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  • (给Go开发大全加星标)来源:五更灯火https://blog.csdn.net/qq_44720314/article/details/105125185【导读】本文通过详细例子,介绍了 Go 语言并发编程中对临界资源的管理和互斥的使用。在任何支持并发编程的语言...

    (给Go开发大全加星标)

    来源:五更灯火

    https://blog.csdn.net/qq_44720314/article/details/105125185

    【导读】本文通过详细例子,介绍了 Go 语言并发编程中对临界资源的管理和互斥锁的使用。

    在任何支持并发编程的语言中,进程/线程对临界资源的竞争都是不可避免的问题,举一个例子来引入

    package mainimport (  "fmt"  "math/rand"  "time")//全局变量票数var tickets = 10func main(){    //三个goroutine  模拟售票窗口  go saleTickets("售票口1")  go saleTickets("售票口2")  go saleTickets("售票口3")    //为了保证3个goroutine协程正常工作,先将主线程睡眠5秒  time.Sleep(5*time.Second)}func saleTickets(name string){  //随机数种子  rand.Seed(time.Now().UnixNano())  for {    if tickets >0{      //随机睡眠1~1000ms      time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000))*time.Millisecond)      fmt.Println(name,"余票:",tickets)      tickets--    }else{        fmt.Println(name,"售罄,已无票。。")        break    }  }}

    在以上的代码中,使用三个并发运行的go协程模拟了三个售票窗口同时售票。而由于全局变量tickets会被三个协程在一段时间内同时访问, 因此tickets就是我们说的“临界资源”。

    我们可以发现:

    控制台输出结果:

    售票口1 余票:10售票口3 余票:10售票口2 余票:10售票口1 余票:7售票口2 余票:6售票口2 余票:5售票口1 余票:4售票口3 余票:3售票口2 余票:2售票口1 余票:1售票口1 售罄,已无票。。售票口2 余票:0售票口2 售罄,已无票。。售票口3 余票:-1售票口3 售罄,已无票。。
    • 在开始时,三个窗口同时读到信息:tickets=10,从而随机都输出了余票=10

    • 而在结尾时,竟然出现了余票为负数的情况,其产生的原因在于,票数快要卖完时,当售票口1余票1,并且售完这一张票后,在这个时间段内,售票口2已经进入了if tickets > 0满足条件的代码块内,然而售票口1此时将最后一张票售出,tickets 由1变为0售票口2打印出来了不应该出现的结果:余票0,同理售票口3打印了不该出现的结果:余票-1

    这就产生了临界资源竞争的问题,产生了错误的程序结果

    临界资源安全问题的解决

    要想解决临界资源安全的问题,很多编程语言的解决方案都是同步。通过上锁的方式,某一时间段内,只能允许一个goroutine来访问这个共享数据,当前goroutine访问完毕,解锁后,其他的goroutine才能访问。

    通过go语言,我们可以利用sync包下的锁操作,包含互斥锁和读写锁。


    以下代码使用了互斥锁来实现售票窗口之间的同步:

    package mainimport (  "fmt"  "math/rand"  "sync"  "time")//全局变量票数var tickets = 10var mutex sync.Mutexfunc main(){  //三个goroutine  模拟售票窗口  go saleTickets("售票口1")  go saleTickets("售票口2")  go saleTickets("售票口3")  //主协程睡眠,要保证睡眠时间大于子协程一共的执行时间,否则子协程无法正常执行完毕  time.Sleep(10*time.Second)}func saleTickets(name string){  //随机数种子  rand.Seed(time.Now().UnixNano())  for {    //上锁    mutex.Lock()    if tickets >0{      //随机睡眠1~1000ms      time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1000))*time.Millisecond)      fmt.Println(name,"余票:",tickets)      tickets--    }else{      mutex.Unlock()      fmt.Println(name,"售罄,已无票。。")      break    }    //解锁    mutex.Unlock()  }}

    Go并发编程

    在Go的并发编程中有一句很经典的话:不要以共享内存的方式去通信,而要以通信的方式去共享内存。

    在Go语言中并不鼓励用锁保护共享状态的方式在不同的Goroutine中分享信息(以共享内存的方式去通信)。而是鼓励通过channel将共享状态或共享状态的变化在各个Goroutine之间传递(以通信的方式去共享内存),这样同样能像用锁一样保证在同一的时间只有一个Goroutine访问共享状态。


    当然,在主流的编程语言中为了保证多线程之间共享数据安全性和一致性,都会提供一套基本的同步

    工具集,如锁,条件变量,原子操作等等。Go语言标准库也毫不意外的提供了这些同步机制,使用方式也和其他语言差不多

     - EOF -

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    1、Golang 防内存泄漏编码原则

    2、用etcd做go-micro的服务发现

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  • 程序要想使用某些资源,必然通过一些指令去访问这些资源,若多个任务都访问同一公共资源,那么各任务中访问公共资源的指令代码组成区域就称为临界区。怕有同学看得不仔细,强调一下,临界指程序中那些访问公共...

