经典进程同步和互斥问题

基本概念

• 进程同步： 对多个进程在执行次序上进行协调，使并发执行的各进程间能按照一定的规则共享系统资源，以免进程无序争夺资源而导致系统混乱。
• 进程互斥： 某一时刻不允许多个进程同时访问临界资源，只能单个进程访问

一、生产者消费者问题

在此问题中，需要注意以下几点：

1. 只有缓冲区没满时，生产者才能把产品放入缓冲区，否则必须等待
2. 只有缓冲区不空时，消费者才能从缓冲区取出产品，否则必须等待
3. 缓冲区属于临界资源，各进程必须互斥地进行访问

那么如何用P、V操作实现这些要求呢？
我们以2个生产者、3个消费者，缓冲区大小为4举例

针对要求1、2：

• 设置同步信号量empty、full，初始值分别为4、0，表示刚开始时缓冲区中还没有数据
• 生产者每次要消耗（P）一个空闲（empty）缓冲区，并生产（V）一个产品（full）
• 消费者每次要消耗（P）一个产品（full），并释放（V）一个空闲（empty）缓冲区

针对要求3：

• 设置互斥信号量mutex，初始值为1，表示同一时刻只有一个进程能访问缓冲区

前驱图表示：

伪代码如下：

def producer():
	while True:
		生产一个产品
		P(empty)  # P操作，表示需要消耗一个非空缓冲区
		P(mutex)   # 为了互斥访问缓冲区
		把产品放入缓冲区  # 用互斥锁实现此缓冲区的互斥访问
		V(mutex)
		V(full)  # 对信号量full加1，表示生产了一个数据

def consumer():
	while True:
		P(full)  # P操作，表示消耗一个数据
		P(mutex)  
		从缓冲区取走产品
		V(mutex)
		V(empty)  # V操作，表示释放一个空闲缓冲区
		使用产品

给出Python的实现代码

import threading
from multiprocessing import Semaphore
import multiprocessing

mutex = Semaphore(1)  # 用于实现各个进程互斥访问缓冲区，任何时刻缓冲区
empty = Semaphore(4)  # 4个缓冲区
full = Semaphore(0)  # 表示当前缓冲区的资源数量
in_index = 0
out_index = 0
buffer = [0, 0, 0, 0]
n = len(buffer)


def produce(id):
    global in_index
    data = 1
    while True:
        empty.acquire()  # P操作，表示需要消耗一个非空缓冲区
        mutex.acquire()  # 为了互斥访问缓冲区
        buffer[in_index] = data
        print("%d号生产者进程放入数据%d，放在了%d位置" % (id, data, in_index))
        in_index = (in_index + 1) % n
        data += 1
        mutex.release()  # 表示已经访问完缓冲区
        full.release()  # 对信号量full加1，表示使用了一个空闲缓冲区，生产了一个数据


def consume(id):
    global out_index
    while True:
        full.acquire()  # P操作，表示消耗一个数据
        mutex.acquire()  # 实现对缓冲区的互斥访问
        data = buffer[out_index]
        buffer[out_index % n] = 0  # 取出数据
        print("%d号消费者从%d位置取得数据%d" % (id, out_index, data))
        out_index = (out_index + 1) % n
        mutex.release()
        empty.release()  # V操作，表示释放一个空闲缓冲区


def main():
    consumer1 = threading.Thread(target=consume, args=(1,))
    consumer2 = threading.Thread(target=consume, args=(2,))
    consumer3 = threading.Thread(target=consume, args=(3,))
    consumer1.start()
    consumer2.start()
    consumer3.start()
    producer1 = threading.Thread(target=produce, args=(1,))
    producer2 = threading.Thread(target=produce, args=(2,))
    producer1.start()
    producer2.start()


if __name__ == '__main__':
    main()

注：写代码时需要注意，往缓冲区放入或是从缓冲区取走数据的索引都应该是全局的，若是每个进程（代码实现其实是线程）都有自己访问缓冲区的索引，一定会导致数据覆盖以及重复读取某个数据的情况

