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  • Spark共享变量(广播变量、累加器)

    万次阅读 多人点赞 2018-04-01 19:02:46
    Spark两种共享变量:广播变量(broadcast variable)累加器(accumulator)累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象。共享变量出现的原因:通常在向 Spark 传递函数时,比如使用 map() 函数...

    Spark两种共享变量:广播变量broadcast variable)与累加器accumulator

    累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象

    共享变量出现的原因:

    通常在向 Spark 传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本,更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。Spark 的两个共享变量,累加器与广播变量,分别为结果聚合与广播这两种常见的通信模式突破了这一限制。

     广播变量的引入

    Spark 会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。虽然这很方便,但也很低效。原因有二:首先,默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的;其次,事实上你可能会在多个并行操作中使用同一个变量,但是 Spark 会为每个操作分别发送。

    用一段代码来更直观的解释:

     

    list是在driver端创建的,但是因为需要在excutor端使用,所以driver会把listtask的形式发送到excutor端,如果有很多个task,就会有很多给excutor端携带很多个list,如果这个list非常大的时候,就可能会造成内存溢出(如下图所示)。这个时候就引出了广播变量。

     

    使用广播变量后:

     

    使用广播变量的过程很简单:

    (1) 通过对一个类型 T 的对象调用 SparkContext.broadcast 创建出一个 Broadcast[T] 对象。任何可序列化的类型都可以这么实现。

    (2) 通过 value 属性访问该对象的值(在 Java 中为 value() 方法)。

    (3) 变量只会被发到各个节点一次,应作为只读值处理(修改这个值不会影响到别的节点)。

    案例如下

    object BroadcastTest {

      def main(args: Array[String]): Unit = {

        val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("broadcast")

        val sc = new SparkContext(conf)

        val list = List("hello java")

        val broadcast = sc.broadcast(list)

        val linesRDD = sc.textFile("./word")

        linesRDD.filter(line => {

          broadcast.value.contains(line)

    }).foreach(println)

     sc.stop()

      }

    }

    注意事项:

    能不能将一个RDD使用广播变量广播出去?

    不能,因为RDD是不存储数据的。可以将RDD的结果广播出去。

    广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor端定义。

    Driver端可以修改广播变量的值,在Executor端无法修改广播变量的值

     

    我们发现打印的结果为

     

    依然是driverexcutor端的数据不能共享的问题。excutor端修改了变量,根本不会让driver端跟着修改,这个就是累加器出现的原因。

    累加器的作用:

    提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法。(如下图)

    常用场景:

    调试时对作业执行过程中的事件进行计数。

     

     累加器的用法如下所示:

    (1)通过在driver中调用 SparkContext.accumulator(initialValue) 方法,创建出存有初始值的累加器。返回值为 org.apache.spark.Accumulator[T] 对象,其中 T 是初始值initialValue 的类型。

    (2)Spark闭包(函数序列化)里的excutor代码可以使用累加器的 += 方法(在Java中是 add )增加累加器的值。

    (3)driver程序可以调用累加器的 value 属性(在 Java 中使用 value() setValue() )来访问累加器的值。

    案例如下:

    object AccumulatorTest {

      def main(args: Array[String]): Unit = {

        val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("accumulator")

        val sc = new SparkContext(conf)

        val accumulator = sc.accumulator(0); //创建accumulator并初始化为0

        val linesRDD = sc.textFile("./word")

        val result = linesRDD.map(s => {

          accumulator.add(1) //有一条数据就增加1

          s

        })

        result.collect();

        println("words lines is :" + accumulator.value)

        sc.stop()

      }

    }

     输出结果:

     

    注意事项

    累加器在Driver端定义赋初始值,累加器只能在Driver端读取,在Excutor端更新(如下图)。


     

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  • 条件变量

    千次阅读 2019-06-01 14:26:46
    条件变量使线程同步中一个很重要的概念,在之前的文章中我们也多次提及过。 条件变量 条件变量(cond)使在多线程程序中用来实现“等待--->唤醒”逻辑常用的方法,是进程间同步的一种机制。条件变量用来阻塞一...

