同步中的互斥

介绍

为了避免信息丢失和差异，在使用并发编程方法（其中多个线程或方法同时运行）时，务必以组织化的方式获取讨论的资源。这是通过互斥实现的，互斥确保在任何时间点只有一个线程或进程可以访问共享的关键区域或资源。

在本文中，我们将讨论同步中的互斥，其各种技术、用例以及通过Python的示例实现。

什么是同步中的互斥？

互斥是同步并发任务的关键组成部分，它允许多个线程使用共享资源，而不会干扰彼此的操作。通过实现互斥，可以防止竞争条件，在竞争条件中，多个线程试图同时访问和修改共享数据。

同步中互斥的技术

互斥可以使用多种技术实现，例如：

  • 锁/互斥锁 - 为了保护共享资源，实现了称为锁或互斥锁（互斥的缩写）的同步原语。锁有两种状态：锁定和解锁。操作系统或进程必须在能够使用共享资源之前获取锁。如果锁已被另一个线程锁定，则请求线程将被阻塞，直到锁被释放。

  • 信号量 - 信号量是另一种用于互斥的同步工具。它们可以被认为是通用的锁。信号量跟踪一个计数器，并在线程需要进入临界区时递减计数器。如果计数器递减到零，表示临界区已被使用，则运行线程将被阻塞。

  • 原子操作 - 一些处理器提供原子操作，可以在不使用锁或信号量的情况下用于确保互斥。原子操作对于修改共享变量非常有用，因为它们是不可中断的。例如，只有当变量的值与预期值匹配时，才能使用原子比较和交换 (CAS) 操作来更改变量的属性。

  • 基于软件的技术 - 互斥可以使用多种基于软件的算法和技术实现，包括 Peterson 算法、Dekker 算法或 Lamport 面包店算法。这些技术通过结合变量、标志和忙等待来保证一次只有一个线程能够使用临界区。

同步中互斥的用例

以下是一些在实时发生的同步中互斥的示例：

  • 打印机后台处理 - 在多用户操作系统中，多个进程或用户可能同时请求打印文档。使用互斥来确保一次只有一个进程可以访问打印机。使用锁或信号量来限制对打印机的访问，避免冲突并确保打印作业按正确的顺序处理。

  • 银行账户交易 - 在电子银行系统中，许多人可能同时试图访问和修改他们的银行账户。需要互斥来避免诸如超支或不一致的账户余额等问题。使用锁或其他同步原语，一次只允许一个事务访问特定的银行账户，从而保护数据完整性并避免冲突。

  • 交通信号控制 - 交通信号灯必须协调以安全地管理车辆的通行。互斥用于防止多个冲突的信号同时显示。互斥规则确保一次只有一个信号灯亮起，从而促进高效和有序的交通流量。

  • 共享数据库中的资源分配 - 在多个进程或事务同时访问共享数据的数据库系统中，互斥对于保持数据一致性至关重要。例如，互斥机制确保一次只有一个事务可以修改相同的数据，当两个不同的操作试图同时修改相同的数据时，防止冲突并保持数据完整性。

  • 实时系统中访问共享内存 - 在实时系统中，进程或线程需要共享内存以进行通信或协作，这需要互斥。使用锁或信号量等同步原语来保护共享内存的关键区域，确保一次只有一个进程可以访问和修改共享内存区域。

同步中互斥的示例

以下是Python中同步中互斥实现的示例。

在这个例子中，创建了多个线程来将共享变量(shared_variable)递增1。修改共享变量的临界区受互斥锁 (mutex) 保护。每个线程在进入临界区之前获取锁，并在完成临界区后释放锁。互斥锁确保一次只有一个线程可以修改共享变量，防止竞争条件并确保最终结果的正确性。

import threading

# Shared variable
shared_variable = 0

# Mutex lock
mutex = threading.Lock()

# Function to increment the shared variable
def increment():
   global shared_variable
   for _ in range(100000):
      # Acquire the lock
      mutex.acquire()
        
      # Critical section
      shared_variable += 1
        
      # Release the lock
      mutex.release()

# Create multiple threads
threads = []
for _ in range(5):
   thread = threading.Thread(target=increment)
   threads.append(thread)

# Start the threads
for thread in threads:
   thread.start()

# Wait for all threads to complete
for thread in threads:
   thread.join()

# Print the final value of the shared variable
print("Shared Variable:", shared_variable)

输出

Shared Variable: 500000

结论

如果要有效地使用互斥，务必仔细规划和分析同步策略，在必要时考虑替代策略，在正确的粒度级别应用锁，并进行彻底的测试和分析以查找和修复任何潜在的同步问题。

程序员可以通过理解互斥的优点和缺点，使用同步技术在保护数据完整性、启用协作以及确保并发平台的整体效率和可靠性之间取得平衡。

更新于：2023年7月17日

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