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原子操作(atomic operation),不可分割的操作。其通过原子变量来实现,以保证单个CPU周期内,读写该变量,不能被打断,进而判断该变量的值,来解决并发引起的互斥。
---上一篇文章我们详细的讲解了lseek函数的用法,其实还是那句话,在linux系统下,对于一个陌生的命令、函数、库函数,完全可以用man手册去查看,为了给大家了解一些基本的linux命令使用,这里
汇编指令读写内存变量的过程我们称为read-modify-write,简称为RMW操作。也就是说,它们读写一个内存区域两次,第一次读取旧值,第二次写入新值。
"原子操作(atomic operation)是不需要synchronized",这是多线程编程的老生常谈了。所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不会有任何 context switch (切换到另一个线程)。
Linux环境编程对于初学者来说,必须深刻理解重点概念才能更好地编写代码,实现业务功能,下面就几个重要的及常用的知识点进行说明。搞懂这几个概念后以免在将来的编码出现混淆。 系统调用 ❝所有的操作系统在其内核里都有一些内建的函数,这些函数可以用来完成一些系统级别的功能。在Linux系统使用的这样的函数叫做“系统调用”,英文是systemcall。这些函数代表了从用户空间到内核空间的一种转换。 ❞ 系统调用是Linux操作系统提供的服务,是编写应用程序与内核之间通信的接口,也就是我们所说的函数。相对于普通的函数
原子操作就是在多线程程序中“最小的且不可并行化的”操作,意味着多个线程访问同一个资源时,有且仅有一个线程能对资源进行操作。通常情况下原子操作可以通过互斥的访问方式来保证,例如Linux下的互斥锁(mutex),Windows下的临界区(Critical Section)等。下面看一个Linux环境使用POSIX标准的pthread库实现多线程下的原子操作:
CAS(Compare-and-Swap),即比较并替换,是一种实现并发算法时常用到的技术,Java并发包中的很多类都使用了CAS技术。CAS也是现在面试经常问的问题,本文将深入的介绍CAS的原理。
一、总结 在写之前,先唠几句,《UNIX环境高级编程》,简称APUE,这本书简直是本神书,像我这种小白,基本上每看完一章都是“哇”这种很吃惊的表情。其实大概三年前,那会大三,我就买了这本书,也看过一些,但好像没有留下什么印象,今天再看,依然觉得像新的一样。很大的原因我想是一直以来都在用windows(用windows做开发为什么学不到真正的技术,我想大家都懂的),当然知识结构不完整,学习能力这些就不说了。所以,对于那些致力于想在Linux下做开发的人来说,这本说一定是强推的。 如果你分得清write
内存顺序,通俗地讲,是关于代码编译成机器指令后的执行顺序问题。内存顺序和编译器、硬件架构密切相关。那为什么会产生内存顺序问题呢?有两方面原因: 一方面,编译器为了优化程序性能,不会完全按照开发者写的代码的顺序来生成机器指令; 另一方面,在程序运行时,为了提高性能,CPU也不完全按照程序的指令顺序执行,比如体系结构里经典的Tomasulo算法。
你无法优化代码;优化是针对特定的条件来实现的。当条件改变时,你的优化反而可能会变为瓶颈。这时仔细审查你对这些条件的假设,其中也许就蕴藏着解决方案的关键。
在多年前,linux还没有支持对称多处理器SMP的时候,避免并发数据访问相对简单。
开始阅读 nginx 源码的时候就一直伴随着一个问题,那就是多进程的 nginx 模型是怎么保证多个进程同时写入一个文件不发生数据交错呢? 猜想中,主要有以下几种解决方案: 1. 最传统的,正在写文件的进程加锁,其他进程等待,但是这样的情况是绝对不允许的,效率太过低下 2. 写 log 前测试锁状态,如果已经锁定,则写入进程自己的缓冲区中,等待下次调用时同步缓冲区,这样做的好处是无需阻塞,提高了效率,但是就无法做到 log 的实时了,这样做工程中也是绝对无法接受的,一旦发生问题,将无法保证 log 是否已经被写入,因此很难定位 3. 一个进程专门负责写 log,其他进程通过域套接字或者管道将 log 内容发送给他,他持续阻塞在 epoll_wait 上,直到收到信息,立即写入,但是众所周知,nginx 是调用同一个函数启动所有进程的,并没有专门调用函数启动所谓的 log 进程,除了 master 和 worker,nginx 也确实没有 log 进程存在 4. 那么就是进程启动后,全部去竞争某个锁,竞争到该锁的 worker 执行 log worker 的代码,其余的 worker 继续运行相应程序,这个方案看上去是一个不错的方案,如果是单 worker 的话,那么就无需去使用该锁即可
因为现代操作系统是多处理器计算的架构,必然更容易遇到多个进程,多个线程访问共享数据的情况,如下图所示:
笔者将《unix环境高级编程》主要内容总结为三篇:文件篇,进程篇,高级io和进程间通信三大板块。本文是unix环境高级编程系列文章第一篇:文件篇。该篇主要包括:
原子操作是指一个或者多个不可再分割的操作。这些操作的执行顺序不能被打乱,这些步骤也不可以被切割而只执行其中的一部分(不可中断性)。在 Java 中通过原子操作来完成工作内存和主内存的交互,其中原子操作又可分为如下几类:
RCU是Linux 2.6内核系统新的锁机制 RCU(Read-Copy Update)。参考:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-rcu/
