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  • 互斥的使用临界资源是通过
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    2020-02-17 16:22:47

    描述

    互斥:同一时间,当只保证互斥,则可以保证临界资源访问不会造成临界资源数据的二义性,但是有可能占有临界资源的进程一直在占有,导致后面进程访问等待时间比较长
    同步:保证对临界资源访问的合理性

    1. 互斥
    如果有若干进程要求进入空闲的临界区,一次仅允许一个进程进入,保证只能有一个进程访问临界资源
    任何时候,处于临界区内的进程不可多于一个。如已有进程进入自己的临界区,则其它所有试图进入临界区的进程必须等待
    2. 同步
    进入临界区的进程要在有限时间内退出,以便其它进程能及时进入自己的临界区
    如果进程不能进入自己的临界区,则应让出 CPU,避免进程出现 “ 忙等 ” 现象
    

    以管道举例:管道也要满足同步互斥的原则

    当写端往管道当中写入数据的时候不超过 PIPE_BUF(一次性可读大小最大为4k,PIPE_SIZE管道大小为64k) 的时候,管道保证进程在读取数据时的原子性

    概念

    1. 原子性:进程当前的操作不能被打断,即对管道的读写操作不能被打断,由于此特点,导致操作结果只有一个,要么完成,要么未完成,体现互斥同步思想

    2. 临界区:每个进程中访问临界资源(比如全局变量等公用资源)的代码称为临界区

    3. 临界资源:临界资源是一次仅允许一个进程使用的共享资源,如全局变量等),也称为临界段或互斥资源

    二义性

    每个进程都可以访问这个全局变量的代码,对于某一临界资源,对应的临界区具体来说有多个(多个进程都可以有)。

    同一时间,当前的资源只能被一个进程所访问,由于不同的线程(进程),对资源的访问(读,写,修改),可能造成数据的二义性
    用户对临界资源的访问 + 操作系统对进程的调度,有可能导致修改操作不是一步完成的,中途操作被打断,这会儿就有可能有其他的进程访问到上一个进程需要修改的资源,就会造成修改资源之后,数据的二义性,从而导致程序运行结果不正确
    举个例:
    有两个PCB(p1,p2)分别要对一个全局变量 val = 10 进行 – 的操作,正常情况下结果应该是 8 ,但在临界资源的访问 + 操作系统对进程的调度下,可能会导致 p1 先将数据进行寄存未修改,p2 就已经占用 CPU 进行数据寄存和修改 val 为 9,之后再进行 p1 的修改,p1根据上下文信息将未修改前的 val (10)进行修改,依旧得到 9

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    分布式互斥是随着分布式系统的出现而出现的,并随着分布式系统理论发展而...[1]中文名临界资源互斥访问外文名Access critical resource应用计算机技术定义临界资源访问以互斥方式实现同步系统分布式系统算法完全中...

    分布式互斥是随着分布式系统的出现而出现的,并随着分布式系统理论发展而发展。在分布式系统中,很多进程能够在微观上并行执行。但由于共享资源的有限性,以及全局数据要求的一致性,一些临界资源的访问需要以互斥的方式实现同步。[1]

    中文名

    临界资源互斥访问

    外文名

    Access critical resource

    应    用

    计算机技术定    义

    临界资源访问以互斥方式实现同步

    系    统

    分布式系统

    算    法

    完全中心式、局部中心式

    临界资源互斥访问分布式互斥的发展历史

    编辑

    语音

    分布式互斥是随着分布式系统的出现而出现的,并随着分布式系统理论发展而发展。因此,和分布式系统的体系结构发展史类似,分布式互斥的发展经历了如下几个发展阶段:

    临界资源互斥访问完全中心式算法

    在该类算法中,一个节点被指定为控制(裁决)节点,它控制对所有共享对象的访问。当任何进程请求对一个临界资源进行访问时,就向本地资源控制进程发送一个请求消息,该进程接着向控制节点发送一个请求消息。当共享对象可用时,将返回一个应答消息。当进程结束使用资源后,向控制节点发送一个释放消息。这类算法有两个共同点,其一是只有控制节点能控制资源的分配,其二是所有需要的信息都集中在控制节点中,包括所有资源的实体和位置以及每个资源的分配状态。

