转自http://blog.csdn.net/l294265421/article/details/46674847 假设有两个进程需要互斥的访问某一个临界区. Peterson算法的形式如下: enterRegion(process);// process表示进程号 // 临界区 leaveRegion(process); 具体实现如下(Java实现): 有两个全局变量: // 用于表示轮到哪个进程 private int turn; // 用于表示进程进入临界区的意愿,下标对应进程号 pri

1. 背景        首先,看个例子,进程P1,P2共用一个变量COUNT,初始值为0                                                 因为P1,P2两个进程的执行顺序是随机的,可能顺序执行也可能是并发的,由图可见,不同的执行顺序,COUNT的值会不同,这是不允许的.      像这种情况,及多个进程并发访问和操作同一数据且执行结果与访问发生的特定顺序有关,称为竞争条件.   2.临界区域问题      为了避免上述情况的发生于是就引入了临界区

一. 进程互斥的实现方式 1. 软件方式: 保护临界区, 自己编写代码来实现对进程的控制. Dekker算法Peterson算法Lamport算法等 2. 硬件方式: 使用特殊指令保护临界区. 开关中断指令测试并加锁指令交换指令忙等待, 自旋锁 二. Lamport面包店算法 解决多线程并发访问同一个共享资源的互斥问题 这个思想来自于面包店, 医院等, 需要排队取号的场所. 顾客进入面包店前,首先抓取一个号码,然后按号码从小到大的次序依次进入面包店购买面包. 前提: 面包店按由小到大的次序发放号

同步 两个或两个以上随时间变化的量在变化过程中保持一定的相对关系. 互斥 对一组并发进程,一次只有一个进程能够访问一个给定的资源或执行一个给定的功能. 互斥技术可以用于解决诸如资源争用之类的冲突,还可以用于进程间的同步,使得它们可以合作.典型例子便是生产者/消费者模型. 同步互斥的实现思路主要有两种: 软件方法(这里讲的) 信号量 使用POSIX线程库(pthread_),来创建线程,管理线程,实现同步互斥. POSIX(可移植操作系统)线程是线程的POSIX标准,定义了创建和操作线程的一套AP

一. 为什么需要互斥? 大多数系统允许多个进程共享资源(如CPU,IO设备,硬盘等), 为了保证进程间能够互不影响.安全正确地访问这些共享资源, 就必须对进程访问共享资源采取互斥控制. 进程互斥原则: 有限等待, 空闲让进 二. 名词说明: 临界资源: 对于某一时刻仅允许一个进程访问的共享资源.临界区: 访问临界资源的程序代码段.互斥: 对进程排它地访问临界资源的控制手段, 某一时刻临界区的进程只能为一个. 三. Dekker算法思想:孔融让梨, 任意进程在访问关键区之前会先检查其它进程是否也需

转自:http://blog.csdn.net/speedme/article/details/17595821 1. 背景 首先,看个例子,进程P1,P2共用一个变量COUNT,初始值为0                                                 因为P1,P2两个进程的执行顺序是随机的,可能顺序执行也可能是并发的,由图可见,不同的执行顺序,COUNT的值会不同,这是不允许的.      像这种情况,及多个进程并发访问和操作同一数据且执行结果与访问发生的特

进来Bear正在学习巩固并行的基础知识,所以写下这篇基础的有关并行算法的文章. 在讲述两个算法之前,需要明确一些概念性的问题, Race Condition(竞争条件),Situations  like  this,  where  two  or  more processes  are  reading or writing some shared data and the final result depends on who runs precisely when, are called

最近一个项目中用到了peterson算法来做临界区的保护,简简单单的十几行代码,就能实现两个线程对临界区的无锁访问,确实很精炼.但是在这不是来分析peterson算法的,在实际应用中发现peterson算法并不能对临界区进行互斥访问,也就是说两个线程还是有可能同时进入临界区.但是按照代码的分析,明明可以实现互斥访问的呀,这是怎么回事呢? 首先用一个测试程序来检验一下.临界区是对一个全局变量的自加一运算,两个线程各加一百万次,最后结果应该是两百万.由于自加一运算不是原子的,如果两个线程同时进入临界

如何更好理解Peterson算法? 1 Peterson算法提出的背景 在我们讲述Peterson算法之间,我们先了解一下Peterson算法提出前的背景(即:在这个算法提出之前,前人们都做了哪些工作)这对于我们之后理解Peterson算法有很大的裨益. Peterson 算法是基于双线程互斥访问的LockOne与LockTwo算法而来.LockOne算法使用一个 flag 布尔数组,LockTwo 使用一个 turn的整型量,都实现了互斥,但是都存在死锁的可能.Peterson 算法把这两种算

子进程回收资源两种方式 - 1) join让主进程等待子进程结束,并回收子进程资源,主进程再结束并回收资源. - 2) 主进程 “正常结束” ,子进程与主进程一并被回收资源. from multiprocessing import Process import time # 任务 def task(): print('start....') time.sleep(2) print('end......') if __name__ == '__main__': p = Process(target

