2021-2022-1 20191315《信息安全系统设计与实现（上）》学习笔记7

第四章 并发编程

本章论述了并发编程，介绍了并行计算的概念，指出了并行计算的重要性;比较了顺序算法与并行算法，以及并行性与并发性;解释了线程的原理及其相对于进程的优势;通过示例介绍了 Pthread 中的线程操作，包括线程管理函数，互斥量、连接、条件变量和屏障等线程同步工具;通过具体示例演示了如何使用线程进行并发编程，包括矩阵计算、快速排序和用并发线程求解线性方程组等方法;解释了死锁问题，并说明了如何防止并发程序中的死锁问题;讨论了信号量，并论证了它们相对于条件变量的优点;还解释了支持 Linux 中线程的独特方式。编程项目是为了实现用户级线程。它提供了一个基础系统来帮助读者开始工作。这个基础系统支持并发任务的动态创建、执行和终止，相当于在某个进程的同一地址空间中执行线程。读者可通过该项目实现线程同步的线程连接、互斥量和信号量，并演示它们在并发程序中的用法。该编程项目会让读者更加深入地了解多任务处理、线程同步和并发编程的原理及方法。

并行计算导论

• 在早期，大多数计算机只有一个处理组件，称为处理器或中央处理器(CPU)。受这种硬件条件的限制，计算机程序通常是为串行计算编写的。要求解某个问题，先要设计一种算法，描述如何一步步地解决问题，然后用计算机程序以串行指令流的形式实现该算法。在只有一个 CPU 的情况下，每次只能按顺序执行某算法的一个指令和步骤。但是，基于分治原则(如二叉树查找和快速排序等)的算法经常表现出高度的并行性，可通过使用并行或并发执行来提高计算速度。并行计算是一种计算方案，它尝试使用多个执行并行算法的处理器更快速地解决问题。

顺序算法与并行算法

• 顺序算法：begin-end代码块列出算法。可包含多个步骤，所有步骤通过单个任务依次执行，每次执行一个步骤，全执行完，算法结束。
• 并行算法：cobegin-coend代码块来指定独立任务，所有任务都是并行执行的，紧接着代码块的下一个步骤将只在所有这些任务完成之后执行。
  

并行性和并发性

并行算法只识别可并行执行的任务，但是它没有规定如何将任务映射到处理组件。在理想情况下，并行算法中的所有任务都应该同时实时执行。然而，真正的并行执行只能在有多个处理组件的系统中实现，比如多久理器或多核系统。在单CPU系统中，一次只能执行一个任务。在这种情况下，不同的任多务只能并发执行，即在逻辑上并行执行。在单CPU系统中，并发性是通过多任务处理来实现的。

线程

原理

• 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。在Unix System V及SunOS中也被称为轻量进程（lightweight processes），但轻量进程更多指内核线程（kernel thread），而把用户线程（user thread）称为线程。
  线程是独立调度和分派的基本单位。线程可以为操作系统内核调度的内核线程，如Win32线程；由用户进程自行调度的用户线程，如Linux平台的POSIX Thread；或者由内核与用户进程，如Windows 7的线程，进行混合调度。
• 同一进程中的多条线程将共享该进程中的全部系统资源，如虚拟地址空间，文件描述符和信号处理等等。但同一进程中的多个线程有各自的调用栈（call stack），自己的寄存器环境（register context），自己的线程本地存储（thread-local storage）。
  一个进程可以有很多线程，每条线程并行执行不同的任务。
• 在多核或多CPU，或支持Hyper-threading的CPU上使用多线程程序设计的好处是显而易见，即提高了程序的执行吞吐率。在单CPU单核的计算机上，使用多线程技术，也可以把进程中负责I/O处理、人机交互而常被阻塞的部分与密集计算的部分分开来执行，编写专门的workhorse线程执行密集计算，从而提高了程序的执行效率。

优点

• 线程创建和切换速度更快
• 响应速度更快
• 更适合并行计算

缺点

• 由于地址空间共享，线程需要来自用户的明确同步。
• 许多库函数可能对线程不安全，例如传统 strtok()函数将一个字符串分成一连串令牌。通常，任何使用全局变量或依赖于静态内有内容的函数，线程都不安全。为了使库函数适应线程环境，还需要做大量的工作。
• 在单CPU系统上，使用线程解决问题实际上要比使用顺序程序慢，这是由在运行时创建线程和切换上下文的系统开销造成的。

线程操作

线程可在内核模式或用户模式下执行

线程管理函数

Pthread库提供了用于线程管理的以下API

创建一个新的线程

#include <pthread.h>
int pthread_create(pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr,void *(*start_routine) (void *), void *arg);

线程终止

void pthread_exit(void *retval);

等待线程结束

int pthread_join(pthread_t thread, void **retval);

返回线程ID

pthread_t pthread_self(void);

取消一个线程

int pthread_cancel(pthread_t thread);

将一个线程从进程中分离

int pthread_detach(pthread_t thread);

线程同步

由于线程在进程的同一地址空间中执行 它们共享同一地址空间中的所有全局变量和数据结构。当多个线程试图修改同一共享变量或数据结构时，如果修改结果取决于线程的执行顺序，则称之为竞态条件。在并发程序中，绝不能有竞态条件。否则，结果可能不一致。除了连接操作之外，并发执行的线程通常需要相互协作。为了防止出现竞态条件并且支持线程协作，线程需要同步。通常，同步是一种机制和规则，用于确保共享数据对象的完整性和并发执行实体的协调性。它可以应用于内核模式下的进程，也可以应用于用户模式下的线程。

