❶ linux 文件鎖，系統調用和庫函數之間的關系
系統調用：是操作系統為用戶態運行的進程和硬體設備(如CPU、磁碟、列印機等)進行交互提供的一組介面，即就是設置在應用程序和硬體設備之間的一個介面層。可以說是操作系統留給用戶程序的一個介面。再來說一下，linux內核是單內核，結構緊湊，執行速度快，各個模塊之間是直接調用的關系。放眼望整個linux系統，從上到下依次是用戶進程->linux內核->硬體。其中系統調用介面是位於Linux內核中的，如果再稍微細分一下的話，整個linux系統從上到下可以是：用戶進程->系統調用介面->linux內核子系統->硬體，也就是說Linux內核包括了系統調用介面和內核子系統兩部分；或者從下到上可以是：物理硬體->OS內核->OS服務->應用程序，其中操作系統起到「承上啟下」的關鍵作用，向下管理物理硬體，向上為操作系服務和應用程序提供介面，這里的介面就是系統調用了。 一般地，操作系統為了考慮實現的難度和管理的方便，它只提供一少部分的系統調用，這些系統調用一般都是由C和匯編混合編寫實現的，其介面用C來定義，而具體的實現則是匯編，這樣的好處就是執行效率高，而且，極大的方便了上層調用。
庫函數：顧名思義是把函數放到庫里。是把一些常用到的函數編完放到一個文件里，供別人用。別人用的時候把它所在的文件名用#include<>加到裡面就可以了。一般是放到lib文件里的。一般是指編譯器提供的可在c源程序中調用的函數。可分為兩類，一類是c語言標准規定的庫函數，一類是編譯器特定的庫函數。(由於版權原因，庫函數的源代碼一般是不可見的，但在頭文件中你可以看到它對外的介面)
❷ Linux/c++ 多線程寫文件時怎麼正確使用flockfile/funlockfile
必須要控制！ 目錄相當於臨界資源，必須要在線程實現過程中進行線程同步控制，否則有多個線程並發處理同一個文件的風險，導致一個線程把文件刪除後，另外一個線程還在進行讀取，導致讀取和輸出報錯。
❸ linux多線程設計中互斥鎖是什麼有什麼作用
hao
❹ linux中，多線程互斥鎖問題
線程一：
pthread_mutex_lock(&mutex);
線程一鎖中做的事
pthread_mutex_unlock(&mutex);
線程一鎖外做的事
線程二：
pthread_mutex_lock(&mutex);
線程二鎖中做的事
pthread_mutex_unlock(&mutex);
線程二鎖外做的事
當線程一二同時加鎖時，只有一個獲得鎖（比如線程一），並開始處理鎖中做的事，此時線程二被掛起。當線程一釋放鎖後，線程一將繼續做鎖外做的事，而線程二加鎖做鎖中做的事，再解鎖做鎖外做的事。
❺ linux怎麼把文件同時進行讀寫鎖
讀寫鎖與互斥量類似，不過讀寫鎖的並行性更高。
讀寫鎖可以有三種狀態：（1）讀模式加鎖；（2）寫模式加鎖；（3）不加鎖。
在寫加鎖狀態時，在解鎖之前，所有試圖對這個鎖加鎖的線程都會被阻塞。在讀加鎖狀態時，所有試圖以讀模式對它進行加鎖的線程都可以得到訪問許可權。但是如果線程希望以寫模式加鎖，它必須阻塞，直至所有的線程釋放讀鎖。
讀寫鎖很適合於對數據結構讀的次數遠大於寫的情況。
相關函數：
int pthread_rwlock_init(pthread_rwlock_t *restrict rwlock, const pthread_rwlockattr_t *restrict attr);
int pthread_rwlock_destroy(pthread_rwlock_t *rwlock) // 成功則返回0，失敗則返回錯誤代碼
int pthread_rwlock_rdlock(pthread_rwlock_t *restrict rwlock) ;//讀模式加鎖
int pthread_rwlock_wrlock(pthread_rwlock_t *restrict rwlock);//寫模式加鎖
int pthread_rwlock_unlock(pthread_rwlock_t *restrick rwlock);
int pthread_rwlock_tryrdlock(pthread_rwlock_t *restrict rwlock);
int pthread_rwlock_trywrlock(pthread_rwlock_t *restrict rwlock);
int pthread_rwlock_trywrlock(pthread_rwlock_t *restrict rwlock);
相關示例：讀者寫者問題，這也是一個很經典的多線程題目，題目大意：有一個寫者多個讀者，多個讀者可以同時讀文件，但寫者在寫文件時不允許有讀者在讀取文件，同樣有讀者讀文件時
#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#define Read_Num 2
pthread_rwlock_t lock;
class Data
{
public:
Data(int i, float f): I(i),F(f)
{}
private:
int I;
float F;
};
Data *pdata = NULL;
void *read(void * arg)
{
int id = (int)arg;
while(true)
{
pthread_rwlock_rdlock(&lock);
printf(" reader %d is reading data!\n", id);
if(data == NULL)
{
printf("data is NULL\n");
}
else
{
printf("data: I = %d, F = %f \n", pdata->I, pdata->F);
}
pthread_rwlock_unlock(&lock);
}
pthread_exit(0);