    完全中心式算法实现简单,控制也很方便,但存在以下缺点:如果控制节点崩溃,则互斥机制终止,同时由于所有请求资源的进程都需与控制节点交换消息,因此,控制节点可能存在通信瓶颈。

    临界资源互斥访问局部中心式算法

    由于完全中心式算法可能出现的控制节点容错问题与通信瓶颈问题,人们采取了相应措施以期解决或缓解这些问题给整个系统带来的影响。因此出现了局部中心式算法。局部中心式算法是将各临界资源按一定规则分为几个区域,每个区域包含一定数量的临界资源和一个中心控制点。任何需要请求某临界资源的进程都需向该临界资源所在区域的中心控制节点发送请求消息并由该控制节点安排进程访问临界资源的次序。该类算法具有多个控制点,各控制点间互不干涉,每一个控制节点故障只影响系统内节点对该控制节点管理区域内的临界资源访问,不会对非该区域内资源的访问造成影响。因此可以缓解完全中心式算法的控制节点容错问题与通信瓶颈问题。

    临界资源互斥访问局部分布式算法

    局部中心式算法虽然缓解了其完全中心式算法的控制节点容错及通信瓶颈问题,但并未使这些问题得到解决。特别是随着通信技术的发展,节点间的通信带宽已经能够较大程度满足互斥的消息通信要求,因此使中心式算法的控制节点容错变得更加重要。因此,人们将局部中心式算法中互不干涉的控制节点改为互相备份的方式。当一个控制节点失效时,其控制的资源将转向其备份的控制节点,使得互斥能够继续进行。该类算法继续发展,出现了多点共同决策的资源访问模式,即任何一次的关键资源访问,不再是由唯一的一个控制节点决定,而是由所有控制节点共同决定。因此申请访问临界资源的节点不再只是向唯一的资源控制节点发送请求消息,而是需要向所有控制节点发送请求消息。当所有控制节点都同意申请节点的请求时,申请节点获得临界资源访问机会。因为多点控制使得节点间需要交换的消息数量增加,同样可能出现通信瓶颈,因此该类算法是在通信技术发展到一定阶段的产物。该类算法在解决控制节点容错方面具有较好的性质。

    临界资源互斥访问完全分布式算法

    局部分布式互斥算法虽然使得分布式互斥的控制节点容错问题得到了一定解决,但其容错能力不高,并增加了互斥所需的消息量。因此,Lamport提出了完全分布式互斥的概念,并对分布式系统的消息排序进行了深入研究。Maekawa对完全分布式算法的对称性特性作出了如下刻画。

    1、所有节点具有相同的信息量;

    2、所有节点只能掌握完整系统的部分情况,且必须基于这一信息作出决定;

    3、所有节点对最终决定承担相同责任;

    4、所有节点在对最终决定的影响上付出相同的努力;

    5、一个节点的故障从整体上不会导致整个系统的崩溃;

    6、不存在系统范围的共同时钟来规范时间的定位与排序。

    其中第2点是属于可选项,因为有些分布式互斥算法要求任何节点都要将自己所知道的所有信息通告系统内其他节点,这样,如果忽略通信延迟,则任何节点都将知道系统的全局信息。当然,由于通信延迟的影响,节点不可能知道全局最新信息,因此,也可以说任何节点只能掌握系统的局部信息。[1]

    临界资源互斥访问分布式互斥的研究成果

    编辑

    语音

    临界资源互斥访问理论较充实

    Lamport给出了全分布式系统中事件的逻辑时钟排序算法,并给出了相应的全分布式互斥算法,为以后的分布式互斥研究及分布式互斥算法设计提供了理论基础。Maekawa将有限射影平面理论引入请求集的设计,并得出了分布式互斥算法的消息复杂度最小为bd262b3818696b753987979b643431b0.svg的结论,为设计分布式互斥算法的性能评估提供了度量标准。

