❶ linux 文件锁，系统调用和库函数之间的关系
系统调用：是操作系统为用户态运行的进程和硬件设备(如CPU、磁盘、打印机等)进行交互提供的一组接口，即就是设置在应用程序和硬件设备之间的一个接口层。可以说是操作系统留给用户程序的一个接口。再来说一下，linux内核是单内核，结构紧凑，执行速度快，各个模块之间是直接调用的关系。放眼望整个linux系统，从上到下依次是用户进程->linux内核->硬件。其中系统调用接口是位于Linux内核中的，如果再稍微细分一下的话，整个linux系统从上到下可以是：用户进程->系统调用接口->linux内核子系统->硬件，也就是说Linux内核包括了系统调用接口和内核子系统两部分；或者从下到上可以是：物理硬件->OS内核->OS服务->应用程序，其中操作系统起到“承上启下”的关键作用，向下管理物理硬件，向上为操作系服务和应用程序提供接口，这里的接口就是系统调用了。 一般地，操作系统为了考虑实现的难度和管理的方便，它只提供一少部分的系统调用，这些系统调用一般都是由C和汇编混合编写实现的，其接口用C来定义，而具体的实现则是汇编，这样的好处就是执行效率高，而且，极大的方便了上层调用。
库函数：顾名思义是把函数放到库里。是把一些常用到的函数编完放到一个文件里，供别人用。别人用的时候把它所在的文件名用#include<>加到里面就可以了。一般是放到lib文件里的。一般是指编译器提供的可在c源程序中调用的函数。可分为两类，一类是c语言标准规定的库函数，一类是编译器特定的库函数。(由于版权原因，库函数的源代码一般是不可见的，但在头文件中你可以看到它对外的接口)
❷ Linux/c++ 多线程写文件时怎么正确使用flockfile/funlockfile
必须要控制！ 目录相当于临界资源，必须要在线程实现过程中进行线程同步控制，否则有多个线程并发处理同一个文件的风险，导致一个线程把文件删除后，另外一个线程还在进行读取，导致读取和输出报错。
❸ linux多线程设计中互斥锁是什么有什么作用
hao
❹ linux中，多线程互斥锁问题
线程一：
pthread_mutex_lock(&mutex);
线程一锁中做的事
pthread_mutex_unlock(&mutex);
线程一锁外做的事
线程二：
pthread_mutex_lock(&mutex);
线程二锁中做的事
pthread_mutex_unlock(&mutex);
线程二锁外做的事
当线程一二同时加锁时，只有一个获得锁（比如线程一），并开始处理锁中做的事，此时线程二被挂起。当线程一释放锁后，线程一将继续做锁外做的事，而线程二加锁做锁中做的事，再解锁做锁外做的事。
❺ linux怎么把文件同时进行读写锁
读写锁与互斥量类似，不过读写锁的并行性更高。
读写锁可以有三种状态：（1）读模式加锁；（2）写模式加锁；（3）不加锁。
在写加锁状态时，在解锁之前，所有试图对这个锁加锁的线程都会被阻塞。在读加锁状态时，所有试图以读模式对它进行加锁的线程都可以得到访问权限。但是如果线程希望以写模式加锁，它必须阻塞，直至所有的线程释放读锁。
读写锁很适合于对数据结构读的次数远大于写的情况。
相关函数：
int pthread_rwlock_init(pthread_rwlock_t *restrict rwlock, const pthread_rwlockattr_t *restrict attr);
int pthread_rwlock_destroy(pthread_rwlock_t *rwlock) // 成功则返回0，失败则返回错误代码
int pthread_rwlock_rdlock(pthread_rwlock_t *restrict rwlock) ;//读模式加锁
int pthread_rwlock_wrlock(pthread_rwlock_t *restrict rwlock);//写模式加锁
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);
相关示例：读者写者问题，这也是一个很经典的多线程题目，题目大意：有一个写者多个读者，多个读者可以同时读文件，但写者在写文件时不允许有读者在读取文件，同样有读者读文件时
#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 多线程 多次解锁有问题吗
可以多次解锁，不会因为重复解锁出错，但是一般加锁和解锁要成对出现
❼ 如何实现linux下多线程之间的互斥与同步
Linux设备驱动中必须解决的一个问题是多个进程对共享资源的并发访问，并发访问会导致竞态，linux提供了多种解决竞态问题的方式，这些方式适合不同的应用场景。
Linux内核是多进程、多线程的操作系统，它提供了相当完整的内核同步方法。内核同步方法列表如下：
中断屏蔽
原子操作
自旋锁
读写自旋锁
顺序锁
信号量
读写信号量
BKL（大内核锁）
Seq锁
一、并发与竞态：
定义：
