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。
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，
linux下的 pthread 是一个整形，而 id 是一个自定义类型， get_id 即打印线程id
数据竞争（data race）是指在非线程安全的情况下，多线程对同一个地址空间进行写操作。一般来说，我们都会通过线程同步方法来保证数据的安全，比如采用互斥量或者读写锁。但是由于某些笔误或者设计的缺陷，还是存在data race的可能性的。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
在多年前，linux还没有支持对称多处理器SMP的时候，避免并发数据访问相对简单。
首先和Synchronized（可以参考） 的不同之处，Lock完全用Java写成，在java这个层面是无关JVM实现的。其实现都依赖java.util.concurrent.AbstractQueuedSynchronizer类，简称AQS。
上一节我们学习了线程并发常见的安全性问题、锁的底层类型和对象结构的差异、锁升级相关知识。今天我们继续学习锁是如何升级的？
C++语言并不支持多线程，C++的多线程编程是通过调用操作系统的低层函数实现的，常见的操作系统平台有MS的Windows、UNIX、LINUX、Open Solaris，Ｃ、C++都可以很好调用系统函数实现多线程。
所谓实时，就是一个特定任务的执行时间必须是确定的，可预测的，并且在任何情况下都能保证任务的时限（最大执行时间限制）。实时又分软实时和硬实时，所谓软实时，就是对任务执行时限的要求不那么严苛，即使在一些情况下不能满足时限要求，也不会对系统本身产生致命影响，例如，媒体播放系统就是软实时的，它需要系统能够在1秒钟播放24帧，但是即使在一些严重负载的情况下不能在1秒钟内处理24帧，也是可以接受的。所谓硬实时，就是对任务的执行时限的要求非常严格，无论在什么情况下，任务的执行实现必须得到绝对保证，否则将产生灾难性后果，例如，飞行器自动驾驶和导航系统就是硬实时的，它必须要求系统能在限定的时限内完成特定的任务，否则将导致重大事故，如碰撞或爆炸等。
主流操作系统的线程模型有三种：内核线程模型、用户线程模型、混合线程模型，感兴趣的可以自己查阅相关资料 HotSpot虚拟机使用的是内核线程模型(Kernel-Level Thread, KLT)：由操作系统内核（Kernel，下称内核）支持的线程，这种线程由内核来完成线程切换，一个线程对应一个内核线程，注意内核线程也是进程
点击蓝字，关注我们 导言 splice pipe pool for splice pipe pool in HAProxy pipe pool in Go 小结 参考&延伸 导言 相信那些曾经使用 Go 写过 proxy server 的同学应该对 io.Copy()/io.CopyN()/io.CopyBuffer()/io.ReaderFrom 等接口和方法不陌生，它们是使用 Go 操作各类 I/O 进行数据传输经常需要使用到的 API，其中基于 TCP 协议的 socket 在使用上述接口和
synrhronized关键字简洁、清晰、语义明确，因此即使有了Lock接口，使用的还是非常广泛。其应用层的语义是可以把任何一个非null对象作为"锁"，当synchronized作用在方法上时，锁住的便是对象实例（this）；当作用在静态方法时锁住的便是对象对应的Class实例，因为Class数据存在于永久带，因此静态方法锁相当于该类的一个全局锁；当synchronized作用于某一个对象实例时，锁住的便是对应的代码块。在HotSpot JVM实现中，锁有个专门的名字：对象监视器。
Aline Lerner 过去以编程谋生，现在从事招聘工程师的工作。去年，她通过参考全年的有效招聘数据编写了一篇文章，总结如下： 如果可以的话，尽可能让招聘信息更个性化。谈论你从事什么工作，候选人已经做的事情与招聘内容有什么样的关系，你为他们在做一些事情的原因。攀亲带顾，人造的个性化不算在内。 即使是创始人的亲自招聘也并没有从本质上增加价值，除非他们是个性化的和有针对性的。 写好招聘信息是很难的，并且当工程师和创始人作为招聘人员，他们不一定比专职招聘人员做的更好。在另一方面优秀的招聘人员是更有价值的。专
在本文中，传统UNIX fork之后，我给出传统的UNIX fork在Linux内核中的变体clone系统调用的精彩。
虽然我们在区分Linux进程类别, 但是我还是想说Linux下只有一种类型的进程，那就是task_struct，当然我也想说linux其实也没有线程的概念, 只是将那些与其他进程共享资源的进程称之为线程。
