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[内核并发]并发数据的处理
lling123
2010-01-28 12:50:45
想提高内核的处理能力,具体如下所示:
A -> ->A'
B -> -> D -> ->B'
C -> ->C'
如上图所示,并发线程A,B,C,处理完数据后全部交给D处理,D完成任务后,将处理后的数据分别返还给A,B,C线程继续处理。
求助,在内核中采用什么机制可以实现该方案,保证A,B,C的并发进行。
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[内核并发]并发数据的处理
想提高内核的处理能力,具体如下所示: A -> ->A' B -> -> D -> ->B' C -> ->C' 如上图所示,并发线程A,B,C,处理完数据后全部交给D处理,D完成任务后,将处理后的数据分别返还给A,B,C线程继续处理。 求助,在内核中采用什么机制可以实现该方案,保证A,B,C的并发进行。
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gettext
2010-01-30
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单核的并发是假的, 且增加程序的复杂性, kernel的程序越简单越好,可以放应用层去做, 自动并发了。
yanghehong
2010-01-29
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[Quote=引用 13 楼 lling123 的回复:]
怎么没人回复,顶起来。想问如果是多核的话,又该怎么处理了????
[/Quote]
不是多核的话,并发可能有时候就没多大意义。毕竟只能有一个在执行。反而增加一些协调和切换的开销。
-
千里孤行
lling123
2010-01-29
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怎么没人回复,顶起来。想问如果是多核的话,又该怎么处理了????
hallowwar
2010-01-28
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先占个沙发。
goooglemister
2010-01-28
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up~
laiguo
2010-01-28
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学习
Wenxy1
2010-01-28
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[Quote=引用楼主 lling123 的回复:]
想提高内核的处理能力,具体如下所示:
A -> ->A'
B -> -> D -> ->B'
C -> ->C'
如上图所示,并发线程A,B,C,处理完数据后全部交给D处理,D完成任务后,将处理后的数据分别返还给A,B,C线程继续处理。
求助,在内核中采用什么机制可以实现该方案,保证A,B,C的并发进行。
[/Quote]
跟数据buffer的设计思想有关。例如 buffer_A, buffer_B, buffer_C三个,那对于D处理就好办多了,连锁都不用加。
lling123
2010-01-28
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[Quote=引用 6 楼 wenxy1 的回复:]
引用楼主 lling123 的回复:
想提高内核的处理能力,具体如下所示:
A -> ->A'
B -> -> D -> ->B'
C -> ->C'
如上图所示,并发线程A,B,C,处理完数据后全部交给D处理,D完成任务后,将处理后的数据分别返还给A,B,C线程继续处理。
求助,在内核中采用什么机制可以实现该方案,保证A,B,C的并发进行。
跟数据buffer的设计思想有关。例如 buffer_A, buffer_B, buffer_C三个,那对于D处理就好办多了,连锁都不用加。
[/Quote]
没明白你的意思,不知道怎么解决。。。。。
lling123
2010-01-28
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而且是在内核内开发并发而不是应用层中。。。。
lling123
2010-01-28
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[Quote=引用楼主 lling123 的回复:]
想提高内核的处理能力,具体如下所示:
A -> ->A'
B -> -> D -> ->B'
C -> ->C'
如上图所示,并发线程A,B,C,处理完数据后全部交给D处理,D完成任务后,将处理后的数据分别返还给A,B,C线程继续处理。
求助,在内核中采用什么机制可以实现该方案,保证A,B,C的并发进行。
[/Quote]
首先声明是单核,其次是数据缓冲区唯一
deep_pro
2010-01-28
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只要你的cpu是多核的
使用2.6内核,那些都不是你考虑的事
deep_pro
2010-01-28
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ABC线程的并行不用你操心
处理完数据后全部交给D处理,D完成任务后,将处理后的数据分别返还给A,B,C线程继续处理
------------
使用用户空间的锁和信号灯集就行了
不用你深入内核去
steptodream
2010-01-28
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大家踊跃发言 等肥了来学习 嘿嘿
erigido
2010-01-28
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看你的描述有点像多核下,多核下保护我认为最关键的应该是数据,根据数据的读写特点(读多于写、只写只读等等),多核下有spinlock、RCU、wrlock锁。
如果是单核的话就是多线程可以使用up/down。
用户态如果是线程间的使用pthread_metux,如果是进程间的需要使用IPC的信号灯
yanghehong
2010-01-28
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[Quote=引用楼主 lling123 的回复:]
想提高内核的处理能力,具体如下所示:
A -> ->A'
B -> -> D -> ->B'
C -> ->C'
如上图所示,并发线程A,B,C,处理完数据后全部交给D处理,D完成任务后,将处理后的数据分别返还给A,B,C线程继续处理。
求助,在内核中采用什么机制可以实现该方案,保证A,B,C的并发进行。
[/Quote]
你处理器用单核还是几个核的?
