信号量(信号塔)本质就是一个计数器,是描述临界资源中资源的数目的,信号量能够更细粒度的对临界资源进行管理。
每个执行流进入临界区时,都会提前申请信号量,申请成功后就有了操作特定临界资源的权限,当操作完毕后,就会释放对应的信号量,同样,如果申请失败也会被挂起。
信号量PV操作:
PV操作必须是原子操作
多个执行流为了访问临界资源会竞争式的申请信号量,因此信号量是会被多个执行流同时访问的,也就是说信号量本质也是临界资源。
但信号量本质就是用于保护临界资源的,我们不可能再用信号量去保护信号量,所以信号量的PV操作必须是原子操作。
申请信号量失败被挂起等待
当执行流就行申请信号量失败时,也就是说临界资源已经全部申请空了,此时该执行流就会在对应的信号量的等待队列中当中进行等待,直到有信号量被释放时再被唤醒。
注意: 信号量的本质是计数器,但不意味着只有计数器,信号量还包括一个等待队列。
初始化信号量
初始化信号量的函数叫做sem_init,该函数的函数原型如下:
int sem_init(sem_t *sem, int pshared, unsigned int value);
参数说明:
返回值说明:
注意:POSIX信号量和System V信号量作用相同,都是用于同步操作,达到无冲突的访问共享资源目的,但POSIX信号量可以用于线程间同步。
销毁信号量
int sem_destroy(sem_t *sem);
参数说明:
返回值说明:
等待信号量
int sem_wait(sem_t *sem);
参数说明:
返回值说明:
发布信号量(释放信号量)
int sem_post(sem_t *sem);
参数说明:
返回值说明:
信号量本质是一个计数器,如果将信号量的初始值设置为 1 ,那么此时该信号量叫做二元信号量。
信号量的初始值为1,说明信号量所描述的临界资源只有一份,此时信号量的作用基本等价于互斥锁。
例如,下面我们还是用以前的多线程抢票系统,其中我们用二元信号量模拟实现多线程互斥。
#include
#include
#include
#include
int tickets = 2000;
void* TicketGrabbing(void* arg)
{
std::string name = (char*)arg;
while (true){
if (tickets > 0){
usleep(1000);
std::cout << name << " get a ticket, tickets left: " << --tickets << std::endl;
}
else{
break;
}
}
std::cout << name << " quit..." << std::endl;
pthread_exit((void*)0);
}
int main()
{
pthread_t tid1, tid2, tid3, tid4;
pthread_create(&tid1, nullptr, TicketGrabbing, (void*)"thread 1");
pthread_create(&tid2, nullptr, TicketGrabbing, (void*)"thread 2");
pthread_create(&tid3, nullptr, TicketGrabbing, (void*)"thread 3");
pthread_create(&tid4, nullptr, TicketGrabbing, (void*)"thread 4");
pthread_join(tid1, nullptr);
pthread_join(tid2, nullptr);
pthread_join(tid3, nullptr);
pthread_join(tid4, nullptr);
return 0;
}
运行代码后可以看到,线程打印输出剩余票数时出现了票数剩余为负数的情况,这是不符合我们预期的。
此时,我们在代码中加入二元信号量,让每一个线程在进入临界资源的时候都进行申请信号量。此时因为信号量只有 1 个,所以自燃就形成了互斥效果
#include
#include
#include
#include
#include
class Sem{
public:
Sem(int num)
{
sem_init(&_sem, 0, num);
}
~Sem()
{
sem_destroy(&_sem);
}
void P()
{
sem_wait(&_sem);
}
void V()
{
sem_post(&_sem);
}
private:
sem_t _sem;
};
Sem sem(1); //二元信号量
int tickets = 2000;
void* TicketGrabbing(void* arg)
{
std::string name = (char*)arg;
while (true){
sem.P();
if (tickets > 0){
usleep(1000);
std::cout << name << " get a ticket, tickets left: " << --tickets << std::endl;
sem.V();
usleep(2000);
}
else{
sem.V();
break;
}
}
std::cout << name << " quit..." << std::endl;
pthread_exit((void*)0);
}
int main()
{
pthread_t tid1, tid2, tid3, tid4;
pthread_create(&tid1, nullptr, TicketGrabbing, (void*)"thread 1");
pthread_create(&tid2, nullptr, TicketGrabbing, (void*)"thread 2");
pthread_create(&tid3, nullptr, TicketGrabbing, (void*)"thread 3");
pthread_create(&tid4, nullptr, TicketGrabbing, (void*)"thread 4");
pthread_join(tid1, nullptr);