开发过程中,对于多线程多进程的并发和并行的几乎是编程不可避免的事情,特别在涉及对于数据进行修改或者添加的时候。这个时候就需要锁的出现,锁有多种类型,互斥锁,自旋锁。除了锁之外,我们还定义了原子操作,当然如果探究本质的话,原子操作也是有锁的,只不过是对汇编的操作锁。
linux内核中有多种内核锁,内核锁的作用是: 多核处理器下,会存在多个进程处于内核态的情况,而在内核态下,进程是可以访问所有内核数据的,因此要对共享数据进行保护,即互斥处理; linux内核锁机制有信号量、互斥锁、自旋锁还有原子操作。 一、信号量(struct semaphore): 是用来解决进程/线程之间的同步和互斥问题的一种通信机制,是用来保证两个或多个关键代码不被并发调用。 信号量(Saphore)由一个值和一个指针组成,指针指向等待该信号量的进程。信号量的值表示相应资源的使用情况。信号量S>=0
Linux 内核中的同步机制:原子操作、信号量、读写信号量、自旋锁的API、大内核锁、读写锁、大读者锁、RCU和顺序锁。 1、介绍 在现代操作系统里,同一时间可能有多个内核执行流在执行,即使单CPU内核也需要一些同步机制来同步不同执行单元对共享的数据的访问。 主流的Linux内核中的同步机制包括: 原子操作 信号量(semaphore) 读写信号量(rw_semaphore) 自旋锁spinlock 大内核锁BKL(Big Kernel Lock) 读写锁rwlock、 brlock(只包含在2.4内核中
文件系统要解决的一个关键问题是怎样防止掉电或系统崩溃造成数据损坏,在此类意外事件中,导致文件系统损坏的根本原因在于写文件不是原子操作,因为写文件涉及的不仅仅是用户数据,还涉及元数据(metadata)包括 Superblock、inode bitmap、inode、data block bitmap等,所以写操作无法一步完成,如果其中任何一个步骤被打断,就会造成数据的不一致或损坏。
最近大意了,竟然想将《面试官:实现一个带值变更通知能力的Dictionary》一文中的临界锁只应用到写操作。
明确项目目标,是指我们希望程序达成什么目的,实现什么功能,从而帮我们将项目拆解成不同的单元;而一个妥当的拆解方案,难度适度递增,能帮我们逐步顺利执行,最终完成项目。这三个步骤可以说是环环相扣的(同时在这个过程中,我们要思考所需要的知识,以及如何去索取新的知识,找到切入点)。下面开始今天的主题解析:
在看完《Java多线程编程核心技术》与《Java并发编程的艺术》之后,对于多线程的理解到了新的境界. 先拿如下的题目试试手把.
综述 在上一篇介绍了linux驱动的调试方法,这一篇介绍一下在驱动编程中会遇到的并发和竟态以及如何处理并发和竞争。 首先什么是并发与竟态呢?并发(concurrency)指的是多个执行单元同时、并行被执行。而并发的执行单元对共享资源(硬件资源和软件上的全局、静态变量)的访问则容易导致竞态(race conditions)。可能导致并发和竟态的情况有: SMP(Symmetric Multi-Processing),对称多处理结构。SMP是一种紧耦合、共享存储的系统模型,它的特点是多个CPU使用共同的系统总线
在早期的 Linux内核中,并发的来源相对较少。早期内核不支持对称多处理( symmetric multi processing,SMP),因此,导致并发执行的唯一原因是对硬件中断的服务。这种情况处理起来较为简单,但并不适用于为获得更好的性能而使用更多处理器且强调快速响应事件的系统。
加锁操作就是为特定对象设置一个标志位,然后通过使用锁机制(对象上存在标志位则不能改写,放弃加锁请求或等待锁释放后再进行操作)和释放锁(取消特定对象上被设置的标志位)
原子操作在并发编程中是很重要的概念之一,java中的并发的原子操作和各种锁的实现都少不了CAS的影子,本文从AtomicReferenceFieldUpdater类的使用开始说起,由浅入深,层层深挖,最终挖到硬件来描述并发领域中的最重要的概念:原子操作。 目录: 1、AtomicReferenceFieldUpdater的使用。 2、AtomicReferenceFieldUpdater源码分析。 3、CAS基本介绍。 4、CAS 底层原理。 5、CPU锁的种类。 5、CAS的缺点 使用 AtomicR
上面讲的自旋锁,信号量和互斥锁的实现,都是使用了原子操作指令。由于原子操作会 lock,当线程在多个 CPU 上争抢进入临界区的时候,都会操作那个在多个 CPU 之间共享的数据 lock。CPU 0 操作了 lock,为了数据的一致性,CPU 0 的操作会导致其他 CPU 的 L1 中的 lock 变成 invalid,在随后的来自其他 CPU 对 lock 的访问会导致 L1 cache miss(更准确的说是communication cache miss),必须从下一个 level 的 cache 中获取。
多线程编程是多CPU系统在中应用最广泛的一种编程方式,在传统的多线程编程中,多线程之间一般用各种锁的机制来保证正确的对共享资源(share resources)进行访问和操作。
在 C++ 开发中,“劫持 new” 是指重载全局 new 运算符,以便在动态内存分配时插入自定义逻辑。这可以用于多种目的,如日志记录、性能监控或调试信息、内存池管理、调试内存泄漏。
原子操作(atomic operation)指的是由多步操作组成的一个操作。如果该操作不能原子地执行,则要么执行完所有步骤,要么一步也不执行,不可能只执行所有步骤的一个子集。
在实际的开发项目中,一个对外暴露的接口往往会面临,瞬间大量的重复的请求提交,如果想过滤掉重复请求造成对业务的伤害,那就需要实现幂等!