    条件变量使线程同步中一个很重要的概念,在之前的文章中我们也多次提及过。

    条件变量

    条件变量(cond)使在多线程程序中用来实现“等待--->唤醒”逻辑常用的方法,是进程间同步的一种机制。条件变量用来阻塞一个线程,直到条件满足被触发为止,通常情况下条件变量和互斥量同时使用。一般条件变量有两个状态:(1)一个/多个线程为等待“条件变量的条件成立“而挂起;(2)另一个线程在“条件变量条件成立时”通知其他线程。

    为什么条件变量总是和互斥锁结合使用?

    这其实有两方面的原因:

    (1)互斥锁可以表示的状态的太少了,可以利用条件变量来增加有限的状态。

    (2)条件变量虽然是线程同步的重要方法,但仅仅依靠条件变量是没有办法完成完成线程同步的工作的。

    现在提出一个问题:

    有两个线程,贡献一个全局变量count,count的初始值为0。这两个线程的任务是:线程1负责将count的的数值加到10,而线程而负责在线程1将count加到10之后将count输出后清零,这交替循环。

    #include <stdio.h>
    #include <pthread.h>
    #include <sys/types.h>
    
    int count=0;
    pthread_mutex_t myMutex=PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
    pthread_cond_t myCond=PTHREAD_COND_INITIALIZER;
    
    void* threadHandle1(void* argv)
    {
        while(1)
        {
            pthread_mutex_lock(&myMutex);
            ++count;
            pthread_mutex_unlock(&myMutex);
            //留给其他线程足够的时间争用锁
            sleep(1);
        }
    }
    
    void* threadHandle2(void* argv)
    {
        while(1)
        {
            //为了保证在线程进入临界区是,count的数值不会被修变。
            if(count==10)
            {
                pthread_mutex_lock(&myMutex);
                if(count==10)
                {
                    printf("%d\n",count);
                    count=0;
                }
                pthread_mutex_unlock(&myMutex);
            }
            printf("%d\n",count);
            sleep(1);
        }
    }
    
    int main()
    {
        pthread_t pid[2];
        pthread_create(&pid[0],NULL,threadHandle1,NULL);
        pthread_create(&pid[1],NULL,threadHandle2,NULL);
        pthread_join(pid[0],NULL);
        pthread_join(pid[1],NULL);
        return 0;
    }

    虽然只是简单的两个线程对加法的运算,但线程1和线程2需要不停的交换锁的控制权,这样无疑就会给系统带来一些不必要的压力,原因是互斥锁只有两个状态(锁和不锁),而通过条件变量就会可以改进互斥锁在这一面的不足。

    #include <stdio.h>
    #include <pthread.h>
    #include <sys/types.h>
    
    int count=0;
    pthread_mutex_t mutex=PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
    pthread_cond_t cond=PTHREAD_COND_INITIALIZER;
    
    void* threadHandle1(void* argv)
    {
        while(1)
        {
            pthread_mutex_lock(&mutex);
            ++count;
            printf("thread1(mutex):count=%d\n",count);
            pthread_mutex_unlock(&mutex);
            
            pthread_mutex_lock(&mutex);
            if(count==5)
            {
                if(pthread_cond_signal(&cond)==0)
                {
                    printf("thread1:(count=5)signal\n");
                }
            }
            if(count>=10)
            {
                if(pthread_cond_signal(&cond)==0)
                {
                    printf("thread1:(count=10)signal\n");
                }
            }
            pthread_mutex_unlock(&mutex);
            printf("thread1:(cond)unlock\n");
            sleep(1);
        }
    }
    
    void* threadHandle2(void* argv)
    {
        while(1)
        {
            pthread_mutex_lock(&mutex);
            while(count<10)
            {
                //为什么使用while?
                //防止signal唤醒的时机不对。
                printf("thread2(while):count=%d\n",count);
                //在函数返回之前将锁打开,在函数返回之后将锁关闭。
                pthread_cond_wait(&cond,&mutex);
                printf("condWait\n");
            }
            if(count>=10)
            {
                printf("thread2(if):count=%d\n",count);
                count=0;
            }
            pthread_mutex_unlock(&mutex);
            printf("mutexUnlock\n");
        }
    }
    
    int main()
    {
        pthread_t pid[2];
        pthread_create(&pid[0],NULL,threadHandle1,NULL);
        sleep(1);
        pthread_create(&pid[1],NULL,threadHandle2,NULL);
        pthread_join(pid[0],NULL);
        pthread_join(pid[1],NULL);
        return 0;
    }