}
void *write()
{
while(true)
{
pthread_rwlock_wrlock(&lock);
printf(" writer is writind data!\n");
if(pdata == NULL)
{
pdata = new Data(1, 1.1);
printf("Writer is writing data: %d, %f\n", pdata->I, pdata->F);
}
else
{
delete pdata;
pdata = NULL;
printf("writer free the data!");
}
pthread_rwlock_unlock(&lock);
}
pthread_exit(0);
}
void main()
{
pthread_t reader[Read_Num];
pthread_t writer;
for(int i = 0;i<Read_Num;i++)
{
pthread_create(&read[i],NULL,read,(void *)i);
}
pthread_create(writer, NULL, write, NULL);
sleep(1);
return 0;
}
❻ linux 多線程 多次解鎖有問題嗎
可以多次解鎖，不會因為重復解鎖出錯，但是一般加鎖和解鎖要成對出現
❼ 如何實現linux下多線程之間的互斥與同步
Linux設備驅動中必須解決的一個問題是多個進程對共享資源的並發訪問，並發訪問會導致競態，linux提供了多種解決競態問題的方式，這些方式適合不同的應用場景。
Linux內核是多進程、多線程的操作系統，它提供了相當完整的內核同步方法。內核同步方法列表如下：
中斷屏蔽
原子操作
自旋鎖
讀寫自旋鎖
順序鎖
信號量
讀寫信號量
BKL（大內核鎖）
Seq鎖
一、並發與競態：
定義：
並發（concurrency）指的是多個執行單元同時、並行被執行，而並發的執行單元對共享資源（硬體資源和軟體上的全局變數、靜態變數等）的訪問則很容易導致競態（race conditions）。
在linux中，主要的競態發生在如下幾種情況：
1、對稱多處理器（SMP）多個CPU
特點是多個CPU使用共同的系統匯流排，因此可訪問共同的外設和存儲器。
2、單CPU內進程與搶占它的進程
3、中斷（硬中斷、軟中斷、Tasklet、底半部）與進程之間
只要並發的多個執行單元存在對共享資源的訪問，競態就有可能發生。
如果中斷處理程序訪問進程正在訪問的資源，則競態也會會發生。
多個中斷之間本身也可能引起並發而導致競態（中斷被更高優先順序的中斷打斷）。
解決競態問題的途徑是保證對共享資源的互斥訪問，所謂互斥訪問就是指一個執行單元在訪問共享資源的時候，其他的執行單元都被禁止訪問。
訪問共享資源的代碼區域被稱為臨界區，臨界區需要以某種互斥機制加以保護，中斷屏蔽，原子操作，自旋鎖，和信號量都是linux設備驅動中可採用的互斥途徑。
臨界區和競爭條件：
所謂臨界區（critical regions）就是訪問和操作共享數據的代碼段，為了避免在臨界區中並發訪問，編程者必須保證這些代碼原子地執行——也就是說，代碼在執行結束前不可被打斷，就如同整個臨界區是一個不可分割的指令一樣，如果兩個執行線程有可能處於同一個臨界區中，那麼就是程序包含一個bug，如果這種情況發生了，我們就稱之為競爭條件（race conditions），避免並發和防止競爭條件被稱為同步。
死鎖：
死鎖的產生需要一定條件：要有一個或多個執行線程和一個或多個資源，每個線程都在等待其中的一個資源，但所有的資源都已經被佔用了，所有線程都在相互等待，但它們永遠不會釋放已經佔有的資源，於是任何線程都無法繼續，這便意味著死鎖的發生。
二、中斷屏蔽
在單CPU范圍內避免競態的一種簡單方法是在進入臨界區之前屏蔽系統的中斷。
由於linux內核的進程調度等操作都依賴中斷來實現，內核搶占進程之間的並發也就得以避免了。
中斷屏蔽的使用方法：
local_irq_disable()//屏蔽中斷
//臨界區
local_irq_enable()//開中斷
特點：
由於linux系統的非同步IO，進程調度等很多重要操作都依賴於中斷，在屏蔽中斷期間所有的中斷都無法得到處理，因此長時間的屏蔽是很危險的，有可能造成數據丟失甚至系統崩潰，這就要求在屏蔽中斷之後，當前的內核執行路徑應當盡快地執行完臨界區的代碼。
中斷屏蔽只能禁止本CPU內的中斷，因此，並不能解決多CPU引發的競態，所以單獨使用中斷屏蔽並不是一個值得推薦的避免競態的方法，它一般和自旋鎖配合使用。
三、原子操作
定義：原子操作指的是在執行過程中不會被別的代碼路徑所中斷的操作。
（原子原本指的是不可分割的微粒，所以原子操作也就是不能夠被分割的指令）
（它保證指令以「原子」的方式執行而不能被打斷）
原子操作是不可分割的，在執行完畢不會被任何其它任務或事件中斷。在單處理器系統(UniProcessor)中，能夠在單條指令中完成的操作都可以認為是" 原子操作"，因為中斷只能發生於指令之間。這也是某些CPU指令系統中引入了test_and_set、test_and_clear等指令用於臨界資源互斥的原因。但是，在對稱多處理器(Symmetric Multi-Processor)結構中就不同了，由於系統中有多個處理器在獨立地運行，即使能在單條指令中完成的操作也有可能受到干擾。我們以decl (遞減指令)為例，這是一個典型的"讀－改－寫"過程，涉及兩次內存訪問。
通俗理解：
原子操作，顧名思義，就是說像原子一樣不可再細分。一個操作是原子操作，意思就是說這個操作是以原子的方式被執行，要一口氣執行完，執行過程不能夠被OS的其他行為打斷，是一個整體的過程，在其執行過程中，OS的其它行為是插不進來的。
