典型的UNIX系统都支持一个进程创建多个线程(thread)。在Linux进程基础中提到，Linux以进程为单位组织操作，Linux中的线程也都基于进程。尽管实现方式有异于其它的UNIX系统，但Linux的多线程在逻辑和使用上与真正的多线程并没有差别。 多线程 我们先来看一下什么是多线程。在Linux从程序到进程中，我们看到了一个程序在内存中的表示。这个程序的整个运行过程中，只有一个控制权的存在。当函数被调用的时候，该函数获得控制权，成为激活(active)函数，然后运行该函数中的指令。与此同时，其它的函数
我们在Linux信号基础中已经说明，信号可以看作一种粗糙的进程间通信(IPC, interprocess communication)的方式，用以向进程封闭的内存空间传递信息。为了让进程间传递更多的信息量，我们需要其他的进程间通信方式。这些进程间通信方式可以分为两种: 管道(PIPE)机制。在Linux文本流中，我们提到可以使用管道将一个进程的输出和另一个进程的输入连接起来，从而利用文件操作API来管理进程间通信。在shell中，我们经常利用管道将多个进程连接在一起，从而让各个进程协作，实现复杂的功能。 传
文章主要介绍了在Linux系统中，如何利用自旋锁来实现线程之间的同步和互斥。主要包括了自旋锁的定义、工作原理、使用方式和注意事项，并通过实例介绍了如何在C语言中实现自旋锁。
进程与线程之间是有区别的，不过linux内核只提供了轻量进程的支持，未实现线程模型。Linux是一种“多进程单线程”的操作系统。Linux本身只有进程的概念，而其所谓的“线程”本质上在内核里仍然是进程。
谈到Redis缓存，我们描述其性能时会这么说：支持1万并发连接，几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时，则会宣示：支持C10M（1千万并发连接），百万级QPS。Nginx用C语言开发，而Redis是用同一家族的C++语言开发的，C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制，为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢？（本文不讨论Redis分布式集群）
相信需要了解这方面的知识的小伙伴，已经基本对进程间通信和线程间通信有了一定了解。例如，进程间通信的机制之一：共享内存（在这里不做详解）：多个进程可同时访问同一块内存。如果不对访问这块内存的临界区进行互斥或者同步，那么进程的运行很可能出现一些不可预知的错误和结果。
在建立连接的时候，Nginx处于充分发挥多核CPU架构性能的考虑，使用了多个worker子进程监听相同端口的设计，这样多个子进程在accept建立新连接时会有争抢，这会带来著名的“惊群”问题，子进程数量越多越明显，这会造成系统性能的下降。
信号量强调的是线程（或进程）间的同步：“信号量用在多线程多任务同步的，一个线程完成了某一个动作就通过信号量告诉别的线程，别的线程再进行某些动作（大家都在sem_wait的时候，就阻塞在那里）。当信号量为单值信号量时，也可以完成一个资源的互斥访问。信号量测重于访问者对资源的有序访问，在大多数情况下，同步已经实现了互斥，特别是所有写入资源的情况必定是互斥的。少数情况是指可以允许多个访问者同时访问资源。
线程（thread）技术早在60年代就被提出，但真正应用多线程到操作系统中去，是在80年代中期，solaris是这方面的佼佼者。传统的Unix也支持线程的概念，但是在一个进程（process）中只允许有一个线程，这样多线程就意味着多进程。现在，多线程技术已经被许多操作系统所支持，包括Windows/NT，当然，也包括Linux。 为什么有了进程的概念后，还要再引入线程呢？使用多线程到底有哪些好处？什么的系统应该选用多线程？我们首先必须回答这些问题。 使用多线程的理由之一是和进程相比，它是一种非常”节俭”的多任务操作方式。我们知道，在Linux系统下，启动一个新的进程必须分配给它独立的地址空间，建立众多的数据表来维护它的代码段、堆栈段和数据段，这是一种”昂贵”的多任务工作方式。而运行于一个进程中的多个线程，它们彼此之间使用相同的地址空间，共享大部分数据，启动一个线程所花费的空间远远小于启动一个进程所花费的空间，而且，线程间彼此切换所需的时间也远远小于进程间切换所需要的时间。据统计，总的说来，一个进程的开销大约是一个线程开销的30倍左右，当然，在具体的系统上，这个数据可能会有较大的区别。 使用多线程的理由之二是线程间方便的通信机制。对不同进程来说，它们具有独立的数据空间，要进行数据的传递只能通过通信的方式进行，这种方式不仅费时，而且很不方便。