大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 引子 在编译2.6内核的时候，你会在编译选项中看到[*] Enable futex support这一项，上网查，有的资料会告诉你”不选这个内核不一定能正确的运行使用glibc的程序”，那futex是什么？和glibc又有什么关系呢？ 1. 什么是Futex Futex 是Fast Userspace muTexes的缩写，由Hubertus Franke, Matthew Kirkwood, Ingo Molnar and Rusty Russell共同设计完成。几位都是linux领域的专家，其中可能Ingo Molnar大家更熟悉一些，毕竟是O(1)调度器和CFS的实现者。 Futex按英文翻译过来就是快速用户空间互斥体。其设计思想其实 不难理解，在传统的Unix系统中，System V IPC(inter process communication)，如 semaphores, msgqueues, sockets还有文件锁机制(flock())等进程间同步机制都是对一个内核对象操作来完成的，这个内核对象对要同步的进程都是可见的，其提供了共享 的状态信息和原子操作。当进程间要同步的时候必须要通过系统调用(如semop())在内核中完成。可是经研究发现，很多同步是无竞争的，即某个进程进入 互斥区，到再从某个互斥区出来这段时间，常常是没有进程也要进这个互斥区或者请求同一同步变量的。但是在这种情况下，这个进程也要陷入内核去看看有没有人 和它竞争，退出的时侯还要陷入内核去看看有没有进程等待在同一同步变量上。这些不必要的系统调用(或者说内核陷入)造成了大量的性能开销。为了解决这个问 题，Futex就应运而生，Futex是一种用户态和内核态混合的同步机制。首先，同步的进程间通过mmap共享一段内存，futex变量就位于这段共享 的内存中且操作是原子的，当进程尝试进入互斥区或者退出互斥区的时候，先去查看共享内存中的futex变量，如果没有竞争发生，则只修改futex,而不 用再执行系统调用了。当通过访问futex变量告诉进程有竞争发生，则还是得执行系统调用去完成相应的处理(wait 或者 wake up)。简单的说，futex就是通过在用户态的检查，（motivation）如果了解到没有竞争就不用陷入内核了，大大提高了low-contention时候的效率。 Linux从2.5.7开始支持Futex。 2. Futex系统调用 Futex是一种用户态和内核态混合机制，所以需要两个部分合作完成，linux上提供了sys_futex系统调用，对进程竞争情况下的同步处理提供支持。 其原型和系统调用号为 #include <linux/futex.h> #include <sys/time.h> int futex (int *uaddr, int op, int val, const struct timespec *timeout,int *uaddr2, int val3); #define __NR_futex 240 虽然参数有点长，其实常用的就是前面三个，后面的timeout大家都能理解，其他的也常被ignore。 uaddr就是用户态下共享内存的地址，里面存放的是一个对齐的整型计数器。 op存放着操作类型。定义的有5中，这里我简单的介绍一下两种，剩下的感兴趣的自己去man futex FUTEX_WAIT: 原子性的检查uaddr中计数器的值是否为val,如果是则让进程休眠，直到FUTEX_WAKE或者超时(time-out)。也就是把进程挂到uaddr相对应的等待队列上去。 FUTEX_WAKE: 最多唤醒val个等待在uaddr上进程。 可见FUTEX_WAIT和FUTEX_WAKE只是用来挂起或者唤醒进程，当然这部分工作也只能在内核态下完成。有些人尝试着直接使用futex系统调 用来实现进程同步，并寄希望获得futex的性能优势，这是有问题的。应该区分futex同步机制和futex系统调用。futex同步机制还包括用户态 下的操作，我们将在下节提到。 3. Futex同步机制 所有的futex同步操作都应该从用户空间开始，首先创建一个futex同步变量，也就是位于共享内存的一个整型计数器。 当 进程尝试持有锁或者要进入互斥区的时候，对futex执行”down”操作，即原子性的给futex同步变量减1。如果同步变量变为0，则没有竞争发生， 进程照常执行。如果同步变量是个负数，则意味着有竞争发生，需要调用futex系统调用的futex_wait操作休眠当前进程。 当进程释放锁或 者要离开互斥区的时候，对futex进行”up”操作，
线程同步可以说在日常开发中是用的很多，但对于其内部如何实现的，一般人可能知道的并不多。本篇文章将从如何实现简单的锁开始，介绍linux中的锁实现futex的优点及原理。