pthread_join(tid2, nullptr);
pthread_join(tid3, nullptr);
pthread_join(tid4, nullptr);
return 0;
}
在这里,生产者关注的是空间资源,而消费者关注的是数据资源
因为他们关注的资源不同,所以我们可以使用两种不同的信号量来代表他们
blank_sem(生产者)和data_sum(消费者)的初始值设置
对于生产者来说,生产者每次生产数据前都需要申请blank_sem:
对于消费者来说,我们每次申请的为data_sem
当生产者生产完数据后,应该释放的为data_sem:
消费者申请数据资源,释放空间资源
第一个规则:生产者和消费者不能对同一个位置进行访问。
生产者和消费者在访问环形队列时:
第二个规则:无论是生产者还是消费者,都不应该将对方套一个圈以上。
逻辑实现块RingQueue
#pragma once
#include
#include
#include
#include
#define NUM 8
template <class T>
class RingQueue
{
private:
void P(sem_t &s)
{
sem_wait(&s);
}
void V(sem_t &s)
{
sem_post(&s);
}
public:
RingQueue(int cap = NUM) : _cap(cap), _p_pos(0), _c_pos(0)
{
_q.resize(_cap);
sem_init(&_blank_sem, 0, _cap); // blank_sem初始值设置为环形队列的容量
sem_init(&_data_sem, 0, 0); // data_sem初始值设置为0
}
// 向环形队列插入数据(生产者调用)
void push(const T &data)
{
// 1. 可以不用在临界区内部做判断,就可以知道临界资源的使用情况
// 2. 什么时候用锁,什么时候用sem?
// 一定要先申请座位,然后再去考虑上锁,别有了锁没有资源,此时会存在死锁
P(_blank_sem); // P()
// 一定有对应的空间资源给我!不用做判断,是哪一个呢?
_q[_p_pos++] = data;
_p_pos %= _cap;
std::cout << "给用户信号量" << std::endl;
V(_data_sem);
}
// 从环形队列获取数据(消费者调用)
void pop(T *out)
{
P(_data_sem);
*out = _q[_c_pos++];
_c_pos %= _cap;
std::cout << "给生产商信号量" << std::endl;
V(_blank_sem);
}
~RingQueue()
{
sem_destroy(&_blank_sem);
sem_destroy(&_data_sem);
}
private:
std::vector<T> _q; // 环形队列
int _cap; // 环形队列的容量上限
int _p_pos; // 生产者位置
int _c_pos; // 消费者位置
sem_t _blank_sem; // 描述空间资源
sem_t _data_sem; // 描述消费数据资源
};
计算块Task
#pragma once
#include
#include
#include
class Task
{
public:
Task()
{
}
Task(int x, int y, char op) : _x(x), _y(y), _op(op), _result(0), _exitCode(0)
{
}
void operator()()
{
switch (_op)
{
case '+':
_result = _x + _y;
break;
case '-':
_result = _x - _y;
break;
case '*':
_result = _x * _y;
break;
case '/':
{
if (_y == 0)
_exitCode = -1;
else
_result = _x / _y;
}
break;
case '%':
{
if (_y == 0)
_exitCode = -2;
else
_result = _x % _y;
}
break;
default:
break;
}
usleep(100000);
}
std::string formatArg()
{
return std::to_string(_x) + _op + std::to_string(_y) + "= ?";
}
std::string formatRes()
{
return std::to_string(_result) + "(" + std::to_string(_exitCode) + ")";
}
~Task()
{
}
private:
int _x;
int _y;
char _op;
int _result;
int _exitCode;
};
主函数 main
#include "RingQueue.hpp"
#include "Task.hpp"
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
const char *ops = "+-*/%";
void *consumerRoutine(void *args)
{
RingQueue<Task> *rq = static_cast<RingQueue<Task> *>(args);
while (true)
{
sleep(1);
Task t;
rq->pop(&t);
t();
cout << "consumer done, 处理完成的任务是: " << t.formatRes() << endl;
}
}
void *productorRoutine(void *args)
{
RingQueue<Task> *rq = static_cast<RingQueue<Task> *>(args);
while (true)
{
sleep(1);
int x = rand() % 100;