并发（concurrency）指的是多个执行单元同时、并行被执行，而并发的执行单元对共享资源（硬件资源和软件上的全局变量、静态变量等）的访问则很容易导致竞态（race conditions）。
在linux中，主要的竞态发生在如下几种情况：
1、对称多处理器（SMP）多个CPU
特点是多个CPU使用共同的系统总线，因此可访问共同的外设和存储器。
2、单CPU内进程与抢占它的进程
3、中断（硬中断、软中断、Tasklet、底半部）与进程之间
只要并发的多个执行单元存在对共享资源的访问，竞态就有可能发生。
如果中断处理程序访问进程正在访问的资源，则竞态也会会发生。
多个中断之间本身也可能引起并发而导致竞态（中断被更高优先级的中断打断）。
解决竞态问题的途径是保证对共享资源的互斥访问，所谓互斥访问就是指一个执行单元在访问共享资源的时候，其他的执行单元都被禁止访问。
访问共享资源的代码区域被称为临界区，临界区需要以某种互斥机制加以保护，中断屏蔽，原子操作，自旋锁，和信号量都是linux设备驱动中可采用的互斥途径。
临界区和竞争条件：
所谓临界区（critical regions）就是访问和操作共享数据的代码段，为了避免在临界区中并发访问，编程者必须保证这些代码原子地执行——也就是说，代码在执行结束前不可被打断，就如同整个临界区是一个不可分割的指令一样，如果两个执行线程有可能处于同一个临界区中，那么就是程序包含一个bug，如果这种情况发生了，我们就称之为竞争条件（race conditions），避免并发和防止竞争条件被称为同步。
死锁：
死锁的产生需要一定条件：要有一个或多个执行线程和一个或多个资源，每个线程都在等待其中的一个资源，但所有的资源都已经被占用了，所有线程都在相互等待，但它们永远不会释放已经占有的资源，于是任何线程都无法继续，这便意味着死锁的发生。
二、中断屏蔽
在单CPU范围内避免竞态的一种简单方法是在进入临界区之前屏蔽系统的中断。
由于linux内核的进程调度等操作都依赖中断来实现，内核抢占进程之间的并发也就得以避免了。
中断屏蔽的使用方法：
local_irq_disable()//屏蔽中断
//临界区
local_irq_enable()//开中断
特点：
由于linux系统的异步IO，进程调度等很多重要操作都依赖于中断，在屏蔽中断期间所有的中断都无法得到处理，因此长时间的屏蔽是很危险的，有可能造成数据丢失甚至系统崩溃，这就要求在屏蔽中断之后，当前的内核执行路径应当尽快地执行完临界区的代码。
中断屏蔽只能禁止本CPU内的中断，因此，并不能解决多CPU引发的竞态，所以单独使用中断屏蔽并不是一个值得推荐的避免竞态的方法，它一般和自旋锁配合使用。
三、原子操作
定义：原子操作指的是在执行过程中不会被别的代码路径所中断的操作。
（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够被分割的指令）
（它保证指令以“原子”的方式执行而不能被打断）
原子操作是不可分割的，在执行完毕不会被任何其它任务或事件中断。在单处理器系统(UniProcessor)中，能够在单条指令中完成的操作都可以认为是" 原子操作"，因为中断只能发生于指令之间。这也是某些CPU指令系统中引入了test_and_set、test_and_clear等指令用于临界资源互斥的原因。但是，在对称多处理器(Symmetric Multi-Processor)结构中就不同了，由于系统中有多个处理器在独立地运行，即使能在单条指令中完成的操作也有可能受到干扰。我们以decl (递减指令)为例，这是一个典型的"读－改－写"过程，涉及两次内存访问。
通俗理解：
原子操作，顾名思义，就是说像原子一样不可再细分。一个操作是原子操作，意思就是说这个操作是以原子的方式被执行，要一口气执行完，执行过程不能够被OS的其他行为打断，是一个整体的过程，在其执行过程中，OS的其它行为是插不进来的。
分类：linux内核提供了一系列函数来实现内核中的原子操作，分为整型原子操作和位原子操作，共同点是：在任何情况下操作都是原子的，内核代码可以安全的调用它们而不被打断。
原子整数操作：
针对整数的原子操作只能对atomic_t类型的数据进行处理，在这里之所以引入了一个特殊的数据类型，而没有直接使用C语言的int型，主要是出于两个原因：
第一、让原子函数只接受atomic_t类型的操作数，可以确保原子操作只与这种特殊类型数据一起使用，同时，这也确保了该类型的数据不会被传递给其它任何非原子函数；
第二、使用atomic_t类型确保编译器不对相应的值进行访问优化——这点使得原子操作最终接收到正确的内存地址，而不是一个别名，最后就是在不同体系结构上实现原子操作的时候，使用atomic_t可以屏蔽其间的差异。
原子整数操作最常见的用途就是实现计数器。
另一点需要说明原子操作只能保证操作是原子的，要么完成，要么不完成，不会有操作一半的可能，但原子操作并不能保证操作的顺序性，即它不能保证两个操作是按某个顺序完成的。如果要保证原子操作的顺序性，请使用内存屏障指令。
atomic_t和ATOMIC_INIT(i)定义