    临界区,互斥,竞争条件

    公共资源

    可以是公共内存、公共文件、公共硬件等,总之是被所有任务共享的一套资源。

    临界区

    程序要想使用某些资源,必然通过一些指令去访问这些资源,若多个任务都访问同一公共资源,那么各任务中访问公共资源的指令代码组成的区域就称为临界区。怕有同学看得不仔细,强调一下,临界区是指程序中那些访问公共资源的指令代码,即临界区是指令,并不是受访的静态公共资源

    互斥

    互斥也可称为排他, 是指某一时刻公共资源只能被 1 个任务独享, 即不允许多个任务同时出现在自己的临界区中。公共资源在任意时刻只能被一个任务访问,即只能有一个任务在自己的临界区中执行,其他任务想访问公共资源时,必须等待当前公共资源的访问者完全执行完他自己的临界区代码后(使用完资源后)再开始访问。

    竞争条件

    竞争条件是指多个任务以非互斥的方式同时进入临界区, 大家对公共资源的访问是以竞争的方式并行进行的,因此公共资源的最终状态依赖于这些任务的临界区中的微操作执行次序。

    非互斥条件下产生的错误行为

    当多个任务“同时”读写公共资源时,也就是多个任务“同时”执行它们各自临界区中的代码时,它们以混杂并行的方式访问同一资源, 因此后面任务会将前一任务的结果覆盖, 最终公共资源的结果取决于所有任务的执行时序。这里所说的“同时”也可以指多任务伪并行,总之是指一个任务在自己的临界区中读写公共资源,还没来得及出来(彻底执行完临界区所有代码),另一个任务也进入了它自己的临界区去访问同一资源。

    内容出自 郑钢 – 《操作系统真象还原》,详细了解具体内容还是得看原书,本人只是将部分内容摘录为学习笔记为用。

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  • 本次主要测试使用互斥锁,锁定非临界区带来性能消耗。 在我们写代码时,有时候通过逻辑设计,可以使代码中临界区在80%以上不会同时访问。但是从理论上来说,在极端或者概率很低情况下它可能成为临界...

    概述

    本次主要是测试使用互斥锁,锁定非临界区带来的性能消耗。

    在我们写代码时,有时候通过逻辑的设计,可以使代码中临界区在80%以上不会同时访问。但是从理论上来说,在极端或者概率很低的情况下它是可能成为临界区的。处于程序的稳定性考虑,同样是需要加锁的。

    但是最近在看disruptor文档[1]时,文献提到:

    即使不是临界资源,只要调用了锁就会大幅度的降低性能。
    而我之前在项目中的代码,总是会考虑逻辑上减少多线程去竞争同一个锁,这难道是在做无用功?

    文中采用的是简单的做5亿次++操作,考虑到其是用Java实现的,因此此处采用C来实现,实践来检验一下结果

     

    如果有资源竞争,肯定会导致性能下降。因此我们主要对比进入“假临界区"的场景。

     

    测试代码:

     

    点击(此处)折叠或打开

    1. #include<stdio.h>
    2. #include<time.h>
    3. #include<sys/time.h>
    4. #include<unistd.h>
    5. #include<string.h>
    6.  
    7. #include<pthread.h>
    8.  
    9.  
    10. unsigned long gtimes = 2 * 1000 * 1000 * 1000;
    11. unsigned long i;
    12.  
    13. struct timeval startTime, endTime;
    14.  
    15. pthread_mutex_t gmutex; //ensure not a stack varible;
    16.  
    17. void start_time()
    18. {
    19.     gettimeofday(&startTime, NULL);
    20. }
    21.  
    22. void end_time()
    23. {
    24.     gettimeofday(&endTime, NULL);
    25. }
    26.  
    27. double spend_time()
    28. {
    29.     return 1000 * (endTime.tv_sec - startTime.tv_sec) +
    30.         (endTime.tv_usec - startTime.tv_usec) / 1000.0f;
    31. }
    32.  
    33. void* test_thread(void* argv)
    34. {
    35.     i = gtimes;
    36.  
    37.     start_time();
    38.     while(i--);
    39.     end_time();
    40.  
    41.     printf(" a thread cost time: %.2f ms\n", spend_time());
    42.  
    43.     return NULL;
    44. }
    45.  
    46. void* test_lockthread(void* argv)
    47. {
    48.     i = gtimes;
    49.     pthread_mutex_init(&gmutex,NULL);
    50.  
    51.     start_time();
    52.  
    53.     pthread_mutex_lock(&gmutex);
    54.     while(i--);
    55.     pthread_mutex_unlock(&gmutex);
    56.  
    57.     end_time();
    58.  
    59.     pthread_mutex_destroy(&gmutex);
    60.     printf(" a thread with a pthread_mutex, cost time: %.2f ms\n", spend_time());
    61.  
    62.     return NULL;
    63. }
    64. int main(int argc, char *argv[])
    65. {
    66.     pthread_t pid;
    67.  
    68.     //pthread_create(&pid, NULL, test_thread, NULL);
    69.     pthread_create(&pid, NULL, test_lockthread, NULL);
    70.  
    71.     pthread_join(pid, NULL);
    72.  
    73.     test_thread(NULL);
    74.     test_lockthread(NULL);
    75.  
    76.     return 0;
    77. }