    临界资源互斥访问算法较丰富

    在Lamport与Maekawa算法的基础上,人们提出了数十种分布式互斥算法,它们集中解决了竞争分布式互斥算法的请求集生成、减少分布式互斥算法的消息复杂度、同步延迟、提高分布式互斥算法的容错能力等问题,给分布式互斥算法的应用提供了丰富的选择。

    临界资源互斥访问应用广泛

    分布式互斥算法由于是对临界资源的控制,因此,凡是分布式系统中存在对临界资源的控制问题,都可以用分布式互斥算法解决。因此,分布式互斥算法不仅在分布式计算机系统中得到广泛应用,在分布式控制,分布式决策等等方面都有非常广阔的应用前景。

    临界资源互斥访问紧跟时代

    分布式互斥算法与分布式系统的结构理论发展是分不开的。当市场上或学术界以研究主从式分布式系统为主时,人们就会着重研究主从式的分布式互斥算法。当市场上或学术界以研究对等网络为主时,对等的全分布时分布式互斥算法会成为人们研究的重点。[1]

    参考资料

    1.

    李美安. 普适分布式互斥算法及应用[D]. 电子科技大学, 2006.

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  • 一看就懂,一做就会:临界资源互斥
  • 分布式互斥(Distributed Mutual Exclusion),被互斥访问的共享资源就叫作临界资源(Critical Resource)。 集中式算法: 每个程序在需要访问临界资源时,先给协调者发送一个请求。如果当前没有程序使用这个资源,...

    分布式互斥(Distributed Mutual Exclusion),被互斥访问的共享资源就叫作临界资源(Critical Resource)。

    集中式算法:
    每个程序在需要访问临界资源时,先给协调者发送一个请求。如果当前没有程序使用这个资源,协调者直接授权请求程序访问;否则,按照先来后到的顺序为请求程序“排一个号”。如果有程序使用完资源,则通知协调者,协调者从“排号”的队列里取出排在最前面的请求,并给它发送授权消息。拿到授权消息的程序,可以直接去访问临界资源。

    一个程序完成一次临界资源访问,需要如下几个流程和消息交互:
    1.向协调者发送请求授权信息,1 次消息交互;
    2.协调者向程序发放授权信息,1 次消息交互;
    3.程序使用完临界资源后,向协调者发送释放授权,1 次消息交互。

    问题:
    协调者会成为系统的性能瓶颈;
    容易引发单点故障问题。协调者故障,会导致所有的程序均无法访问临界资源,导致整个系统不可用;


    分布式算法
    当一个程序要访问临界资源时,先向系统中的其他程序发送一条请求消息,在接收到所有程序返回的同意消息后,才可以访问临界资源。其中,请求消息需要包含所请求的资源、请求者的 ID,以及发起请求的时间。

    一个程序完成一次临界资源的访问,需要进行如下的信息交互:
    1.向其他 n-1 个程序发送访问临界资源的请求,总共需要 n-1 次消息交互;
    2.需要接收到其他 n-1 个程序回复的同意消息,方可访问资源,总共需要 n-1 次消息交互。

    1个程序要成功访问临界资源,至少需要 2*(n-1) 次消息交互。假设,现在系统中的 n 个程序都要访问临界资源,则会同时产生 2n(n-1) 条消息。
    在大型系统中使用分布式算法,消息数量会随着需要访问临界资源的程序数量呈指数级增加,容易导致高昂的“沟通成本”。

    这个算法可用性很低,主要包括两个方面的原因:
    1.当系统内需要访问临界资源的程序增多时,容易产生“信令风暴”,也就是程序收到的请求完全超过了自己的处理能力,而导致自己正常的业务无法开展。
    2.一旦某一程序发生故障,无法发送同意消息,那么其他程序均处在等待回复的状态中,使得整个系统处于停滞状态,导致整个系统不可用。