typedef struct { volatile int counter; } atomic_t;
#define ATOMIC_INIT(i) { (i) }
在你编写代码的时候，能使用原子操作的时候，就尽量不要使用复杂的加锁机制，对多数体系结构来讲，原子操作与更复杂的同步方法相比较，给系统带来的开销小，对高速缓存行的影响也小，但是，对于那些有高性能要求的代码，对多种同步方法进行测试比较，不失为一种明智的作法。
原子位操作：
针对位这一级数据进行操作的函数，是对普通的内存地址进行操作的。它的参数是一个指针和一个位号。
为方便其间，内核还提供了一组与上述操作对应的非原子位函数，非原子位函数与原子位函数的操作完全相同，但是，前者不保证原子性，且其名字前缀多两个下划线。例如，与test_bit()对应的非原子形式是_test_bit()，如果你不需要原子性操作（比如，如果你已经用锁保护了自己的数据），那么这些非原子的位函数相比原子的位函数可能会执行得更快些。
四、自旋锁
自旋锁的引入：
如 果每个临界区都能像增加变量这样简单就好了，可惜现实不是这样，而是临界区可以跨越多个函数，例如：先得从一个数据结果中移出数据，对其进行格式转换和解 析，最后再把它加入到另一个数据结构中，整个执行过程必须是原子的，在数据被更新完毕之前，不能有其他代码读取这些数据，显然，简单的原子操作是无能为力 的（在单处理器系统(UniProcessor)中，能够在单条指令中完成的操作都可以认为是" 原子操作"，因为中断只能发生于指令之间），这就需要使用更为复杂的同步方法——锁来提供保护。
自旋锁的介绍：
Linux内核中最常见的锁是自旋锁（spin lock），自旋锁最多只能被一个可执行线程持有，如果一个执行线程试图获得一个被争用（已经被持有）的自旋锁，那么该线程就会一直进行忙循环—旋转—等待锁重新可用，要是锁未被争用，请求锁的执行线程便能立刻得到它，继续执行，在任意时间，自旋锁都可以防止多于一个的执行线程同时进入理解区，注意同一个锁可以用在多个位置—例如，对于给定数据的所有访问都可以得到保护和同步。
一个被争用的自旋锁使得请求它的线程在等待锁重新可用时自旋（特别浪费处理器时间），所以自旋锁不应该被长时间持有，事实上，这点正是使用自旋锁的初衷，在短期间内进行轻量级加锁，还可以采取另外的方式来处理对锁的争用：让请求线程睡眠，直到锁重新可用时再唤醒它，这样处理器就不必循环等待，可以去执行其他代码，这也会带来一定的开销——这里有两次明显的上下文切换， 被阻塞的线程要换出和换入。因此，持有自旋锁的时间最好小于完成两次上下文切换的耗时，当然我们大多数人不会无聊到去测量上下文切换的耗时，所以我们让持 有自旋锁的时间应尽可能的短就可以了，信号量可以提供上述第二种机制，它使得在发生争用时，等待的线程能投入睡眠，而不是旋转。
自旋锁可以使用在中断处理程序中（此处不能使用信号量，因为它们会导致睡眠），在中断处理程序中使用自旋锁时，一定要在获取锁之前，首先禁止本地中断（在 当前处理器上的中断请求），否则，中断处理程序就会打断正持有锁的内核代码，有可能会试图去争用这个已经持有的自旋锁，这样以来，中断处理程序就会自旋， 等待该锁重新可用，但是锁的持有者在这个中断处理程序执行完毕前不可能运行，这正是我们在前一章节中提到的双重请求死锁，注意，需要关闭的只是当前处理器上的中断，如果中断发生在不同的处理器上，即使中断处理程序在同一锁上自旋，也不会妨碍锁的持有者（在不同处理器上）最终释放锁。
自旋锁的简单理解：
理解自旋锁最简单的方法是把它作为一个变量看待，该变量把一个临界区或者标记为“我当前正在运行，请稍等一会”或者标记为“我当前不在运行，可以被使用”。如果A执行单元首先进入例程，它将持有自旋锁，当B执行单元试图进入同一个例程时，将获知自旋锁已被持有，需等到A执行单元释放后才能进入。
自旋锁的API函数：
其实介绍的几种信号量和互斥机制，其底层源码都是使用自旋锁,可以理解为自旋锁的再包装。所以从这里就可以理解为什么自旋锁通常可以提供比信号量更高的性能。
自旋锁是一个互斥设备，他只能会两个值：“锁定”和“解锁”。它通常实现为某个整数之中的单个位。
“测试并设置”的操作必须以原子方式完成。
任何时候，只要内核代码拥有自旋锁，在相关CPU上的抢占就会被禁止。
适用于自旋锁的核心规则：
（1）任何拥有自旋锁的代码都必须使原子的，除服务中断外（某些情况下也不能放弃CPU,如中断服务也要获得自旋锁。为了避免这种锁陷阱，需要在拥有自旋锁时禁止中断），不能放弃CPU（如休眠，休眠可发生在许多无法预期的地方）。否则CPU将有可能永远自旋下去（死机）。
（2）拥有自旋锁的时间越短越好。
需 要强调的是，自旋锁别设计用于多处理器的同步机制，对于单处理器（对于单处理器并且不可抢占的内核来说，自旋锁什么也不作），内核在编译时不会引入自旋锁 机制，对于可抢占的内核，它仅仅被用于设置内核的抢占机制是否开启的一个开关，也就是说加锁和解锁实际变成了禁止或开启内核抢占功能。如果内核不支持抢 占，那么自旋锁根本就不会编译到内核中。
内核中使用spinlock_t类型来表示自旋锁，它定义在：
