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Linux：同步

news 来源：原创 2025/8/31 0:05:54

一、同步概念

条件变量

二、生产者消费者模型

三、环形队列

一、同步概念

互斥用来解决访问临界资源的非原子性，通俗来说，由于互斥锁的实现，保证了在用户角度看，同一个时间内访问临界资源的代码只有一个线程在执行。

而同步，用来解决，多线程中，临界资源长时间被同一个线程占用，造成其他线程饥饿的问题。

条件变量

条件变量用来实现同步。接口的使用和互斥类似。

条件变量的作用就是，当一个线程拿到锁，访问临界资源结束后，让这个线程去某个条件变量的队列中去等待，同时释放锁资源。

不使用同步机制造成的现象。

使用同步机制改善。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>pthread_mutex_t gmutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
pthread_cond_t gcond = PTHREAD_COND_INITIALIZER;void* MCore(void* args)
{sleep(3);std::cout << "master 开始工作" << std::endl;std::string name = static_cast<char*>(args);while(1){pthread_cond_signal(&gcond);//唤醒其中一个队列首部的线程std::cout << "master唤醒一个线程" << std::endl;sleep(1);}}
void StartMaster(std::vector<pthread_t>* threads)
{pthread_t tid;int n = pthread_create(&tid,nullptr,MCore,(void*)"Master Thread");if(n == 0){std::cout << "create master success" << std::endl;}threads->emplace_back(tid);
}void* SCore(void* args)
{std::string name = static_cast<char*>(args);while(1){//1.加锁pthread_mutex_lock(&gmutex);//2.条件变量pthread_cond_wait(&gcond,&gmutex);std::cout << "当前被唤醒的线程是：" << name << std::endl;sleep(1);//3.解锁pthread_mutex_unlock(&gmutex);}}
void StartSlaver(std::vector<pthread_t>* threads,int n)
{for(int i = 0;i < n;++i){char* name = new char[64];snprintf(name,64,"new thread-%d",i+1);pthread_t tid;int n = pthread_create(&tid,nullptr,SCore,(void*)name);if(n == 0){std::cout << "create success:" << name << std::endl;threads->emplace_back(tid);}}
}void WaitThread(std::vector<pthread_t>& threads)
{for(auto& tid: threads){pthread_join(tid,nullptr);}
}
int main()
{std::vector<pthread_t> threads;StartMaster(&threads);StartSlaver(&threads,5);WaitThread(threads);return 0;
}

当副线程获取锁资源后，对锁的管理变成不会立刻释放锁，而是去指定的条件变量（队列）下去等待，等待被唤醒，同时释放锁，锁资源同时给到那个被唤醒的进程。

二、生产者消费者模型

解释生产者消费者模型

生产者消费者模型，用来解决，并发运行下，多个线程之间的数据传递问题。

3个关系

并发运行下：

多个生产者线程之间，既要同步也要互斥

多个消费者线程之间，既要同步也要互斥

生产者和消费者之间，既要同步也要互斥

2种角色

生产者、消费者

一种交易场所

交易场所本质就是内存中的一种数据结构，交易对象是数据。

基于阻塞队列实现生产者消费者模型

交易场所是阻塞队列。

多个生产线程之间要互斥，只能有一个生产线程向阻塞队列放数据。

多个消费线程之间要互斥，只能有一个消费线程向阻塞队列拿数据。

每一个生产线程和每一个消费线程之间要互斥。因此，所有线程都要互斥的访问这个阻塞队列，只需要一把互斥锁即可，但是需要两个条件变量。

基于阻塞队列实现生产者消费者的项目地址

BlockQueue.hpp

#ifndef __BLOCK_QUEUE_HPP__
#define __BLOCK_QUEUE_HPP__#include <iostream>
#include <string>
#include <queue>
#include <pthread.h>template <typename T>
class BlockQueue
{private:bool IsFull(){return _blockqueue.size() == _cap;}bool IsEmpty(){return _blockqueue.empty();}
public:
BlockQueue(int cap)
:_cap(cap)
{_product_wait_num = 0;_consum_wait_num = 0;pthread_mutex_init(&_mutex,nullptr);pthread_cond_init(&_consum_cond,nullptr);pthread_cond_init(&_product_cond,nullptr);
}~BlockQueue()
{pthread_mutex_destroy(&_mutex);pthread_cond_destroy(&_consum_cond);pthread_cond_destroy(&_product_cond);
}
//生产者是向阻塞队列里面加数据
void Enqueue(T & in)
{pthread_mutex_lock(&_mutex);//生产者拿到了队列，判断队列是否为满的//如果是满的，则需要通知消费者来消费，让后让该生产者去等待while(IsFull())//为什么是while而不是if，保证唤醒的进程争夺锁成功后，要确保队列中有数据再去执行后面的代码{_product_wait_num++;//++和--操作pthread_cond_wait(&_product_cond,&_mutex);_product_wait_num--;}//生产_blockqueue.push(in);if(_consum_wait_num > 0){pthread_cond_signal(&_consum_cond);}pthread_mutex_unlock(&_mutex);}
//消费者是从队列里面拿数据
void Pop(T * out)
{pthread_mutex_lock(&_mutex);while(IsEmpty()){//如果队列为空，消费者就去等待，同时释放锁_consum_wait_num++;pthread_cond_wait(&_consum_cond,&_mutex);_consum_wait_num--;}//消费*out = _blockqueue.front();_blockqueue.pop();if(_product_wait_num > 0){pthread_cond_signal(&_product_cond);}pthread_mutex_unlock(&_mutex);
}
private:std::queue<T> _blockqueue;
int _cap;
pthread_mutex_t _mutex;//保护阻塞队列的锁
pthread_cond_t _consum_cond;
pthread_cond_t _product_cond;int _product_wait_num;
int _consum_wait_num;};#endif

