第四章学习笔记(20191213蓝一达)

第四章学习笔记

一、概述

本章讨论并发编程，介绍并行计算的概念，并指出并行计算的重要性。将顺序算法与并行算法进行了比较，并对并行性和并发性进行了比较。解释线程的原理及其相对于进程的优势。解释死锁问题，并解释如何防止并发程序中的死锁问题。讨论了信号量，并展示了它们相对于数千个条件变量的优势。它还解释了Linux中独特的线程方式。

二、线程

线程是同一地址空间中进程的独立执行单元。创建进程就是在一个唯一的地址空间中创建一个线程。当一个进程启动时，该进程的主线程被执行。如果只有一个主线程，那么进程和线程就没有真正的区别。但是，主线程可能会创建其他线程。每个线程可以创建更多的线程等等。一个进程的所有线程都在该进程的同一地址空间中执行，但每个线程都是一个独立的执行单元。

线程优势

更快的线程创建和切换：要在进程中创建线程，操作系统不需要为新线程分配内存和创建页表，因为线程和进程共享相同的地址空间。因此，创建线程比创建进程更快。

线程响应更快：一个进程只有一条执行路径。当一个进程被挂起时，所有其他进程都将停止执行。相反，当一个线程挂起时，同一进程中的其他线程可以继续执行。

线程更适合运行良好的计算：并行计算的目标是使用多个执行路径来更快地解决问题。基于分治原则的算法(如二叉树搜索和快速排序等。)经常表现出高度的并行性，这可以通过使用并行或并发执行来提高计算速度。

螺纹缺陷

由于地址空间共享，线程需要用户显式同步。

许多库函数可能对线程不安全。

在单CPU系统上，使用线程解决问题实际上比使用顺序程序慢，这是由运行时创建线程和切换上下文的开销造成的。

线程操作

线程的执行轨迹类似于进程的执行轨迹。线程可以在内核模式或用户模式下执行。在用户模式下，线程在进程的相同地址空间中执行，但是每个线程都有自己的执行堆栈。线程是独立的执行单元，可以根据操作系统内核的调度策略对内核进行系统调用，并被激活继续执行。为了利用线程的共享地址空间，操作系统内核的调度策略可能会优先考虑同一进程中的线程，而不是不同进程中的线程。

三、线程管理函数

Pthread并发编程

Pthread库为线程管理提供了以下apt。

pthread_create(thread，attr，function，arg):创建线程

pthread_exit(状态):终止线程

pthread_cancel(线程):取消线程

pthread_attr_init(attr) :初始化线程属性

pthread _ attr _ destroy(attr):销毁线程属性

使用pthread_ create()函数创建一个线程。int pthread _ create(pthread _ t pthread _ id，pthread_attr_t？attr，void * (func) (void *)，void * arg)；如果成功，则返回0，如果失败，则返回错误代码。

pthread_id是指向pthread_t类型变量的指针。它由操作系统内核分配的唯一线程标识填充。在POSIX中，pthread_t是一种不透明类型。程序员不应该知道不透明对象的内容，因为它可能依赖于成千上万的实现。一个线程可以通过pthread_self()函数获取自己的ID。在Linux中，pthread_t类型被定义为无符号长整数，所以线程ID可以打印为%lu。

Attr是指向另一个不透明数据类型的指针，它指定线程属性。

Func是要执行的新线程函数的填充地址。

Arg是指向线程函数参数的指针，可以写成void *func(void *arg)，attr)，attr参数使用：

定义了一个pthread可扩展索引pt:hread _ attr _ tattr。

使用pthread_attr_init(attr)初始化屈曲。

设置属性更改，并在pthread_ create()调用中使用它。

必要时通过pthread_attr_destroy(attr)释放attr资源。

线程ID是一种不透明的数据类型，这取决于实现情况。因此，不应直接比较线程id。如有必要，您可以使用pthread_ equal()函数来比较它们。

int pthread _ equal(pthread _ t t1，pthread _ t T2)；

当函数结束时，线程终止。或者，线程可以调用函数int PTH rad _ axit { void * status }。

一个

个线程可以等待另一个线程的终止， 通过：int pthread_join (pthread_t thread, void **status__ptr); 终止线程的退出状态以status_ptr返回。
在 Pthread中，锁被称为互斥量，意思是相互排斥。互斥变呈是用 ptbread_mutex_t 类型声明的在使，用之前必须对它们进行初始化。有两种方法可以初始化互斥址。
静态方法,pthreaa—mutex_t m = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;定义互斥量m,并使用默认属性对其进行初始化。
动态方法，使用 pthread_ mutex _init() 函数

四、死锁预防

• 预防死锁
  通过破坏产生死锁的四个必要条件来预防死锁，
  但因互斥条件是必须的，所以不能破坏该条件。

• 预防死锁-破坏“请求和保持”条件
  为了破坏该条件，OS需要保证：
  当进程请求资源时，不可持有不可抢占资源。
  可通过两个协议实现：

• 第一种协议
  进程在开始运行前，一次性申请整个运行过程中所需的全部资源。
  缺点：
  资源严重浪费。
  进程进程出现饥饿现象。
  第二种协议
  进程在开始运行前，仅请求初期所需资源，运行时逐步释放不再需要的资源，并请求新的所需资源。