typedef struct {
raw_spinlock_t raw_lock;
#if defined(CONFIG_PREEMPT) && defined(CONFIG_SMP)
unsigned int break_lock;
#endif
} spinlock_t;
对于不支持SMP的内核来说，struct raw_spinlock_t什么也没有，是一个空结构。对于支持多处理器的内核来说，struct raw_spinlock_t定义为
typedef struct {
unsigned int slock;
} raw_spinlock_t;
slock表示了自旋锁的状态，“1”表示自旋锁处于解锁状态（UNLOCK），“0”表示自旋锁处于上锁状态（LOCKED）。
break_lock表示当前是否由进程在等待自旋锁，显然，它只有在支持抢占的SMP内核上才起作用。
自旋锁的实现是一个复杂的过程，说它复杂不是因为需要多少代码或逻辑来实现它，其实它的实现代码很少。自旋锁的实现跟体系结构关系密切，核心代码基本也是由汇编语言写成，与体协结构相关的核心代码都放在相关的目录下，比如。对于我们驱动程序开发人员来说，我们没有必要了解这么spinlock的内部细节，如果你对它感兴趣，请参考阅读Linux内核源代码。对于我们驱动的spinlock接口，我们只需包括头文件。在我们详细的介绍spinlock的API之前，我们先来看看自旋锁的一个基本使用格式：
#include
spinlock_t lock = SPIN_LOCK_UNLOCKED;
spin_lock(&lock);
....
spin_unlock(&lock);
从使用上来说，spinlock的API还很简单的，一般我们会用的的API如下表，其实它们都是定义在中的宏接口，真正的实现在中
#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有两种初始化形式，一种是静态初始化，一种是动态初始化。对于静态的spinlock对象，我们用 SPIN_LOCK_UNLOCKED来初始化，它是一个宏。当然，我们也可以把声明spinlock和初始化它放在一起做，这就是 DEFINE_SPINLOCK宏的工作，因此，下面的两行代码是等价的。
DEFINE_SPINLOCK (lock);
spinlock_t lock = SPIN_LOCK_UNLOCKED;
spin_lock_init 函数一般用来初始化动态创建的spinlock_t对象，它的参数是一个指向spinlock_t对象的指针。当然，它也可以初始化一个静态的没有初始化的spinlock_t对象。
spinlock_t *lock
......
spin_lock_init(lock);
• 获取锁
内核提供了三个函数用于获取一个自旋锁。
spin_lock：获取指定的自旋锁。
spin_lock_irq：禁止本地中断并获取自旋锁。
spin_lock_irqsace：保存本地中断状态，禁止本地中断并获取自旋锁，返回本地中断状态。
自旋锁是可以使用在中断处理程序中的，这时需要使用具有关闭本地中断功能的函数，我们推荐使用 spin_lock_irqsave，因为它会保存加锁前的中断标志，这样就会正确恢复解锁时的中断标志。如果spin_lock_irq在加锁时中断是关闭的，那么在解锁时就会错误的开启中断。
另外两个同自旋锁获取相关的函数是：
spin_trylock()：尝试获取自旋锁，如果获取失败则立即返回非0值，否则返回0。
spin_is_locked()：判断指定的自旋锁是否已经被获取了。如果是则返回非0，否则，返回0。
• 释放锁
同获取锁相对应，内核提供了三个相对的函数来释放自旋锁。
spin_unlock：释放指定的自旋锁。
spin_unlock_irq：释放自旋锁并激活本地中断。
spin_unlock_irqsave：释放自旋锁，并恢复保存的本地中断状态。
五、读写自旋锁
如 果临界区保护的数据是可读可写的，那么只要没有写操作，对于读是可以支持并发操作的。对于这种只要求写操作是互斥的需求，如果还是使用自旋锁显然是无法满 足这个要求（对于读操作实在是太浪费了）。为此内核提供了另一种锁－读写自旋锁，读自旋锁也叫共享自旋锁，写自旋锁也叫排他自旋锁。
读写自旋锁是一种比自旋锁粒度更小的锁机制，它保留了“自旋”的概念，但是在写操作方面，只能最多有一个写进程，在读操作方面，同时可以有多个读执行单元，当然，读和写也不能同时进行。
读写自旋锁的使用也普通自旋锁的使用很类似，首先要初始化读写自旋锁对象：
// 静态初始化
rwlock_t rwlock = RW_LOCK_UNLOCKED;
//动态初始化
rwlock_t *rwlock;
...
rw_lock_init(rwlock);
在读操作代码里对共享数据获取读自旋锁：
read_lock(&rwlock);
...
read_unlock(&rwlock);
在写操作代码里为共享数据获取写自旋锁：
write_lock(&rwlock);
...