多线程编程是一种利用操作系统的多任务处理机制,以实现程序并发执行的编程模型。在Linux环境下,使用线程可以充分利用多核处理器的优势,提高程序的性能。然而,多线程编程涉及到共享资源的访问,需要特别注意资源同步问题,以避免竞态条件和数据不一致性。
关于同步理论的一些基本概念 临界区(critical area): 访问或操作共享数据的代码段 简单理解:synchronized大括号中部分(原子性) 竞争条件(race conditions)两个线程同时拥有临界区的执行权 数据不一致:(data unconsistency) 由竞争条件引起的数据破坏 同步(synchronization)避免race conditions 锁:完成同步的手段(门锁,门后是临界区,只允许一个线程存在) 上锁解锁必须具备原子性 原子性(象原子一样不可分割的操作) 有序
在ARM平台上,ARMv6之前,SWP和SWPB指令被用来支持对shared memory的访问:
cmpxchg是X86比较交换指令,这个指令在各大底层系统实现的原子操作和各种同步原语中都有广泛的使用,比如linux内核,JVM,GCC编译器等,cmpxchg就是比较交换指令,了解cmpxchg之前先了解原子操作。
“高并发 高性能 高可用”一直以来作为搬砖界用力搬砖的口号。由于CPU一次读取存储数据的长度有限,比如32bit的平台修改int64需要被拆分成两次写操作,更何况对于结构体的赋值,那么对于高并发场景下我们怎么才能保证数据的完整性和一致性呢?
顾名思义,就是很悲观,假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁。
说到原子,类似于以下的代码可能人人都可以看出猫腻。 /* http://www.cnblogs.com/Colin-Cai */ #include <stdio.h> #include <pthread.h> int cnt = 0; void* mythread(void* arg) { int i; for(i=0;i<500000000;i++) cnt++; return NULL; } int main() {
使用原子操作典型例子众所周知就是多个线程操作同一个全局变量 i++, 由于对应的汇编指令并不只是一条,在并发访问下可能出现多个线程中的多条指令交错导致部分加操作丢失。全局变量i属于临界资源,当然可以使用加锁的方式保护临界资源,但是加锁开销比较大,用在这里有些杀鸡焉用牛刀。最好的方式是使用内核提供的atomic_t类型的原子变量来进行原子操作。
要深入理解Linux内核中的同步与互斥的实现,需要先了解一下内联汇编:在C函数中使用汇编代码。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1549815
分别对于两个进程而言,可观察行为确实没有变化。而这种优化在某些时候确实会有比较明显的效果。但是很显然,语义变化了。在原来的结果里不可能发生 x和y都为0的情况,而优化过后,有可能出现。 再来个例子:
RC和快照隔离级别主要都是为解决 只读事务遇到并发写时可以看到什么(虽然中间也涉及脏写),还没触及另一种情况:两个写事务并发,而脏写只是写并发的特例。
在并发编程时,如果多个线程访问同一资源,我们需要保证访问的时候不会产生冲突,数据修改不会发生错误,这就是我们常说的 线程安全 。
导语: 今天与大家一起探讨如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台,也希望能与大家一起交流,共同成长。 此次分享将通过介绍OMServer、OManager具备的功能、架构设计、模块定制、安
Object.values()省去了遍历key,并根据这些key获取value的步骤。
并发 是指在某一时间段内能够处理多个任务的能力,而 并行 是指同一时间能够处理多个任务的能力。并发和并行看起来很像,但实际上是有区别的,如下图(图片来源于网络):
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