线程则不然，由于同一进程下的线程之间共享数据空间，所以一个线程的数据可以直接为其它线程所用，这不仅快捷，而且方便。当然，数据的共享也带来其他一些问题，有的变量不能同时被两个线程所修改，有的子程序中声明为static的数据更有可能给多线程程序带来灾难性的打击，这些正是编写多线程程序时最需要注意的地方。 除了以上所说的优点外，不和进程比较，多线程程序作为一种多任务、并发的工作方式，当然有以下的优点： 1) 提高应用程序响应。这对图形界面的程序尤其有意义，当一个操作耗时很长时，整个系统都会等待这个操作，此时程序不会响应键盘、鼠标、菜单的操作，而使用多线程技术，将耗时长的操作（time consuming）置于一个新的线程，可以避免这种尴尬的情况。 2) 使多CPU系统更加有效。操作系统会保证当线程数不大于CPU数目时，不同的线程运行于不同的CPU上。 3) 改善程序结构。一个既长又复杂的进程可以考虑分为多个线程，成为几个独立或半独立的运行部分，这样的程序会利于理解和修改。 下面我们先来尝试编写一个简单的多线程程序。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 引子 在编译2.6内核的时候，你会在编译选项中看到[*] Enable futex support这一项，上网查，有的资料会告诉你”不选这个内核不一定能正确的运行使用glibc的程序”，那futex是什么？和glibc又有什么关系呢？ 1. 什么是Futex Futex 是Fast Userspace muTexes的缩写，由Hubertus Franke, Matthew Kirkwood, Ingo Molnar and Rusty Russell共同设计完成。几位都是linux领域的专家，其中可能Ingo Molnar大家更熟悉一些，毕竟是O(1)调度器和CFS的实现者。 Futex按英文翻译过来就是快速用户空间互斥体。其设计思想其实 不难理解，在传统的Unix系统中，System V IPC(inter process communication)，如 semaphores, msgqueues, sockets还有文件锁机制(flock())等进程间同步机制都是对一个内核对象操作来完成的，这个内核对象对要同步的进程都是可见的，其提供了共享 的状态信息和原子操作。当进程间要同步的时候必须要通过系统调用(如semop())在内核中完成。可是经研究发现，很多同步是无竞争的，即某个进程进入 互斥区，到再从某个互斥区出来这段时间，常常是没有进程也要进这个互斥区或者请求同一同步变量的。但是在这种情况下，这个进程也要陷入内核去看看有没有人 和它竞争，退出的时侯还要陷入内核去看看有没有进程等待在同一同步变量上。这些不必要的系统调用(或者说内核陷入)造成了大量的性能开销。为了解决这个问 题，Futex就应运而生，Futex是一种用户态和内核态混合的同步机制。首先，同步的进程间通过mmap共享一段内存，futex变量就位于这段共享 的内存中且操作是原子的，当进程尝试进入互斥区或者退出互斥区的时候，先去查看共享内存中的futex变量，如果没有竞争发生，则只修改futex,而不 用再执行系统调用了。当通过访问futex变量告诉进程有竞争发生，则还是得执行系统调用去完成相应的处理(wait 或者 wake up)。简单的说，futex就是通过在用户态的检查，（motivation）如果了解到没有竞争就不用陷入内核了，大大提高了low-contention时候的效率。 Linux从2.5.7开始支持Futex。 2. Futex系统调用 Futex是一种用户态和内核态混合机制，所以需要两个部分合作完成，linux上提供了sys_futex系统调用，对进程竞争情况下的同步处理提供支持。 其原型和系统调用号为 #include <linux/futex.h> #include <sys/time.h> int futex (int *uaddr, int op, int val, const struct timespec *timeout,int *uaddr2, int val3); #define __NR_futex 240 虽然参数有点长，其实常用的就是前面三个，后面的timeout大家都能理解，其他的也常被ignore。 uaddr就是用户态下共享内存的地址，里面存放的是一个对齐的整型计数器。 op存放着操作类型。定义的有5中，这里我简单的介绍一下两种，剩下的感兴趣的自己去man futex FUTEX_WAIT: 原子性的检查uaddr中计数器的值是否为val,如果是则让进程休眠，直到FUTEX_WAKE或者超时(time-out)。