Ingo Molnar 的实时补丁是完全开源的，它采用的实时实现技术完全类似于Timesys Linux，而且中断线程化的代码是基于TimeSys Linux的中断线程化代码的。这些实时实现技术包括：中断线程化（包括IRQ和softirq）、用Mutex取代spinlock、优先级继承和死锁检测、等待队列优先级化等。
生产者消费者问题（英语：Producer-consumer problem），也称有限缓冲问题（英语：Bounded-buffer problem），是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中，然后重复此过程。与此同时，消费者也在缓冲区消耗这些数据。该问题的关键就是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据，消费者也不会在缓冲区中空时消耗数据。
通过对线程与线程控制的相关知识点的编程学习和锻炼，培养学生们对线程相关实例问题的分析与解决能力。
很久没有写技术文章了，做码农难，做养娃的码农更难，趁着娃看动画片的机会，受着王菲童鞋《我和我的祖国》歌唱精神的鼓舞，我要来说几句。
workerman使用pcntl_fork()来实现master/worker的多进程模型，每个worker进程通过使用stream_socket_server()函数来创建socket，由于fork创建的worker进程具备亲缘关系，所以不同的worker进程可以对相同的端口监听；不同worker进程监听相同的socket，在该socket存在事件时，所有监听该socket的worker进程会被唤醒，所有worker进程对socket资源进行抢占式处理，但最终只有一个worker进程可以对socket进行accept；在这个过程中就存在n-1个worker进程是无效调度的，仅仅只是被唤起了然后抢占失败并再次入眠。
典型的UNIX系统都支持一个进程创建多个线程(thread)。在Linux进程基础中提到，Linux以进程为单位组织操作，Linux中的线程也都基于进程。尽管实现方式有异于其它的UNIX系统，但Linux的多线程在逻辑和使用上与真正的多线程并没有差别。 多线程 我们先来看一下什么是多线程。在Linux从程序到进程中，我们看到了一个程序在内存中的表示。这个程序的整个运行过程中，只有一个控制权的存在。当函数被调用的时候，该函数获得控制权，成为激活(active)函数，然后运行该函数中的指令。与此同时，其它的函数
C和C++程序通常会对文件进行读写，并将此作为它们正常操作的一部分。不计其数的漏洞正是由这些程序与文件系统(其操作由底层操作系统定义)交互方式的不规则性而产生的。这些漏洞最常由文件的识别问题、特权管理不善，以及竞争条件导致。
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。
本文介绍了多线程和线程同步的基础知识，并基于Linux环境进行了详细的实例分析。通过本文的学习，读者可以掌握多线程和线程同步的基本原理，并能够使用相关技术解决实际问题。
在linux多线程环境下对同一变量进行读写时，经常会遇到读写的原子性问题，即会出现竞争条件。为了解决多个线程对同一变量访问时的竞争条件问题，操作系统层面提供了锁、信号量、条件变量等几种线程同步机制。如果对变量的每次访问都使用上述机制，由于系统调用会陷入内核空间，需要频繁的进行上下文切换，这就导致了程序的时间开销比较大。
本文主要探讨了在Linux系统中，文件锁的概念、实现方式、相关命令和应用场景。文件锁主要用于保护文件系统，避免因多个进程并发访问同一文件而导致的竞争条件。通过使用锁命令和工具，可以有效地管理文件锁，确保文件系统的安全性和稳定性。
一、sqlserver 优点： 易用性、适合分布式组织的可伸缩性、用于决策支持的数据仓库功能、与许多其他服务器软件紧密关联的集成性、良好的性价比等； 为数据管理与分析带来了灵活性，允许单位在快速变化
MySQL的核心程序采用完全的多线程编程。线程是轻量级的进程，它可以灵活地为用户提供服务，而不过多的系统资源。用多线程和C语言实现的mysql能很容易充分利用CPU；
这篇文章，按照下面这 2 张图，来描述 glib 在 Linux 和 Windows 平台上，是如何来进行线程库的设计的。
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);
Futex 是Fast Userspace muTexes的缩写，由Hubertus Franke, Matthew Kirkwood, Ingo Molnar and Rusty Russell共同设计完成。
本文深入研究了诸如 Rust、Go、Java、C#、Python、Node.js 和 Elixir 等流行编程语言在异步和多线程编程中的内存消耗对比。