     

    代码解析:

    pthread_cond_wait(&cond,&mutex);

    该函数有三个作用:

    (1)阻塞线程。

    (2)将互斥锁解锁,并等待其他线程将其唤醒。(1)(2)为原子操作。

    (3)在其他线程将其唤醒之后,将解锁的互斥锁重新加锁。

    这里有两个问题:

    (1)为什么要对线程2中的条件变量的部分加锁?

    (2)在条件变量判断的时候为什么不用if而要使用while?

    为什么要对线程2中的条件变量的部分加锁?

    如果不加锁,在线程判断时假设这样一种情况:当线程1将count的数值加到9的时候,线程2去判断count的值,此时count的值还为9,那么线程2就会进入while循环中,等待线程1的条件成立,将自己唤醒。但就这这个时候,线程1还没有执行pthread_cond_wait时,线程1将count的值修改为10,并发送了signal信号,试图唤醒线程2。而线程2还没有执行wait所以并不会接收到这个信号,之后执行wait,而继续等待线程1的信号,但线程1会任务,自己已经将唤醒的信号发送了,这样就存在问题。

    所以,需要在条件变量进行判断时,将变量锁住,让其他线程不能修改此变量,这样就可以保证在判断的时候条件的变量的值是正确的。即互斥锁的作用不是为了保护条件变量,而是为了保护条件判断时共享变量的值不会被修改

    在条件变量判断的时候为什么不用if而要使用while?

    这个主要是为了防止其他线程在条件变量的条件还不成立的情况下,将睡眠中的线程错误的唤醒。

    就像刚才的程序中的情况:我们的想法是在线程1将count的结果加到10时,将线程2唤醒,但线程1却在count等于5时将线程2唤醒,如果这里使用if就会出现问题。即程序不能保证signal线程将wait线程唤醒的时机时正确的,所以需要多重判断,就需要使用while,而不是使用if。

    signal唤醒线程的时机

    pthread_cond_signal(&cond);

    通过上面的代码的结果分析,可以看出pthread_cond_signal的功能只是唤醒一个被条件变量阻塞的线程,但该函数不会修改锁的状态。而pthread_cond_wait会修改互斥锁的状态。

    这里存在这样一个问题:(1)先解锁,再唤醒;(2)先唤醒,再解锁。因为wait再被唤醒会会有加锁操作。

    (1)先解锁互斥锁,再唤醒睡眠的线程。

    优点:减少了线程再内核态了用户态切换的次数,减少了资源的消耗。因为唤醒线程和解锁,都是需要再内核态完成的,而先解锁,再唤醒,内核会一次将这两个操作完成,这样就减少了用户态和内核态切换的次数,从而节省了资源。

    缺点:如果此时存在一个低优先级的线程在等待锁,那么一旦锁被释放,那么这个锁就会被低优先级的线程争抢去,而不会被wait的线程得到,导致wait线程阻塞,无法返回。

    (2)先唤醒睡眠的线程,再解锁互斥锁。

    优点:唤醒后的线程在等待为该互斥锁加锁,一旦锁被释放,wait线程就会立即加锁,而不会发生上述,锁被抢占额度情况。

    缺点:会增加用户态到内核态切换的次数,增加资源的消耗。

    虽然在语法这两个都可以,但一般在程序使用先唤醒,再解锁的方式。

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  • 我们传递给Spark的函数,如map(),或者filter()的判断条件函数,能够...而Spark的两种共享变量:累加器(accumulator)和广播变量(broadcast variable),在广播和结果聚合这两种常见类型的通信模式上放宽了这种限制。