    测试结果:

      不加锁 加锁 效率对比 绝对值 加锁在不同线程
    1 990.86 1007.29 1.66% 16.43 987.79
    2 996.13 997.04 0.09% 0.91 1001.21
    3 988.47 989.19 0.07% 0.72 982.72
    4 993.6 992.02 -0.16% -1.58 986.94
    5 984.85 984.57 -0.03% -0.28 989.66
    6 991.59 986.75 -0.49% -4.84 992.94
    7 986.68 986.72 0.00% 0.04 983.4
    8 989.16 991.17 0.20% 2.01 987.69
    9 987.22 1001.31 1.43% 14.09 985.03
    10 986.27 984.09 -0.22% -2.18 987.14

     

    从上表可以看出:
    如果两个场景在不同的线程中,没有可比性:两者差值不同。
    再考虑到进程调度。理论上偏差也比较大

    如果是同一个线程中,除了第1和第9组数据,差距都不是很大:
    最大偏差<2ms,偏差率<0.5%.
    多数偏差<1ms,偏差率<0.1%.

    那么另外两组误差在哪里呢?同样是时间片。Linux中时间片是10ms。
    在程序中,两个函数是挨着执行的,如果第一个函数执行完成之后,在执行第二个函数的start_time后时间片到期,此时就会多消耗一个时间片。
    那么我们将后一个函数减去时间片,则基本上可以在接收的范围内——实际上还会有至少两次线程切换

    1 990.86 997.29 0.65% 6.43 987.79
    9 987.22 991.31 0.41% 4.09 985.03

     

    结论:

    C 中的锁即使进入临界区,实际没有发生资源争用,基本上等同于进入非临界区。

    但是性能消耗肯定是有的,应该是锁底层实现的首先自旋的时候会识别出来资源可用!

     

    [1] disruptor原文地址:https://mechanitis.blogspot.jp/2011/07/dissecting-disruptor-why-its-so-fast.html

    http://blog.chinaunix.net/uid-28993794-id-5779757.html

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  • 线程安全 首先我们要知道什么线程安全!...互斥锁本身实际上一个只有0/1(计数为1或者为0)计数器,通过这样计数描述当前临界资源的访问状态,所有执行流在访问临界资源的时候都需要通过该计数器判断当前

    线程安全

    首先我们要知道什么是线程安全!
    线程安全指的是多个执行流进行任务处理的时候对临界资源的争抢访问, 不会产生数据二义问题。

    为了实现线程安全,我们通常需要保证同步与互斥这两个条件。
    同步:通过条件判断保证对临界资源访问的合理性
    互斥:通过同一时间的唯一访问保证临界资源访问的安全性

    同步与互斥的实现

    互斥的实现

    互斥的实现我们通常是利用互斥锁
    互斥锁本身实际上是一个只有0/1(计数为1或者为0)的计数器,通过这样的计数描述当前临界资源的访问状态,所有执行流在访问临界资源的时候都需要通过该计数器判断当前临界资源的访问状态,如果不允许访问,则让执行流挂起等待;如果可以访问,会在访问期间将该临界资源的访问状态修改为不可访问状态,这期间其它的执行流想要访问则不被允许。

    关于互斥锁的操作流程及其相关借口介绍

    1. 定义一个互斥锁变量

       pthread_mutex_t mutex;//定义一个互斥锁变量
      
    2. 初始化互斥锁

       pthread_mutex_init(pthread_mutext_t* mutex, pthread_mutexattr_t* attr);//初始化互斥锁变量
       //也可以通过一个宏来初始化互斥锁
       pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
      