Thread.hpp

#ifndef __THREAD_HPP__
#define __THREAD_HPP__#include <iostream>
#include <string>
#include <functional>#include <unistd.h>
#include <pthread.h>namespace ThreadModule
{template<typename T>using func_t = std::function<void(T)>;template<typename T>class Thread{public:Thread(func_t<T> func,T data,const std::string &name = "none-name"):_func(func),_data(data),_threadname(name),_stop(true){}~Thread(){}//这里涉及到了一套解决方案，静态成员函数是类级别的，换句话说，每个对象拿到的函数是同一个，//因此，通过输入型参数代入this指针，再调函数来实现多个对象各自调用void Excute(){_func(_data);}static void* threadroutine(void* args){Thread<T> *self = static_cast<Thread<T>*>(args);self->Excute();return nullptr;}bool Start(){int n = pthread_create(&_tid,nullptr,threadroutine,this);if(!n){_stop = false;return true;}else{return false;}}void Detach(){if(!_stop){pthread_detach(_tid);}}void Join(){if(!_stop){pthread_join(_tid,nullptr);}}std::string name(){return _threadname;}void Stop(){_stop = true;}private:pthread_t _tid;std::string _threadname;T  _data;//此时是阻塞队列，是一个共享资源func_t<T> _func;bool _stop;};}#endif

Task.hpp

#pragma once#include <iostream>
#include <string>
#include <functional>//using Task = std::function<void()>;class Task
{
public:Task() {}Task(int a, int b) : _a(a), _b(b), _result(0){}void Excute(){_result = _a + _b;}std::string ResultToString(){return std::to_string(_a) + "+" + std::to_string(_b) + "=" + std::to_string(_result);}std::string DebugToString(){return std::to_string(_a) + "+" + std::to_string(_b) + "=?";}private:int _a;int _b;int _result;
};

Main.cc

#include "Thread.hpp"
#include "BlockQueue.hpp"
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include "Task.hpp"
using namespace ThreadModule;using  blockqueue_t = BlockQueue<Task>;class ThreadData
{public:ThreadData(blockqueue_t & bq,std::string name):_bq(bq),who(name){}blockqueue_t &_bq;std::string who;
};void Consumer(ThreadData* td)
{while(1){sleep(1);//1.从阻塞队列中取一个任务Task t;td->_bq.Pop(&t);//2.处理这个任务t.Excute();std::cout << "Consumer Task" << t.ResultToString() << std::endl;}
}
void Product(ThreadData* td)
{srand(time(nullptr)^ pthread_self());while(1){sleep(1);//1.生成任务int a = rand() % 10 +1;usleep(1000);int b = rand() % 20 + 1;Task t(a,b);//2.把任务放到阻塞队列中td->_bq.Enqueue(t);std::cout << "Product Task" << t.DebugToString() << std::endl;}
}void StartConsumer(std::vector<Thread<ThreadData*>> * threads,int num,blockqueue_t& bq)
{for(int i = 0;i < num; ++i){std::string name = "thread-" + std::to_string(i+1);ThreadData* td = new ThreadData(bq,name);threads->emplace_back(Consumer,td,name);threads->back().Start();//每新建一个线程就启动它}
}
void StartProductor(std::vector<Thread<ThreadData*>> * threads,int num,blockqueue_t& bq)
{for(int i = 0;i < num; ++i){std::string name = "thread-" + std::to_string(i+1);ThreadData* td = new ThreadData(bq,name);threads->emplace_back(Product,td,name);threads->back().Start();//每新建一个线程就启动它}
}
void WaitAllThread(std::vector<Thread<ThreadData*>>&  threads)
{for(auto& e : threads){e.Join();}
}int main()
{blockqueue_t* bq = new blockqueue_t(5);//队列最多有五个数据std::vector<Thread<ThreadData*>> threads;StartConsumer(&threads,1,*bq);StartProductor(&threads,1,*bq);WaitAllThread(threads);}

三、环形队列

基于环形队列的生产者消费者模型，不再是条件变量控制，而是信号量机制

信号量机制中，将临界资源视为一个整体，就是基于阻塞队列实现的生产者消费者模型。而将临界资源划分为一块块小的数据块，信号量就是用来表示临界资源的数量，信号量的使用，主要表现为基于环形队列实现的生产者消费者模型。