    累加器(accumulator)

    我们传递给Spark的函数,如map(),或者filter()的判断条件函数,能够利用定义在函数之外的变量,但是集群中的每一个task都会得到变量的一个副本,并且task在对变量进行的更新不会被返回给driver。而Spark的两种共享变量:累加器(accumulator)和广播变量(broadcast variable),在广播和结果聚合这两种常见类型的通信模式上放宽了这种限制。
    使用累加器可以很简便地对各个worker返回给driver的值进行聚合。累加器最常见的用途之一就是对一个job执行期间发生的事件进行计数。例如,当我们统计输入文件信息时,有时需要统计空白行的数量。下面的程序描述了这个过程。

    import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
    
    object AccumulatorTest{
      def main(args: Array[String]) {
        val conf = new SparkConf()
          //      .setMaster("spark://node01:7077")
          .setMaster("local")
          .setAppName("accumulatrorTest")
          .setJars(List("E:\\IdeaProjects\\SparkExercise\\out\\artifacts\\SparkExercise_jar\\SparkExercise.jar"))
        val sc = new SparkContext(conf)
        val file = sc.textFile("E:\\file.txt")
        val blankLines = sc.accumulator(0) // Create an Accumulator[Int] initialized to 0,结果返回4
    //    var blankLines =0     //结果返回0,因为每个task会得到blankLines的一个副本,且每个task对它的更新不会返回给driver
        val callSigns = file.flatMap(line => {
            if (line == "") {
              blankLines += 1 // Add to the accumulator
            }
            line.split(" ")
          })
        callSigns.saveAsTextFile("E:\\output.txt")
        println("Blank lines: " + blankLines)
        sc.stop()
      }
    }

    在上面的例子中,我们创建了一个名为blankLines的整型累加器(Accumulator[Int]),初始化为0,然后再每次读到一个空白行的时候blankLines加一。因此,累加器使我们可以用一种更简便的方式,在一个RDD的转换过程中对值进行聚合,而不用额外使用一个filter()或reduce()操作。
    需要注意的是,由于Spark的lazy机制,只有在saveAsTestFile这个action算子执行后我们才能得到blankLines的正确结果。

    由于对于worker节点来说,累加器的值是不可访问的,所有对于worker上的task,累加器是write-only的。这使得累加器可以被更高效的实现,而不需要在每次更新时都进行通信。

    当有多个值需要被跟踪记录,或者一个值需要在并行程序的多处进行更新时,使用累加器的计数功能变得尤其方便。例如,原始数据中经常有一部分的无效数据。当无效数据的比例很高时,为了防止产生垃圾输出,我们需要使用累加器对数据中的有效数据和无效数据分别进行计数。接着上面的程序,下面的程序描述了有效数据和无效数据的统计过程,并且为了简便,我们假设以字母 “t”开头的单词是无效数据。

        def validateSign(word:String):Boolean={
          if (word.startsWith("t")){
            invalidLines += 1
            false
          }
          else{
            validLines += 1
            true
          }
        }
        val validSigns = callSigns.filter(validateSign)
        val contactCount = validSigns.map(word => (word,1)).reduceByKey((a,b)=>a+b)
    
        contactCount.count()
        if(invalidLines.value<0.1*validLines.value){
          contactCount.saveAsTextFile("E:\\contactCount")
        }else{
          println(f"Too many errors: $invalidLines in $validLines ")
        }
    

    累加器与容错

    对于失效节点和慢节点,Spark会自动通过重新执行(re-executing)失效任务或慢任务。而有时,即使没有节点失效,Spark可能会需要重新执行一遍tasks来重建一个被移出内存的缓存值,这就导致同一数据上的同一函数可能会因此执行多次。
    对于在RDD转换(Transformation)操作中的累加器,一个累加器的更新可能会出现多次。出现这种现象的一种可能情况是,一个被缓存,但是不经常使用的RDD被第一次弹出LRU cache队列,但是之后又需要使用了。这时RDD会根据其血统(lineage)被重新计算,而累加器上的更新也因此多执行了一遍,并返回给driver。因此,建议在转换操作中使用的累加器仅用于调试目的。