也就是把进程挂到uaddr相对应的等待队列上去。 FUTEX_WAKE: 最多唤醒val个等待在uaddr上进程。 可见FUTEX_WAIT和FUTEX_WAKE只是用来挂起或者唤醒进程，当然这部分工作也只能在内核态下完成。有些人尝试着直接使用futex系统调 用来实现进程同步，并寄希望获得futex的性能优势，这是有问题的。应该区分futex同步机制和futex系统调用。futex同步机制还包括用户态 下的操作，我们将在下节提到。 3. Futex同步机制 所有的futex同步操作都应该从用户空间开始，首先创建一个futex同步变量，也就是位于共享内存的一个整型计数器。 当 进程尝试持有锁或者要进入互斥区的时候，对futex执行”down”操作，即原子性的给futex同步变量减1。如果同步变量变为0，则没有竞争发生， 进程照常执行。如果同步变量是个负数，则意味着有竞争发生，需要调用futex系统调用的futex_wait操作休眠当前进程。 当进程释放锁或 者要离开互斥区的时候，对futex进行”up”操作，
进程间通信 转自 https://www.cnblogs.com/LUO77/p/5816326.html
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，因此内核其实像多进程多线程编程一样也需要一些同步机制来同步各执行单元对共享数据的访问，尤其是在多处理器系统上，更需要一些同步机制来同步不同处理器上的执行单元对共享的数据的访问。在主流的Linux内核中包含了如下这些同步机制包括：
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。 (关于多线程的原理和C实现方法，请参考我之前写的Linux多线程与同步，要了解race condition
很多时候，我们做项目并不会创建那么多进程，而是创建一个进程，在该进程中创建多个线程进行工作。
这两天看进程的同步与通信，看了几本书上的介绍，也从网上搜了很多资料，越看越迷惑，被这几个问题搞得很纠结。
Bionic库是Android的基础库之一，也是连接Android系统和Linux系统内核的桥梁，Bionic中包含了很多基本的功能模块，这些功能模块基本上都是源于Linux，但是就像青出于蓝而胜于蓝，它和Linux还是有一些不一样的的地方。同时，为了更好的服务Android，Bionic中也增加了一些新的模块，由于本次的主题是Androdi的跨进程通信，所以了解Bionic对我们更好的学习Android的跨进行通信还是很有帮助的。
锁是一个常见的同步概念，我们都听说过加锁（lock）或者解锁（unlock），当然学术一点的说法是获取（acquire）和释放（release）。
所有的worker进程都在ngx_worker_process_cycle方法中循环处理事件，处理分发事件则在ngx_worker_process_cycle方法中调用ngx_process_events_and_timers方法，循环调用该方法就是 在处理全部事件，这正是事件驱动机制的核心。该方法既会处理普通的网络事件，也会处理定时器事件。
在计算机科学和软件工程中，多线程编程是一项关键技能，尤其在当今多核处理器和高并发应用程序的背景下显得尤为重要。本文将全面探讨Linux环境下的线程编程，涵盖基本概念、线程创建与管理、线程同步、性能优化以及实际应用，通过详细的C++示例代码帮助读者深入理解并掌握这一技术。
线程?为什么有了进程还需要线程呢，他们有什么区别?使用线程有什么优势呢?还有多线程编程的一些细节问题，如线程之间怎样同步、互斥，这些东西将在本文中介绍。我见到这样一道面试题： 是否熟悉POSIX
例如，用户运行自己的程序，系统就创建一个进程，并为它分配资源，包括各种表格、内存空间、磁盘空间、I／O设备等。
线程存在于进程当中，是操作系统调度执行的最小单位。说通俗点线程就是干活，多线程也就是同时可以干不同的活而且还不会互相打扰，线程并没有自己的独立空间。
线程 为什么使用线程? 使用fork创建进程以执行新的任务，该方式的代价很高——子进程将父进程的所有资源都复制一遍。 多个进程之间不会直接共享内存。 进程是系统分配资源的基本单位，线程是进程的基本执行
现如今，一个服务端应用程序几乎都会使用到多线程来提升服务性能，而目前服务端还是以linux系统为主。一个多线程的java应用，不管使用了什么样的同步机制，最终都要用JVM执行同步处理，而JVM本身也是linux上的一个进程，那么java应用的线程同步机制，可以说是对操作系统层面的同步机制的上层封装。这里我说的操作系统，主要是的非实时抢占式内核（non-PREEMPT_RT），并不讨论实时抢占式内核（PREEMPT_RT） 的问题，二者由于使用场景不同，因此同步机制也会存在差异或出现变化。