write_unlock(&rwlock);
需要注意的是，如果有大量的写操作，会使写操作自旋在写自旋锁上而处于写饥饿状态（等待读自旋锁的全部释放），因为读自旋锁会自由的获取读自旋锁。
读写自旋锁的函数类似于普通自旋锁，这里就不一一介绍了，我们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、顺序琐
顺序琐（seqlock）是对读写锁的一种优化，若使用顺序琐，读执行单元绝不会被写执行单元阻塞，也就是说，读执行单元可以在写执行单元对被顺序琐保护的共享资源进行写操作时仍然可以继续读，而不必等待写执行单元完成写操作，写执行单元也不需要等待所有读执行单元完成读操作才去进行写操作。
但是，写执行单元与写执行单元之间仍然是互斥的，即如果有写执行单元在进行写操作，其它写执行单元必须自旋在哪里，直到写执行单元释放了顺序琐。
如果读执行单元在读操作期间，写执行单元已经发生了写操作，那么，读执行单元必须重新读取数据，以便确保得到的数据是完整的，这种锁在读写同时进行的概率比较小时，性能是非常好的，而且它允许读写同时进行，因而更大的提高了并发性，
注意，顺序琐由一个限制，就是它必须被保护的共享资源不含有指针，因为写执行单元可能使得指针失效，但读执行单元如果正要访问该指针，将导致Oops。
七、信号量
Linux中的信号量是一种睡眠锁，如果有一个任务试图获得一个已经被占用的信号量时，信号量会将其推进一个等待队列，然后让其睡眠，这时处理器能重获自由，从而去执行其它代码，当持有信号量的进程将信号量释放后，处于等待队列中的哪个任务被唤醒，并获得该信号量。
信号量，或旗标，就是我们在操作系统里学习的经典的P/V原语操作。
P：如果信号量值大于0，则递减信号量的值，程序继续执行，否则，睡眠等待信号量大于0。
V：递增信号量的值，如果递增的信号量的值大于0，则唤醒等待的进程。
信号量的值确定了同时可以有多少个进程可以同时进入临界区，如果信号量的初始值始1，这信号量就是互斥信号量（MUTEX）。对于大于1的非0值信号量，也可称为计数信号量（counting semaphore）。对于一般的驱动程序使用的信号量都是互斥信号量。
类似于自旋锁，信号量的实现也与体系结构密切相关，具体的实现定义在头文件中，对于x86_32系统来说，它的定义如下：
struct semaphore {
atomic_t count;
int sleepers;
wait_queue_head_t wait;
};
信号量的初始值count是atomic_t类型的，这是一个原子操作类型，它也是一个内核同步技术，可见信号量是基于原子操作的。我们会在后面原子操作部分对原子操作做详细介绍。
信号量的使用类似于自旋锁，包括创建、获取和释放。我们还是来先展示信号量的基本使用形式：
static DECLARE_MUTEX(my_sem);
......
if (down_interruptible(&my_sem))
{
return -ERESTARTSYS;
}
......
up(&my_sem)
Linux内核中的信号量函数接口如下：
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 *)
• 初始化信号量
信号量的初始化包括静态初始化和动态初始化。静态初始化用于静态的声明并初始化信号量。
static DECLARE_SEMAPHORE_GENERIC(name, count);
static DECLARE_MUTEX(name);
对于动态声明或创建的信号量，可以使用如下函数进行初始化：
seam_init(sem, count);
init_MUTEX(sem);
init_MUTEX_LOCKED(struct semaphore *)
显然，带有MUTEX的函数始初始化互斥信号量。LOCKED则初始化信号量为锁状态。
• 使用信号量
信号量初始化完成后我们就可以使用它了
down_interruptible(struct semaphore *);
down(struct semaphore *)
down_trylock(struct semaphore *)
up(struct semaphore *)
down函数会尝试获取指定的信号量，如果信号量已经被使用了，则进程进入不可中断的睡眠状态。down_interruptible则会使进程进入可中断的睡眠状态。关于进程状态的详细细节，我们在内核的进程管理里在做详细介绍。
down_trylock尝试获取信号量， 如果获取成功则返回0，失败则会立即返回非0。
当退出临界区时使用up函数释放信号量，如果信号量上的睡眠队列不为空，则唤醒其中一个等待进程。
八、读写信号量
类似于自旋锁，信号量也有读写信号量。读写信号量API定义在头文件中，它的定义其实也是体系结构相关的，因此具体实现定义在头文件中，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多线程服务端编程
一：进程和线程
每个进程有自己独立的地址空间。“在同一个进程”还是“不在同一个进程”是系统功能划分的重要决策点。《Erlang程序设计》[ERL]把进程比喻为人：