    自定义累加器

    上面的例子中使用的是Spark内建的Integer类型累加器。同时,Spark还支持Double,Long,和Float类型的累加器。除此之外,Spark还提供了自定义累加器类型和聚合操作(如查找最大值等加操作以外的操作)的API,但要保证定义的操作满足交换律和结合律。

    广播变量

    Spark的另一种共享变量是广播变量。通常情况下,当一个RDD的很多操作都需要使用driver中定义的变量时,每次操作,driver都要把变量发送给worker节点一次,如果这个变量中的数据很大的话,会产生很高的传输负载,导致执行效率降低。使用广播变量可以使程序高效地将一个很大的只读数据发送给多个worker节点,而且对每个worker节点只需要传输一次,每次操作时executor可以直接获取本地保存的数据副本,不需要多次传输。

    val signPrefixes = sc.broadcast(loadCallSignTable())
    val countryContactCounts = contactCounts.map{case (sign, count) =>
    val country = lookupInArray(sign, signPrefixes.value)
    (country, count)
    }.reduceByKey((x, y) => x + y)
    countryContactCounts.saveAsTextFile(outputDir + "/countries.txt")
    

    创建并使用广播变量的过程如下:

    • 在一个类型T的对象obj上使用SparkContext.brodcast(obj)方法,创建一个Broadcast[T]类型的广播变量,obj必须满足Serializable。
    • 通过广播变量的.value()方法访问其值。

    另外,广播过程可能由于变量的序列化时间过程或者序列化变量的传输过程过程而成为瓶颈,而Spark Scala中使用的默认的Java序列化方法通常是低效的,因此可以通过spark.serializer属性为不同的数据类型实现特定的序列化方法(如Kryo)来优化这一过程。

    参考文献

    Learning Spark - O’Reilly Media

    展开全文
  • 适合linux-c网络编程初学者学习的多线程控制,linux下编译通过,通过互斥锁和条件变量,最终线程的运行结果输出到txt文件中。
  • golang 基于共享变量的并发

    千次阅读 2018-05-11 16:09:58
    竞争条件:程序在多个goroutine交叉执行操作时,没有给出正确的结果。只要有两个goroutine并发访问同一变量,且至少其中的一个是写操作的时候就会发生数据竞争。数据竞争会在两个以上的goroutine...
    并发定义:当我们没有办法自信地确认一个事件是在另一个事件的前面或者后面发生的话,就说明x和y这两个事件是并发的。
    并发安全:如果其所有可访问的方法和操作都是并发安全的话,那么类型便是并发安全的。
    竞争条件:程序在多个goroutine交叉执行操作时,没有给出正确的结果。

    只要有 两个goroutine并发访问 同一变量,且至 少其中的一个是写操作的时候就会发生数据竞争。

    数据竞争会在两个以上的goroutine并发访问相同的变量且至少其中一个为写操作时发生。

    第一种:不要去写变量,变量直接提前初始化。
    第二种:多个只允许一个goroutine访问变量,用select来监听操作(go的金句:不要通过共享变量来通信,通过通信(channel)来共享变量)。

    第三种:允许过个goroutine访问变量,但是同一时间只允许一个goroutine访问。

    现在我们来讲第三种情况具体操作
    golang 我们可以通过channel作为计量器,可以保证可以有多少个goroutine可以同时访问。make(chan struct{},1),通过写入读取用阻塞的方式锁定住指定的代码块的访问。

    var (
    sema = make(chan struct{}, 1) // a binary semaphore guarding balance
    balance int
    )
    func Deposit(amount int) {
    sema <- struct{}{} // acquire token
    balance = balance + amount
    <-sema // release token
    }
    func Balance() int {
    sema <- struct{}{} // acquire token
    b := balance
    <-sema // release token
    return b
    }