    分布式算法适合节点数目少且变动不频繁的系统,且由于每个程序均需通信交互,因此适合 P2P 结构的系统。

    实际应用:hadoop的分布式文件系统 HDFS 的文件修改就是一个典型的应用分布式算法的场景。

    令牌环算法
    所有程序构成一个环结构,令牌按照顺时针(或逆时针)方向在程序之间传递,收到令牌的程序有权访问临界资源,访问完成后将令牌传送到下一个程序;若该程序不需要访问临界资源,则直接把令牌传送给下一个程序。

    缺点:不管环中的程序是否想要访问资源,都需要接收并传递令牌,所以也会带来一些无效通信,降低了系统的实时性。

    实际应用:移动自组织网络系统。一个典型的应用场景就是无人机通信。

    令牌环算法是一种更加公平的算法,通常会与通信令牌结合,从而取得很好的效果。特别是当系统支持广播或组播通信模式时,该算法更加高效、可行。适用于系统规模较小,并且系统中每个程序使用临界资源的频率高且使用时间比较短的场景

    适合大规模系统中的分布式互斥算法
    两层结构的分布式令牌环算法,把整个广域网系统中的节点组织成两层结构,可以用于节点数量较多的系统,或者是广域网系统。
     

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  • 实现两个进程之间互斥访问临界资源 #include<unistd.h> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<sys/types.h> #include<linux/sem.h> int mutexid; int main() { int child,...

    1、实现两个进程之间互斥访问临界资源

    #include<unistd.h>
    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    #include<sys/types.h>
    #include<linux/sem.h>
    int mutexid;
    int main()
    {
    	int child, i, j;
    	struct sembuf p, v;
    	// 定义信号量,初值为1
    	mutexid = semget(IPC_PRIVATE, 1, 0666 | IPC_CREAT);
    	if (semctl(mutexid, 0, SETVAL, 1) == -1)
    	{
    		perror("semctl setval error");
    	}
    
    	// 定义p操作
    	p.sem_num = 0;
    	p.sem_op = -1;
    	p.sem_flg = SEM_UNDO;
    
    	// 定义v操作
    	v.sem_num = 0;
    	v.sem_op = 1;
    	v.sem_flg = SEM_UNDO;
    
    	child = fork();
    	while (1)
    	{
    		if (child == -1)
    		{
    			printf("error");
    		}
    		// 父进程
    		else if (child > 0)
    		{
    			i = 1;
    			while (i <= 3)
    			{
    				sleep(1);
    				semop(mutexid, &p, 1);
    				printf("print in\n");
    				sleep(1);
    				printf("print out\n");
    				semop(mutexid, &v, 1);
    				i++;
    			}
    			wait(NULL);
    			semctl(mutexid, IPC_RMID, 0);
    			exit(0);
    		}
    		// 子进程
    		else if (child == 0)
    		{
    			j = 1;
    			while (j <= 3)
    			{
    				sleep(1);
    				semop(mutexid, &p, 1);
    				printf("child in\n");
    				sleep(1);
    				printf("child out\n");
    				semop(mutexid, &v, 1);
    				j++; 
    			}
    		}
    	}
    	return 0;
    }
    
    

    分析:
    发现print in 和 print out之间和child in 、 child out之间都没有其他的输出,由此可见,两者进行之间不允许执行其他的操作。由于在输出print in 之前,进行了p操作,即申请资源,且存在一个信号量,所以其他进程只能等待,等print out之后进行v操作后可以执行其他进程。

    2、不死锁的哲学家进餐问题

    #include<unistd.h>
    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    #include<sys/types.h>
    #include<linux/sem.h>
    int roomnum = 0;
    int chopstick[5];
    int P(int sem_id)
    {
    	struct sembuf sem_b;
    	sem_b.sem_num = 0;
    	sem_b.sem_op = -1;
    	sem_b.sem_flg = SEM_UNDO;
    
