一种称为 Lamport's Bakery 方法的同步方法解决了并行计算系统中的临界区问题。当多个进程需要同时使用共享资源但只有一个进程可以这样做时,这称为临界区问题。为了避免冲突并保证系统的准确性,面临的挑战是确保每个进程以互斥的方式使用资源。
Lamport 烘焙算法的伪代码
这里是 Lamport 烘焙算法的伪代码 -
初始化一个大小为 N 的数组(称为“选择”),其中 N 是进程总数,该数组全部为零。
初始化一个数组,称为数字,大小为 N,全部为零。
-
每个进程 i 在想要进入临界区时都会执行以下代码 -
设置选择[i] = 1
设置 number[i] = max(number[0], number[1], ..., number[N-1]) + 1
设置选择[i] = 0
对于每个其他进程 j,重复直到 (number[j] == 0) 或 (number[i], i)
进入关键部分
-
每个进程 i 在离开临界区时都会执行以下代码 -
设置数字[i] = 0

兰波特烘焙算法代码
这里有一段代码解释了兰波特烘焙算法的实际应用。我们将使用 C++ 作为本示例中的实现语言。
#include <iostream> #include <atomic> #include <thread> #define N 5 // total number of processes using namespace std; atomic<bool> entering[N] = {false}; // to keep track of which process is currently trying to enter critical section atomic<int> number[N] = {0}; // to hold the ticket number for each process void process(int i) { while (true) { // Step 1: Get ticket number entering[i] = true; int max_number = 0; for (int j = 0; j < N; j++) { if (number[j] > max_number) { max_number = number[j]; } } number[i] = max_number + 1; entering[i] = false; // Step 2: Wait until it is this process's turn to enter the critical section for (int j = 0; j < N; j++) { while (entering[j]) {} // wait until process j has finished choosing its ticket number while ((number[j] != 0) && ((number[j] < number[i]) || ((number[j] == number[i]) && j < i))) {} // busy wait until it is this process's turn to enter the critical section } // Step 3: Enter the critical section cout << "Process " << i << " enters the critical section." << endl; // perform critical section operations here // Step 4: Exit the critical section number[i] = 0; cout << "Process " << i << " exits the critical section." << endl; // perform remainder section operations here } } int main() { // create threads for each process thread t[N]; for (int i = 0; i < N; i++) { t[i] = thread(process, i); } // join threads for (int i = 0; i < N; i++) { t[i].join(); } return 0; }
输出
Process 0 enters the critical section. Process 0 exits the critical section. Process 1 enters the critical section. Process 1 exits the critical section. Process 2 enters the critical section. Process 2 exits the critical section. Process 3 enters the critical section. Process 3 exits the critical section. Process 0 enters the critical section. Process 0 exits the critical section. Process 1 enters the critical section. Process 1 exits the critical section. Process 4 enters the critical section. Process 4Process exits the critical section.2 .............
Lamport 烘焙算法的优点
下面列出了 Lamport 烘焙算法的优点 -
通过向请求访问共享资源的进程或线程提供不同的令牌,可以确保公平性。
根据指定值分配代币可以防止饥饿。
使用基于代币的策略,简单易懂,易于理解和执行。
高效,不需要复杂的数据结构或进程间交互。
无需专门的硬件或硬件帮助,它就可以提供互斥。
适用范围广,适应性强,可以应用于多种不同的场景,保证并发计算的公平性和互斥性。
对于在分布式或并行系统上工作的软件工程师来说是一个有用的工具。
Lamport 烘焙算法的缺点
忙等待 - 该算法调用忙等待,这可能导致效率低下和 CPU 利用率高,特别是当有大量进程或线程争夺访问同一共享资源时。
饥饿 - 尽管算法确保正义,但没有任何保障措施。进程或线程偶尔可能会被重复停止,这会阻止其获取令牌并访问资源。
开销 - 该算法需要更多内存和处理时间来确定令牌序列,因为它需要存储每个进程或线程的状态信息。
-
复杂性 - 由于算法必须仔细处理竞争条件和死锁,并且可能使用互斥体或信号量等同步机制,因此其应用可能很困难。
李>
结论
一种称为 Lamport 烘焙算法的互斥算法可确保各个进程或线程可以利用共享资源而不会相互干扰。这是一种简单的算法,可以防止饥饿并确保正义。
该算法的工作原理是向发出资源访问请求的每个进程或线程分配令牌,然后比较这些令牌的值以确定它们的给出顺序。该资源首先可供具有最少令牌的操作使用。
以上是Lamport's Bakery Algorithm:Lamport面包店算法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

C 面试中,智能指针是关键工具,帮助管理内存并减少内存泄漏。1)std::unique_ptr提供独占所有权,确保资源自动释放。2)std::shared_ptr用于共享所有权,适用于多引用场景。3)std::weak_ptr可避免循环引用,确保安全资源管理。

C 的未来将专注于并行计算、安全性、模块化和AI/机器学习领域:1)并行计算将通过协程等特性得到增强;2)安全性将通过更严格的类型检查和内存管理机制提升;3)模块化将简化代码组织和编译;4)AI和机器学习将促使C 适应新需求,如数值计算和GPU编程支持。

C 在现代编程中依然重要,因其高效、灵活和强大的特性。1)C 支持面向对象编程,适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。2)多态性是C 的亮点,允许通过基类指针或引用调用派生类方法,增强代码的灵活性和可扩展性。

C#和C 在性能上的差异主要体现在执行速度和资源管理上:1)C 在数值计算和字符串操作上通常表现更好,因为它更接近硬件,没有垃圾回收等额外开销;2)C#在多线程编程上更为简洁,但性能略逊于C ;3)选择哪种语言应根据项目需求和团队技术栈决定。

1)c relevantduetoItsAverity and效率和效果临界。2)theLanguageIsconTinuellyUped,withc 20introducingFeaturesFeaturesLikeTuresLikeSlikeModeLeslikeMeSandIntIneStoImproutiMimproutimprouteverusabilityandperformance.3)

C 在现代世界中的应用广泛且重要。1)在游戏开发中,C 因其高性能和多态性被广泛使用,如UnrealEngine和Unity。2)在金融交易系统中,C 的低延迟和高吞吐量使其成为首选,适用于高频交易和实时数据分析。

C 中有四种常用的XML库:TinyXML-2、PugiXML、Xerces-C 和RapidXML。1.TinyXML-2适合资源有限的环境,轻量但功能有限。2.PugiXML快速且支持XPath查询,适用于复杂XML结构。3.Xerces-C 功能强大,支持DOM和SAX解析,适用于复杂处理。4.RapidXML专注于性能,解析速度极快,但不支持XPath查询。

C 通过第三方库(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )与XML交互。1)使用库解析XML文件,将其转换为C 可处理的数据结构。2)生成XML时,将C 数据结构转换为XML格式。3)在实际应用中,XML常用于配置文件和数据交换,提升开发效率。


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