    可以保证同一时刻只有一个goroutine来访问。


    然而我们可以用sync包中的Mutex来实现上面的功能,那就是: 互斥锁 sync.Mutex

    互斥锁:保证共享变量不会被并发访问

    import "sync"
    var (
    mu sync.Mutex // guards balance
    balance int
    )
    func Deposit(amount int) {
    mu.Lock()
    balance = balance + amount
    mu.Unlock()
    }
    func Balance() int {
    mu.Lock()
    b := balance
    mu.Unlock()
    return b
    }

    在Lock和Unlock之间的代码段中的内容goroutine可以随便读取或者修改,这个代码段叫做临界区。
    注意:一定要释放锁(Unlock),不管任何情况,可以利用defer Mutex.Unlock(),一定要注意go里没有重入锁,如果遇到更小原子的操作,考虑分解成不带锁功能的小块函数


    接下来我们将另一种锁:读写锁sync.RWMutex

    很多情况我们需要保证读的性能,而互斥锁会短暂的阻止其他的goroutine的运行,没法达到很好的多并发效果(多读单写),这时读写锁就可以很好的解决这个问题。

    RLock()和RUnlock()获取和释放一个读取或者共享锁。RLock只能在临界区共享变量没有任何写入操作时可用。一般来说,我们不应该假设逻辑上的只读函数/方法也不会去更新某一些变量。如果没法确定,那么久使用互斥锁(Mutex)


    最后我们来讲下内存同步的问题

    var x, y int
    go func() {
    x = 1 // A1
    fmt.Print("y:", y, " ") // A2
    }()
    go func() {
    y = 1 // B1
    fmt.Print("x:", x, " ") // B2
    }()

    上面的例子:A1、A2、B1、B2 执行循序却是毫无规律

    在现代计算机中可能会有一堆处理器,每一个都会有其本地缓存(local cache)。为了效率,对内存的写入一般会在每一个处理器中缓冲,并在必要时一起flush到主存。这种情况下这些数据可能会以与当初goroutine写入顺序不同的顺序被提交到主存。导致程序运行串行了,又同时串行的代码访问了共享变量,尽管goroutine A中一定需要观察到x=1执行成功之后才会去读取y,但它没法确保自己观察得到goroutine B中对y的写入,所以A还可能会打印出y的一个旧版的值。

    有两种方法解决:

    1.变量限定在goroutine中使用,不访问共享变量

    2.用互斥条件访问


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  • 条件变量与虚假唤醒

    千次阅读 2015-06-23 15:58:10
     条件变量是一种同步机制,允许线程挂起,直到共享数据上的某些条件得到满足。条件变量上的基本操作有:触发条件(当条件变为 true 时);等待条件,挂起线程直到其他线程触发条件。  条件变量要和互斥量相联结,...
  • C++11条件变量使用详解

    万次阅读 多人点赞 2019-05-02 00:31:21
    condition_variable介绍 在C++11中,我们可以使用...条件变量是利用线程间共享的全局变量进行同步的一种机制,主要包括两个动作: 一个线程因等待"条件变量的条件成立"而挂起; 另外一个线程使"条件成立",给出信...
  • 使用互斥锁+条件变量+共享内存的模式实现linux下亲缘关系间进程间同步通信 说明编译时加上 -lrt -lpthread参数
  • 如果局部变量的名字和成员变量的名字相同, 要想在该方法中使用成员变量,必须使用关键字this 成员变量和局部变量区别成员变量:1、成员变量定义在类中,在整个类中都可以被访问。2、成员变量随着对象的建立而...
  • 操作系统中的互斥锁与条件变量

    千次阅读 2017-11-17 21:19:25
    互斥锁不同,条件变量是用来等待而不是用来上锁的。...条件变量是利用线程间共享的全局变量进行同步的一种机制,主要包括两个动作:一个线程等待"条件变量的条件成立"而挂起;另一个线程使"条件成立
  • 86- 条件变量 condition

    千次阅读 2017-03-13 20:23:43
    本文承接上文而来,主要是为了解决上一文中轮询所带来的 CPU 浪费问题。这里我们再把原问题复述一遍: 学生线程写作业,老师线程检查作业。...根据条件变量的这种特性,我们可以应用它来改写上一篇文章中...
  • QWaitCondition 条件变量