    	// 进行p操作
    	if (semop(sem_id, &sem_b, 1) == -1)
    	{
    		fprintf(stderr, "P failed\n");
    		return 0;
    	}
    	return 1;
    }
    int V(int sem_id) // 释放资源
    {
    	struct sembuf sem_b;
    	sem_b.sem_num = 0;
    	sem_b.sem_op = 1;
    	sem_b.sem_flg = SEM_UNDO;
    
    	// 进行v操作
    	if (semop(sem_id, &sem_b, 1) == -1)
    	{
    		fprintf(stderr, "V failed\n");
    		return 0;
    	}
    	return 1;
    }
    int main()
    {
    	roomnum = semget(IPC_PRIVATE, 1, 0666 | IPC_CREAT);
    	semctl(roomnum, 0, SETVAL, 4); // 至多只允许四个哲学家同时进餐
    	int i = 0;
    	int pid;
    	for (i = 0; i < 5; ++i)
    	{
    		chopstick[i] = semget(IPC_PRIVATE, 1, 0666 | IPC_CREAT);
    		semctl(chopstick[i], 0, SETVAL, 1);
    	}
    	for (i = 0; i < 5; ++i)
    	{
    		pid = fork();
    		if (pid == 0)
    		{
    			while (1)
    			{
    				// 哲学家在思考
    				printf("Philosopher %d is thinking,No disterb\n",i);
    				sleep(1);
    
    				// 哲学家饿了,准备开始吃饭
    				P(roomnum); // 
    				printf("Philosopher %d is hungry,so he entered the room\n",i);
    
    				// 哲学家拿左筷子
    				P(chopstick[i]);
    				printf("Philosopher %d pick up left chopstick\n", i);
    
    				// 哲学家拿右筷子
    				P(chopstick[(i + 1) % 5]);
    				printf("Philosopher %d pick up right chopstick\n", i);
    
    				// 有两只筷子后,开始进餐
    				printf("Philosopher %d begins to eat!\n", i);
    
    				// 吃完饭了,释放右筷子
    				V(chopstick[(i + 1) % 5]);
    				printf("Philosopher %d pick down right chopstick\n", i);
    
    				// 吃完饭了,释放左筷子
    				V(chopstick[i]);
    				printf("Philosopher %d pick up left chopstick\n", i);
    
    				// 哲学家进餐结束
    				V(roomnum);
    			}
    		}
    	}
    	return 0;
    }
    

    分析:
    哲学家进餐问题有三种解决方法:
    方法一:最多只允许四位哲学家同时去拿做筷子,最终能保证至少有一位哲学家能进餐,并在用完后释放两只筷子供他人使用。
    方法二:仅当哲学家的左右手都拿起时才允许进餐。换句话说,如果这个哲学家拿起左筷子没有右筷子能拿,拿就全部放下!
    方法三:规定奇数号的哲学家先拿左筷子再拿右筷子,偶数好哲学家相反。
    本题使用方法一解决,对四位哲学家初始4个信号量表示至多只允许四个哲学家同时进餐。创建五个子进程来表示五个哲学家的进餐情况,建立5个筷子的信号量,左右筷子同时存在即可进餐。
    由于最多能有4个哲学家同时进餐,5个筷子。表示一定会有一个哲学家能有两只筷子,当该哲学家进餐完毕后,可以释放两只筷子给其他哲学家进餐使用,不会产生死锁。

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    万次阅读 2021-12-20 22:01:58
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  • 1、临界区:通过对多线程的串行化来访问公共资源或一段代码,速度快,适合控制数据访问。  2、互斥量:为协调共同对一个共享资源的单独访问而设计的。  3、信号量:为控制一个具有有限数量用户资源而设计。  4...
  • 临界资源/临界区/互斥

    千次阅读 2017-12-25 09:39:25
    一次仅允许一个进程使用的资源称为临界资源。许多物理设备都属于临界资源,如输入机、打印机、磁带机等。 各进程采取互斥的方式,实现共享的资源称作临界资源。 属于临界资源的硬件有打印机、磁带机等,软件...

空空如也

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互斥的使用临界资源是通过