经典的生产者消费者问题,在这里用信号量和互斥量来实现生产和消费者模型   #include<cstdlib> #include<cstdio> #include<unistd.h> #include<pthread.h> #include<semaphore.h> int t = 0; sem_t empty,full; pthread_mutex_t mutex; void* producer(void* arg){ int* time=(in

线程并发的生产者-消费者模型: 1.两个进程对同一个内存资源进行操作,一个是生产者,一个是消费者. 2.生产者往共享内存资源填充数据,如果区域满,则等待消费者消费数据. 3.消费者从共享内存资源取数据,如果区域空,则等待生产者填充数据. 4.生产者的填充数据行为和消费者的消费数据行为不可在同一时间发生. 下面用Windows的信号量以及线程等API模拟生产者-消费者模型 #include <Windows.h> #include <stdio.h> #define N 100 #d

进程部分 一:进程间通信IPC机制:由于进程之间的内存空间是相互隔离的,所以为了进程间的通信需要一个共享的内存空间, 但是共享带来的问题是数据在写的时候就不安全了,所以需要一种机制既有能共享的内存 空间,又能解决锁的问题. 有两种解决方案:一种叫管道,另一种叫队列.其中队列就是管道加锁实现的.这两种方式 占用的都是内存空间,但是管道无法解决锁的问题,所以还是要选择队列.例图1: 二:生产者消费者模型: 1:什么是生产者消费者模型: 生产者:代指生产数据的任务 消费者:代指处理数据的任务 该模型的

1.由于进程之间内存隔离,那么要修改共享数据时可以利用IPC机制 我们利用队列去处理相应数据 #管道 #队列=管道+锁 from multiprocessing import Queue # q=Queue(3) # q.put(['first',]) # q.put({'x':2}) # q.put(3) # q.put(4)#当队列满了,放不进去了,会阻塞住 # print(q.get()) # print(q.get()) # print(q.get()) # print(q.get())

六 守护线程 无论是进程还是线程,都遵循:守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁 需要强调的是:运行完毕并非终止运行 #1.对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕 #2.对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕 详细解释: #1 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了(守护进程在此时就被回收),然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程),才会结束, #2 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行

一.互斥锁 进程之间数据隔离,但是共享一套文件系统,因而可以通过文件来实现进程直接的通信,但问题是必须自己加锁处理. 注意:加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个修改,即串行的修改,没错,速度是慢了,牺牲了速度而保证了数据安全. 1.上厕所的小例子:你上厕所的时候肯定得锁门吧,有人来了看见门锁着,就会在外面等着,等你吧门开开出来的时候,下一个人才去上厕所. 1 from multiprocessing import Process,Lock 2 import os 3

1.进程间通信(IPC机制) 第一种:管道 import subprocessres=subprocess.Popen('dir',shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) 第二种:队列=管道+锁 注:队列占用的是内存的大小,不应该放大数据,应该放一些简单的消息 from multiprocessing import Queueq=Queue()q.put(['a'],block=True,timeout=3) blo

昨日内容回顾 操作系统发展史 1.穿孔卡片 CPU利用率极低 2.联机批处理系统 CPU效率有所提升 3.脱机批处理系统 CPU效率极大提升(现代计算机雏形) 多道技术(单核CPU) 串行:多个任务依次排队执行 多道:切换+保存状态 进程理论 程序与进程的区别 程序是死的进程是活的 进程的调度算法 先来先服务 短作业优先 时间片轮转法+多级反馈队列 进程的三状态 就绪态 运行态 阻塞态(只有经过就绪态的进程才能进入运行态) 任务的提交方式 同步:提交完任务之后原地等待任务的结果 期间不做任何事情

一.守护进程 import random import time from multiprocessing import Process def task(): print('name: egon') time.sleep(random.randint(0,3)) print('sex:male') time.sleep(random.randint(0, 3)) print('age:19') if __name__ == '__main__': p=Process(target=task)

