


Wie können Zugriffskonflikte auf gemeinsam genutzte Ressourcen gelöst werden?
Der PHP-Editor Strawberry stellt Ihnen vor, wie Sie das Zugriffskonfliktproblem gemeinsam genutzter Ressourcen lösen können. Wenn bei der Multithread- oder Multiprozessprogrammierung mehrere Threads oder Prozesse gleichzeitig auf gemeinsam genutzte Ressourcen zugreifen, kann es zu Dateninkonsistenzen oder fehlerhaften Ergebnissen kommen. Um dieses Problem zu lösen, können Synchronisationsmechanismen wie Mutexe, Semaphore und Bedingungsvariablen verwendet werden, um einen sich gegenseitig ausschließenden Zugriff auf Ressourcen sicherzustellen. Durch den rationalen Einsatz dieser Synchronisationsmechanismen können wir das Problem von Zugriffskonflikten gemeinsam genutzter Ressourcen effektiv lösen und die Korrektheit und Stabilität des Programms sicherstellen.
Frageninhalt
Es gibt einen Testdienst mit 2 Anfragen. Reicht es aus, actualorders
变量形式的共享资源。假设正在运行数百个并行查询,则 actualorders 变量中可能会发生数据冲突。特别是当我循环遍历数组时。为了防止这种情况,使用 mutex
für diese Anfragen zu verwenden, wie ich es im Beispiel unten tue?
main.go:
package main import ( "encoding/json" "errors" "fmt" "net/http" "os" "time" ) type Order struct { Room string `json:"room"` UserEmail string `json:"email"` From time.Time `json:"from"` To time.Time `json:"to"` } var ActualOrders = []Order{} var mutex sync.Mutex func getOrders(responseWriter http.ResponseWriter, request *http.Request) { userEmail := request.URL.Query().Get("email") results := []Order{} mutex.Lock() for _, item := range ActualOrders { if item.UserEmail == userEmail { results = append(results, item) } } mutex.Unlock() bytes, err := json.Marshal(results) if err != nil { http.Error(responseWriter, err.Error(), http.StatusInternalServerError) return } responseWriter.Header().Set("Content-type", "application/json") responseWriter.WriteHeader(http.StatusOK) responseWriter.Write(bytes) } func createOrder(responseWriter http.ResponseWriter, request *http.Request) { var newOrder Order requestBody := request.Body defer request.Body.Close() err := json.NewDecoder(requestBody).Decode(&newOrder) if err != nil { http.Error(responseWriter, err.Error(), http.StatusBadRequest) return } mutex.Lock() for _, order := range ActualOrders { if !(newOrder.To.Before(order.From) || newOrder.From.After(order.To)) { http.Error(responseWriter, http.StatusText(http.StatusConflict), http.StatusConflict) return } } ActualOrders = append(ActualOrders, newOrder) mutex.Unlock() responseWriter.WriteHeader(http.StatusCreated) } func main() { mux := http.NewServeMux() mux.HandleFunc("/orders", getOrders) mux.HandleFunc("/order", createOrder) err := http.ListenAndServe(":8080", mux) if errors.Is(err, http.ErrServerClosed) { fmt.Printf("server closed\n") } else if err != nil { fmt.Printf("error starting server: %s\n", err) os.Exit(1) } }
Workaround
Die Verwendung eines Mutex, wie Sie es getan haben, verhindert Datenrennen. Ihre Implementierung kann jedoch verbessert werden.
Sie können eine rwmutex
,对 getorders
函数使用读锁,对 createorder
函数使用锁。这将允许在写入时对 actualorders
-Variable für den exklusiven Zugriff verwenden, aber gemeinsame Lesevorgänge zulassen:
var mutex sync.RWMutex func getOrders(responseWriter http.ResponseWriter, request *http.Request) { ... mutex.RLock() ... mutex.RUnlock() } func createOrder(responseWriter http.ResponseWriter, request *http.Request) { ... mutex.Lock() for _, order := range ActualOrders { ... } ActualOrders = append(ActualOrders, newOrder) mutex.Unlock() }
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können Zugriffskonflikte auf gemeinsam genutzte Ressourcen gelöst werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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In Go besteht eine Eltern-Kind-Beziehung zwischen Funktionen und Goroutinen. Die übergeordnete Goroutine erstellt die untergeordnete Goroutine, und die untergeordnete Goroutine kann auf die Variablen der übergeordneten Goroutine zugreifen, jedoch nicht umgekehrt. Erstellen Sie eine untergeordnete Goroutine mit dem Schlüsselwort go, und die untergeordnete Goroutine wird über eine anonyme Funktion oder eine benannte Funktion ausgeführt. Die übergeordnete Goroutine kann über sync.WaitGroup auf den Abschluss der untergeordneten Goroutine warten, um sicherzustellen, dass das Programm nicht beendet wird, bevor alle untergeordneten Goroutinen abgeschlossen sind.

