| 线程 std::thread 创建std::thread,一般会绑定一个底层的线程.若该thread还绑定好函数对象,则即刻将该函数运行于thread的底层线程. 线程相关的很多默认是move语义,因为在常识中线程复制是很奇怪的行为. joinable():是否可以阻塞至该thread绑定的底层线程运行完毕(倘若该thread没有绑定底层线程等情况,则不可以join) join():本线程阻塞直至该thread的底层线程运行完毕. detach():该thread绑定的底层线程分离出来,任该

前几篇文章,我们讨论了如何使用mutex保护数据及使用使用condition variable在多线程中进行同步.然而,使用mutex将会导致一下问题: 等待互斥锁会消耗宝贵的时间 - 有时候是很多时间.这种延迟会损害系统的scalability.尤其是在现在可用的core越多越多的情况下. 低优先级的线程可以获得互斥锁,因此阻碍需要同一互斥锁的高优先级线程.这个问题称为优先级倒置(priority inversion ). 可能因为分配的时间片结束,持有互斥锁的线程被取消调度.这对于等待同一互

前几篇文章,我们讨论了如何使用mutex保护数据及使用使用condition variable在多线程中进行同步.然而,使用mutex将会导致一下问题: 等待互斥锁会消耗宝贵的时间 - 有时候是很多时间.这种延迟会损害系统的scalability.尤其是在现在可用的core越多越多的情况下. 低优先级的线程可以获得互斥锁,因此阻碍需要同一互斥锁的高优先级线程.这个问题称为优先级倒置(priority inversion ). 可能因为分配的时间片结束,持有互斥锁的线程被取消调度.这对于等待同一互

前几篇文章,我们讨论了如何使用mutex保护数据及使用使用condition variable在多线程中进行同步.然而,使用mutex将会导致一下问题: 等待互斥锁会消耗宝贵的时间 — 有时候是很多时间.这种延迟会损害系统的scalability.尤其是在现在可用的core越多越多的情况下. 低优先级的线程可以获得互斥锁,因此阻碍需要同一互斥锁的高优先级线程.这个问题称为 优先级倒置(priority inversion ) . 可能因为分配的时间片结束,持有互斥锁的线程被取消调度.这对于等待同

1 无锁 (1) cas (compare and swap) 设置值的时候,会比较当前值和当时拿到的值是否相同,如果相同则设值,不同则拿新值重复过程:注意,在设置值的时候,取值+比较+设值 是一条cpu语句,在这个过程中不会有其他线程干扰,是原子操作.从指令层面保证操作可靠.CAS有3个操作数,内存值V,旧的预期值A,要修改的新值B. (2)无锁类 无锁算法都处于无限循环之内,先进行compare,成功后swap,不成功则一只循环compare. AtomicInteger get() set

一.非阻塞同步(Non-blocking Synchronization) 1. 无锁编程 / lock-free / 非阻塞同步 无锁编程,即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步,也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步,所以也叫非阻塞同步(Non-blocking Synchronization). 实现非阻塞同步的方案称为"无锁编程算法"( Non-blocking algorithm). lock-free是目前最常见的无锁编程的实现级别(一共三种级别): wait-f

刚刚听说disruptor,大概理一下,只为方便自己理解,文末是一些自己认为比较好的博文,如果有需要的同学可以参考. 本文目标:快速了解Disruptor是什么,主要概念,怎么用 1.Disruptor简介 Disruptor是什么?有什么特点/优点? --Disruptor是一个用于在线程间通信的高效低延时的消息组件,它像个增强的队列. --它是一个高性能.低延迟.使用简单的异步处理框架,或者可以认为是最快的消息框架(轻量的JMS),也可以认为是一个观察者模式实现,或者事件-监听模式的实现,直

Heinz Kabutz 在上周举办了一次成功 JCrete研讨会,我在会上参加了对一种新的 StampedLock(于JSR166中 引入) 进行的评审.StampedLock (邮戳锁) 旨在解决系统中共享资源的争用问题.在一个系统中,如果多个需要读写某一共享状态的程序并发访问这个共享对象时,争用问题就产生了.在设计 上,StampedLock 试图通过一种“乐观读取”的方式来减小系统开销,从而提供比 ReentrantReadWriteLock(重入读写锁) 更好的性能. 在评审过程中,我

CAS( compare and swap) 原子操作,保证了如果需要更新的地址没有被其他进程(线程)改动过,那么它可以安全的写入.而这也是我们对于某个数据或者数据结构加锁要保护的内容,保证读写的一致性,不出现dirty data.可在循环中不断执行CAS,如果共享变量没有改变,那么swap,在当前环境中写入,否则继续do-while的Retry-Loop. int compare_and_swap (int* reg, int oldval, int newval) { ATOMIC(); i

转自:http://blog.csdn.net/minCrazy/article/details/40791795 多线程间计数操作.共享状态或者统计相关时间次数,这些都需要在多线程之间共享变量和修改变量,如此就需要在多线程间对该变量进行互斥操作和访问. 通常遇到多线程互斥的问题,首先想到的就是加锁lock,通过加互斥锁来进行线程间互斥,但是最近有看一些开源的项目,看到有一些同步读和操作的原子操作函数--__sync_fetch_and_add系列的命令,然后自己去网上查找一番,找到一篇博文有介