int y = rand() % 100;
char op = ops[(x + y) % strlen(ops)];
Task t(x, y, op);
rq->push(t);
cout << "productor done, 生产的任务是: " << t.formatArg() << endl;
}
cout << "程序结束 " << endl;
}
int main()
{
srand(time(nullptr) ^ getpid());
RingQueue<Task> *rq = new RingQueue<Task>();
// 单生产单消费
pthread_t c, p;
pthread_create(&c, nullptr, consumerRoutine, rq);
pthread_create(&p, nullptr, productorRoutine, rq);
pthread_join(c, nullptr);
pthread_join(p, nullptr);
delete rq;
return 0;
}
当我们进行多生产,多消费的时候,我们这时就需要上锁了,因为这时有多个线程进行同时消费和生产,所以这时我们需要对我们的代码进行追加两把锁
我们要先进性申请资源,后申请锁,因为如果先申请锁的画,如果这时的信号处于满的状态,那么此时我们的锁就会一直卡的,当其他线程进行申请时,就会一直处于堆积的状态
逻辑实现块
#pragma once
#include
#include
#include
#include
#define NUM 8
template <class T>
class RingQueue
{
private:
void P(sem_t &s)
{
sem_wait(&s);
}
void V(sem_t &s)
{
sem_post(&s);
}
void Lock(pthread_mutex_t &m)
{
pthread_mutex_lock(&m);
}
void Unlock(pthread_mutex_t &m)
{
pthread_mutex_unlock(&m);
}
public:
RingQueue(int cap = NUM) : _cap(cap), _p_pos(0), _c_pos(0)
{
_q.resize(_cap);
sem_init(&_blank_sem, 0, _cap); // blank_sem初始值设置为环形队列的容量
sem_init(&_data_sem, 0, 0); // data_sem初始值设置为0
pthread_mutex_init(&_c_mutex, nullptr);
pthread_mutex_init(&_p_mutex, nullptr);
}
// 向环形队列插入数据(生产者调用)
void push(const T &data)
{
// 1. 可以不用在临界区内部做判断,就可以知道临界资源的使用情况
// 2. 什么时候用锁,什么时候用sem?
// 一定要先申请座位,然后再去考虑上锁,别有了锁没有资源,此时会存在死锁
P(_blank_sem); // P()
Lock(_p_mutex); //? 1
// 一定有对应的空间资源给我!不用做判断,是哪一个呢?
_q[_p_pos++] = data;
_p_pos %= _cap;
std::cout << "给用户信号量" << std::endl;
Unlock(_p_mutex);
V(_data_sem);
}
// 从环形队列获取数据(消费者调用)
void pop(T *out)
{
P(_data_sem);
Lock(_c_mutex); //?
*out = _q[_c_pos++];
_c_pos %= _cap;
std::cout << "给生产商信号量" << std::endl;
Unlock(_c_mutex);
V(_blank_sem);
}
~RingQueue()
{
sem_destroy(&_blank_sem);
sem_destroy(&_data_sem);
pthread_mutex_destroy(&_c_mutex);
pthread_mutex_destroy(&_p_mutex);
}
private:
std::vector<T> _q; // 环形队列
int _cap; // 环形队列的容量上限
int _p_pos; // 生产者位置
int _c_pos; // 消费者位置
sem_t _blank_sem; // 描述空间资源
sem_t _data_sem; // 描述消费数据资源
pthread_mutex_t _c_mutex;
pthread_mutex_t _p_mutex;
};
主函数
int main()
{
srand(time(nullptr) ^ getpid());
RingQueue<Task> *rq = new RingQueue<Task>();
// 单生产单消费
// pthread_t c, p;
// pthread_create(&c, nullptr, consumerRoutine, rq);
// pthread_create(&p, nullptr, productorRoutine, rq);
// pthread_join(c, nullptr);
// pthread_join(p, nullptr);
//多生产多消费
pthread_t c[3],p[2];
for(int i = 0;i < 3;i++)
{
pthread_create(c + i,nullptr,consumerRoutine,rq);
}
for(int i = 0;i < 2;i++)
{
pthread_create(p + i,nullptr,productorRoutine,rq);
}
for(int i = 0;i < 3;i++)
{
pthread_join(c[i],nullptr);
}
for(int i = 2;i < 2;i++)
{
pthread_join(p[i],nullptr);
}
delete rq;
return 0;
}