• 预防死锁-破坏“不可抢占”条件
  保持了不可抢占资源的进程，提出新资源申请，但不被满足时，释放所有已得到的资源。
  实现复杂，且释放已有资源很可能付出很大代价。
  预防死锁-破坏“循环等待”条件
  对系统所有资源类型进行排序，并赋予不同序号，进程在请求资源时，必须按序号递增顺序请求资源。如果一个拥有高序号资源的进程，请求低序号资源，则需要先释放高序号资源，再请求低序号资源。
  资源利用率与吞吐量相较前两策略改善不少。

• 缺点：
  新设备的增加被限制。
  资源标号困难。
  限制用户编程思路。

• 避免死锁
  在资源动态分配过程中，防止系统进入不安全状态，限制弱，但成本低。
  避免死锁-系统安全状态
  死锁避免中，系统状态被划分成安全状态与不安全状态，处于不安全状态时，系统可能进入死锁。
  允许进程动态申请资源，但OS进行分配资源前，应先评估资源分配安全性，仅安全状态下可分配。

安全状态，是指OS能按某进程推进顺序为各进程分配资源（包括释放资源），满足各进程对资源的最大需求。
安全状态下不会出现死锁。

安全状态的例子见P119，很简单的一个例子。

避免死锁-利用银行家算法避免死锁
由Dijkstra的银行家算法是一个非常有代表性的避免死锁算法。

为实现银行家算法，每个新进程在进入系统时，先申明各所需资源的最大数目。
OS分配资源时，先确认有足够资源分配给该进程，再确认分配资源后是否会进入不安全状态。

银行家算法的数据结构
Available[]：可利用资源向量，包含m个元素的数组，表示系统中该类资源的数目。
Max[][]：nm矩阵，n个进程对m个资源的最大需求。
Allocation[][]：nm矩阵，n个进程已获得m个资源的数量。
Need[][]：n*m矩阵，n个进程所需的m个资源的数量。
关系：Need[i, j] = Max[i, j] - Allocation[i, j]
书本中的Need等二维向量，仅用一对[]，但为了区分，变量名中我使用两对[]。

银行家算法
Request是进程p的请求向量，
Request[j]=k表示当前p进程对j资源需要k个数量。
如无特别说明，带序号的步骤为顺序步骤。

Request[][]=Need[][]，如果大于，则认为出错，因为超过了它原先宣布的最大值。
Request[][]=Available[]，如果大于，则等待。
将数据结构中各数据修改成分配资源后的值。
执行安全性算法，若安全，则分配数据，若不安全，则本次分配作废，进程等待。
安全性算法
设置两个临时变量Work[]=Available[]、Finish[]=false，分别表示当前可用资源数目、是否已经安全分配资源。
从进程集合中找到一进程i满足：Finish[i]false，并且Need[i, j]Work[j]的进程，若找到，进入3，否则进入4.
设置Work[j]+=Available[i, j]，Finish[i]=true，即分配完资源给进程，进程结束后释放资源，Work增加，安全分配，Finish置真。
步骤3结束后，跳回步骤2.
所有进程Finish[]true，是则表示处于安全状态，不是则不安全。

五、实践与代码

#include stdio.h
#include stdlib.h
#include pthread.h
#define N 4
int A[N][N],sum[N];
void *func(void *arg)
{
        int j,row ;
        pthread_t tid = pthread_self();
        row = (int)arg;
        printf("Thread %d [%lu] computes sum of row %d\n",row,tid,row);
        for(j=0;jN; j++)
                sum[row] += A[row][j];
        printf("Thread %d [%lu] done:sum [%d] =%d\n",row,tid,row,sum[row]);
        pthread_exit ((void*)0);
}
        int main(int argc, char *argv[])
{
        pthread_t thread[N];
        int i,j,r,total = 0;
        void *status;
        printf("Main: initialize A matrix\n");
        for(i=0; iN;i++){
                sum[i] = 0;
                for(j=0;jN;j++){
                        A[i][j]=i*N+j+1;
                        printf("%4d ",A[i][j]);
                }
                printf( "\n" );
        }
        printf ("Main: create %d threads\n",N);
        for(i=0;iN;i++) {
                pthread_create(thread[i],NULL,func,(void *)i);
        }
        printf("Main: try to join with thread\n");
        for(i=0; iN; i++) {
                pthread_join(thread[i],status);
                printf("Main: joined with %d [%lu]: status=%d\n",i,thread[i],
                                (int)status);
        }
        printf("Main: compute and print total sum:");
        for(i=0;iN;i++)
                total += sum[i];
        printf ("tatal = %d\n",total );
        pthread_exit(NULL);
}

• 用线程计算矩阵的和
  假设我们要计算一个N×N整数矩阵中所有元素的和。这个问题可通过使用线程的并发算法来解决。在本示例中，主线程会先生成一个N×N整数矩阵。然后，它会创建N个工作线程，将唯一行号作为参数传递给各工作线程，并等待所有工作线程终止。每个工作线程计算不同行的部分和，并将部分和存入全局数组int sum[N]的相应行中。当所有工作线程计算完成后，主线程继续进行计算。它将工作线程生成的部分和相加来计算总和。

六、问题与解决
问题：在试用Linux 线程模块时，试用pthread_create 函数。
编译命令为 gcc main.c -o test时，会出现如下错误

解决办法：解决：在gcc编译的时候，附加要加 -lpthread参数即可解决。
试用如下命令即可编译通过：gcc c41.c -o c41 -lpthread