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  • 互斥锁问题

    2015-07-30 15:16:13
    互斥锁保证每时刻每个用户看到的共享数据是一样的。只有lock与unlock两种状态,确保同一时间只有一个线程访问数据。 在同一时间通常只允许一个线程执行部分代码。 使用互斥锁前必须进行初始化操作。 (1)pthread_...

    互斥锁保证每时刻每个用户看到的共享数据是一样的。只有lock与unlock两种状态,确保同一时间只有一个线程访问数据。

    在同一时间通常只允许一个线程执行部分代码。

    使用互斥锁前必须进行初始化操作。

    (1)pthread_mutex_t = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

    (2)int pthread_mutex_init (pthread_mutex_t *mutex, const pthread_mutexattr_t *mutexattr);


    互斥锁锁住的并不是一个变量,而是阻塞一段程序。如果对一个mutex变量执行了第一次lock之后,在unlock前的这短时间内,如果有其他线程也只行到了lock,这个线程就会阻塞住,知道之前的lock解锁之后才能执行。


    加锁:

    int pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t  *mutex);

    int pyhread_mutex_trylock(pthread_mutex_t  *mutex);

    若mutex已经被加锁则lock会等带其解锁再加锁运行后面的程序,而trylock若遇到mutex以加锁则立即返回返回的错误代码为EBUSY,而不是阻塞等待。


    解锁:

    int pthread_mutex_unlock(pthread_mutex_t  *mutex);

    解锁时需要满足两个条件,一时互斥锁处于加锁状态,二是调用unlock的线程必须是给互斥锁加锁的线程;


    int pthread_thread_delete(pthread_mutex_destory);

    清楚一个互斥锁意味着释放其占有的资源清除锁时要求当前处于开放状态。

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  • Python——互斥锁1.进程之间的数据不能共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或者同一个打印终端,是没有问题的,而共享带来的是竞争竞争带来是错乱2.如何控制,就是加锁处理,而互斥锁就是互相排斥,...

    Python——互斥锁

    1.进程之间的数据不能共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或者同一个打印终端,是没有问题的,而共享带来的是竞争竞争带来是错乱

    2.如何控制,就是加锁处理,而互斥锁就是互相排斥,假设把多个进程比喻成多个人,互斥锁的工作原理是多个人都要去争抢同一个资源:比如抢一个房间,谁先抢到这个资源就暂时先占为己有然后上个锁,然后在他占用的时间段内别人是要等他用完

    hreading模块中定义了Lock类,可以方便的处理锁定:

    1.创建锁

    mutex = threading.Lock()

    2.锁定

    mutex.acquire([timeout])

    3.释放

    mutex.release()

    其中,锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout,则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁,从而可以进行一些其他的处理。

    使用互斥锁实现上面的例子的代码如下:

    from multiprocessing import Process,Lock

    import time,random

    #互斥锁:必须是lock.acquire()一次,然后lock.release()释放一次,才能继续lock.acquire()

    #互斥锁和join区别

    #大前提:二者的原理都是一样的,都是将并发变成串行,从而保证有序

    #区别:join是按照认为指定的顺序执行,而互斥锁是所有的进程平等的竞争,谁先抢到谁执行

    mutex=Lock()

    #两个线程都在抢着对这个锁进行上锁,如果有一方成功上锁,那么导致另外一方会堵塞(一直等待),到这个锁被解开为之

    thnum=0

    class MyThread(threading.Thread):

    def run(self):

    mutex.acquire()

    for i in range(10000):

    global thnum

    thnum+=1

    print(thnum)

    mutex.release()

    def test():

    global thnum

    mutex.acquire() #等待可以上锁,通知而不是轮训,没有占用CPU

    for i in range(10000):

    thnum+=1

    print(thnum)

    mutex.release()#解锁

    死锁概念

    在多道程序系统中,由于多个进程的并发执行,改善了系统资源的利用率并提高了系统的处理能力。然而,多个进程的并发执行也带来了新的问题——死锁。所谓死锁是指多个进程因竞争资源而造成的一种僵局,若无外力作用,这些进程都将无法向前推进。