和System的信号量通信方式有一定关联，此处的信号量机制是POSIX中的信号量机制，更多是用来完成生产消费模型。

RingQueue.hpp

#ifndef __RING_QUEUE_HPP__
#define __RING_QUEUE_HPP__#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <pthread.h>
#include <semaphore.h>template<typename T>
class RingQueue
{private:void P(sem_t& sg){sem_wait(&sg);//p操作对应的函数，执行该函数，信号量资源如果大于0，则减减}void V(sem_t& sg){sem_post(&sg);}void Lock(pthread_mutex_t& mutex){pthread_mutex_lock(&mutex);}void Unlock(pthread_mutex_t& mutex){pthread_mutex_unlock(&mutex);}public:RingQueue(int cap):_cap(cap){_productor_step = 0;_consumer_step = 0;pthread_mutex_init(&_productor_mutex,nullptr);pthread_mutex_init(&_consumer_mutex,nullptr);sem_init(&_room_sem,0,_cap);sem_init(&_data_sem,0,0);}~RingQueue(){sem_destroy(&_room_sem);sem_destroy(&_data_sem);pthread_mutex_destroy(&_productor_mutex);pthread_mutex_destroy(&_consumer_mutex);}void Enqueue(const T& in){//生产任务//P操作申请一个空间P(_room_sem);//多个生产者进程之间要互斥Lock(_productor_mutex);_ring_queue[_productor_step++] = in;//生产者按照顺序生产_productor_step %= _cap;Unlock(_productor_mutex);V(_data_sem);}void Pop(T* out){P(_data_sem);Lock(_consumer_mutex);*out = _ring_queue[_consumer_step++];_consumer_step %= _cap;Unlock(_consumer_mutex);V(_room_sem);}private://1.定义一个环形队列std::vector<T> _ring_queue;int _cap;//环形队列的容量上限//2.生产者和消费者的下标int _productor_step;int _consumer_step;//3.定义信号量sem_t _room_sem;//生产者关心有几个空间sem_t _data_sem;//消费者关心有几个数据//4.定义锁，维护多生产多消费之间的互斥的关系，//注意生产者和消费者之间不需要互斥，因此需要两把锁pthread_mutex_t _productor_mutex;pthread_mutex_t _consumer_mutex;};#endif

Linux：同步

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Netty笔记1：线程模型 Netty笔记2：零拷贝 Netty笔记3：NIO编程 Netty笔记4：Epoll Netty笔记5：Netty开发实例 Netty笔记6：Netty组件 Netty笔记7：ChannelPromise通知处理 Netty笔记8&#xf…...

编程日记 2025/8/29 9:36:38

IntelliJ IDEA 构建项目时内存溢出问题

问题现象在使用 IntelliJ IDEA 构建 Java 项目时，遇到了以下错误： java: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space java.lang.RuntimeException: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space这是一个典型的 Java 堆内存不足错误，表…...

编程日记 2025/8/19 16:54:26

Asp.Net Core WebAPI开发教程（入门）

一、Asp.Net Core WebAPI项目创建二、Asp.Net Core WebApi/Mvc路由定义二、Asp.Net Core WebAPI 请求案例 Asp.Net WebApi Get请求整理（一） Asp.Net WebApi Post请求整理（一） Asp.Net WebApi Action命名中已‘Get’开头问题 …...

编程日记 2025/8/26 6:19:21

golang 内存对齐和填充规则

内存对齐和填充规则对齐要求：每个数据类型的起始地址必须是其大小的倍数。 int8（1字节）：不需要对齐。int16（2字节）：起始地址必须是2的倍数。int32（4字节）：起…...

编程日记 2025/8/27 4:41:59

MySQL执行更新SQL流程

目录 1 redo log 2 binlog 3 Update执行逻辑 1 redo log InnoDB引擎特有日志MySQL的WAL（Writing Ahead logging）技术，预写式日志，先写日志再写磁盘当有一条记录需要更新时，InnoDB引擎就会先把记录写在redo log日志中&a…...

编程日记 2025/8/30 4:19:29

【时序预测】在线学习：算法选择（从线性模型到深度学习解析）

——如何为动态时序预测匹配最佳增量学习策略？ 引言：在线学习的核心价值与挑战在动态时序预测场景中（如实时交通预测、能源消耗监控），数据以流式（Streaming）形式持续生成，且潜在的…...

编程日记 2025/8/16 10:27:27

CISC架构

基本概念 CISC 架构是一种计算机处理器设计架构，其设计理念与 RISC 架构相对。CISC 架构强调通过使用大量功能复杂的指令来增强计算机的处理能力，试图让计算机用一条指令就能完成较为复杂的操作，以减少程序中指令的总数，提高程序…...

编程日记 2025/8/29 14:17:38

一、同步概念

条件变量

二、生产者消费者模型

三、环形队列

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