-
千里孤行
区块链实战高
并发
项目
为什么区块链必须是高
并发
的? 1. 摩尔定律早已结束目前,提高
并发
性是解决人类计算能力的主要方向了。但是
并发
的编程模型一直受到来自上下两方的压力。2000年开始之际,人们已经意识到摩尔定律失效了。你不太可能期待着今年写的C代码在明年的时候能够被更快的
处理
器运行了。因为
处理
器性能的提升主要是通过堆积更多的core来完成。所以为了编写更快的代码,你要做的是编写
并发
式的程序,同时使用更多的核、更多的CPU、更多的机器。对于
并发
式的编程模型这就是来自于下方的压力。当今的主流商业应用软件都是跑在web端的,7乘24小时百万级以上的
并发
访问。人们已经无法想象一个运行在桌面的单机程序实现同样的商业价值。对于编程模型来说,这是来自于上方的压力。所以当我们谈论区块链时,我们需要明白支持
并发
性才能满足市场的需求。2. 线程模型并不理想线程模型是上世纪90年代提出的
并发
模型,线程模型广泛应用在Java虚拟机、CLR、.net虚拟机中,甚至应用于Erlang这样更高级的系统。线程模型失败的地方在于如果你在读一段Java或C sharp代码,你无法明白有多少个线程在里面。我们可以讨论并行性和
并发
性,也可以讨论
并发
式和分步式,前提是我们必须搞清这几个概念。并行性指同步进行的多项活动之间并不共享信息。就像一条八车道的公路,根本没有换道,那就是并行。当你开始允许换道时,不同的活动和线程之间出现交互,那就是
并发
。分布式就是把每一笔交易想像成一辆车,换道就是切换到不同的
处理
器上。分布式必然需要面对故障模式,如果允许单独某个任务失败,就带来了本地(local)的概念。线程有不同的概念,包括有操作系统线程和cpu
内核
的物理线程等等。我谈论的是虚拟机上提供
并发
性的编程模型。线程模型的问题是本质上在编程语言的语义层面并没有提供
并发
性的支持。我用语言集成查询作为一个例子,证明语言集成将最终胜出。语言集成查询开始于微软的函数式编程大牛Eric Meyer。
数据
存储的两个方法是:1,提供一个支持
数据
存储的库;2,提供一个查询的语言特性。在第一种情况下,并没有类型系统(type system)帮助你对查询进行语义检查。在后一种情况下,类型系统和编译器参与检查确保查询处于良好状态并且不会中断。在过去的十五年中,语言集成查询已经是最热门的话题之一。所以时间将会证明,语言整合的方法会稳步胜出。回到
并发
的话题,采用库的方法就是线程模式的思路。在语义层面的扩展就是Rholang、 Pict 或者Vim等移动进程演算(mobile process calculi )的思路。type system保证了你在读一段Rholang程序时,能够看到有多少个进程在进行。同样的,如果你采用 pi calculus 或者 ambient calculus也可以具有同样的优势。3. DAO事件其实是一个
并发
问题
并发
性成为一种语法现象。因为它是语法,是可以对代码进行分析并检查各种
并发
属性的语法。一个非常好的示例是竞争条件(race condition):两个事件是否有可能以任意顺序发生?DAO事件其实是一个
并发
问题,是竞争条件。如果有对应的语言表示,就可以通过语法分析(也称为静态分析),捕获这些错误。即使是熟悉
并发
问题的老程序员,仍然会不时地搞错,例如用餐哲学家(dining philosophers)或其他类型的问题,所在为
并发
编写算法是非常困难的。当我在八十年代末和九十年代初期在Rosette工作时,我注意到即使使用非常强大的编程语言,
并发
编程也是非常困难的事情。不幸的是编程理论停止了二三十年,市场好像卡住了。我惊诧于Javascript一直统治着浏览器平台。我计划开发一个基于Rholang的浏览器语言,使用Rholang从头编写浏览器。4.现在的区块链都错了大多数交易是孤立不相关的。大多数人的财务状况都是彼此分开的。当你去喝咖啡时,地球另一面的人在买菜,你们的交易不相关,在区块链世界中,这一点非常重要。如果我们必须对这些交易进行系列化,我们就走进了死胡同。所有的交易都必须经过一个虚拟机。如果那个虚拟机是顺序的(sequential),Transaction将不得不按线性排列,这正是以太坊虚拟机的模式。在这种情况下,无论是DAG还是区块,那都无所谓了。在区块链上使用序列化模型时,不可能有语言层面的
并发
的显式表示。因此无法使用静态分析来获得
并发
行为,
并发
都隐藏在幕后。这就像一个干净和纯粹的函数式语言和Java之间的区别。使用与lambda演算接近的函数式语言,你所看到的就是你所获得的。所有执行实际上都在代码中。而对于Java来说,程序中存在着一堆隐藏的状态:堆栈、线程数以及类似的东西都在代码中。
内核
并发
与同步
所谓
并发
访问,是指多个
内核
路径同时访问和操作
数据
,就有可能发生相互覆盖共享
数据
的情况,造成被访问
数据
的不一致。
内核
路径可以是-一个
内核
执行路径、中断
处理
程序或者
内核
线程等。
并发
访问可能会造成系统不稳定...
linux
内核
并发
情景
通过《linux
内核
并发
基本概念》,我们看到了,对于
并发
访问共享资源,造成的运行结果与预期的不一致问题,这样的结果是软件设计者不能允许的。我们知道,我们编写一个软件一定是需要软件实现特定的功能,如果我们在...
Linux
内核
产生
并发
的原因
Linux
内核
产生
并发
的原因 ...因此如果中断操作和被中断的
内核
代码访问同样的
内核
数据
,就会发生竞争。 2. 睡眠和再调度, 处于进程上下文(下面会进行讲述)的
内核
任务可以睡眠(睡眠意味放弃
处理
器),这时调度
内核
并发
处理
当多个线程同时访问
内核
的
数据
结构时,我们就需要对其做串行化
处理
。 自旋锁和互斥体 访问共享资源的代码区称为临界区。自旋锁(spinlock)和互斥体(mutex, mutual exclusion)是保护
内核
临界区的两种基本机制。 自旋锁...
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