#include<mutex> 包含四类锁: 1      std::mutex    最基本也是最常用的互斥类 2      std::recursive_mutex  同一线程内可递归(重入)的互斥类 3      std::timed_mutex 除具备mutex功能外,还提供了带时限请求锁定的能力 4      std::recursive_timed_mutex      同一线程内可递归(重入)的timed_mutex 锁的操作: 1.lock, try_lock, unlock

最近在做在线架构的实现,在线架构和离线架构近线架构最大的区别是服务质量(SLA,Service Level Agreement,SLA 99.99代表10K的请求最多一次失败或者超时)和延时.而离线架构在意的是吞吐,SLA的不会那么严苛,比如99.9.离线架构一般要有流控,以控制用户发送请求的速度.以免多于服务端处理能力的请求造成大量的数据在buffer或者队列里堆积,造成大量的超时.在线架构不可能有流控了,你不能限制用户的请求.因此在线架构对于弹性扩容有很高的要求,在大量请求到来时自动扩展后台

这里的线程安全,是指一个读线程和一个写线程,读写两个线程是安全的,而不是说多个读线程和多个写线程是安全的.. 在程序设计中,我们有时会遇到这样的情况,一个线程将数据写到一个buffer中,另外一个线程从中读数据.所以这里就有多线程竞争的问题.通常的解决办法是对竞争资源加锁.但是,一般加锁的损耗较高.其实,对于这样的一个线程写,一个线程读的特殊情况,可以以一种简单的无锁RingBuffer来实现.这样代码的运行效率很高. 本文借鉴了Disruptor项目代码. 代码我在github上放了一份,需要

paip.提升性能----java 无锁结构(CAS, Atomic, Threadlocal, volatile, 函数式编码, 不变对象) 1     锁的缺点 2     CAS(CompareAnd Swap/Set)操作automic数据类型AtomicLong,AtomicReference(Java提供的CAS操作) 3     Threadlocal 4     内存屏障(MemoryBarries)和(javavolatile)代替传统lock. 5     . Disrupt

无锁 并发环境下最常用的同步手段是互斥锁和读写锁,例如pthread_mutex和pthread_readwrite_lock,常用的范式为: void ConcurrencyOperation() { mutex.lock(); // do something mutex.unlock(); } 这种方法的优点是: 编程模型简单,如果小心控制上锁顺序,一般来说不会有死锁的问题: 可以通过调节锁的粒度来调节性能. 缺点是: 所有基于锁的算法都有死锁的可能: 上锁和解锁时进程要从用户态切换到内核态

Linux kernel里面从来就不缺少简洁,优雅和高效的代码 比如,通过限定写入的数据不能溢出和内存屏障实现在单线程写单线程读的情况下不使用锁.因为锁是使用在共享资源可能存在冲突的情况下.还用设置buffer缓冲区的大小为2的幂次方,以简化求模运算,这样求模运算就演变为 (fifo->in & (fifo->size - 1)).通过使用unsigned int为kfifo的下标,可以不用考虑每次下标超过size时对下表进行取模运算赋值,这里使用到了无符号整数的溢出回零的特性.由于指

精彩理解:  https://www.jianshu.com/p/21be831e851e ;  https://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/19975665 ; 备选参考:https://blog.csdn.net/tanga842428/article/details/52742698: https://www.cnblogs.com/yitong0768/p/4555445.html : CAS有3个操作数,内存值V,旧的预期值A,要修

转自:http://www.cnblogs.com/Mainz/p/3546347.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 锁(lock)的代价 锁是用来做并发最简单的方式,当然其代价也是最高的.内核态的锁的时候需要操作系统进行一次上下文切换,加锁.释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,等待锁的线程会被挂起直至锁释放.在上下文切换的时候,cpu之前缓存的指令和数据都将失效,对性能有很大的损失.操作系统对多线程的锁进行判断就像两姐妹在为一个玩具在

由于java 多线程11:volatile关键字该文讲道可以使用不带锁的情况也就是无锁使变量变成可见,这里就理解下如何在无锁的情况对线程变量进行CAS原子性及可见性操作 我们知道,在并发的环境下,要实现数据的一致性,最简单的方式就是加锁,保证同一时刻只有一个线程可以对数据进行操作....例如一个计数器,我们可以用如下的方式来实现: public class Counter { private volatile int a = 0; public synchronized int incrAndG

不讲语言特性,只从工程角度出发,个人觉得C++标准委员会在C++11中对多线程库的引入是有史以来做得最人道的一件事:今天我将就C++11多线程中的atomic原子操作展开讨论:比较互斥锁,自旋锁(spinlock),无锁编程的异同,并进行性能测试:最后会讨论一下内存序的问题:为了流畅阅读你最好先熟悉一下C++11 Atomic的基本操作英文文档,这里还有一份我觉得做得很用心的关于C++11并发编程的中文教程,你也可以从其中找到对应的知识点: 原子操作 我们写的代码最终都会被翻译为CPU指令,一条

java高并发:CAS无锁原理及广泛应用   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载,转载请注明出处. 博主博客地址是 http://blog.csdn.net/liubenlong007 https://blog.csdn.net/fgyibupi/article/details/53761730 前言 在现在的互联网技术领域,用户流量越来越大,系统中并发量越来越大,大公司的日活动辄成百上千万.如何面对如此高的并发是当今互联网技术圈一直在努力的事情. 应对高并发需要在各个技术层面进