分類：linux內核提供了一系列函數來實現內核中的原子操作，分為整型原子操作和位原子操作，共同點是：在任何情況下操作都是原子的，內核代碼可以安全的調用它們而不被打斷。
原子整數操作：
針對整數的原子操作只能對atomic_t類型的數據進行處理，在這里之所以引入了一個特殊的數據類型，而沒有直接使用C語言的int型，主要是出於兩個原因：
第一、讓原子函數只接受atomic_t類型的操作數，可以確保原子操作只與這種特殊類型數據一起使用，同時，這也確保了該類型的數據不會被傳遞給其它任何非原子函數；
第二、使用atomic_t類型確保編譯器不對相應的值進行訪問優化——這點使得原子操作最終接收到正確的內存地址，而不是一個別名，最後就是在不同體系結構上實現原子操作的時候，使用atomic_t可以屏蔽其間的差異。
原子整數操作最常見的用途就是實現計數器。
另一點需要說明原子操作只能保證操作是原子的，要麼完成，要麼不完成，不會有操作一半的可能，但原子操作並不能保證操作的順序性，即它不能保證兩個操作是按某個順序完成的。如果要保證原子操作的順序性，請使用內存屏障指令。
atomic_t和ATOMIC_INIT(i)定義
typedef struct { volatile int counter; } atomic_t;
#define ATOMIC_INIT(i) { (i) }
在你編寫代碼的時候，能使用原子操作的時候，就盡量不要使用復雜的加鎖機制，對多數體系結構來講，原子操作與更復雜的同步方法相比較，給系統帶來的開銷小，對高速緩存行的影響也小，但是，對於那些有高性能要求的代碼，對多種同步方法進行測試比較，不失為一種明智的作法。
原子位操作：
針對位這一級數據進行操作的函數，是對普通的內存地址進行操作的。它的參數是一個指針和一個位號。
為方便其間，內核還提供了一組與上述操作對應的非原子位函數，非原子位函數與原子位函數的操作完全相同，但是，前者不保證原子性，且其名字前綴多兩個下劃線。例如，與test_bit()對應的非原子形式是_test_bit()，如果你不需要原子性操作（比如，如果你已經用鎖保護了自己的數據），那麼這些非原子的位函數相比原子的位函數可能會執行得更快些。
四、自旋鎖
自旋鎖的引入：
如 果每個臨界區都能像增加變數這樣簡單就好了，可惜現實不是這樣，而是臨界區可以跨越多個函數，例如：先得從一個數據結果中移出數據，對其進行格式轉換和解 析，最後再把它加入到另一個數據結構中，整個執行過程必須是原子的，在數據被更新完畢之前，不能有其他代碼讀取這些數據，顯然，簡單的原子操作是無能為力 的（在單處理器系統(UniProcessor)中，能夠在單條指令中完成的操作都可以認為是" 原子操作"，因為中斷只能發生於指令之間），這就需要使用更為復雜的同步方法——鎖來提供保護。
自旋鎖的介紹：
Linux內核中最常見的鎖是自旋鎖（spin lock），自旋鎖最多隻能被一個可執行線程持有，如果一個執行線程試圖獲得一個被爭用（已經被持有）的自旋鎖，那麼該線程就會一直進行忙循環—旋轉—等待鎖重新可用，要是鎖未被爭用，請求鎖的執行線程便能立刻得到它，繼續執行，在任意時間，自旋鎖都可以防止多於一個的執行線程同時進入理解區，注意同一個鎖可以用在多個位置—例如，對於給定數據的所有訪問都可以得到保護和同步。
一個被爭用的自旋鎖使得請求它的線程在等待鎖重新可用時自旋（特別浪費處理器時間），所以自旋鎖不應該被長時間持有，事實上，這點正是使用自旋鎖的初衷，在短期間內進行輕量級加鎖，還可以採取另外的方式來處理對鎖的爭用：讓請求線程睡眠，直到鎖重新可用時再喚醒它，這樣處理器就不必循環等待，可以去執行其他代碼，這也會帶來一定的開銷——這里有兩次明顯的上下文切換， 被阻塞的線程要換出和換入。因此，持有自旋鎖的時間最好小於完成兩次上下文切換的耗時，當然我們大多數人不會無聊到去測量上下文切換的耗時，所以我們讓持 有自旋鎖的時間應盡可能的短就可以了，信號量可以提供上述第二種機制，它使得在發生爭用時，等待的線程能投入睡眠，而不是旋轉。
自旋鎖可以使用在中斷處理程序中（此處不能使用信號量，因為它們會導致睡眠），在中斷處理程序中使用自旋鎖時，一定要在獲取鎖之前，首先禁止本地中斷（在 當前處理器上的中斷請求），否則，中斷處理程序就會打斷正持有鎖的內核代碼，有可能會試圖去爭用這個已經持有的自旋鎖，這樣以來，中斷處理程序就會自旋， 等待該鎖重新可用，但是鎖的持有者在這個中斷處理程序執行完畢前不可能運行，這正是我們在前一章節中提到的雙重請求死鎖，注意，需要關閉的只是當前處理器上的中斷，如果中斷發生在不同的處理器上，即使中斷處理程序在同一鎖上自旋，也不會妨礙鎖的持有者（在不同處理器上）最終釋放鎖。
自旋鎖的簡單理解：
理解自旋鎖最簡單的方法是把它作為一個變數看待，該變數把一個臨界區或者標記為「我當前正在運行，請稍等一會」或者標記為「我當前不在運行，可以被使用」。如果A執行單元首先進入常式，它將持有自旋鎖，當B執行單元試圖進入同一個常式時，將獲知自旋鎖已被持有，需等到A執行單元釋放後才能進入。
自旋鎖的API函數：
其實介紹的幾種信號量和互斥機制，其底層源碼都是使用自旋鎖,可以理解為自旋鎖的再包裝。所以從這里就可以理解為什麼自旋鎖通常可以提供比信號量更高的性能。
自旋鎖是一個互斥設備，他只能會兩個值：「鎖定」和「解鎖」。它通常實現為某個整數之中的單個位。
「測試並設置」的操作必須以原子方式完成。
任何時候，只要內核代碼擁有自旋鎖，在相關CPU上的搶占就會被禁止。
適用於自旋鎖的核心規則：
（1）任何擁有自旋鎖的代碼都必須使原子的，除服務中斷外（某些情況下也不能放棄CPU,如中斷服務也要獲得自旋鎖。為了避免這種鎖陷阱，需要在擁有自旋鎖時禁止中斷），不能放棄CPU（如休眠，休眠可發生在許多無法預期的地方）。否則CPU將有可能永遠自旋下去（死機）。
（2）擁有自旋鎖的時間越短越好。