    代码示意

    from threading import Thread,Lock

    import time

    mutexA=Lock()

    mutexB=Lock()

    class MyThread(Thread):

    def run(self):

    self.func1()

    self.func2()

    def func1(self):

    mutexA.acquire()

    print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)

    mutexB.acquire()

    print('\033[42m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)

    mutexB.release()

    mutexA.release()

    def func2(self):

    mutexB.acquire()

    print('\033[43m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)

    time.sleep(2)

    mutexA.acquire()

    print('\033[44m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)

    mutexA.release()

    mutexB.release()

    if __name__ == '__main__':

    for i in range(5):

    t=MyThread()

    t.start()

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  • mutex = threading.Lock()定义一个全局的互斥锁对象,默认不加锁情况一:#!/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-"""@author: zx coder@software: PyCharm@file: t5全局变量竞争资源.py@time: 2020/9/27 22:23""...

    mutex = threading.Lock()

    定义一个全局的互斥锁对象,默认不加锁

    情况一:

    #!/usr/bin/python3

    # -*- coding: utf-8 -*-

    """

    @author: zx coder

    @software: PyCharm

    @file: t5全局变量竞争资源.py

    @time: 2020/9/27 22:23

    """

    import threading

    import time

    g_num = 0

    def test1(num):

    global g_num

    mutex.acquire()

    for i in range(num):

    g_num += num

    mutex.release()

    print("--------in test1 g_num = %d"%g_num)

    def test2(num):

    global g_num

    mutex.acquire()

    for i in range(num):

    g_num += num

    mutex.release()

    print("--------in test2 g_num = %d" % g_num)

    def main():

    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))

    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))

    t1.start()

    t2.start()

    time.sleep(2)

    print(f"--- main ---- g_num = {g_num}")

    mutex = threading.Lock()

    if __name__ == '__main__':

    main()

    out:

    --------in test1 g_num = 1000000000000

    --------in test2 g_num = 2000000000000

    --- main ---- g_num = 2000000000000

    再看,情况二:

    #!/usr/bin/python3

    # -*- coding: utf-8 -*-

    """

    @author: zx coder

    @software: PyCharm

    @file: t5全局变量竞争资源.py

    @time: 2020/9/27 22:23

    """

    import threading

    import time

    g_num = 0

    def test1(num):

    global g_num

    for i in range(num):

    mutex.acquire()

    g_num += num

    mutex.release()

    print("--------in test1 g_num = %d"%g_num)

    def test2(num):

    global g_num

    for i in range(num):

    mutex.acquire()

    g_num += num

    mutex.release()

    print("--------in test2 g_num = %d" % g_num)

    def main():

    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))

    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))

    t1.start()

    t2.start()

    time.sleep(2)

    print(f"--- main ---- g_num = {g_num}")

    mutex = threading.Lock()

    if __name__ == '__main__':

    main()

    out:

    --------in test2 g_num = 1894359000000

    --------in test1 g_num = 2000000000000

    --- main ---- g_num = 2000000000000

    总结:

    互斥锁使用原则:加锁的代码越少越好,对比之下,优先考虑用情况二

    在情况二中,test2执行后的结果是随机的,数值大于一百万,小于两百万,为什么?因为,执行加1代码时,两线程共同抢CPU资源,谁抢到谁用。在test2执行一百万次中,test1也抢到很多,故而,全局变量g_num变成了在test2执行完的时间内两个线程共同作用的结果

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  • Mysql(MyISAM)的读写互斥锁问题的解决方法更新时间:2011年09月27日 00:32:11 作者:最近因为数据库读的请求增加,出现了比较严重的读写锁问题,由于主从分离,主服务器很快的执行完了写入的操作,但从库由于有大量...