每个人有自己的记忆（内存），人与人通过谈话（消息传递）来交流，谈话既可以是面谈（同一台服务器），也可以在电话里谈（不同的服务器，有网络通信）。面谈和电话谈的区别在于，面谈可以立即知道对方是否死了（crash,SIGCHLD），而电话谈只能通过周期性的心跳来判断对方是否还活着。
有了这些比喻，设计分布式系统时可以采取“角色扮演”，团队里的几个人各自扮演一个进程，人的角色由进程的代码决定（管登录的、管消息分发的、管买卖的等等）。每个人有自己的记忆，但不知道别人的记忆，要想知道别人的看法，只能通过交谈（暂不考虑共享内存这种IPC）。然后就可以思考：
·容错：万一有人突然死了
·扩容：新人中途加进来
·负载均衡：把甲的活儿挪给乙做
·退休：甲要修复bug，先别派新任务，等他做完手上的事情就把他重启
等等各种场景，十分便利。
线程的特点是共享地址空间，从而可以高效地共享数据。一台机器上的多个进程能高效地共享代码段(操作系统可以映射为同样的物理内存)，但不能共享数据。如果多个进程大量共享内存，等于是把多进程程序当成多线程来写，掩耳盗铃。
“多线程”的价值，我认为是为了更好地发挥多核处理器(multi-cores)的效能。在单核时代，多线程没有多大价值（个人想法：如果要完成的任务是CPU密集型的，那多线程没有优势，甚至因为线程切换的开销，多线程反而更慢；如果要完成的任务既有CPU计算，又有磁盘或网络IO，则使用多线程的好处是，当某个线程因为IO而阻塞时，OS可以调度其他线程执行，虽然效率确实要比任务的顺序执行效率要高，然而，这种类型的任务，可以通过单线程的”non-blocking IO+IO multiplexing”的模型（事件驱动）来提高效率，采用多线程的方式，带来的可能仅仅是编程上的简单而已）。Alan Cox说过：”A computer is a state machine.Threads are for people who can’t program state machines.”（计算机是一台状态机。线程是给那些不能编写状态机程序的人准备的）如果只有一块CPU、一个执行单元，那么确实如Alan Cox所说，按状态机的思路去写程序是最高效的。
二：单线程服务器的常用编程模型
据我了解，在高性能的网络程序中，使用得最为广泛的恐怕要数”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型，即Reactor模式。
在”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型中，程序的基本结构是一个事件循环（event loop），以事件驱动（event-driven）和事件回调的方式实现业务逻辑：
[cpp] view plain
//代码仅为示意，没有完整考虑各种情况
while(!done)
{
int timeout_ms = max(1000, getNextTimedCallback());
int retval = poll(fds, nfds, timeout_ms);
if (retval<0){
处理错误，回调用户的error handler
}else{
处理到期的timers,回调用户的timer handler
if(retval>0){
处理IO事件，回调用户的IO event handler
}
}
}
这里select(2)/poll(2)有伸缩性方面的不足（描述符过多时，效率较低），Linux下可替换为epoll(4)，其他操作系统也有对应的高性能替代品。
Reactor模型的优点很明显，编程不难，效率也不错。不仅可以用于读写socket，连接的建立(connect(2)/accept(2))，甚至DNS解析都可以用非阻塞方式进行，以提高并发度和吞吐量(throughput)，对于IO密集的应用是个不错的选择。lighttpd就是这样，它内部的fdevent结构十分精妙，值得学习。
基于事件驱动的编程模型也有其本质的缺点，它要求事件回调函数必须是非阻塞的。对于涉及网络IO的请求响应式协议，它容易割裂业务逻辑，使其散布于多个回调函数之中，相对不容易理解和维护。
三：多线程服务器的常用编程模型
大概有这么几种：
a：每个请求创建一个线程，使用阻塞式IO操作。在Java 1.4引人NIO之前，这是Java网络编程的推荐做法。可惜伸缩性不佳（请求太多时，操作系统创建不了这许多线程）。
b：使用线程池，同样使用阻塞式IO操作。与第1种相比，这是提高性能的措施。
c：使用non-blocking IO + IO multiplexing。即Java NIO的方式。
d：Leader/Follower等高级模式。
在默认情况下，我会使用第3种，即non-blocking IO + one loop per thread模式来编写多线程C++网络服务程序。
1：one loop per thread
此种模型下，程序里的每个IO线程有一个event loop，用于处理读写和定时事件（无论周期性的还是单次的）。代码框架跟“单线程服务器的常用编程模型”一节中的一样。
libev的作者说：
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.