现如今，一个服务端应用程序几乎都会使用到多线程来提升服务性能，而目前服务端还是以linux系统为主。一个多线程的java应用，不管使用了什么样的同步机制，最终都要用JVM执行同步处理，而JVM本身也是linux上的一个进程，那么java应用的线程同步机制，可以说是对操作系统层面的同步机制的上层封装。这里我说的操作系统，主要是的非实时抢占式内核（non-PREEMPT_RT），并不讨论实时抢占式内核（PREEMPT_RT） 的问题，二者由于使用场景不同，因此同步机制也会存在差异或出现变化。
在C++中，使用<thread>库来创建和管理线程。线程可以通过函数、成员函数或者Lambda表达式来实现。以下是一个使用Lambda表达式来创建线程的例子：
前言：非常早之前就接触过同步这个概念了，可是一直都非常模糊。没有深入地学习了解过，最近有时间了，就花时间研习了一下《linux内核标准教程》和《深入linux设备驱动程序内核机制》这两本书的相关章节。趁刚看完，就把相关的内容总结一下。
本文讲述了Linux中RCU（Read-Copy-Update）机制在内存管理中的重要作用，以及如何在Linux内核中实现和管理RCU。在Linux内核中，RCU用于在多个进程共享相同内存空间时，保证这些进程之间的数据一致性。本文首先介绍了RCU的基本原理，然后逐步深入介绍了Linux内核中RCU的实现细节。最后，通过一个具体的例子，展示了如何在Linux内核中实现一个简单的RCU。
在主流的Linux内核中包含了几乎所有现代的操作系统具有的同步机制，这些同步机制包括：原子操作、信号量（sem aphore）、读写信号量（rw_sem aphore）、spinlock、BKL(Big Kernel Lock)、rwlock、brlock（只包含在2.4内核中）、RCU （只包含在2.6内核中）和seqlock（只包含在2.6内核中）
引子 在编译2.6内核的时候，你会在编译选项中看到[*] Enable futex support这一项，上网查，有的资料会告诉你"不选这个内核不一定能正确的运行使用glibc的程序"，那futex是什么？和glibc又有什么关系呢？ 1. 什么是Futex Futex 是Fast Userspace muTexes的缩写，由Hubertus Franke, Matthew Kirkwood, Ingo Molnar and Rusty Russell共同设计完成。几位都是linux领域的专家，其中可能Ingo Molnar大家更熟悉一些，毕竟是O(1)调度器和CFS的实现者。 Futex按英文翻译过来就是快速用户空间互斥体。其设计思想其实 不难理解，在传统的Unix系统中，System V IPC(inter process communication)，如 semaphores, msgqueues, sockets还有文件锁机制(flock())等进程间同步机制都是对一个内核对象操作来完成的，这个内核对象对要同步的进程都是可见的，其提供了共享 的状态信息和原子操作。当进程间要同步的时候必须要通过系统调用(如semop())在内核中完成。可是经研究发现，很多同步是无竞争的，即某个进程进入 互斥区，到再从某个互斥区出来这段时间，常常是没有进程也要进这个互斥区或者请求同一同步变量的。但是在这种情况下，这个进程也要陷入内核去看看有没有人 和它竞争，退出的时侯还要陷入内核去看看有没有进程等待在同一同步变量上。这些不必要的系统调用(或者说内核陷入)造成了大量的性能开销。为了解决这个问 题，Futex就应运而生，Futex是一种用户态和内核态混合的同步机制。首先，同步的进程间通过mmap共享一段内存，futex变量就位于这段共享 的内存中且操作是原子的，当进程尝试进入互斥区或者退出互斥区的时候，先去查看共享内存中的futex变量，如果没有竞争发生，则只修改futex,而不 用再执行系统调用了。当通过访问futex变量告诉进程有竞争发生，则还是得执行系统调用去完成相应的处理(wait 或者 wake up)。简单的说，futex就是通过在用户态的检查，（motivation）如果了解到没有竞争就不用陷入内核了，大大提高了low-contention时候的效率。 Linux从2.5.7开始支持Futex。 2. Futex系统调用 Futex是一种用户态和内核态混合机制，所以需要两个部分合作完成，linux上提供了sys_futex系统调用，对进程竞争情况下的同步处理提供支持。 其原型和系统调用号为 #include <linux/futex.h> #include <sys/time.h> int futex (int *uaddr, int op, int val, const struct timespec *timeout,int *uaddr2, int val3); #define __NR_futex 240 虽然参数有点长，其实常用的就是前面三个，后面的timeout大家都能理解，其他的也常被ignore。 