线程有可能在访问临界区,也有可能只是执行完了b++语句,但还没有进入临界区,此时A线程通过if ( b == 0 )的判断来避免了与B同时进入临界区的危险。

再分析,因为A线程在尝试进入临界区之前会将自己的开关变量a加1,所以一旦A互斥检查获得通过的话(if ( b == 0 )),就说明自己可以放心进入临界区了,因为此时可以肯定对方运行在b = 0;

与 b++;这两条语句之间,而不是b++与b=0之间(请注意这两条语句的先后顺序),所以当A进入了临界区,并处在临界区的这段时间内,B会被 if ( a == 0 )这个条件阻挡在临界区外,直到A出了临界区,执行a=0;break;,

此时B才有可能进入到临界区。

根据对称性,把A和 B反过来分析也一样,当然这种方法有很多缺点,比如极端情况下两个线程有可能都进不了

临界区等,我这里就不一一列举了,仅仅做个试验尝试而已。

 在SMP的环境中,这种方法应该也可以,不会有逻辑错误。 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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