这种方式的好处是：
a：线程数目基本固定，可以在程序启动的时候设置，不会频繁创建与销毁。
b：可以很方便地在线程间调配负载。
c：IO事件发生的线程是固定的，同一个TCP连接不必考虑事件并发。
Event loop代表了线程的主循环，需要让哪个线程干活，就把timer或IO channel（如TCP连接）注册到哪个线程的loop里即可：对实时性有要求的connection可以单独用一个线程；数据量大的connection可以独占一个线程，并把数据处理任务分摊到另几个计算线程中（用线程池）；其他次要的辅助性connections可以共享一个线程。
比如，在dbproxy中，一个线程用于专门处理客户端发来的管理命令；一个线程用于处理客户端发来的MySQL命令，而与后端数据库通信执行该命令时，是将该任务分配给所有事件线程处理的。
对于non-trivial（有一定规模）的服务端程序，一般会采用non-blocking IO + IO multiplexing，每个connection/acceptor都会注册到某个event loop上，程序里有多个event loop，每个线程至多有一个event loop。
多线程程序对event loop提出了更高的要求，那就是“线程安全”。要允许一个线程往别的线程的loop里塞东西，这个loop必须得是线程安全的。
在dbproxy中，线程向其他线程分发任务，是通过管道和队列实现的。比如主线程accept到连接后，将表示该连接的结构放入队列，并向管道中写入一个字节。计算线程在自己的event loop中注册管道的读事件，一旦有数据可读，就尝试从队列中取任务。
2：线程池
不过，对于没有IO而光有计算任务的线程，使用event loop有点浪费。可以使用一种补充方案，即用blocking queue实现的任务队列：
[cpp] view plain
typedef boost::function<void()>Functor;
BlockingQueue<Functor> taskQueue; //线程安全的全局阻塞队列
//计算线程
void workerThread()
{
while (running) //running变量是个全局标志
{
Functor task = taskQueue.take(); //this blocks
task(); //在产品代码中需要考虑异常处理
}
}
// 创建容量（并发数）为N的线程池
int N = num_of_computing_threads;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
create_thread(&workerThread); //启动线程
}
//向任务队列中追加任务
Foo foo; //Foo有calc()成员函数
boost::function<void()> task = boost::bind(&Foo::calc，&foo);
taskQueue.post(task);
除了任务队列，还可以用BlockingQueue<T>实现数据的生产者消费者队列，即T是数据类型而非函数对象，queue的消费者从中拿到数据进行处理。其实本质上是一样的。
3：总结
总结而言，我推荐的C++多线程服务端编程模式为：one (event) loop per thread + thread pool：
event loop用作IO multiplexing，配合non-blockingIO和定时器；
thread pool用来做计算，具体可以是任务队列或生产者消费者队列。
以这种方式写服务器程序，需要一个优质的基于Reactor模式的网络库来支撑，muo正是这样的网络库。比如dbproxy使用的是libevent。
程序里具体用几个loop、线程池的大小等参数需要根据应用来设定，基本的原则是“阻抗匹配”（解释见下），使得CPU和IO都能高效地运作。所谓阻抗匹配原则：
如果池中线程在执行任务时，密集计算所占的时间比重为 P (0 < P <= 1)，而系统一共有 C 个 CPU，为了让这 C 个 CPU 跑满而又不过载，线程池大小的经验公式 T = C/P。（T 是个 hint，考虑到 P 值的估计不是很准确，T 的最佳值可以上下浮动 50%）
以后我再讲这个经验公式是怎么来的，先验证边界条件的正确性。
假设 C = 8，P = 1.0，线程池的任务完全是密集计算，那么T = 8。只要 8 个活动线程就能让 8 个 CPU 饱和，再多也没用，因为 CPU 资源已经耗光了。
假设 C = 8，P = 0.5，线程池的任务有一半是计算，有一半等在 IO 上，那么T = 16。考虑操作系统能灵活合理地调度 sleeping/writing/running 线程，那么大概 16 个“50%繁忙的线程”能让 8 个 CPU 忙个不停。启动更多的线程并不能提高吞吐量，反而因为增加上下文切换的开销而降低性能。
如果 P < 0.2，这个公式就不适用了，T 可以取一个固定值，比如 5*C。
另外，公式里的 C 不一定是 CPU 总数，可以是“分配给这项任务的 CPU 数目”，比如在 8 核机器上分出 4 个核来做一项任务，那么 C=4。
四：进程间通信只用TCP
Linux下进程间通信的方式有：匿名管道(pipe)、具名管道(FIFO)、POSIX消息队列、共享内存、信号(signals)，以及Socket。同步原语有互斥器(mutex)、条件变量(condition variable)、读写锁(reader-writer lock)、文件锁(record locking)、信号量(semaphore)等等。
进程间通信我首选Sockets（主要指TCP，我没有用过UDP，也不考虑Unix domain协议）。其好处在于：
可以跨主机，具有伸缩性。反正都是多进程了，如果一台机器的处理能力不够，很自然地就能用多台机器来处理。把进程分散到同一局域网的多台机器上，程序改改host:port配置就能继续用；
TCP sockets和pipe都是操作文件描述符，用来收发字节流，都可以read/write/fcntl/select/poll等。不同的是，TCP是双向的，Linux的pipe是单向的，进程间双向通信还得开两个文件描述符，不方便；而且进程要有父子关系才能用pipe，这些都限制了pipe的使用；