Python并发编程03 /僵孤进程,孤儿进程.进程互斥锁,进程队列.进程之间的通信 目录 Python并发编程03 /僵孤进程,孤儿进程.进程互斥锁,进程队列.进程之间的通信 1. 僵尸进程/孤儿进程 1. 僵尸进程 2. 孤儿进程 2. 进程互斥锁 3. 进程队列 4. 进程之间的通信 1. 僵尸进程/孤儿进程 1. 僵尸进程 定义:僵尸进程是当子进程比父进程先结束,而父进程又没有利用wait/waitpid回收子进程.释放子进程占用的资源,此时子进程将成为一个僵尸进程 主进程与子进程之间的

powershell,mutex,互斥,进程互斥,脚本互斥 powershell脚本互斥例子,在powershell类别文章中,声明原创唯一. powershell 传教士 原创文章 2016-07-02 允许转载,但必须保留名字和出处,否则追究法律责任 ---[前言]--- 有时候我们希望脚本并发,用多进程.多线程尽快地跑.也有时我们希望同时只能运行一个脚本. linux中bash的做法是,脚本先检测特定文件,没有就建立这个文件,并运行.运行完后就删除. 这种方法对于powershell来说已

原理:JDK的nio包中FileLock实现类似Linux fcntl的文件锁, 可使文件被进程互斥访问.  借助此功能, 可以实现强大的Java进程互斥锁, 从而在应用层面保证同一时间只有惟一的Jar应用进程在运行! 避免某些因素导致jar重复执行, 多个进程产生竞争,破坏业务数据. (当然, 你可以借助类似ubuntu的upstart脚本或者ps -p <pid>之类的做法来做到相同的功能).实现: package test; import java.io.File; import jav

进程互斥锁 引入: 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统(如硬盘.键盘.cpu等),所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理,即进程加锁. #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('

http://blog.csdn.net/c80486/article/details/52499919 系列文章: 用OpenCV实现Photoshop算法(一): 图像旋转 用OpenCV实现Photoshop算法(二): 图像剪切 用OpenCV实现Photoshop算法(三): 曲线调整 用OpenCV实现Photoshop算法(四): 色阶调整 用OpenCV实现Photoshop算法(五): 亮度对比度调整 用OpenCV实现Photoshop算法(六): 变为黑白图像 用OpenC

目录 进程互斥锁 队列和堆栈 进程间通信(IPC) 生产者和消费者模型 线程 什么是线程 为什么使用线程 怎么开启线程 线程对象的属性 线程互斥锁 进程互斥锁 进程间数据不共享,但是共享同一套文件系统, 互斥锁:让并发变成串行,牺牲了执行效率,保证了数据安全 应用:在程序并发执行时,需要修改数据时使用 # data(json文件) {"target":1} # 模拟抢票功能.py import json import time from multprocessing import Pr

系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.引子 1.1 介绍 Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法.它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能,但Raft更加容易理解和实践,在工程领域的重要性毋庸置疑.注:本文是在研读Raft算法论文后写出,因原版论文太长,故提炼了一下重点,方便大家快速掌握. 区别于一般一致性算法,Raft算法的特性如下: 强Leader:Raft 使用

排序算法三:Shell插入排序 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 引言 在我的博文<"主宰世界"的10种算法短评>中给出的首个算法就是高效的排序算法.本文将对排序算法做一个全面的梳理,从最简单的"冒泡"到高效的堆排序等. 上一篇博文<排序算法二:二分(折半)插入排序>讲述了直接插入排序,本文讲述第三种插入排序算法:Shell插入排序.实际上它是改进自插入排序和冒泡排序. 排序相关的的基本

一.基本概念 抢占 Linux提供抢占式多任务,基于时间片和优先级对进程进行强制挂起 非抢占的系统需要进程自己让步(yielding) 进程类型 IO消耗型 经常处于可运行态,等待IO操作过程会阻塞 提高调度频率,缩短运行时间 CPU消耗型 cpu时间用于计算 降低调度频率,延长运行时间 Linux优先保证响应性能,倾向于优化IO消耗型 进程优先级 内核的优先级 静态优先级: static_prio = MAX_RT_PRIO + nice + 20 [100, 139] 实时优先级 -- 值越

多道技术 1.空间上的复用 多个程序共用一套计算机硬件 多道技术原理 2.时间上的复用 ​ 切换+保存状态 ​ 1.当一个程序遇到IO操作 操作系统会剥夺该程序的CPU执行权限( 提高了CPU的利用率,并且也不影响程序的执行效率 ) ​ 2.当一个程序长时间占用CPU 操作系统也会剥夺该程序的CPU执行权限( 降低了程序的执行效率 ) 并发: 看起来像同时运行就可以 并行: 真正意义上的同时运行 ​ 单核的计算机不能实现并行,但是可以实现并发 进程 程序和进程的区别 程序: 一段代码 进程: 正