uaddr就是用户态下共享内存的地址，里面存放的是一个对齐的整型计数器。 op存放着操作类型。定义的有5中，这里我简单的介绍一下两种，剩下的感兴趣的自己去man futex FUTEX_WAIT: 原子性的检查uaddr中计数器的值是否为val,如果是则让进程休眠，直到FUTEX_WAKE或者超时(time-out)。也就是把进程挂到uaddr相对应的等待队列上去。 FUTEX_WAKE: 最多唤醒val个等待在uaddr上进程。 可见FUTEX_WAIT和FUTEX_WAKE只是用来挂起或者唤醒进程，当然这部分工作也只能在内核态下完成。有些人尝试着直接使用futex系统调 用来实现进程同步，并寄希望获得futex的性能优势，这是有问题的。应该区分futex同步机制和futex系统调用。futex同步机制还包括用户态 下的操作，我们将在下节提到。 3. Futex同步机制 所有的futex同步操作都应该从用户空间开始，首先创建一个futex同步变量，也就是位于共享内存的一个整型计数器。 当 进程尝试持有锁或者要进入互斥区的时候，对futex执行"down"操作，即原子性的给futex同步变量减1。如果同步变量变为0，则没有竞争发生， 进程照常执行。如果同步变量是个负数，则意味着有竞争发生，需要调用futex系统调用的futex_wait操作休眠当前进程。 当进程释放锁或 者要离开互斥区的时候，对futex进行"up"操作，即原子性的给futex同步变量加1。如果同步变量由0变成1，则没有竞争发生，进程照常执
线程同步可以说在日常开发中是用的很多， 但对于其内部如何实现的，一般人可能知道的并不多。 本篇文章将从如何实现简单的锁开始，介绍linux中的锁实现futex的优点及原理，最后分析java中同步机制如wait/notify, synchronized, ReentrantLock。
在多线程编程中，控制并发访问共享资源是一项重要的任务。而CAS（Compare and Swap）同步机制作为一种高效的并发控制手段，广泛应用于各种并发编程场景中。本文将深入解析CAS同步机制，并通过代码demo展示其实际应用，帮助读者理解CAS的原理和优势，以及如何正确使用CAS来保障并发安全。
引子 在编译2.6内核的时候，你会在编译选项中看到[*] Enable futex support这一项，上网查，有的资料会告诉你”不选这个内核不一定能正确的运行使用glibc的程序”，那futex是什么？和glibc又有什么关系呢？
在Java编程中，StringBuffer 类是一个经常被用到的工具，用于操作字符串。与 String 类不同，StringBuffer 是可变的，允许我们对字符串进行插入、删除和修改操作。然而，StringBuffer 在设计时引入了同步机制，以保证在多线程环境下的线程安全性。
Java并发编程中的同步机制和锁是非常重要且常用的工具，它们可以帮助我们在多线程环境下保证共享资源的访问安全。下面将介绍Java中的同步机制和锁的概念、种类、使用方法以及注意事项等内容。
Redis（Remote Dictionary Server）是一种高性能的 key-value 数据库。它采用了内存数据库技术，它的数据操作是基于内存中的数据完成的，从而极大的提升了 Redis 的读写性能。
Futex 是Fast Userspace muTexes的缩写，由Hubertus Franke, Matthew Kirkwood, Ingo Molnar and Rusty Russell共同设计完成。
RCU , 英文全称是 " Read-Copy-Update “ , 对应的中文名称是 ” 读取-拷贝-更新 “ , 这是 Linux 内核中的 ” 同步机制 " ;
在现代操作系统里，同一时间可能有多个内核执行流在执行，因此内核其实像多进程多线程编程一样也需要一些同步机制来同步各执行单元对共享数据的访问，尤其是在多处理器系统上，更需要一些同步机制来同步不同处理器上的执行单元对共享的数据的访问。在主流的Linux内核中包含了如下这些同步机制包括：
如大家所知，Java代码在编译和运行的过程中会对代码有很多意想不到且不受开发人员控制的操作：
作者 | 字节跳动技术团队 简 介 CloudWeGo - Shmipc 是字节跳动服务框架团队研发的高性能进程间通讯库，它基于共享内存构建，具有零拷贝的特点，同时它引入的同步机制具有批量收割 IO 的能力，相对于其他进程间通讯方式能明显提升性能。在字节内部，Shmipc 应用于 Service Mesh 场景下，mesh proxy 进程与业务逻辑进程、与通用 sidecar 进程的通讯， 在大包场景和 IO 密集型场景能够取得显著的性能收益。 开源社区关于这方面的资料不多，Shmipc 的开源
