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今天不整 GO 语言，我们来分享一下以前写的 C 代码，来看看 互斥锁，自旋锁和原子操作的 demo
互斥锁 临界区资源已经被1个线程占用，另一个线程过来访问临界资源的时候，会被CPU切换线程，不让运行后来的这个线程
适用于 锁住的内容多，（例如红黑数的增加节点操作），切换线程的代价小于等待的代价
自旋锁 临界区资源已经被1个线程占用，另一个线程过来访问临界资源的时候，相当于是一个 while(1)
不断的查看这个资源是否可用，如果可用，就进去访问临界资源，如果不可用，则继续循环访问
适用于锁住的内容少，（例如就执行++操作），切换线程的代价大于等待的代价
原子操作 执行的操作完全不可分割，要么全部成功，要么全部失败
最好的方式就是适用原子操作
实操 需求场景：
1、用10个线程分别对 count 加 100000 次， 看看结果是否是 10*100000main 函数中创建 10 个线程线程函数中调用 inc 做数据的增加分别使用 互斥锁，自旋锁，和原子操作，来进行控制代码语言：javascript复制
#include
#include
#include
#define PTHREAD_NUM 10
#define INFO printf
pthread_mutex_t mutex;
pthread_spinlock_t spin;
int inc(int *v,int add)
{
int old;
//汇编，做一个原子操作
__asm__ volatile(
"lock;xaddl %2, %1;"
:"=a" (old)
:"m"(*v),"a"(add)
:"cc","memory"
);
return old;
}
void * thread_callback(void *arg)
{
int *count = (int *)arg;
int i = 100000;
while(i--)
{
#if 0
//互斥锁
pthread_mutex_lock(&mutex);
(*count)++;
pthread_mutex_unlock(&mutex);
#elif 0
//自旋锁
pthread_spin_lock(&spin);
(*count)++;
pthread_spin_unlock(&spin);
#else
//原子操作
inc(count,1);
#endif
usleep(1);
}
}
int main()
{
pthread_t thread[PTHREAD_NUM] = {0};
pthread_mutex_init(&mutex,NULL);
pthread_spin_init(&spin,0);
int count = 0;
for(int i = 0;i pthread_create(&thread[i],NULL,thread_callback,&count); } for(int i = 0;i<100;i++) { INFO("count == %d\n",count); sleep(1); } return 0; } 如上代码还是很简单的，感兴趣的 xdm 可以自行运行，控制自己使用互斥锁，自旋锁或者是原子操作看看效果进行对比一下 2、mutex、lock、atomic 性能对比思路还是和上面的思路类型，咱们可以通过下面的代码来实际初步看看 mutex、lock、atomic 各自的性能 代码语言：javascript复制//并发 //互斥锁mutex // 如果获取不到资源会让出cpu // 使用场景 // 共享区域执行的内容较多的情况 //自旋锁spinlock // 如果获取不到资源，会原地自旋，忙等 // 使用场景 // 共享区域执行的内容较少的情况 //原子操作 // 不可分割 // 使用场景 // 做简单++、--操作 // #include #include #include #include #define MAX_PTHREAD 2 #define LOOP_LEN 1000000000 #define LOOP_ADD 10000 int count = 0; pthread_mutex_t mutex; pthread_spinlock_t spin; typedef void *(*functhread)(void *arg); void do_add(int num) { int sum = 0; for(int i = 0;i { sum +=i; } } int atomic_add(int *v,int add) { int old; __asm__ volatile( "lock;xaddl %2, %1;" :"=a" (old) :"m"(*v),"a"(add) :"cc","memory" ); return old; } void * atomicthread(void *arg) { for(int i = 0;i atomic_add(&count,1); } } void * spinthread(void *arg) { for(int i = 0;i pthread_spin_lock(&spin); count++; //do_add(LOOP_ADD); pthread_spin_unlock(&spin); } } void * mutexthread(void *arg) { for(int i = 0;i pthread_mutex_lock(&mutex); count++; //do_add(LOOP_ADD); pthread_mutex_unlock(&mutex); } } int test_lock(functhread thre,void * arg) { clock_t start = clock(); pthread_t tid[MAX_PTHREAD] = {0}; for(int i = 0;i { //创建线程 int ret = pthread_create(&tid[i],NULL,thre,NULL); if(0 != ret) { printf("pthread create rror\n"); return -1; } } for(int i = 0;i //回收线程 pthread_join(tid[i],NULL); } clock_t end = clock(); //printf("start -- %ld\n",start); //printf("end -- %ld\n",end); //printf("CLOCKS_PER_SEC -- %ld\n",CLOCKS_PER_SEC); printf("spec lock is -- %ld\n",(end - start)/CLOCKS_PER_SEC); } int main() { pthread_mutex_init(&mutex,NULL); pthread_spin_init(&spin,0); //测试spin count = 0; printf("use spin ------ \n"); test_lock(spinthread,NULL); printf("count == %d\n",count); //测试mutex count = 0; printf("use mutex ------ \n"); test_lock(mutexthread,NULL); printf("count == %d\n",count); //测试atomic count = 0; printf("use automic ------ \n"); test_lock(atomicthread,NULL); printf("count == %d\n",count); return 0; } 结果 通过上述结果，我们可以看到，加互斥锁，自旋锁，原子操作，数据都能如我所愿的累加正确，在时间上面他们还是有一定的差异： 自旋锁 和 互斥锁 在此处的案例性能差不多，但是原子操作相对就快了很多 欢迎点赞，关注，收藏 朋友们，你的支持和鼓励，是我坚持分享，提高质量的动力 好了，本次就到这里 技术是开放的，我们的心态，更应是开放的。拥抱变化，向阳而生，努力向前行。 我是阿兵云原生，欢迎点赞关注收藏，下次见~