TCP port由一个进程独占，且进程退出时操作系统会自动回收文件描述符。因此即使程序意外退出，也不会给系统留下垃圾，程序重启之后能比较容易地恢复，而不需要重启操作系统（用跨进程的mutex就有这个风险）；而且，port是独占的，可以防止程序重复启动，后面那个进程抢不到port，自然就没法初始化了，避免造成意料之外的结果；
与其他IPC相比，TCP协议的一个天生的好处是“可记录、可重现”。tcpmp和Wireshark是解决两个进程间协议和状态争端的好帮手，也是性能（吞吐量、延迟）分析的利器。我们可以借此编写分布式程序的自动化回归测试。也可以用tcp之类的工具进行压力测试。TCP还能跨语言，服务端和客户端不必使用同一种语言。
分布式系统的软件设计和功能划分一般应该以“进程”为单位。从宏观上看，一个分布式系统是由运行在多台机器上的多个进程组成的，进程之间采用TCP长连接通信。
使用TCP长连接的好处有两点：一是容易定位分布式系统中的服务之间的依赖关系。只要在机器上运行netstat -tpna|grep <port>就能立刻列出用到某服务的客户端地址（Foreign Address列），然后在客户端的机器上用netstat或lsof命令找出是哪个进程发起的连接。TCP短连接和UDP则不具备这一特性。二是通过接收和发送队列的长度也较容易定位网络或程序故障。在正常运行的时候，netstat打印的Recv-Q和Send-Q都应该接近0，或者在0附近摆动。如果Recv-Q保持不变或持续增加，则通常意味着服务进程的处理速度变慢，可能发生了死锁或阻塞。如果Send-Q保持不变或持续增加，有可能是对方服务器太忙、来不及处理，也有可能是网络中间某个路由器或交换机故障造成丢包，甚至对方服务器掉线，这些因素都可能表现为数据发送不出去。通过持续监控Recv-Q和Send-Q就能及早预警性能或可用性故障。以下是服务端线程阻塞造成Recv-Q和客户端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 #服务端连接
tcp 0 132608 10.0.0.10:39748 10.0.0.10:2000 #客户端连接
tcp 0 52 10.0.0.10:22 10.0.0.4:55572
五：多线程服务器的适用场合
如果要在一台多核机器上提供一种服务或执行一个任务，可用的模式有：
a：运行一个单线程的进程；
b：运行一个多线程的进程；
c：运行多个单线程的进程；
d：运行多个多线程的进程；
考虑这样的场景：如果使用速率为50MB/s的数据压缩库，进程创建销毁的开销是800微秒，线程创建销毁的开销是50微秒。如何执行压缩任务？
如果要偶尔压缩1GB的文本文件，预计运行时间是20s，那么起一个进程去做是合理的，因为进程启动和销毁的开销远远小于实际任务的耗时。
如果要经常压缩500kB的文本数据，预计运行时间是10ms，那么每次都起进程 似乎有点浪费了，可以每次单独起一个线程去做。
如果要频繁压缩10kB的文本数据，预计运行时间是200微秒，那么每次起线程似 乎也很浪费，不如直接在当前线程搞定。也可以用一个线程池，每次把压缩任务交给线程池，避免阻塞当前线程（特别要避免阻塞IO线程）。
由此可见，多线程并不是万灵丹(silver bullet)。
1：必须使用单线程的场合
据我所知，有两种场合必须使用单线程：
a：程序可能会fork(2)；
实际编程中，应该保证只有单线程程序能进行fork(2)。多线程程序不是不能调用fork(2)，而是这么做会遇到很多麻烦：
fork一般不能在多线程程序中调用，因为Linux的fork只克隆当前线程的thread of control，不可隆其他线程。fork之后，除了当前线程之外，其他线程都消失了。
这就造成一种危险的局面。其他线程可能正好处于临界区之内，持有了某个锁，而它突然死亡，再也没有机会去解锁了。此时如果子进程试图再对同一个mutex加锁，就会立即死锁。因此，fork之后，子进程就相当于处于signal handler之中（因为不知道调用fork时，父进程中的线程此时正在调用什么函数，这和信号发生时的场景一样），你不能调用线程安全的函数（除非它是可重入的），而只能调用异步信号安全的函数。比如，fork之后，子进程不能调用：
malloc，因为malloc在访问全局状态时几乎肯定会加锁；
任何可能分配或释放内存的函数，比如snprintf；
任何Pthreads函数；
printf系列函数，因为其他线程可能恰好持有stdout/stderr的锁；
除了man 7 signal中明确列出的信号安全函数之外的任何函数。
因此，多线程中调用fork，唯一安全的做法是fork之后，立即调用exec执行另一个程序，彻底隔断子进程与父进程的联系。
在多线程环境中调用fork，产生子进程后。子进程内部只存在一个线程，也就是父进程中调用fork的线程的副本。
使用fork创建子进程时，子进程通过继承整个地址空间的副本，也从父进程那里继承了所有互斥量、读写锁和条件变量的状态。如果父进程中的某个线程占有锁，则子进程同样占有这些锁。问题是子进程并不包含占有锁的线程的副本，所以子进程没有办法知道它占有了哪些锁，并且需要释放哪些锁。
尽管Pthread提供了pthread_atfork函数试图绕过这样的问题，但是这回使得代码变得混乱。因此《Programming With Posix Threads》一书的作者说：”Avoid using fork in threaded code except where the child process will immediately exec a new program.”。
b：限制程序的CPU占用率；
这个很容易理解，比如在一个8核的服务器上，一个单线程程序即便发生busy-wait，占满1个core，其CPU使用率也只有12.5%，在这种最坏的情况下，系统还是有87.5%的计算资源可供其他服务进程使用。
因此对于一些辅助性的程序，如果它必须和主要服务进程运行在同一台机器的话，那么做成单线程的能避免过分抢夺系统的计算资源。