    千次阅读 2017-04-18 11:19:10
    在之前的文章中,我们已经讲过了很多种线程同步的方法,如互斥锁,信号量,读写锁等,今天我们再来学习一种线程同步的方法,条件变量
  • 互斥量(互斥锁)与条件变量

    千次阅读 2016-10-19 11:12:25
    使用pthread的互斥接口...条件变量与互斥量一起使用时,允许线程以无竞争的方式等待特定的条件发生。 条件本身是由互斥量保护的。我们使用pthread_cond_wait等待条件变量变为真。 pthread_cond_wait的内部过程: 调
  • 互斥变量和条件变量

    千次阅读 2006-10-10 21:32:00
    互斥是可以被用来控制共享变量的访问简单的锁原语。注意,对于线程来说,整个地址空间都是共享的,所以所有的东西都可以被当作共享资源。然而,在大多数情况下,线程使用私有的本地变量(在pthread_create 及连续的...
  • 变量定义部分定义的变量叫做类的成员变量,成员变量在整个类中都有效. (全局变量应该是成员变量的俗称) 在方法体中定义的变量叫做局部变量,局部变量只在定义它的方法中有效. 成员变量又分为实例变量...
  • Linux线程管理必备:互斥量与条件变量

    千次阅读 多人点赞 2013-01-28 09:10:53
    而互斥量与条件变量在线程管理中必不可少,任务间的调度几乎都是由互斥量与条件变量控制。互斥量的实现进程中的信号量(无名信号量)是类似的,当然,信号量也可以用于线程,区别在于初始化的时候,其本质都是P/V...
  • 浅析linux下的条件变量

    千次阅读 2017-02-20 15:38:37
    条件变量是利用线程间共享的全局变量进行同步的一种机制,主要包括两个动作:一个线程等待"条件变量的条件成立"而挂起;另一个线程使"条件成立"(给出条件成立信号)
  • linux中的条件变量的使用

    万次阅读 2018-06-24 21:21:45
    什么是条件变量 为何要用条件变量 条件变量的用法
  • 多线程中的使用共享变量的问题

    千次阅读 2014-09-09 22:07:47
    一组并发线程运行在一个进程的上下文中,每个线程都有它自己独立的线程上下文,例如:栈、程序计数器、线程ID、条件码等,每个线程...有了共享就要防止在对共享变量进行操作的过程中得到一个不可知的值,在Linux内核中
  • 可见性要更加复杂一些,它必须确保释放锁之前对共享数据做出的更改对于随后获得该锁的另一个线程是可见的 —— 如果没有同步机制提供的这种可见性保证,线程看到的共享变量可能是修改前的值或不一致的值,这将引发...
  • go-goroutine中的共享变量

    千次阅读 2015-08-11 09:58:51
    对于一个goroutine来说,虽然指令会被编译器乱序重排,但它其中变量的读, 写操作执行表现必须和从所写的代码得出的预期是一致的。但是在两个不同的goroutine对相同变量操作时, 可能因为指令重排
  • linux无亲缘关系间进程同步通信实现(互斥锁+条件变量+共享内存模式)
  • 互斥锁与条件变量详解

    千次阅读 2019-03-04 19:21:11
    一、互斥量和条件变量简介  互斥量(mutex)从本质上说是一把锁,在访问共享资源前对互斥量进行加锁,在访问完成后释放互斥量上的锁。在互斥量进行加锁以后,任何其它试图再次对互斥量加锁的线程将会阻塞直到当前...
  • 测试volatile变量和普通变量区别

    千次阅读 2018-12-14 00:26:59
    volatile变量在多线程环境中经常使用,我们利用其线程可见性和禁止指令重排的特性,实现比synchronized更轻量级的变量同步共享; 虽然我们经常使用或看见volatile关键字,但是 很多人却不一定测试过加volatile和不加...

空空如也

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共享变量与条件变量的区别