铺垫 在Java SE 1.5之前，多线程并发中，synchronized一直都是一个元老级关键字，而且给人的一贯印象就是一个比较重的锁。 为此，在Java SE 1.6之后，这个关键字被做了很多的优化，从而让以往的“重量级锁”变得不再那么重。 synchronized主要有两种使用方法，一种是代码块，一种关键字写在方法上。 这两种用法底层究竟是怎么实现的呢？在1.6之前是怎么实现的呢？ 字节码实现原理 在java语言中存在两种内建的synchronized语法：1、synchronized语句；2、s
在开发中经常遇到多个并发执行的线程，需要对同一个资源进行访问，也就是发生资源竞争。
大家好，我是道哥，今天我为大伙儿解说的技术知识点是：【在多线程环境下，如何实现一个高效的日志系统】。
在Java 1.5之前，多线程并发中，synchronized一直都是一个元老级关键字，而且给人的一贯印象就是一个比较重的锁。为此，在Java 1.6之后，这个关键字被做了很多的优化，从而让以往的“重量级锁”变得不再那么重。
这是一篇个人认为非常非常厉害的文章，取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率，但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作者：Toshiaki Makita
当在try_to_wake_up/wake_up_process和wake_up_new_task中唤醒进程时, 内核使用全局check_preempt_curr看看是否进程可以抢占当前进程可以抢占当前运行的进程. 请注意该过程不涉及核心调度器.
Bionic库是Android的基础库之一，也是连接Android系统和Linux系统内核的桥梁，Bionic中包含了很多基本的功能模块，这些功能模块基本上都是源于Linux，但是就像青出于蓝而胜于蓝，它和Linux还是有一些不一样的的地方。同时，为了更好的服务Android，Bionic中也增加了一些新的模块，由于本次的主题是Androdi的跨进程通信，所以了解Bionic对我们更好的学习Android的跨进行通信还是很有帮助的。
随着系统自身数据量的增长，访问量增加，系统的响应通常会越来越慢，或者是新的功能在性能上无法满足修去，这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程，涉及的方面有：硬件，操作系统，运行环境软件和应用本身。
随着云计算产业的异军突起，网络技术的不断创新，越来越多的网络设备基础架构逐步向基于通用处理器平台的架构方向融合，从传统的物理网络到虚拟网络，从扁平化的网络结构到基于 SDN 分层的网络结构，无不体现出这种创新与融合。
在计算机科学和软件工程中，多线程编程是一项关键技能，尤其在当今多核处理器和高并发应用程序的背景下显得尤为重要。本文将全面探讨Linux环境下的线程编程，涵盖基本概念、线程创建与管理、线程同步、性能优化以及实际应用，通过详细的C++示例代码帮助读者深入理解并掌握这一技术。
本文基于 Joe Mario 的一篇博客 改编而成。 Joe Mario 是 Redhat 公司的 Senior Principal Software Engineer，在系统的性能优化领域颇有建树，他也是本文描述的 perf c2c 工具的贡献者之一。 这篇博客行文比较口语化，且假设读者对 CPU 多核架构，Cache Memory 层次结构，以及 Cache 的一致性协议有所了解。 故此，笔者决定放弃照翻原文，并且基于原博客文章做了一些扩展，增加了相关背景知识简介。 本文中若有任何疏漏错误，责任在于编译者。有任何建议和意见，请回复内核月谈微信公众号，或通过 oliver.yang at linux.alibaba.com 反馈。
答：栈溢出发生的时候，栈顶指针(SP - Stack Pointer)一定会超出栈的范围，所以也可以在发生线程切换的时候，检测SP指向的地址是否超过了栈的内存限定。
有某些场景下，我们不希望有多个相同的 Linux 进程 或 Shell 脚本同时执行，因为相同进程同时执行，可能会破坏数据的一致性。
从鸟嘴到鸟大肠，整个过程是串行的。虽然有些曲折，但方向是单一的，出口是一定的。只要鸟能够克服一些心理上的不悦，它就能办得到。
从2005年我接触Linux到现在15年了，Linux中断系统的变化并不大。比较重要的就是引入了threaded irq：使用内核线程来处理中断。
概述 穿透、回种、熔断 缓存中间件对比 Mencache和Redis区别 主从：mysql复制备份 分片：将大数据打碎，分配到不同物理机节点的分区方案 redis3.0之后支持分片 选型：普
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