《互斥同步与通信》课件

互斥、同步与通信操作系统中的两个重要概念是进程同步和进程通信。本课件将探讨如何实现进程的互斥、同步以及不同进程之间的通信机制。课程目标掌握同步与异步概念了解并区分同步和异步编程模型,熟悉它们各自的特点和应用场景。理解互斥同步机制学习各种互斥同步机制,如信号量、管程等,掌握其定义、特性和操作方法。应用线程同步与通信熟悉线程同步的方式,学会使用同步原语实现线程之间的协作和通信。掌握分布式同步技术了解分布式系统中的同步和一致性问题,学习相关的解决方案,如消息队列、RPC和分布式锁。同步与异步1同步操作同步操作是指依次执行的线性过程，前一个操作必须完成才能开始下一个。2异步操作异步操作是指可以并行执行的非线性过程，不需要等待前一个操作完成。3优缺点比较同步操作简单直观但效率低下，异步操作复杂但能充分利用资源提高效率。互斥同步机制独占访问互斥同步机制确保资源在同一时间只能被一个进程或线程所访问,避免数据竞争和冲突。临界区临界区是指访问共享资源的那部分代码,必须被互斥同步机制严格控制。锁机制常见的互斥同步机制包括互斥锁、自旋锁和信号量等,用于保护临界区的安全访问。避免死锁合理设计临界区并遵循加锁顺序可以有效避免死锁等并发问题的发生。信号量定义信号量是一种用于管理并发访问共享资源的计数器。它用于实现同步与互斥。操作信号量支持两种基本操作:P(申请)和V(释放)。这些操作可以实现线程的同步与互斥。应用场景信号量广泛应用于解决生产者-消费者问题、读者-写者问题等并发编程问题。信号量的定义与特性信号量定义信号量是一种用于实现进程间同步的机制。它是一个非负整数变量,用于控制多个进程对共享资源的访问。信号量特性信号量具有原子操作、可以阻塞进程、可以实现临界区控制等特性,是实现进程间同步的重要手段。信号量应用信号量广泛应用于操作系统、数据库管理系统、网络通信等领域,用于解决资源共享、临界区控制、生产者-消费者等问题。信号量的两种操作1P操作也称为等待或申请操作，用于请求资源。2V操作也称为信号或释放操作，用于归还资源。3原子性P和V操作必须是原子的，不可被中断。信号量提供了两种基本操作:P操作和V操作。P操作用于申请资源,如果资源不可用则进入等待状态。V操作用于释放资源,唤醒等待的进程。这两种操作必须是原子的,不可被中断,保证了并发环境下的互斥同步。生产者-消费者问题1生产者不断产生数据资源2缓冲区存储生产者生产的数据3消费者从缓冲区中获取数据进行处理生产者-消费者问题是一个典型的同步与互斥问题。生产者不断生产数据并放入缓冲区,消费者从缓冲区中获取数据进行处理。为了防止生产者写入缓冲区时消费者读取,或者消费者读取缓冲区时生产者写入,需要采用同步与互斥机制进行协调。管程管程定义管程是一种用于实现并发程序中同步机制的软件抽象概念。它提供了一种方法来控制对共享资源的访问。管程特性管程拥有一个或多个条件变量和一个互斥锁,用于确保对共享资源的原子访问和互斥执行。管程操作管程提供了wait()和signal()两种基本操作,用于在条件变量上进行线程的挂起和唤醒。管程的定义与特性定义管程是一种同步机制,它通过互斥和条件变量来协调并发访问共享资源的线程。封装性管程将共享资源和操作它们的代码封装在一起,提高了程序的模块化和可维护性。原子性管程内的操作是原子性的,可以确保线程安全地访问共享资源。等待条件管程使用条件变量来表示特定的等待条件,线程可以等待这些条件被满足。管程的操作1进入管程进入管程前，进程必须先获取管程的锁定。只有获取到锁定后，进程才能执行管程中的操作。2条件变量操作进程在管程中可以使用条件变量进行等待和唤醒操作,以实现进程间的同步和协作。3退出管程进程在完成管程中的操作后,需要释放管程的锁定,以允许其他进程进入管程执行。