load ：将共享变量ticket从内存加载到寄存器中 update : 更新寄存器里面的值，执行-1操作 store ：将新值，从寄存器写回共享变量ticket的内存地址
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。
---- Hello、Hello大家好，我是木荣，今天我们继续来聊一聊Linux中多线程编程中的重要知识点，详细谈谈多线程中同步和互斥机制。 同步和互斥 互斥：多线程中互斥是指多个线程访问同一资源时同时只允许一个线程对其进行访问，具有唯一性和排它性。但互斥无法限制访问者对资源的访问顺序，即访问是无序的； 同步：多线程同步是指在互斥的基础上（大多数情况），通过其它机制实现访问者对资源的有序访问。在大多数情况下，同步已经实现了互斥，特别是所有写入资源的情况必定是互斥的。少数情况是指可以允许多个访问者同时访问资源
通过对线程与线程控制的相关知识点的编程学习和锻炼，培养学生们对线程相关实例问题的分析与解决能力。
原文发布于微信公众号 - 云服务与SRE架构师社区（ai-cloud-ops），作者李勇。
后面就先按照这个图所展示出来的内容对Nginx的架构进行一次梳理，文中所涉及到的内容，主要都是针对Linux系统的。
Nginx 的特点: 1.处理静态文件 2.反向代理加速 3.fastCGI,简单的负载均衡和容错 4.模块化的结构 5.分阶段资源分配技术，使得它的 CPU 与内存占用率非常低,保持 10,000 个没有活动的连接，它只占 2.5M 内存 6.支持内核 Poll 模型，能经受高负载的考验,有报告表明能支持高达 50,000 个并发连接数 7.采用 master-slave 模型,能够充分利用 SMP 的优势，且能够减少工作进程在磁盘 I/O 的阻塞延迟。当采用 select()/poll() 调用时，还可
counter = -2 //初始值为1，每增加一个等锁的进程则减1，-2代表当前有两个进程（不含已获取锁进程）正在等待该mutex锁。
进程是指运行中的应用程序，每个进程都有自己独立的地址空间(内存空间)。比如用户点击桌面的IE浏览器，就启动了一个进程，操作系统就会为该进程分配独立的地址空间。当用户再次点击IE浏览器，又启动了一个进程，操作系统将为新的进程分配新的独立的地址空间。多进程就是“多任务”，就像使用电脑时同时打开浏览器上网、打开播放器听歌、后台还默默运行着杀毒软件一样。现代操作系统如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等都支持多进程，每启动一个进程，操作系统便为该进程分配一个独立的内存空间。
Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。
传统的服务器使用“listen-accept-创建通信socket”完成客户端的一次请求服务。在高并发服务模型中，服务器创建很多进程-单线程（比如apache mpm）或者n进程：m线程比例创建服务线程（比如nginx event）。机器上运行着不等数量的服务进程或线程。这些进程监听着同一个socket。这个socket是和客户端通信的唯一地址。服务器父子进程或者多线程模型都accept该socket，有几率同时调用accept。当一个请求进来，accept同时唤醒等待socket的多个进程，但是只有一个进程能accept到新的socket，其他进程accept不到任何东西，只好继续回到accept流程。这就是惊群效应。如果使用的是select/epoll+accept，则把惊群提前到了select/epoll这一步，多个进程只有一个进程能acxept到连接，因为是非阻塞socket，其他进程返回EAGAIN。
也是最近看YOLOV3的源码的时候接触到这里，demo()函数里是用到多线程编程的。我一开始是把线程这里是略掉的，后来发现实际上检测的函数就是通过线程来组织的，所以不得不看这里的知识，大部分的参考这篇文章，用自己的语言理解一遍写下来。
Linux互斥与同步 零、前言 一、Linux线程互斥 1、基本概念及引入 2、互斥量mutex介绍 3、互斥量的使用 4、互斥量原理 二、可重入/线程安全 1、基本概念 2、线程安全 3、重入函数 4、联系与区别 三、常见锁概念 四、Linux线程同步 1、基本概念 2、条件变量的使用 3、条件变量等待 4、条件变量使用规范 五、POSIX信号量 1、信号量概念及介绍 2、信号量的使用 零、前言 本章主要讲解学习Linux中对多线程的执行中的同步与互斥 一、Linux线程互斥 1、基本概念及引入 互