    Mysql(MyISAM)的读写互斥锁问题的解决方法

    更新时间:2011年09月27日 00:32:11   作者:

    最近因为数据库读的请求增加,出现了比较严重的读写锁问题,由于主从分离,主服务器很快的执行完了写入的操作,但从库由于有大量的select的查询,会被这些来自主辅同步的update,insert严重堵塞,最后造成所有的Mysql从库负载迅速上升。

    由于没办法在短期内增加读的服务器,所以采取对Mysql进行了一些配置,以牺牲数据实时性为代价,来换取所有服务器的生命安全。呵呵,具体相关调整以及思路如下:

    MyISAM在读操作占主导的情况下是很高效的。可一旦出现大量的读写并发,同InnoDB相比,MyISAM的效率就会直线下降,而且,MyISAM和 InnoDB的数据存储方式也有显著不同:通常,在MyISAM里,新数据会被附加到数据文件的结尾,可如果时常做一些UPDATE,DELETE操作之后,数据文件就不再是连续的,形象一点来说,就是数据文件里出现了很多洞洞,此时再插入新数据时,按缺省设置会先看这些洞洞的大小是否可以容纳下新数据,如果可以,则直接把新数据保存到洞洞里,反之,则把新数据保存到数据文件的结尾。之所以这样做是为了减少数据文件的大小,降低文件碎片的产生。但 InnoDB里则不是这样,在InnoDB里,由于主键是cluster的,所以,数据文件始终是按照主键排序的,如果使用自增ID做主键,则新数据始终是位于数据文件的结尾。

    了解了这些基础知识,下面说说MyISAM几个容易忽视的配置选项:

    concurrent_insert:

    通常来说,在MyISAM里读写操作是串行的,但当对同一个表进行查询和插入操作时,为了降低锁竞争的频率,根据concurrent_insert的设置,MyISAM是可以并行处理查询和插入的:

    当concurrent_insert=0时,不允许并发插入功能。

    当concurrent_insert=1时,允许对没有洞洞的表使用并发插入,新数据位于数据文件结尾(缺省)。

    当concurrent_insert=2时,不管表有没有洞洞,都允许在数据文件结尾并发插入。

    这样看来,把concurrent_insert设置为2是很划算的,至于由此产生的文件碎片,可以定期使用OPTIMIZE TABLE语法优化。

    max_write_lock_count:

    缺省情况下,写操作的优先级要高于读操作的优先级,即便是先发送的读请求,后发送的写请求,此时也会优先处理写请求,然后再处理读请求。这就造成一个问题:一旦我发出若干个写请求,就会堵塞所有的读请求,直到写请求全都处理完,才有机会处理读请求。此时可以考虑使用max_write_lock_count:

    max_write_lock_count=1

    有了这样的设置,当系统处理一个写操作后,就会暂停写操作,给读操作执行的机会。

    low-priority-updates:

    我们还可以更干脆点,直接降低写操作的优先级,给读操作更高的优先级。

    low-priority-updates=1

    综合来看,concurrent_insert=2是绝对推荐的,至于max_write_lock_count=1和low-priority-updates=1,则视情况而定,如果可以降低写操作的优先级,则使用low-priority-updates=1,否则使用max_write_lock_count=1。

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  • 此文档中详细记载了,Mysql(MyISAM)的读写互斥锁问题的解决方法,希望可以帮助到你!
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  • //互斥锁 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #include <string.h> void *fun(void *p); int main() { pthread_t pth = 0; pthread_mutex_t mutex;...
  • 12: static void* 13: thread_routine(void *arg) 14: { 15: tpool_work_t *work; 16: ... 18: /* 如果线程池没有...互斥锁解锁后,其他并行的线程如果此时获得锁并修改了work的值,那么程序不是出问题了么??
  • 通过以下代码可以看到互斥锁的重要性: #include #include #include static int totalmoney = 20000; //总金额20000 pthread_mutex_t mutex ; //定义变量 int Check_balance() { return ...

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