哲学家进餐问题哲学家陷入死锁五位哲学家围坐在一张圆桌上,共用着五支叉子。每个哲学家在吃饭时都需要占用两支叉子,但他们全都想同时拿起相邻的叉子,导致陷入死锁。解决方案引入一些规则,限制哲学家同时拿起两支叉子的行为,避免死锁的发生。比如设置一个管程来协调哲学家的行为。管程的工作原理管程内设置一个互斥锁,每次只允许一个哲学家进入。哲学家申请叉子时,如果被拒绝就进入等待队列,直到获得许可。防止活锁为了避免活锁,可以给每个哲学家一个编号,按照编号顺序依次获取叉子。这样可以确保至少有一个哲学家成功就餐。读者-写者问题1读者优先在读者-写者问题中,读者优先是一种常见的解决方案。它确保多个读者可以同时访问共享资源,而不会相互干扰。2写者独占当有写者需要访问共享资源时,它们会被给予独占访问权,以确保数据的一致性和完整性。3读者-写者锁读者-写者锁是一种同步机制,它允许多个读者同时访问共享资源,但只有一个写者可以访问。这可以提高资源的利用率。线程同步与通信1同步机制通过共享变量、信号量和管程等同步机制来实现线程间的协调和互斥。2通信方式线程间可以通过共享内存、消息队列、管道等方式进行通信和数据交换。3阻塞与唤醒线程在等待共享资源或通信信号时可能会被阻塞,需要通过特定的同步机制唤醒。4协调与控制合理使用同步机制可以有效地协调线程行为,避免死锁和竞态条件等问题。线程的同步方式互斥锁互斥锁可确保同一时刻只有一个线程访问共享资源。线程在获取锁之前必须等待，从而实现了线程间的有序访问。条件变量条件变量可以让线程在某个特定条件满足时被唤醒。线程可以通过条件变量进行有效的等待和通知。信号量信号量是一个整数计数器,可用于限制同时访问某个特定资源的线程数量,从而实现了对临界资源的有效控制。屏障屏障可以让一组线程在达到某个共同点时阻塞,直到所有线程都到达了这个点,才继续执行后续操作。同步原语的使用互斥锁用于保护共享资源,确保同时只有一个线程访问资源。信号量用于限制同时访问共享资源的线程数量,可用于实现生产者-消费者模型。条件变量用于线程之间的通信,一个线程等待某个条件成立时被唤醒。自旋锁轻量级的锁机制,适用于竞争不激烈的场景,减少线程切换开销。信号量与管程的应用信号量的应用信号量可用于实现进程/线程的同步和互斥。它可以解决生产者-消费者问题、读者-写者问题等经典并发问题。管程的应用管程封装了共享资源的访问控制逻辑,可以有效地解决并发编程中的安全性和活跃性问题。它被广泛应用于操作系统和数据库系统中。信号量与管程的结合在实际系统中,信号量和管程通常会结合使用,发挥各自的优势。管程用于资源管理,信号量用于进程/线程同步。这样可以实现更加灵活和高效的并发控制。消息队列消息队列架构消息队列是一种异步通信机制,由生产者、消费者和消息代理三部分组成,提供可靠、有序的消息传输。消息队列操作消息生产者将消息发送到消息队列,消费者从消息队列中获取消息并处理。消息代理负责存储和转发消息。消息队列应用消息队列广泛应用于解耦系统、异步通信、流量削峰等场景,提高系统的可靠性和扩展性。消息队列的特性1异步通信消息队列允许应用程序异步地交换数据,提高系统的可扩展性和容错性。2缓冲机制消息队列提供了一个缓冲区来存储消息,使发送方和接收方的处理速度不必完全一致。3解耦设计消息队列将发送方和接收方解耦,使系统更易于扩展和维护。4可靠性保证消息队列能够提供消息的持久化、重复消费以及事务性保证。消息队列的操作1发送消息向消息队列发送消息2接收消息从消息队列中获取消息3消息处理对收到的消息进行业务逻辑处理4消息确认确认消息已经被成功处理消息队列的操作主要包括发送消息、接收消息、处理消息和确认消息。发送消息时将数据推送到消息队列中。