需 要強調的是，自旋鎖別設計用於多處理器的同步機制，對於單處理器（對於單處理器並且不可搶占的內核來說，自旋鎖什麼也不作），內核在編譯時不會引入自旋鎖 機制，對於可搶占的內核，它僅僅被用於設置內核的搶占機制是否開啟的一個開關，也就是說加鎖和解鎖實際變成了禁止或開啟內核搶占功能。如果內核不支持搶 占，那麼自旋鎖根本就不會編譯到內核中。
內核中使用spinlock_t類型來表示自旋鎖，它定義在：
typedef struct {
raw_spinlock_t raw_lock;
#if defined(CONFIG_PREEMPT) && defined(CONFIG_SMP)
unsigned int break_lock;
#endif
} spinlock_t;
對於不支持SMP的內核來說，struct raw_spinlock_t什麼也沒有，是一個空結構。對於支持多處理器的內核來說，struct raw_spinlock_t定義為
typedef struct {
unsigned int slock;
} raw_spinlock_t;
slock表示了自旋鎖的狀態，「1」表示自旋鎖處於解鎖狀態（UNLOCK），「0」表示自旋鎖處於上鎖狀態（LOCKED）。
break_lock表示當前是否由進程在等待自旋鎖，顯然，它只有在支持搶占的SMP內核上才起作用。
自旋鎖的實現是一個復雜的過程，說它復雜不是因為需要多少代碼或邏輯來實現它，其實它的實現代碼很少。自旋鎖的實現跟體系結構關系密切，核心代碼基本也是由匯編語言寫成，與體協結構相關的核心代碼都放在相關的目錄下，比如。對於我們驅動程序開發人員來說，我們沒有必要了解這么spinlock的內部細節，如果你對它感興趣，請參考閱讀Linux內核源代碼。對於我們驅動的spinlock介面，我們只需包括頭文件。在我們詳細的介紹spinlock的API之前，我們先來看看自旋鎖的一個基本使用格式：
#include
spinlock_t lock = SPIN_LOCK_UNLOCKED;
spin_lock(&lock);
....
spin_unlock(&lock);
從使用上來說，spinlock的API還很簡單的，一般我們會用的的API如下表，其實它們都是定義在中的宏介面，真正的實現在中
#include
SPIN_LOCK_UNLOCKED
DEFINE_SPINLOCK
spin_lock_init( spinlock_t *)
spin_lock(spinlock_t *)
spin_unlock(spinlock_t *)
spin_lock_irq(spinlock_t *)
spin_unlock_irq(spinlock_t *)
spin_lock_irqsace(spinlock_t *，unsigned long flags)
spin_unlock_irqsace(spinlock_t *, unsigned long flags)
spin_trylock(spinlock_t *)
spin_is_locked(spinlock_t *)
• 初始化
spinlock有兩種初始化形式，一種是靜態初始化，一種是動態初始化。對於靜態的spinlock對象，我們用 SPIN_LOCK_UNLOCKED來初始化，它是一個宏。當然，我們也可以把聲明spinlock和初始化它放在一起做，這就是 DEFINE_SPINLOCK宏的工作，因此，下面的兩行代碼是等價的。
DEFINE_SPINLOCK (lock);
spinlock_t lock = SPIN_LOCK_UNLOCKED;
spin_lock_init 函數一般用來初始化動態創建的spinlock_t對象，它的參數是一個指向spinlock_t對象的指針。當然，它也可以初始化一個靜態的沒有初始化的spinlock_t對象。
spinlock_t *lock
......
spin_lock_init(lock);
• 獲取鎖
內核提供了三個函數用於獲取一個自旋鎖。
spin_lock：獲取指定的自旋鎖。
spin_lock_irq：禁止本地中斷並獲取自旋鎖。
spin_lock_irqsace：保存本地中斷狀態，禁止本地中斷並獲取自旋鎖，返回本地中斷狀態。
自旋鎖是可以使用在中斷處理程序中的，這時需要使用具有關閉本地中斷功能的函數，我們推薦使用 spin_lock_irqsave，因為它會保存加鎖前的中斷標志，這樣就會正確恢復解鎖時的中斷標志。如果spin_lock_irq在加鎖時中斷是關閉的，那麼在解鎖時就會錯誤的開啟中斷。
另外兩個同自旋鎖獲取相關的函數是：
spin_trylock()：嘗試獲取自旋鎖，如果獲取失敗則立即返回非0值，否則返回0。
spin_is_locked()：判斷指定的自旋鎖是否已經被獲取了。如果是則返回非0，否則，返回0。
• 釋放鎖
同獲取鎖相對應，內核提供了三個相對的函數來釋放自旋鎖。
spin_unlock：釋放指定的自旋鎖。
spin_unlock_irq：釋放自旋鎖並激活本地中斷。
spin_unlock_irqsave：釋放自旋鎖，並恢復保存的本地中斷狀態。
五、讀寫自旋鎖
如 果臨界區保護的數據是可讀可寫的，那麼只要沒有寫操作，對於讀是可以支持並發操作的。對於這種只要求寫操作是互斥的需求，如果還是使用自旋鎖顯然是無法滿 足這個要求（對於讀操作實在是太浪費了）。為此內核提供了另一種鎖－讀寫自旋鎖，讀自旋鎖也叫共享自旋鎖，寫自旋鎖也叫排他自旋鎖。
讀寫自旋鎖是一種比自旋鎖粒度更小的鎖機制，它保留了「自旋」的概念，但是在寫操作方面，只能最多有一個寫進程，在讀操作方面，同時可以有多個讀執行單元，當然，讀和寫也不能同時進行。
讀寫自旋鎖的使用也普通自旋鎖的使用很類似，首先要初始化讀寫自旋鎖對象：
// 靜態初始化
rwlock_t rwlock = RW_LOCK_UNLOCKED;
//動態初始化
rwlock_t *rwlock;
...
