⑴ fwrite fread多线程操作
可以使用文件锁定，对文件的读写进行锁定，通过系统调用fcntl( )实现，它的定义如物滚下：
int fcntl(int fildes, int command, struct flock *flock_structure);
其中：
fildes是文件描袭困述符；
command有三个：F_GETLK、F_SETLK、F_SETLKW
flock结构体包含以下成员：
short l_type
short l_whence
off_t l_start
off_t l_len
pid_t l_pid
注意：对文件区域加锁之后，必须使用底层的read、write调用来访问文件中的数据，因为fwrite、fread对数据的读写会进行缓存，可能会引起数据的问题。
=============================================
具体用法搜一罩禅余搜吧，希望有所帮助。
⑵ linux的CmakeList.txt怎么写解决多线程唤起同一个文件(多次)
CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件,能测试编译器所支持的C++特性,类似UNIX下的automake。只是 CMake 的组态档取名为 CmakeLists.txt。Cmake 并不直接建构出最终的软件，而是产生标准的建构档（如 Unix 的 Makefile 或 Windows Visual C++ 的 projects/workspaces），然后再依一般的建构方式使用。这使得熟悉某个集成开发环境（IDE）的开发者可以用标准的方式建构他的软件，这种可以使用各平台的原生建构系统的能力是 CMake 和 SCons 等其他类似系统的区别之处。CMake 可以编译源代码、制作程式库、产生适配器（wrapper）、还可以用任意的顺序建构执行档。CMake 支持 in-place 建构（二进档和源代码在同一个目录树中）和 out-of-place 建构（二进档在别的目录里），因此可以很容易从同一个源代码目录树中建构出多个二进档。CMake 也支持静态与动态程式库的建构。
⑶ 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。
⑷ 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;
}
⑸ 在Linux环境下，对一个设备文件进行多线程读写（两个线程就行），求大神给一个简单的程序。
配置文件为 conf.txt
测试代码如下，注意链接的时候加上 -lpthread 这个参数
#include <stdio.h>
#include <errno.h> //perror()
#include <pthread.h>
#include <unistd.h> //sleep()
#include <time.h> // time()
#include <stdlib.h> //rand()
#define FD "conf.txt"
typedef void *(*fun)(void *);
struct my_struct
{
unsigned time_to_wait;
int n;
};
void *test_thread(struct my_struct *);
int main (int argc, char const *argv[])
{
FILE *fp = fopen(FD, "r");
if (fp == NULL)
{
perror(FD);
return -1;
}
srand((unsigned)time(NULL)); //初始化随机种子
int thread_count;
fscanf(fp, "%d", &thread_count);
fclose(fp);
if (thread_count <= 0)
{
printf("线程数<1,退出程序。\n");
return -1;
}
pthread_t *ptid = (pthread_t *)malloc(sizeof(pthread_t) * thread_count); //保存线程ID
int i;
for (i = 0; i < thread_count; i++)
{
int tw = rand() % thread_count + 1; //随机等待时间
struct my_struct * p = (struct my_struct *)malloc(sizeof(struct my_struct));
if (p == NULL)
{
perror("内存分配错误");
goto ERROR;
}
p->time_to_wait = tw;
p->n = i + 1;
int rval = pthread_create(ptid + i, NULL, (fun) test_thread, (void *)(p)); //注意这里的强制转换（两个）
if (rval != 0)
{
perror("Thread creation failed");
goto ERROR;
}
//sleep(1); //这句加也可以，不加也可以。最开始的时候加上这个是为了让两个线程启动的时候之间有一定的时间差
}
printf("主线程启动\n\n");
fflush(stdout);
for (i = 0; i < thread_count; i++)
{
