C语言边角料2:用纯软件来代替Mutex互斥锁

开发 后端
在 Linux 系统中,当多个线程并行执行时,如果需要访问同一个资源,那么在访问资源的地方,需要使用操作系统为我们提供的同步原语来进行保护。同步原语包括:互斥锁、条件变量、信号量等,被保护的代码称作“临界区”。

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一、前言

在 Linux 系统中,当多个线程并行执行时,如果需要访问同一个资源,那么在访问资源的地方,需要使用操作系统为我们提供的同步原语来进行保护。同步原语包括:互斥锁、条件变量、信号量等,被保护的代码称作“临界区”。

这是非常正规的流程,我们基本上也都是这么做的。

那有没有想过,这些同步原语对代码的执行效率会产生多大的影响?是否可以不使用操作系统提供的这些机制,而是用其它纯软件的方法也能达到保护临界区的目的呢?

这篇文章我们介绍一下 Peterson(皮特森)算法,也许实用性不强,但是可以给我们带来一些思考,提高我们的编程元技能。

二、Peterson 算法简介

这个算法主要用来解决临界区的保护问题。我们知道,一个临界区必须保证 3 个条件:

  1. 互斥访问: 在任意一个时刻,最多只能有一个线程可以进入临界区;
  2. 空闲让进:当没有线程正在执行临界区的代码时,必须在所有申请进入临界区的线程中,选择其中的一个,让它进入临界区;
  3. 有限等待:当一个线程申请进去临界区时,不能无限的等待,必须在有限的时间内获得许可进入临界区。也就是说,不论其优先级多低,不应该饿死在该临界区入口处。

Peterson算法是一个实现互斥锁的并发程序设计算法,可以控制两个线程访问一个共享的用户资源而不发生访问冲突。

Peterson 算法是基于双线程互斥访问的 LockOne 与 LockTwo 算法而来。

  1. LockOne 算法使用一个 flag 布尔数组来实现互斥;
  2. LockTwo 使用一个 turn 的整型量来实现互斥;

这 2 个算法都实现了互斥,但是都存在死锁的可能。Peterson 算法把这两种算法结合起来,完美地用软件实现了双线程互斥问题。

算法说明如下


两个重要的全局变量:

1. flag 数组:有 2 个布尔元素,分别代表一个线程是否申请进入临界区;

2. turn:如果 2 个线程都申请进入临界区,这个变量将会决定让哪一个线程进入临界区;

三、测试代码

  1. // 被 2 个线程同时访问的全局资源 
  2. static int num = 0;  
  3.  
  4. BOOL flag[2] = { 0 }; 
  5. int turn = 0; 
  6.  
  7. void *thread0_routine(void *arg) 
  8.     for (int i = 0; i < 1000000; ++i) 
  9.     { 
  10.         flag[0] = TRUE
  11.         turn = 1; 
  12.         while (TRUE == flag[1] && 1 == turn); 
  13.  
  14.         // 临阶区代码 
  15.         num++;  
  16.          
  17.         flag[0] = FALSE
  18.     } 
  19.      
  20.     return NULL
  21.  
  22. void *thread1_routine(void *arg) 
  23.     for (int i = 0; i < 1000000; ++i) 
  24.     { 
  25.         flag[1] = TRUE
  26.         turn = 0; 
  27.         while (TRUE == flag[0] && 0 == turn); 
  28.  
  29.         // 临阶区代码 
  30.         num++; 
  31.          
  32.         flag[1] = FALSE
  33.     } 
  34.  
  35.     return NULL

全局资源 num 的初始值为 0 ,两个编程分别递增 100 万次,因此最终结果应该是 200 万,实际测试结果也确实如此。

四、Mutex 互斥锁对代码执行效率的影响

1. 单线程中:Mutex 互斥锁对代码执行效率的影响

  1. for (int i = 0; i < 1000000; ++i) 
  2.     num++; 

以上代码,耗时约:1.8ms -- 3.5ms。

  1. for (int i = 0; i < 1000000; ++i) 
  2.     pthread_mutex_lock(&mutex); 
  3.     num++; 
  4.     pthread_mutex_unlock(&mutex); 

以上代码,耗时约:23.9ms -- 38.9ms。可以看出,上锁和解锁对代码执行效率的影响还是很明显的。

2. 多线程中:Mutex 互斥锁对代码执行效率的影响

  1. void *thread0_routine(void *arg) 
  2.     for (int i = 0; i < 1000000; ++i) 
  3.     { 
  4.         pthread_mutex_lock(&mutex); 
  5.         num++; 
  6.         pthread_mutex_unlock(&mutex); 
  7.     } 
  8.      
  9.     return NULL
  10.  
  11. void *thread1_routine(void *arg) 
  12.     for (int i = 0; i < 1000000; ++i) 
  13.     { 
  14.         pthread_mutex_lock(&mutex); 
  15.         num++; 
  16.         pthread_mutex_unlock(&mutex); 
  17.     } 
  18.  
  19.     return NULL

耗时:

  • thread0: diff = 125.8ms
  • thread1: diff = 129.1ms

3. 在两个线程中,使用 Peterson 算法来保护临界区

耗时:

  • thread1: diff = 1.89ms
  • thread0: diff = 1.94ms

五、总结

Peterson 算法使用纯软件来保护临界区,比使用操作系统提供的互斥锁表现出了更好的性能。

但是它也有一个缺点:只能使用在 2 个线程中,但是由于它与平台无关,在某些特殊的场合,也许能够拿来为我们所用!

 

责任编辑:姜华 来源: IOT物联网小镇
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