rw_lock_init(rwlock);
在讀操作代碼里對共享數據獲取讀自旋鎖：
read_lock(&rwlock);
...
read_unlock(&rwlock);
在寫操作代碼里為共享數據獲取寫自旋鎖：
write_lock(&rwlock);
...
write_unlock(&rwlock);
需要注意的是，如果有大量的寫操作，會使寫操作自旋在寫自旋鎖上而處於寫飢餓狀態（等待讀自旋鎖的全部釋放），因為讀自旋鎖會自由的獲取讀自旋鎖。
讀寫自旋鎖的函數類似於普通自旋鎖，這里就不一一介紹了，我們把它列在下面的表中。
RW_LOCK_UNLOCKED
rw_lock_init(rwlock_t *)
read_lock(rwlock_t *)
read_unlock(rwlock_t *)
read_lock_irq(rwlock_t *)
read_unlock_irq(rwlock_t *)
read_lock_irqsave(rwlock_t *, unsigned long)
read_unlock_irqsave(rwlock_t *, unsigned long)
write_lock(rwlock_t *)
write_unlock(rwlock_t *)
write_lock_irq(rwlock_t *)
write_unlock_irq(rwlock_t *)
write_lock_irqsave(rwlock_t *, unsigned long)
write_unlock_irqsave(rwlock_t *, unsigned long)
rw_is_locked(rwlock_t *)
六、順序瑣
順序瑣（seqlock）是對讀寫鎖的一種優化，若使用順序瑣，讀執行單元絕不會被寫執行單元阻塞，也就是說，讀執行單元可以在寫執行單元對被順序瑣保護的共享資源進行寫操作時仍然可以繼續讀，而不必等待寫執行單元完成寫操作，寫執行單元也不需要等待所有讀執行單元完成讀操作才去進行寫操作。
但是，寫執行單元與寫執行單元之間仍然是互斥的，即如果有寫執行單元在進行寫操作，其它寫執行單元必須自旋在哪裡，直到寫執行單元釋放了順序瑣。
如果讀執行單元在讀操作期間，寫執行單元已經發生了寫操作，那麼，讀執行單元必須重新讀取數據，以便確保得到的數據是完整的，這種鎖在讀寫同時進行的概率比較小時，性能是非常好的，而且它允許讀寫同時進行，因而更大的提高了並發性，
注意，順序瑣由一個限制，就是它必須被保護的共享資源不含有指針，因為寫執行單元可能使得指針失效，但讀執行單元如果正要訪問該指針，將導致Oops。
七、信號量
Linux中的信號量是一種睡眠鎖，如果有一個任務試圖獲得一個已經被佔用的信號量時，信號量會將其推進一個等待隊列，然後讓其睡眠，這時處理器能重獲自由，從而去執行其它代碼，當持有信號量的進程將信號量釋放後，處於等待隊列中的哪個任務被喚醒，並獲得該信號量。
信號量，或旗標，就是我們在操作系統里學習的經典的P/V原語操作。
P：如果信號量值大於0，則遞減信號量的值，程序繼續執行，否則，睡眠等待信號量大於0。
V：遞增信號量的值，如果遞增的信號量的值大於0，則喚醒等待的進程。
信號量的值確定了同時可以有多少個進程可以同時進入臨界區，如果信號量的初始值始1，這信號量就是互斥信號量（MUTEX）。對於大於1的非0值信號量，也可稱為計數信號量（counting semaphore）。對於一般的驅動程序使用的信號量都是互斥信號量。
類似於自旋鎖，信號量的實現也與體系結構密切相關，具體的實現定義在頭文件中，對於x86_32系統來說，它的定義如下：
struct semaphore {
atomic_t count;
int sleepers;
wait_queue_head_t wait;
};
信號量的初始值count是atomic_t類型的，這是一個原子操作類型，它也是一個內核同步技術，可見信號量是基於原子操作的。我們會在後面原子操作部分對原子操作做詳細介紹。
信號量的使用類似於自旋鎖，包括創建、獲取和釋放。我們還是來先展示信號量的基本使用形式：
static DECLARE_MUTEX(my_sem);
......
if (down_interruptible(&my_sem))
{
return -ERESTARTSYS;
}
......