互斥量

同步工具是锁，它允许执行实体仅在有锁的情况下才能执行。锁被称为互斥量
互斥变量是用pthread_mutex_t类型声明的，在使用之前必须进行初始化。

• 静态方法：
  pthread_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:
  pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *m,pthread_mutexattr_t,*attr);
  通常attr参数可以设置位NULL，作为默认属性。
  初始化完成后，线程可以通过以下函数使用互斥量。
  

线程使用互斥量来保护共享数据对象。

死锁预防

• 互斥量使用封锁协议。有多种方法可以解决可能的死锁问题，其中包括死锁防御、死锁规避、死锁检测和回复等。在实际情况中，唯一可行的方法时死锁预防，试图在设计并行算法是防止死锁发生。
• 一种简单的死锁预防时对互斥量进行排序，并确保每个线程只在一个方向请求互斥量，这样请求序列中就不会有循环。
• 条件加锁和退避预防死锁
  

条件变量

作为锁，互斥量仅用于确保线程只能互斥地访问临界区中的共享数据对象。条件变量提供了一种线程协作的方法。在Pthread中，使用othread_cond_t来声明条件变量，而且必须在使用前进行初始化。

• 静态方法
  pthread_cond_t con = PTHREAD_COND_INITALLIZER;
• 动态方法
  使用pthread_cond_init()函数，通过attr参数设置条件变量。

信号量

信号量是进程同步的一般机制。（计数）信号量是一种数据结构.

struct sem{
   int value;
   struct process *queue
}s;

最有名的信号量操作时P和V

屏障

线程连接操作允许某线程（通常是主线程）等待其他线程终止。在某些情况下，保持线程活动会更好，但应要求他们在所有线程都达到指定同步点之前不能继续活动。在Pthreads中，可以采用屏障以及一系列屏障函数。
首先，主线程创建一个屏障对象
pthread_barrier_init(&barrier NULL,nthreads);
用屏蔽中同步线程数字对他进行初始化。然后，主线程创建工作线程来执行任务。

实践

用并发线程快速排序

源代码

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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
typedef struct{
	int upperbound;
	int lowerbound;
}PARM;
#define N 10
int a[N]={5,1,6,4,7,2,9,8,0,3};// unsorted data
int print(){//print current a[] contents
	int i;
	printf("[");
	for(i=0;i<N;i++)
		printf("%d ",a[i]);
	printf("]\n");
}
void *Qsort(void *aptr){
	PARM *ap, aleft, aright;
	int pivot, pivotIndex,left, right,temp;
	int upperbound,lowerbound;
	pthread_t me,leftThread,rightThread;
	me = pthread_self();
	ap =(PARM *)aptr;
	upperbound = ap->upperbound;
	lowerbound = ap->lowerbound;
	pivot = a[upperbound];//pick low pivot value
	left = lowerbound - 1;//scan index from left side
	right = upperbound;//scan index from right side
	if(lowerbound >= upperbound)
		pthread_exit (NULL);
	while(left < right){//partition loop
		do{left++;} while (a[left] < pivot);
		do{right--;}while(a[right]>pivot);
		if (left < right ) {
			temp = a[left];a[left]=a[right];a[right] = temp;
		}
	}
	print();
	pivotIndex = left;//put pivot back
	temp = a[pivotIndex] ;
	a[pivotIndex] = pivot;
	a[upperbound] = temp;
	//start the "recursive threads"
	aleft.upperbound = pivotIndex - 1;
	aleft.lowerbound = lowerbound;
	aright.upperbound = upperbound;
	aright.lowerbound = pivotIndex + 1;
	printf("%lu: create left and right threadsln", me) ;
	pthread_create(&leftThread,NULL,Qsort,(void * )&aleft);
	pthread_create(&rightThread,NULL,Qsort,(void *)&aright);
	//wait for left and right threads to finish
	pthread_join(leftThread,NULL);
	pthread_join(rightThread, NULL);
	printf("%lu: joined with left & right threads\n",me);
}
	int main(int argc, char *argv[]){
	PARM arg;
	int i, *array;
	pthread_t me,thread;
	me = pthread_self( );
	printf("main %lu: unsorted array = ", me);
	print( ) ;
	arg.upperbound = N-1;
	arg. lowerbound = 0 ;
	printf("main %lu create a thread to do QS\n" , me);
	pthread_create(&thread,NULL,Qsort,(void * ) &arg);//wait for Qs thread to finish
	pthread_join(thread,NULL);
	printf ("main %lu sorted array = ", me);
	print () ;
}

运行结果

用线程计算矩阵的和

源代码

点击查看代码

#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;j<N; 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; i<N;i++){
                sum[i] = 0;
                for(j=0;j<N;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;i<N;i++) {
                pthread_create(&thread[i],NULL,func,(void *)i);
        }
        printf("Main: try to join with thread\n");
        for(i=0; i<N; 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;i<N;i++)
                total += sum[i];
        printf ("tatal = %d\n",total );
        pthread_exit(NULL);
}

运行结果