pthread_join(*(ptid + i), NULL); //等待所有线程退出。
}
printf("\n主线程退出\n");
ERROR:
free(ptid);
return 0;
}
void *test_thread(struct my_struct * p) //线程启动的时候运行的函数
{
printf("第%d个线程启动，预计运行%d秒\n", p->n, p->time_to_wait);
fflush(stdout);
sleep(p->time_to_wait); //让线程等待一段时间
printf("第%d个线程结束\n", p->n);
fflush(stdout);
free(p);
return NULL;
}
你的第二个问题我在网络HI回你了～
⑹ “图文结合”Linux 进程、线程、文件描述符的底层原理
开发十年经验总结，阿里架构师的手写Spring boot原理实践文档
阿里架构师的这份：Redis核心原理与应用实践，带你手撕Redis
Tomcat结构原理详解
说到进程，恐怕面试中最常见的问题就是线程和进程的关系了，那么先说一下答案： 在 Linux 系统中，进程和线程几乎没有区别 。
Linux 中的进程其实就是一个数据结构，顺带可以理解文件描述符、重定向、管道命令的底层工作原理，最后我们从操作系统的角度看看为什么说线程和进程基本没有区别。
首先，抽象地来说，我们的计算机就是这个东西：
这个大的矩形表示计算机的 内存空间 ，其中的小矩形代表 进程 ，左下角的圆形表示 磁盘 ，右下角的图形表示一些 输入输出设备 ，比如鼠标键盘显示器等等。另外，注意到内存空间被划分为了两块，上半部分表示 用户空间 ，下半部分表示 内核空间 。
用户空间装着用户进程需要使用的资源，比如你在程序代码里开一个数组，这个数组肯定存在用户空间；内核空间存放内核进程需要加载的系统资源，这一些资源一般是不允许用户访问的。但是注意有的用户进程会共享一些内核空间的资源，比如一些动态链接库等等。
我们用 C 语言写一个 hello 程序，编译后得到一个可执行文件，在命令行运行就可以打印出一句 hello world，然后程序退出。在操作系统层面，就是新建了一个进程，这个进程将我们编译出来的可执行文件读入内存空间，然后执行，最后退出。
你编译好的那个可执行程序只是一个文件，不是进程，可执行文件必须要载入内存，包装成一个进程才能真正跑起来。进程是要依靠操作系统创建的，每个进程都有它的固有属性，比如进程号（PID）、进程状态、打开的文件等等，进程创建好之后，读入你的程序，你的程序才被系统执行。
那么，操作系统是如何创建进程的呢？ 对于操作系统，进程就是一个数据结构 ，我们直接来看 Linux 的源码：
task_struct 就是 Linux 内核对于一个进程的描述，也可以称为“进程描述符”。源码比较复杂，我这里就截取了一小部分比较常见的。
我们主要聊聊 mm 指针和 files 指针。 mm 指向的是进程的虚拟内存，也就是载入资源和可执行文件的地方； files 指针指向一个数组，这个数组里装着所有该进程打开的文件的指针。
先说 files ，它是一个文件指针数组。一般来说，一个进程会从 files[0] 读取输入，将输出写入 files[1] ，将错误信息写入 files[2] 。
举个例子，以我们的角度 C 语言的 printf 函数是向命令行打印字符，但是从进程的角度来看，就是向 files[1] 写入数据；同理， scanf 函数就是进程试图从 files[0] 这个文件中读取数据。
每个进程被创建时， files 的前三位被填入默认值，分别指向标准输入流、标准输出流、标准错误流。我们常说的“文件描述符”就是指这个文件指针数组的索引 ，所以程序的文件描述符默认情况下 0 是输入，1 是输出，2 是错误。
我们可以重新画一幅图：
对于一般的计算机，输入流是键盘，输出流是显示器，错误流也是显示器，所以现在这个进程和内核连了三根线。因为硬件都是由内核管理的，我们的进程需要通过“系统调用”让内核进程访问硬件资源。
PS：不要忘了，Linux 中一切都被抽象成文件，设备也是文件，可以进行读和写。
如果我们写的程序需要其他资源，比如打开一个文件进行读写，这也很简单，进行系统调用，让内核把文件打开，这个文件就会被放到 files 的第 4 个位置，对应文件描述符 3：
明白了这个原理， 输入重定向 就很好理解了，程序想读取数据的时候就会去 files[0] 读取，所以我们只要把 files[0] 指向一个文件，那么程序就会从这个文件中读取数据，而不是从键盘：
同理， 输出重定向 就是把 files[1] 指向一个文件，那么程序的输出就不会写入到显示器，而是写入到这个文件中：
错误重定向也是一样的，就不再赘述。
管道符其实也是异曲同工，把一个进程的输出流和另一个进程的输入流接起一条“管道”，数据就在其中传递，不得不说这种设计思想真的很巧妙：
到这里，你可能也看出“Linux 中一切皆文件”设计思路的高明了，不管是设备、另一个进程、socket 套接字还是真正的文件，全部都可以读写，统一装进一个简单的 files 数组，进程通过简单的文件描述符访问相应资源，具体细节交于操作系统，有效解耦，优美高效。
首先要明确的是，多进程和多线程都是并发，都可以提高处理器的利用效率，所以现在的关键是，多线程和多进程有啥区别。
为什么说 Linux 中线程和进程基本没有区别呢，因为从 Linux 内核的角度来看，并没有把线程和进程区别对待。