up(&my_sem)
Linux內核中的信號量函數介面如下：
static DECLARE_SEMAPHORE_GENERIC(name, count);
static DECLARE_MUTEX(name);
seam_init(struct semaphore *, int);
init_MUTEX(struct semaphore *);
init_MUTEX_LOCKED(struct semaphore *)
down_interruptible(struct semaphore *);
down(struct semaphore *)
down_trylock(struct semaphore *)
up(struct semaphore *)
• 初始化信號量
信號量的初始化包括靜態初始化和動態初始化。靜態初始化用於靜態的聲明並初始化信號量。
static DECLARE_SEMAPHORE_GENERIC(name, count);
static DECLARE_MUTEX(name);
對於動態聲明或創建的信號量，可以使用如下函數進行初始化：
seam_init(sem, count);
init_MUTEX(sem);
init_MUTEX_LOCKED(struct semaphore *)
顯然，帶有MUTEX的函數始初始化互斥信號量。LOCKED則初始化信號量為鎖狀態。
• 使用信號量
信號量初始化完成後我們就可以使用它了
down_interruptible(struct semaphore *);
down(struct semaphore *)
down_trylock(struct semaphore *)
up(struct semaphore *)
down函數會嘗試獲取指定的信號量，如果信號量已經被使用了，則進程進入不可中斷的睡眠狀態。down_interruptible則會使進程進入可中斷的睡眠狀態。關於進程狀態的詳細細節，我們在內核的進程管理里在做詳細介紹。
down_trylock嘗試獲取信號量， 如果獲取成功則返回0，失敗則會立即返回非0。
當退出臨界區時使用up函數釋放信號量，如果信號量上的睡眠隊列不為空，則喚醒其中一個等待進程。
八、讀寫信號量
類似於自旋鎖，信號量也有讀寫信號量。讀寫信號量API定義在頭文件中，它的定義其實也是體系結構相關的，因此具體實現定義在頭文件中，以下是x86的例子：
struct rw_semaphore {
signed long count;
spinlock_t wait_lock;
struct list_head wait_list;
};
❽ 如何看懂《Linux多線程服務端編程
一：進程和線程
每個進程有自己獨立的地址空間。「在同一個進程」還是「不在同一個進程」是系統功能劃分的重要決策點。《Erlang程序設計》[ERL]把進程比喻為人：
每個人有自己的記憶（內存），人與人通過談話（消息傳遞）來交流，談話既可以是面談（同一台伺服器），也可以在電話里談（不同的伺服器，有網路通信）。面談和電話談的區別在於，面談可以立即知道對方是否死了（crash,SIGCHLD），而電話談只能通過周期性的心跳來判斷對方是否還活著。
有了這些比喻，設計分布式系統時可以採取「角色扮演」，團隊里的幾個人各自扮演一個進程，人的角色由進程的代碼決定（管登錄的、管消息分發的、管買賣的等等）。每個人有自己的記憶，但不知道別人的記憶，要想知道別人的看法，只能通過交談（暫不考慮共享內存這種IPC）。然後就可以思考：
·容錯：萬一有人突然死了
·擴容：新人中途加進來
·負載均衡：把甲的活兒挪給乙做
·退休：甲要修復bug，先別派新任務，等他做完手上的事情就把他重啟
等等各種場景，十分便利。
線程的特點是共享地址空間，從而可以高效地共享數據。一台機器上的多個進程能高效地共享代碼段(操作系統可以映射為同樣的物理內存)，但不能共享數據。如果多個進程大量共享內存，等於是把多進程程序當成多線程來寫，掩耳盜鈴。
「多線程」的價值，我認為是為了更好地發揮多核處理器(multi-cores)的效能。在單核時代，多線程沒有多大價值（個人想法：如果要完成的任務是CPU密集型的，那多線程沒有優勢，甚至因為線程切換的開銷，多線程反而更慢；如果要完成的任務既有CPU計算，又有磁碟或網路IO，則使用多線程的好處是，當某個線程因為IO而阻塞時，OS可以調度其他線程執行，雖然效率確實要比任務的順序執行效率要高，然而，這種類型的任務，可以通過單線程的」non-blocking IO+IO multiplexing」的模型（事件驅動）來提高效率，採用多線程的方式，帶來的可能僅僅是編程上的簡單而已）。Alan Cox說過：」A computer is a state machine.Threads are for people who can』t program state machines.」（計算機是一台狀態機。線程是給那些不能編寫狀態機程序的人准備的）如果只有一塊CPU、一個執行單元，那麼確實如Alan Cox所說，按狀態機的思路去寫程序是最高效的。
二：單線程伺服器的常用編程模型
據我了解，在高性能的網路程序中，使用得最為廣泛的恐怕要數」non-blocking IO + IO multiplexing」這種模型，即Reactor模式。
在」non-blocking IO + IO multiplexing」這種模型中，程序的基本結構是一個事件循環（event loop），以事件驅動（event-driven）和事件回調的方式實現業務邏輯：
[cpp] view plain
//代碼僅為示意，沒有完整考慮各種情況
while(!done)
{
int timeout_ms = max(1000, getNextTimedCallback());
int retval = poll(fds, nfds, timeout_ms);
if (retval<0){
處理錯誤，回調用戶的error handler
}else{
處理到期的timers,回調用戶的timer handler
if(retval>0){
處理IO事件，回調用戶的IO event handler
}
}
}
這里select(2)/poll(2)有伸縮性方面的不足（描述符過多時，效率較低），Linux下可替換為epoll(4)，其他操作系統也有對應的高性能替代品。
Reactor模型的優點很明顯，編程不難，效率也不錯。不僅可以用於讀寫socket，連接的建立(connect(2)/accept(2))，甚至DNS解析都可以用非阻塞方式進行，以提高並發度和吞吐量(throughput)，對於IO密集的應用是個不錯的選擇。lighttpd就是這樣，它內部的fdevent結構十分精妙，值得學習。
基於事件驅動的編程模型也有其本質的缺點，它要求事件回調函數必須是非阻塞的。對於涉及網路IO的請求響應式協議，它容易割裂業務邏輯，使其散布於多個回調函數之中，相對不容易理解和維護。
三：多線程伺服器的常用編程模型
大概有這么幾種：
a：每個請求創建一個線程，使用阻塞式IO操作。在Java 1.4引人NIO之前，這是Java網路編程的推薦做法。可惜伸縮性不佳（請求太多時，操作系統創建不了這許多線程）。
b：使用線程池，同樣使用阻塞式IO操作。與第1種相比，這是提高性能的措施。
c：使用non-blocking IO + IO multiplexing。即Java NIO的方式。
d：Leader/Follower等高級模式。
在默認情況下，我會使用第3種，即non-blocking IO + one loop per thread模式來編寫多線程C++網路服務程序。
1：one loop per thread
此種模型下，程序里的每個IO線程有一個event loop，用於處理讀寫和定時事件（無論周期性的還是單次的）。代碼框架跟「單線程伺服器的常用編程模型」一節中的一樣。
libev的作者說：
One loop per thread is usually a good model. Doing this is almost never wrong, some times a better-performance model exists, but it is always a good start.