Funktionen werden zur sequentiellen Ausführung von Aufgaben verwendet und sind einfach und benutzerfreundlich, weisen jedoch Probleme mit Blockierungen und Ressourcenbeschränkungen auf. Goroutine ist ein leichter Thread, der Aufgaben gleichzeitig ausführt. Er verfügt über hohe Parallelität, Skalierbarkeit und Ereignisverarbeitungsfunktionen, ist jedoch komplex in der Verwendung, teuer und schwierig zu debuggen. Im tatsächlichen Kampf weist Goroutine bei der Ausführung gleichzeitiger Aufgaben normalerweise eine bessere Leistung als Funktionen auf.

In einer Multithread-Umgebung hängt das Verhalten von PHP-Funktionen von ihrem Typ ab: Normale Funktionen: Thread-sicher, können gleichzeitig ausgeführt werden. Funktionen, die globale Variablen ändern: unsicher, müssen einen Synchronisationsmechanismus verwenden. Dateioperationsfunktion: unsicher, zur Koordinierung des Zugriffs muss ein Synchronisierungsmechanismus verwendet werden. Datenbankbetriebsfunktion: Unsicher, Datenbanksystemmechanismus muss verwendet werden, um Konflikte zu verhindern.

Zu den Methoden für die Kommunikation zwischen Threads in C++ gehören: gemeinsam genutzter Speicher, Synchronisationsmechanismen (Mutex-Sperren, Bedingungsvariablen), Pipes und Nachrichtenwarteschlangen. Verwenden Sie beispielsweise eine Mutex-Sperre, um einen gemeinsam genutzten Zähler zu schützen: Deklarieren Sie eine Mutex-Sperre (m) und eine gemeinsam genutzte Variable (Zähler). Stellen Sie sicher, dass jeweils nur ein Thread den Zähler aktualisiert um Rennbedingungen zu verhindern.

Das C++-Parallelitäts-Framework bietet die folgenden Optionen: leichte Threads (std::thread); Thread-sichere Boost-Parallelitätscontainer und -Algorithmen; leistungsstarke ThreadBuildingBlocks (TBB)-Operationsbibliothek (cpp-Concur).

Das Schlüsselwort volatile wird zum Ändern von Variablen verwendet, um sicherzustellen, dass alle Threads den neuesten Wert der Variablen sehen können und um sicherzustellen, dass die Änderung der Variablen ein unterbrechungsfreier Vorgang ist. Zu den Hauptanwendungsszenarien gehören gemeinsam genutzte Multithread-Variablen, Speicherbarrieren und gleichzeitige Programmierung. Es ist jedoch zu beachten, dass volatile keine Thread-Sicherheit garantiert und die Leistung beeinträchtigen kann. Es sollte nur verwendet werden, wenn dies unbedingt erforderlich ist.

Funktionssperren und Synchronisationsmechanismen in der gleichzeitigen C++-Programmierung werden verwendet, um den gleichzeitigen Zugriff auf Daten in einer Multithread-Umgebung zu verwalten und Datenkonkurrenz zu verhindern. Zu den Hauptmechanismen gehören: Mutex (Mutex): ein Synchronisierungsprimitiv auf niedriger Ebene, das sicherstellt, dass jeweils nur ein Thread auf den kritischen Abschnitt zugreift. Bedingungsvariable (ConditionVariable): Ermöglicht Threads, auf die Erfüllung von Bedingungen zu warten, und ermöglicht die Kommunikation zwischen Threads. Atomare Operation: Einzelanweisungsoperation, die eine Single-Thread-Aktualisierung von Variablen oder Daten gewährleistet, um Konflikte zu vermeiden.

Zu den Methoden zur Programmleistungsoptimierung gehören: Algorithmusoptimierung: Wählen Sie einen Algorithmus mit geringerer Zeitkomplexität und reduzieren Sie Schleifen und bedingte Anweisungen. Auswahl der Datenstruktur: Wählen Sie geeignete Datenstrukturen basierend auf Datenzugriffsmustern aus, z. B. Nachschlagebäume und Hash-Tabellen. Speicheroptimierung: Vermeiden Sie die Erstellung unnötiger Objekte, geben Sie nicht mehr verwendeten Speicher frei und verwenden Sie die Speicherpooltechnologie. Thread-Optimierung: Identifizieren Sie Aufgaben, die parallelisiert werden können, und optimieren Sie den Thread-Synchronisierungsmechanismus. Datenbankoptimierung: Erstellen Sie Indizes, um den Datenabruf zu beschleunigen, optimieren Sie Abfrageanweisungen und verwenden Sie Cache- oder NoSQL-Datenbanken, um die Leistung zu verbessern.