思考：能否改变实现同步和实现互斥的P操作

就像这样，把实现互斥的P操作放在实现同步的P操作之前

def producer():
	while True:
		生产一个产品
		P(mutex)  # 1
		P(empty)  # 2 
		把产品放入缓冲区  # 用互斥锁实现此缓冲区的互斥访问
		V(mutex)
		V(full)

def consumer():
	while True:
		P(mutex)  # 3
		P(full)  # 4
		从缓冲区取走产品
		V(mutex)
		V(empty)
		使用产品

如果执行顺序就像伪代码中的注释那样，且在某一时刻缓冲区满，即 empty = 0 。此时生产者进程会顺利对互斥信号量进行减1操作，然后阻塞在标号为 2 的地方。此时生产者进程再执行，将会阻塞在标号为 3 的地方，即互斥信号量的地方。这就形成了 “死锁”

总结一下：实现互斥的P操作必须放在实现同步的P操作之后

小Tips：实际操作中在临界区的代码也应尽可能的少，否则会增大对临界区的上锁时间，即其他进程的等待时间，从而导致系统并发度降低

二、读者——写者问题

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关于此问题需要注意的地方：

1. 允许多个读进程同时访问共享文件。因为读操作不会改变共享文件的改变
2. 同一时刻只允许一个写进程访问共享文件。若多个写进程同时访问，则可能导致数据覆盖
3. 写进程进行写操作时，不允许读进程进行读操作。因为写进程改变共享文件，此时读进程读取的数据可能并不是自己之前想要读取的数据

伪代码如下：

read_mutex = Semaphore(1)
write_mutex = Semaphore(1)
read_count = 0  # 表示正在进行读操作的读进程数量

def reader():
	while True:
		P(read_mutex)  # 上读锁，防止多个读进程同时访问下面的两段代码
		if read_count == 0:
			P(write_mutex)  # 第一个读进程上写锁，防止写进程与读进程同时访问文件
		read_count += 1
		V(read_mutex)
		
		读进程读文件
		
		P(read_mutex)
		if read_count == 0:
			V(write_mutex)  # 最后一个读进程释放写锁，表示此时没有读操作，可以让写进程开始操作文件
		read_count -= 1
		V(read_mutex)

def writer():
	while True:
		P(write_mutex)
		写进程写文件
		V(write_mutex)

在上述伪代码中，需要注意的是下面的代码必须一气呵成

假如不用一对PV操作将这段代码设置为临界区，将可能会有两个读进程都进入if语句，其中一个对write_mutex进行P操作后，另一个读进程将会阻塞在对write_mutex的P操作，这将违背 条件1：允许多个读进程同时访问文件

而且，read_count的读取，赋值，写回操作也必须一气呵成，因为该值是读进程的计数，直接影响write_mutex的PV操作，也就影响到条件2、3

实现代码如下：

import threading
from multiprocessing import Semaphore
import multiprocessing
import time


read_mutex = Semaphore(1)
write_mutex = Semaphore(1)
read_count = 0


class Reader(threading.Thread):
    def __init__(self, id):
        super().__init__()
        self.id = id

    def run(self):
        while True:
            time.sleep(1)
            global read_count
            print("%d号读线程正在等待..." % self.id)
            read_mutex.acquire()  # 读进程上读锁
            if read_count == 0:
                write_mutex.acquire()  # 第一个读进程上写锁，不允许写进程写文件
            read_count += 1  # 访问的读进程 +1
            read_mutex.release()  # 释放读锁

            # 由于这里的读锁完全释放，可以允许多个读进程访问
            print("%d号读线程正在读文件..." % self.id)

            # 为了使得read_count不被多个读进程同时访问，上读锁
            read_mutex.acquire()
            read_count -= 1  # 访问的读进程 -1
            if read_count == 0:
                write_mutex.release()  # 当没有读进程读文件时，释放写锁，使得写进程可以上锁
            read_mutex.release()  # 释放读锁
            print("%d号读线程完成读取操作..." % self.id)


class Writer(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            time.sleep(1)
            global read_count
            print("---写线程正在等待...")
            write_mutex.acquire()
            print("---写线程正在写文件...")
            write_mutex.release()
            print("---写线程完成操作...")


def main():
    for i in range(5):
        read_thread = Reader(i)
        read_thread.start()
    write_thread = Writer()
    write_thread.start()


if __name__ == '__main__':
    main()