    3. 加锁操作
      通常用于在访问临界资源之前加锁,保护访问临界资源的操作,不能加锁则挂起等待,可以加锁时修改临界资源的访问状态,然后调用返回,访问临界资源。

       pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t* mutex);//阻塞加锁,不能加锁则等待
       pthread_mutex_trylock(pthread_mutex_t* mutex);//非阻塞加锁,不能加锁则报错返回
      
    4. 解锁操作
      通常用于在访问临界资源之后,进行解锁操作(只加锁不解锁会导致其它执行流一直无法访问被该锁保护的临界资源)

       pthread_mutex_unlock(pthread_mutex_t* mutex);//解锁,将临界资源的访问状态置为可访问
      
    5. 互斥锁的销毁

    pthread_mutex_destroy(pthread_mutex_t* mutex);//销毁互斥锁

    我们要注意的是,所有的执行流都是通过这个互斥锁实现互斥的操作的,而且我们说互斥锁本身其实就是一个计数器,这也就是说,互斥锁本身其实也是一个临界资源,大家都回去访问,因此互斥锁本身必须是安全的,它自身的计数操作是一个原子操作

    死锁

    在我们的实际应用当中,有时候会需要多个互斥锁,而多个执行流就会对锁资源进行争抢访问,但是因为程序推进顺序不当,造成一种互相等待的情况,这个时候程序执行流就无法继续推进,这其实就是死锁
    简单来说就是死锁就是程序执行流无法推进,卡在某一位置的一种概念

    死锁产生的必要条件

    1. 互斥条件:指的是我加了锁,别人就不能在加锁了
    2. 不可剥夺条件:我加了锁,其他人都不能解开我加的锁
    3. 请求与保持条件:我加了一把A锁,然后去请求加B锁,但这个时候我无法请求到B锁,我也不去释放A锁
    4. 环路等待条件:我加了A锁去请求B锁,另一个人加了B锁来请求A锁

    知道了死锁产生的四个必要条件,这个时候我们要预防死锁的产生,其实就是破坏死锁产生的四个必要条件(通常主要是避免3和4这两个条件)

    关于死锁的避免:常用的有银行家算法 / 死锁检测算法

    这里简单理解以下银行家算法的思路
    利用三张表,一张表记录当前有哪些锁,一张表记录当前已经给谁分配了哪些锁,一张表记录当前还需要哪些锁
    按照这三张表进行判断,判断给一个指定的执行流分配指定的锁,是否会造成环路等待条件导致死锁,如果有可能就不分配这个锁,反之,如果分配了这个锁不会造成环路等待条件,就分配这个锁。这其实就破坏了死锁产生的环路等待条件。
    在后续的锁资源分配当中,可以资源回溯,把当前执行流中已经加的锁释放掉,这其实就破坏了死锁产生的请求与保持条件。

    实现线程安全并不是保证互斥就可以,互斥只是保证了对临界资源访问的安全性,但是它并不保证合理。因此还需要同步的实现(同样的同步保证不了安全)

    同步的实现

    同步的实现我们通常是利用条件变量
    条件变量实现同步其实非常简单,提供了两个功能接口,一个接口让执行流挂起等待,一个接口唤醒等待的执行流。对当前是否满足资源获取的条件进行判断,不满足则让执行流等待,等到条件满足的时候再唤醒执行流。

    关于条件变量的操作流程及其相关借口介绍

    1. 类似于互斥锁,首先定义并初始化条件变量

       pthread_cond_t cond//定义一个条件变量
       pthread_cond_init(pthread_cond_t* cond, pthread_condattr_t* attr);//初始化条件变量
       //当然条件变量也可以使用宏进行初始化
       pthread_cond_t cond = PTHREAD_COND_INITIALIZER;
      
    2. 若资源获取条件不满足的时候,调用接口使执行流等待

       pthread_cond_wait(pthread_cond_t* condm, pthread_mutex_t* mutex);//条件变量搭配互斥锁一起使用
       pthread_cond_timedwait(pthread_cond_t* condm, pthread_mutex_t* mutex, struct timespec* );//设置阻塞超时的等待接口
      
    3. 若资源获取条件满足的时候,调用接口唤醒等待的执行流

       pthread_cond_signal(pthread_cond_t* cond);//唤醒至少一个等待中的执行流,有可能是多个
       pthread_cond_broadcast(pthread_cond_t* cond);//唤醒所有等待中的执行流
      
    4. 销毁条件变量

       pthread_cond_destroy(pthread_cond_t* cond);
      
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空空如也

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