接收消息时从消息队列中获取数据并进行业务逻辑处理。最后需要确认消息已经被成功处理。整个过程确保了消息的可靠传递和高效处理。消息订阅与发布消息订阅订阅者向消息队列系统声明自己对某些主题感兴趣,系统会将相关消息推送给订阅者。这种订阅-发布模式提高了系统的灵活性和可扩展性。消息发布生产者将消息发布到消息队列中,不需要关心谁来订阅这些消息。发布者和订阅者之间解耦,降低了系统的复杂性。实时通信消息订阅与发布系统可以实现即时的消息推送,适用于聊天应用、推送通知等实时通信场景。高扩展性无需修改订阅者或发布者的代码,只需要增加新的订阅者即可扩展系统,体现了高度的解耦性。远程过程调用通信机制远程过程调用是一种基于网络的通信机制,允许客户端程序调用远程服务器上的方法或函数。透明性远程过程调用对于客户端来说是透明的,隐藏了网络通信的细节。同步性远程过程调用通常是同步的,客户端需要等待服务器响应才能继续执行。分布式远程过程调用适用于分布式系统,将功能划分到不同的服务器上。RPC的工作原理1请求发起客户端将请求参数打包成标准格式,通过网络发送到服务端。2请求处理服务端接收到请求后,解析参数并调用相应的服务程序进行处理。3结果返回服务端处理完成后,将结果重新打包成标准格式返回给客户端。4结果解析客户端收到结果后,解析并提取所需信息,完成整个调用过程。RPC的优缺点优点RPC提供了一种简单直接的调用远程服务的方式,隐藏了底层网络通信的复杂性。对开发人员来说,使用RPC就像调用本地函数一样自然。缺点RPC需要服务发现和远程连接,增加了系统的复杂性。同时RPC容易受到网络环境的影响,可能会出现调用超时或失败的情况。分布式锁锁定资源分布式锁可以在多个节点中协调对共享资源的访问,确保同一时间只有一个节点可以访问。选举算法分布式锁通常使用诸如Zookeeper、Redis或数据库等工具来实现,利用选举算法来保证一致性。容错机制分布式锁需要考虑节点故障或网络分区等情况,提供可靠的容错机制来确保数据一致性。分布式锁的实现1基于数据库使用数据库表的行级锁机制实现分布式锁2基于Redis利用Redis的原子性操作实现分布式锁3基于ZooKeeper利用ZooKeeper的临时有序节点实现分布式锁分布式锁的实现有多种方式,常见的包括基于数据库、Redis和ZooKeeper。其中,数据库锁利用行级锁机制实现;Redis锁利用其原子性操作特性;ZooKeeper锁则利用临时有序节点来实现。选择何种实现方式需要根据具体场景和系统架构来权衡。分布式一致性一致性模型不同的一致性模型,如强一致性、弱一致性、最终一致性等,根据应用场景的需求来选择合适的一致性模型。一致性协议Paxos、Raft等一致性协议通过投票机制来实现数据在分布式系统中的一致性。CAP定理CAP定理指出,分布式系统无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(PartitionTolerance)三个特性。BASE原则基于BASE原则的分布式系统设计,以最终一致性为目标,在可用性和分区容忍性之间进行权衡。一致性模型强一致性读取保证返回最新写入的值,提供最高的一致性保证,但可能会牺牲可用性和分区容忍性。最终一致性系统最终会收敛到一个一致的状态,提高可用性和分区容忍性,但可能在某些时间点存在数据不一致。有序一致性保证对于单个对象的读写操作按照程序顺序执行,但无法保证多个对象之间的全局有序性。一致性协议Paxos协议Paxos协议是一种分布式一致性算法,能够在存在故障的情况下保证系统的一致性和可用性。Raft协议Raft协议是一种更容易理解的一致性算法,它简化了Paxos的复杂性,提高了系统的可靠性。ZAB协议ZAB协议是ZooKeepe