# [AI文本 OCR识别最佳实践](https://cloud.tencent.com/developer/article/2304343)
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
总体而言，Linux操作系统是一个强大、灵活且可定制的操作系统，广泛应用于服务器、嵌入式系统、超级计算机等各种领域。
同步原语是计算机科学中用于实现进程或线程之间同步的机制。它提供了一种方法来控制多个进程或线程的执行顺序，确保它们以一致的方式访问共享资源。
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本文讲解了 Java 中线程同步的语法和应用场景，并给出了样例代码。线程同步是一种机制，用于控制多个线程之间的访问顺序和共享资源的安全性。当多个线程并发地访问共享资源时，如果没有适当的同步机制，可能会导致数据不一致或出现竞态条件等问题。
缺点： 1）、系统广播不可控，只有在系统广播发生的时候能重启，不能在进程一被杀死就重启。
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在计算机科学中，多线程是指一个进程中的多个线程共享该进程的资源。一般来说，多线程可以提高程序的执行效率，从而加快了应用程序的响应时间。Go语言作为一种现代化的编程语言，特别适合于开发高并发的网络服务。本文将介绍Golang的并发模型和同步机制。
多线程编程是一种利用操作系统的多任务处理机制，以实现程序并发执行的编程模型。在Linux环境下，使用线程可以充分利用多核处理器的优势，提高程序的性能。然而，多线程编程涉及到共享资源的访问，需要特别注意资源同步问题，以避免竞态条件和数据不一致性。
Golang是一种非常适合并发编程的语言，因为它提供了许多强大的工具来帮助我们在高度并发的环境中编写代码。在这篇文章中，我们将重点讨论Mutex、WaitGroup和Semaphore的使用，以便读者更好地理解Golang的并发编程。
std::thread 类， 位于 <thread> 头文件，实现了线程操作。std::thread 可以和普通函数和 lambda 表达式搭配使用。它还允许向线程的执行函数传递任意多参数。
Java面试时，总会被问到简单聊一聊线程安全问题，这时候就要考验，求职者对Java原理的掌握程度了，
1、概念 futex： a sort of fast, user-space mutual exclusion primitive. Futex是一种用户态和内核态混合的同步机制。首先，同步的进程间通过mmap共享一段内存，futex变量就位于这段共享的内存中且操作是原子的，当进程尝试进入互斥区或者退出互斥区的时候，先去查看共享内存中的futex变量，如果没有竞争发生，则只修改futex,而不用再执行系统调用了。当通过访问futex变量告诉进程有竞争发生，则还是得执行系统调用去完成相应的处理(wait 或者 wake up)。简单的说，futex就是通过在用户态的检查，（motivation）如果了解到没有竞争就不用陷入内核了，大大提高了low-contention时候的效率。 https://lwn.net/Articles/172149/ https://lwn.net/Articles/360699/ 2、futex的由来 为什么要有futex，他解决什么问题？何时加入内核的？我们来看下 经研究发现，很多同步是无竞争的，即某个进程进入互斥区，到再从某个互斥区出来这段时间，常常是没有进程也要进这个互斥区或者请求同一同步变量的。但是在这种情况下，这个进程也要陷入内核去看看有没有人和它竞争，退出的时侯还要陷入内核去看看有没有进程等待在同一同步变量上。这些不必要的系统调用(或者说内核陷入)造成了大量的性能开销。为了解决这个问题，Futex就应运而生。 前面的概念已经说了，futex是一种用户态和内核态混合同步机制，为什么会是用户态+内核态，听起来有点复杂，由于我们应用程序很多场景下多线程都是非竞争的，也就是说多任务在同一时刻同时操作临界区的概率是比较小的，大多数情况是没有竞争的，在早期内核同步互斥操作必须要进入内核态，由内核来提供同步机制，这就导致在非竞争的情况下，互斥操作扔要通过系统调用进入内核态。 我们来看一下程序 程序1： pthread_mutex_t lock; int count = 0; void thread1() { while(1) { pthread_mutex_lock(&lock); /* do something */ count++; pthread_mutex_unlock(&lock); } } void thread2() { while(1) { sleep(60); pthread_mutex_lock(&lock); count = 0; pthread_mutex_unlock(&lock); } } pthread_create(&tid1, NULL, thread1, NULL); pthread_create(&tid2, NULL, thread1, NULL);