采用多生产者,多消费者模型. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 /**  * 生产者  */ P(nempty); P(mutex); // 写入一个空闲位置 V(mutex); V(nstored);   /**  * 消费者  */ P(nstored); P(mutex): // 清空一个非空闲位置 V(mutex); V(nempty); 全局性说明: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1

IPC机制:(解决进程间的数据隔离问题) 进程间通信:IPC(inter-Process Comminication) 创建共享的进程列队,Queue 是多进程的安全列队,可以使用Queue 实现多进程之间的数据传递 底层实现:管道+锁的方式实现 # Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列.maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制.底层队列使用管道和锁定实现.另外,还需要运行支持线程以便队列中的数据传输到底层管道中. Queue的实例q具有以下方法: q.

package cn.Douzi.ProductConsume; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.Scanner; public class ProCon { static int LEN = 3; static public int PROTIME = 1500; static public int CONTIME = 1000; static public int totalData

本文主要内容: 信号量的实现 利用信号量解决哲学家用餐问题 利用信号量解决生产者消费者问题 一.信号量的实现 1.1 信号量结构 typedef struct { int value; struct process * list } semaphore; value代表当前信号量可以使用的数量,list代表当前信号量上所等待的进程. 1.2 P操作实现 P(semaphore * s) { s.value--; ) { add current process to s.list; block()

前面的一片文章我们已经讲过使用信号量解决生产者消费者问题.那么什么情况下我们须要引入条件变量呢? 这里借用  http://www.cnblogs.com/ngnetboy/p/3521547.html 的解释: 如果有共享的资源sum,与之相关联的mutex 是lock_s.如果每一个线程对sum的操作非常easy的,与sum的状态无关,比方仅仅是sum++.那么仅仅用mutex足够了.程序猿仅仅要确保每一个线程操作前,取得lock,然后sum++,再unlock就可以.每一个线程的代码将像这

目录 进程补充 进程通信前言 Queue队列的基本使用 通过Queue队列实现进程间通信(IPC机制) 生产者消费者模型 以做包子买包子为例实现当包子卖完了停止消费行为 线程 什么是线程 为什么要有线程 开进程 开线程 开启线程的两种方式 方式一 方式二 线程之间数据共享 线程对象的其他属性和方法 守护线程 主线程运行结束之后为什么需要等待子线程结束才能结束呢? 测试 线程互斥锁 不加锁遇到延迟的情况 加锁后遇到延迟 为什么用互斥锁不用 线程/进程对象.join() 进程补充 进程通信前言 要想

(1)锁:进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 虽然使用加锁的形式实现了顺序的执行,但是程序又重新变成串行了,这样确实会浪费了时间,却保证了数据的安全. (Lock) import json from multiprocessing import Process,Lock ###### 锁 ###### import time import random def get

在上一篇“OS: 生产者消费者问题(多进程+共享内存+信号量)”中提到的方法二: 如果进程之间并没有父子关系,但是协商好了共享存储的 KEY , 那么在每个进程中,就可以通过 KEY 以及 shmget 函数获得共享存储的 I D , 进而通过 shmat 函数获得共享存储的实际地址,最后访问. 本文采用此种方式进行同步生产者和消费者. 1.头文件myshm.h: 要用到的定义和说明 /* * myshm.h * * Created on: Aug 3, 2013 * Author: root

Posix信号量 Posix 信号量 有名信号量 无名信号量 sem_open sem_init sem_close sem_destroy sem_unlink sem_wait sem_post 有名信号量 #include <fcntl.h> /* For O_* constants */ #include <sys/stat.h> /* For mode constants */ #include <semaphore.h> sem_t *sem_open(co

一.进程锁(同步锁/互斥锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 例子 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('

参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaphore.Event) 锁 —— multiprocess.Lock 通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制.尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题. 当多个进程使用同一份数据