我们知道系统调用 fork() 可以新建一个子进程，函数 pthread() 可以新建一个线程。 但无论线程还是进程，都是用 task_struct 结构表示的，唯一的区别就是共享的数据区域不同 。
换句话说，线程看起来跟进程没有区别，只是线程的某些数据区域和其父进程是共享的，而子进程是拷贝副本，而不是共享。就比如说， mm 结构和 files 结构在线程中都是共享的，我画两张图你就明白了：
所以说，我们的多线程程序要利用锁机制，避免多个线程同时往同一区域写入数据，否则可能造成数据错乱。
那么你可能问， 既然进程和线程差不多，而且多进程数据不共享，即不存在数据错乱的问题，为什么多线程的使用比多进程普遍得多呢 ？
因为现实中数据共享的并发更普遍呀，比如十个人同时从一个账户取十元，我们希望的是这个共享账户的余额正确减少一百元，而不是希望每人获得一个账户的拷贝，每个拷贝账户减少十元。
当然，必须要说明的是， 只有 Linux 系统将线程看做共享数据的进程 ，不对其做特殊看待 ，其他的很多操作系统是对线程和进程区别对待的，线程有其特有的数据结构，我个人认为不如 Linux 的这种设计简洁，增加了系统的复杂度。
在 Linux 中新建线程和进程的效率都是很高的，对于新建进程时内存区域拷贝的问题，Linux 采用了 -on-write 的策略优化，也就是并不真正复制父进程的内存空间，而是等到需要写操作时才去复制。 所以 Linux 中新建进程和新建线程都是很迅速的 。
⑺ linux如何并发执行sql文件命令
在Linux下，我们可以使用多线程并发执行sql文件命令。以下是一个简单的示例：
1. 首先，创建一个包含需要执行的SQL文件路径的文本文件，名为file_list.txt：
```
/home/user/sql/file1.sql
/home/user/sql/file2.sql
/home/user/sql/file3.sql
```
2. 然老模历后，使用xargs和并发执行工具parallel来读取file_list.txt中的每个文件路径，并执行mysql命令：
```
cat file_list.txt | xargs -I {} -P 4 sh -c 'mysql -u [username] -p[password] [database] < {}'
```
这侍搜个命令将执行file_list.txt中指定的每个SQL文件，并且允许同时执行4个进程（-P 4参数）。你需要将[username]、[password]和[database]替换为你的数据库用户名、密码和数据库名。
3. 如果你想输出执行结果或错误信息到文件中，可以添加重定向操作符">"或"2>"。例如：
```
cat file_list.txt | xargs -I {} -P 4 sh -c 'mysql -u [username] -p[password] [database] < {} > {}.out 2> {}.err'
```
这将把每个SQL文件执行后的输出结果和错误信息保存到它们各自的".out"和".err"文件中。
注意：在执行这种批量处理任务时，请确保你的系统有足够的资源支持多线程和并发执行。同码隐时，也要注意对于生产环境的数据库，一定要谨慎操作，避免数据丢失或损坏。
⑻ linux系统下可以在不同线程同时读写相同的TCP端口吗
不能访问是节点没通，dns解析不到
不会单一屏蔽80端口
这个只能是ISP运营商对自己的宽带拨号服务用户限制80端口
防止私自开设www服务
不管任何系统都是基于tcp/ip服务
发包方式是根据加密和协议的方式不同而不同
不会因为操作系统而改变
如果不对仔谈仔细说明
我没太看明白你说的是什么
严格来说，在Linux的体系中，用户空间是没有Thread这个概念的，Thread的相关实现是gcc等提供的模拟thread， gcc是使用了clone这个系统调用，利用linux的轻量级进程实现了类似thread的库。这些内容没戚郑你可以在《unix环境高级编程》这本书里面看到很清晰完整的讲解。
至于Linux为何不在用户空间实现thread，这只是一种选择问题，读一下《操作系统-内核与设计原理》这本书应该枯颂有所帮助。
⑼ Linux, 同时多个程序打开一个文件访问并写入，怎么防止数据冲突，即有没有一个程序可以实现排队等候功能。
你说的是多进程还是多线程？
如果是多线程，可以考虑引入互斥锁（Mutex，Mutual Exclusive Lock）。
获得锁的线程可以完成“读-修改-写”的操作，然后释放锁给其它线程，没有获得锁的线程只能等待而不能访问共享数据，这样“读-修改-写”三步操作组成一个原子操作，要么悄桐都执行，要么都不执行，不会执行到中间被打断，也不会在其它处理器上并行做这个操作。
Mutex变量是非0即1的，可看作一种资源的可用数量，初始化时Mutex是1，表示有一个可用资源，加锁时获得该资源，将Mutex减到0，表示不再有可用资源，解锁时释放码运亩该资源，将Mutex重新加到1，表示又有了一个可用资源。
注意避免死锁就行了。
如果是多进程（多个不同的程序），可以考虑使用信号量（Semaphore），当然，也可用于同一进程的多线程。
真要具体讲的话，非一两句话可迟森以了事，需要罗列代码，否则太理论化了。建议楼主还是先在网上多看看吧。
⑽ linux 用内存队列，多线程实现文件拷贝的效率问题
首先硬盘I/O是慢速的I/O。你开了4个线程，无非就是全部在等待。原因很简单，你只有一个硬盘。而这个硬盘同一时间只能被一个线程使用。