同步是指协调多个执行线程或进程的执行，以确保它们按照一定的顺序执行或在特定的条件下等待。常见的同步机制包括信号量、条件变量和屏障等。
在上一部分，我们讨论了最基本常见的几类同步机制，这一部分我们将讨论相对复杂的几种同步机制，尤其是读写信号量和RCU，在操作系统内核中有相当广泛的应用。
按照传统的经验，如果某个对象是非线程安全的，在多线程环境下对象的访问需要采用synchronized进行同步。但是模板类并未采用线程同步机制，因为线程同步会降低系统的并发性能，此外代码同步解决线程安全问题的挑战很大，可能会增加好几倍的实现难度。那么模板类到底采用什么方法来解决线程安全的难题呢？答案就是ThreadLocal。
volatile保证可见性的原理是在每次访问变量时候都会进行一次刷新，因此每次访问都是准没存中最新的版本，所以volatile关键字的作用之一就是保证变量修改的实时可见性
RCU是Linux 2.6内核系统新的锁机制 RCU(Read-Copy Update)。参考：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-rcu/
POSIX threads(简称Pthreads)是在多核平台上进行并行编程的一套常用的API。线程同步(Thread Synchronization)是并行编程中非常重要的通讯手段，其中最典型的应用就是用Pthreads提供的锁机制(lock)来对多个线程之间共 享的临界区(Critical Section)进行保护(另一种常用的同步机制是barrier)。
在现实开发中，我们或多或少都经历过，因为并发的问题，导致的数据不一致的问题，究其原因，是因为在某些场景下，某一个变量值被多个用户访问并修改，那么如何保证该变量在并发的场景过程中正确的修改，保证每个用户使用的正确性呢？今天我们来聊聊线程同步的概念。
自旋锁(Spinlock)是一种广泛运用的底层同步机制。自旋锁是一个互斥设备，它只有两个值：“锁定”和“解锁”。它通常实现为某个整数值中的某个位。希望获得某个特定锁得代码测试相关的位。如果锁可用，则“锁定”被设置，而代码继续进入临界区；相反，如果锁被其他人获得，则代码进入忙循环（而不是休眠，这也是自旋锁和一般锁的区别）并重复检查这个锁，直到该锁可用为止，这就是自旋的过程。“测试并设置位”的操作必须是原子的，这样，即使多个线程在给定时间自旋，也只有一个线程可获得该锁。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案，但我个人却认为，这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处，业界也几乎不会用这种方案来进行扩容（分库分表）。为了便于说明这一点，本文先简单回顾下该方案，然后分析该方案为什么没有用，最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
Java中的ThreadLocal类允许我们创建只能被同一个线程读写的变量。因此，如果一段代码含有一个ThreadLocal变量的引用，即使两个线程同时执行这段代码，它们也无法访问到对方的ThreadLocal变量。
时间敏感网络(TSN：Time Sensitive Networking)是IEEE802.1工作组中的TSN任务组开发的一套协议标准。该标准定义了以太网数据传输的时间敏感机制，为标准以太网增加了确定性和可靠性，以确保以太网能够为关键数据的传输提供稳定一致的服务级别。
首先，要想顺利完成多线程编程任务并确保代码线程安全，你需要了解并发编程涉及的基本知识和概念。例如：原子性、同步、互斥、死锁等。了解这些概念将帮助你在编写代码时更好地分析问题和找到解决方案。
在分布式的应用中，为了防止单点故障，保障高可用，通常会采用主从结构，当主节点挂掉后，从节点可以代替主节点提供服务。
在并发编程中，同步机制是解决多个线程访问共享资源时可能发生的数据竞争问题的关键。而CAS（Compare and Swap）作为一种乐观锁的实现方式，不仅能够高效地解决并发问题，还能提升系统的性能。本文将介绍CAS的概念、原理以及在实际应用中的使用方法，并通过一个代码示例来帮助读者更好地理解CAS的优势和应用场景。
Go 的并发模型与其他语言不同，虽说它简化了并发程序的开发难度，但如果不了解使用方法，常常会遇到 goroutine 泄露的问题。虽然 goroutine 是轻量级的线程，占用资源很少，但如果一直得不到释放并且还在不断创建新协程，毫无疑问是有问题的，并且是要在程序运行几天，甚至更长的时间才能发现的问题。
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