并行与分布式计算：线程同步入门

"这篇文档是Synchronization 线程与同步的第二部分，主要探讨了并列与分布式计算中的进程和同步问题。适合对并行和分布式计算感兴趣的初学者，帮助他们理解和掌握多线程及同步技术。文档引用了《CSc422—并行与分布式计算》的相关章节，并提供了实例来阐述独立进程的概念和同步的重要性。" 在并行与分布式计算领域，线程同步是一个关键概念，它确保了多个线程或进程在共享资源时的正确交互。文档中提到，为了将程序并行化，必须有独立的部分可以同时执行。独立性定义如下： - 一个程序的读集合是它读取但不修改的变量。 - 写集合是它写入（可能也读取）的变量。 - 如果两个程序部分的写集合互不重叠，并且各自都不包含对方的读写集合，那么它们被认为是独立的。 例如，在矩阵乘法操作中，数组A和B只读不写，而结果存储在C中。如果每个部分独立处理C的不同区域，则所有部分都是独立的。另一个例子是四边形计算，其中每个部分计算总面积的独立部分，然后需要在所有部分完成后进行求和。 在实现并行化时，同步机制是必不可少的。例如，当使用`grep`命令查找问题时，文档可能讨论了如何在多个进程中并行进行搜索，然后在所有进程完成后再汇总结果。这涉及到一种同步策略，如屏障同步（barrier synchronization），确保所有进程在继续执行下一步之前都完成了当前任务。 同步技术包括锁、信号量、条件变量、事件和信号等。例如，互斥锁（mutex）用于保护临界区，确保同一时间只有一个线程能访问共享资源。信号量则可以控制对共享资源的并发访问数量。条件变量允许线程等待某个特定条件发生，而事件和信号可以用来触发线程间的通信和协作。 在Linux环境下，Pthreads库提供了实现这些同步机制的接口，如mutex、semaphores和条件变量。通过学习Pthreads，开发者可以有效地管理线程的同步，防止数据竞争和其他并发问题。 这个文档深入浅出地介绍了进程和线程同步的基础知识，通过实例帮助读者理解并行化编程的关键概念，并为初学者提供了开发多线程和同步应用的起点。通过掌握这些内容，开发者能够设计和实现更加高效、可靠的并行和分布式系统。