這種方式的好處是：
a：線程數目基本固定，可以在程序啟動的時候設置，不會頻繁創建與銷毀。
b：可以很方便地在線程間調配負載。
c：IO事件發生的線程是固定的，同一個TCP連接不必考慮事件並發。
Event loop代表了線程的主循環，需要讓哪個線程幹活，就把timer或IO channel（如TCP連接）注冊到哪個線程的loop里即可：對實時性有要求的connection可以單獨用一個線程；數據量大的connection可以獨佔一個線程，並把數據處理任務分攤到另幾個計算線程中（用線程池）；其他次要的輔助性connections可以共享一個線程。
比如，在dbproxy中，一個線程用於專門處理客戶端發來的管理命令；一個線程用於處理客戶端發來的MySQL命令，而與後端資料庫通信執行該命令時，是將該任務分配給所有事件線程處理的。
對於non-trivial（有一定規模）的服務端程序，一般會採用non-blocking IO + IO multiplexing，每個connection/acceptor都會注冊到某個event loop上，程序里有多個event loop，每個線程至多有一個event loop。
多線程程序對event loop提出了更高的要求，那就是「線程安全」。要允許一個線程往別的線程的loop里塞東西，這個loop必須得是線程安全的。
在dbproxy中，線程向其他線程分發任務，是通過管道和隊列實現的。比如主線程accept到連接後，將表示該連接的結構放入隊列，並向管道中寫入一個位元組。計算線程在自己的event loop中注冊管道的讀事件，一旦有數據可讀，就嘗試從隊列中取任務。
2：線程池
不過，對於沒有IO而光有計算任務的線程，使用event loop有點浪費。可以使用一種補充方案，即用blocking queue實現的任務隊列：
[cpp] view plain
typedef boost::function<void()>Functor;
BlockingQueue<Functor> taskQueue; //線程安全的全局阻塞隊列
//計算線程
void workerThread()
{
while (running) //running變數是個全局標志
{
Functor task = taskQueue.take(); //this blocks
task(); //在產品代碼中需要考慮異常處理
}
}
// 創建容量（並發數）為N的線程池
int N = num_of_computing_threads;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
create_thread(&workerThread); //啟動線程
}
//向任務隊列中追加任務
Foo foo; //Foo有calc()成員函數
boost::function<void()> task = boost::bind(&Foo::calc，&foo);
taskQueue.post(task);
除了任務隊列，還可以用BlockingQueue<T>實現數據的生產者消費者隊列，即T是數據類型而非函數對象，queue的消費者從中拿到數據進行處理。其實本質上是一樣的。
3：總結
總結而言，我推薦的C++多線程服務端編程模式為：one (event) loop per thread + thread pool：
event loop用作IO multiplexing，配合non-blockingIO和定時器；
thread pool用來做計算，具體可以是任務隊列或生產者消費者隊列。
以這種方式寫伺服器程序，需要一個優質的基於Reactor模式的網路庫來支撐，muo正是這樣的網路庫。比如dbproxy使用的是libevent。
程序里具體用幾個loop、線程池的大小等參數需要根據應用來設定，基本的原則是「阻抗匹配」（解釋見下），使得CPU和IO都能高效地運作。所謂阻抗匹配原則：
如果池中線程在執行任務時，密集計算所佔的時間比重為 P (0 < P <= 1)，而系統一共有 C 個 CPU，為了讓這 C 個 CPU 跑滿而又不過載，線程池大小的經驗公式 T = C/P。（T 是個 hint，考慮到 P 值的估計不是很准確，T 的最佳值可以上下浮動 50%）
以後我再講這個經驗公式是怎麼來的，先驗證邊界條件的正確性。
假設 C = 8，P = 1.0，線程池的任務完全是密集計算，那麼T = 8。只要 8 個活動線程就能讓 8 個 CPU 飽和，再多也沒用，因為 CPU 資源已經耗光了。
假設 C = 8，P = 0.5，線程池的任務有一半是計算，有一半等在 IO 上，那麼T = 16。考慮操作系統能靈活合理地調度 sleeping/writing/running 線程，那麼大概 16 個「50%繁忙的線程」能讓 8 個 CPU 忙個不停。啟動更多的線程並不能提高吞吐量，反而因為增加上下文切換的開銷而降低性能。
如果 P < 0.2，這個公式就不適用了，T 可以取一個固定值，比如 5*C。
另外，公式里的 C 不一定是 CPU 總數，可以是「分配給這項任務的 CPU 數目」，比如在 8 核機器上分出 4 個核來做一項任務，那麼 C=4。
四：進程間通信只用TCP
Linux下進程間通信的方式有：匿名管道(pipe)、具名管道(FIFO)、POSIX消息隊列、共享內存、信號(signals)，以及Socket。同步原語有互斥器(mutex)、條件變數(condition variable)、讀寫鎖(reader-writer lock)、文件鎖(record locking)、信號量(semaphore)等等。
進程間通信我首選Sockets（主要指TCP，我沒有用過UDP，也不考慮Unix domain協議）。其好處在於：
可以跨主機，具有伸縮性。反正都是多進程了，如果一台機器的處理能力不夠，很自然地就能用多台機器來處理。把進程分散到同一區域網的多台機器上，程序改改host:port配置就能繼續用；
TCP sockets和pipe都是操作文件描述符，用來收發位元組流，都可以read/write/fcntl/select/poll等。不同的是，TCP是雙向的，Linux的pipe是單向的，進程間雙向通信還得開兩個文件描述符，不方便；而且進程要有父子關系才能用pipe，這些都限制了pipe的使用；