线程?为什么有了进程还需要线程呢，他们有什么区别?使用线程有什么优势呢?还有多线程编程的一些细节问题，如线程之间怎样同步、互斥，这些东西将在本文中介绍。我见到这样一道面试题： 是否熟悉POSI
在多处理器共享内存的架构中（如：对称多处理系统SMP），线程可以用于实现程序的并行性。历史上硬件销售商实现了各种私有版本的多线程库，使得软件开发者不得不关心它的移植性。对于UNIX系统，IEEE POSIX 1003.1标准定义了一个C语言多线程编程接口。依附于该标准的实现被称为POSIX theads 或 Pthreads。
同步是指协调多个执行线程或进程的执行，以确保它们按照一定的顺序执行或在特定的条件下等待。常见的同步机制包括信号量、条件变量和屏障等。
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）
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根据我们之前的一贯思路，对于一个工具来说都有一定边界和基础，然而软件或者数学都是基于一定的边界的，这些边界条件的变化也会对结果产生一定的影响，但是本质上没有改变。作者将这种重要的点叫做边界。边界的改变会对结果有很大的影响，但不改变主题，所以存在最优的边界条件。寻找最优的过程就是优化。
用pthread_create创建一个线程，产生的线程ID存放在第一个参数之中，该线程ID和内核中的LWP不是一回事。pthread_create函数第一个参数指向一块虚拟内存单元，该内存单元的地址就是新创建线程ID，这个ID是线程库的范畴，而内核中LWP是进程调度的范畴，轻量级进程是OS调度的最小单位，需要一个数值来唯一标识该线程。 Linux并不提供真正的线程，只提供了LWP，但是程序员不关注LWP，只关注线程。因此，OS在OS与应用程序之间设计了一个原生线程库——pthread库。系统保存LWP，原生线程库可能存在多个线程，别人可以同时使用。OS只需要对内核执行流LWP进行管理，而提供给用户使用的线程接口等其他数据需要线程库自己来管理，线程库对线程的管理：先描述，再组织。 线程库实际上是一个动态库：
ACE (Adaptive Communication Environment) 是早年间很火的一个 c++ 开源通讯框架，当时 c++ 的库比较少，以至于谈 c++ 网络通讯就绕不开 ACE，随着后来 boost::asio / libevent / libev … 等专门解决通讯框架的库像雨后春笋一样冒出来，ACE 就渐渐式微了。特别是它虽然号称是通讯框架，实则把各个平台的基础设施都封装了一个遍，导致想用其中一个部分，也牵一发而动全身的引入了一堆其它的不相关的部分，虽然用起来很爽，但是耦合度太强，学习曲线过于陡峭，以至于坊间流传一种说法：ACE 适合学习，不适合快速上手做项目。所以后来也就慢慢淡出了人们的视线，不过对于一个真的把它拿来学习的人来说，它的一些设计思想还是不错的，今天就以线程同步对象为例，说一下“史上最全”的 ACE 是怎么封装的，感兴趣的同学可以和标准库、boost 或任意什么跨平台库做个对比，看看它是否当得起这个称呼。
对于信号量我们并不陌生。信号量在计算机科学中是一个很容易理解的概念。本质上，信号量就是一个简单的整数，对其进行的操作称为PV操作。进入某段临界代码段就会调用相关信号量的P操作；如果信号量的值大于0，该值会减1，进程继续执行。相反，如果信号量的值等于0，该进程就会等待，直到有其它程序释放该信号量。释放信号量的过程就称为V操作，通过增加信号量的值，唤醒正在等待的进程。
多线程编程已经成为了现代软件开发的重要组成部分。对于Linux操作系统而言，多线程的支持和实现更是被广泛应用。本文将通过详细解析Linux操作系统中的多线程概念、线程的创建与管理、同步与互斥、线程间通信等方面，并结合示例代码，来深入探讨Linux的多线程编程。
六，python的线程机制 GIL锁的机制，来源于python的内存管理和为了实现多线程，对共享内存资源的互斥实现。 当然，python对进程的支持很好，这在linux下，很有比线程更好的使用，因为在linux里没有线程的概念， 有着的是轻量级的进程以及pipeline等进程间通信。 如果非要使用线程，解释器只有一个，导致的各种线程必须要获得字节码解释器，也就是GIL。 有两个核心问题：在何时挂起当前线程，选择下一个线程？在众多等待的线程中选择其中一个？ 对于第一个问题，python通过执行的字节码指令弄的
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