TCP port由一個進程獨占，且進程退出時操作系統會自動回收文件描述符。因此即使程序意外退出，也不會給系統留下垃圾，程序重啟之後能比較容易地恢復，而不需要重啟操作系統（用跨進程的mutex就有這個風險）；而且，port是獨占的，可以防止程序重復啟動，後面那個進程搶不到port，自然就沒法初始化了，避免造成意料之外的結果；
與其他IPC相比，TCP協議的一個天生的好處是「可記錄、可重現」。tcpmp和Wireshark是解決兩個進程間協議和狀態爭端的好幫手，也是性能（吞吐量、延遲）分析的利器。我們可以藉此編寫分布式程序的自動化回歸測試。也可以用tcp之類的工具進行壓力測試。TCP還能跨語言，服務端和客戶端不必使用同一種語言。
分布式系統的軟體設計和功能劃分一般應該以「進程」為單位。從宏觀上看，一個分布式系統是由運行在多台機器上的多個進程組成的，進程之間採用TCP長連接通信。
使用TCP長連接的好處有兩點：一是容易定位分布式系統中的服務之間的依賴關系。只要在機器上運行netstat -tpna|grep <port>就能立刻列出用到某服務的客戶端地址（Foreign Address列），然後在客戶端的機器上用netstat或lsof命令找出是哪個進程發起的連接。TCP短連接和UDP則不具備這一特性。二是通過接收和發送隊列的長度也較容易定位網路或程序故障。在正常運行的時候，netstat列印的Recv-Q和Send-Q都應該接近0，或者在0附近擺動。如果Recv-Q保持不變或持續增加，則通常意味著服務進程的處理速度變慢，可能發生了死鎖或阻塞。如果Send-Q保持不變或持續增加，有可能是對方伺服器太忙、來不及處理，也有可能是網路中間某個路由器或交換機故障造成丟包，甚至對方伺服器掉線，這些因素都可能表現為數據發送不出去。通過持續監控Recv-Q和Send-Q就能及早預警性能或可用性故障。以下是服務端線程阻塞造成Recv-Q和客戶端Send-Q激增的例子：
[cpp] view plain
$netstat -tn
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign
tcp 78393 0 10.0.0.10:2000 10.0.0.10:39748 #服務端連接
tcp 0 132608 10.0.0.10:39748 10.0.0.10:2000 #客戶端連接
tcp 0 52 10.0.0.10:22 10.0.0.4:55572
五：多線程伺服器的適用場合
如果要在一台多核機器上提供一種服務或執行一個任務，可用的模式有：
a：運行一個單線程的進程；
b：運行一個多線程的進程；
c：運行多個單線程的進程；
d：運行多個多線程的進程；
考慮這樣的場景：如果使用速率為50MB/s的數據壓縮庫，進程創建銷毀的開銷是800微秒，線程創建銷毀的開銷是50微秒。如何執行壓縮任務？
如果要偶爾壓縮1GB的文本文件，預計運行時間是20s，那麼起一個進程去做是合理的，因為進程啟動和銷毀的開銷遠遠小於實際任務的耗時。
如果要經常壓縮500kB的文本數據，預計運行時間是10ms，那麼每次都起進程 似乎有點浪費了，可以每次單獨起一個線程去做。
如果要頻繁壓縮10kB的文本數據，預計運行時間是200微秒，那麼每次起線程似 乎也很浪費，不如直接在當前線程搞定。也可以用一個線程池，每次把壓縮任務交給線程池，避免阻塞當前線程（特別要避免阻塞IO線程）。
由此可見，多線程並不是萬靈丹(silver bullet)。
1：必須使用單線程的場合
據我所知，有兩種場合必須使用單線程：
a：程序可能會fork(2)；
實際編程中，應該保證只有單線程程序能進行fork(2)。多線程程序不是不能調用fork(2)，而是這么做會遇到很多麻煩：
fork一般不能在多線程程序中調用，因為Linux的fork只克隆當前線程的thread of control，不可隆其他線程。fork之後，除了當前線程之外，其他線程都消失了。
這就造成一種危險的局面。其他線程可能正好處於臨界區之內，持有了某個鎖，而它突然死亡，再也沒有機會去解鎖了。此時如果子進程試圖再對同一個mutex加鎖，就會立即死鎖。因此，fork之後，子進程就相當於處於signal handler之中（因為不知道調用fork時，父進程中的線程此時正在調用什麼函數，這和信號發生時的場景一樣），你不能調用線程安全的函數（除非它是可重入的），而只能調用非同步信號安全的函數。比如，fork之後，子進程不能調用：
malloc，因為malloc在訪問全局狀態時幾乎肯定會加鎖；
任何可能分配或釋放內存的函數，比如snprintf；
任何Pthreads函數；
printf系列函數，因為其他線程可能恰好持有stdout/stderr的鎖；
除了man 7 signal中明確列出的信號安全函數之外的任何函數。
因此，多線程中調用fork，唯一安全的做法是fork之後，立即調用exec執行另一個程序，徹底隔斷子進程與父進程的聯系。
在多線程環境中調用fork，產生子進程後。子進程內部只存在一個線程，也就是父進程中調用fork的線程的副本。
使用fork創建子進程時，子進程通過繼承整個地址空間的副本，也從父進程那裡繼承了所有互斥量、讀寫鎖和條件變數的狀態。如果父進程中的某個線程佔有鎖，則子進程同樣佔有這些鎖。問題是子進程並不包含佔有鎖的線程的副本，所以子進程沒有辦法知道它佔有了哪些鎖，並且需要釋放哪些鎖。
盡管Pthread提供了pthread_atfork函數試圖繞過這樣的問題，但是這回使得代碼變得混亂。因此《Programming With Posix Threads》一書的作者說：」Avoid using fork in threaded code except where the child process will immediately exec a new program.」。
b：限製程序的CPU佔用率；
這個很容易理解，比如在一個8核的伺服器上，一個單線程程序即便發生busy-wait，占滿1個core，其CPU使用率也只有12.5%，在這種最壞的情況下，系統還是有87.5%的計算資源可供其他服務進程使用。
因此對於一些輔助性的程序，如果它必須和主要服務進程運行在同一台機器的話，那麼做成單線程的能避免過分搶奪系統的計算資源。