Lamport面包店算法

这个思想来自于面包店, 医院等, 需要排队取号的场所. 顾客进入面包店前,首先抓取一个号码,然后按号码从小到大的次序依次进入面包店购买面包.

注意点:

  • 面包店按由小到大的次序发放号码
  • 两个或两个以上的顾客有可能得到相同号码
  • 当多个顾客抓到相同号码,则较小的先执行
 1 // 变量说明:
 2 // i 表示当前进程PID
 3 // j 表示当前迭代到的进程PID
 4 // choosing[i] 表示当前进程i是否正在取号, 默认值为false
 5 // number[i] 表示当前进程i的排队号, 默认值为0
 6 
 7 process(i) {
 8     while (true) {
 9         // 当前进程i正在取号
10         choosing[i] = true;
11         // number为上一个已发放的排队号加1
12         number[i] = 1 + max(number[1], number[2], ..., number[n-1]);
13         // 当前进程i取号完毕
14         choosing[i] = false;
15         
16         // 迭代所有进程
17         for (j = 0; j < n; j++) {
19             // 若当前迭代到的进程j正在取号, 则等待其取号完毕
20             while(choosing[j]);
21 
22             // 同时满足, 当前进程才能通过,若多个进程取到相同的号码
                // 若j < i,则进程j先执行,进程i在此死循环等候,等到j执行完,此时number[j]会变为0
23             while (number[j] != 0 && (number[j], j) < (number[i], i));
24         }
25 
26         // 临界区代码
27 
28         // 当前进程注销排队号
29         // 一旦线程在临界区执行完毕,需要把自己的排队签到号码置为0,表示处于非临界区
30         number[i] = 0;
31 
32         // 其它代码
33 
34     }     
35 }

代码示例分析,三个进程p0 p1 p2:

  p0 p1 p2
  0  0  1  // p2一骑绝尘,率先执行完所有代码,此时choosing[0][1]为false,且number[0][1]为0
  1  1  0  // p1先迭代,看到p0,会等到p0也进入迭代,此时都会进入第二个while循环
             // p1迭代时,number[0] != 0 并且 (number[0], 0) < (number[1], 1),所以死循环卡住
             // p0迭代时,j = 0不会卡住;
             //  j = 1,(number[1], 1) < (number[0], 0)不满足,也不会卡住;
             // j = 2也不会卡住,因此会进入临界区执行,并且最后number[0]
  0  1  0  // 此时p1检测到number[0]为0,跳出死循环

具体解释:

    1. 进程需要排队等待的三种情况:
    • 情况1: 存在没有取得排队号的进程
    • 情况2: 当前迭代到的进程没有取得排队号
    • 情况3: 当前迭代到的进程的排队号小于当前进程的排队号, 或当前迭代到的进程PID小于当前进程PID
    1. 只有当前进程注销了排队号, 在排队的其它进程才能进入临界区, 满足进程互斥和有限等待
    1. 符号说明: (a, b) < (c, d) 表示 (a < c) or ((a == c) and (b < d))
    1. 使用choosing数组是必须的, 假设不使用choosing数组, 就可能会出现这种情况: 设进程i的优先级高于进程j(即 i < j), 两个进程获得了相同的number, 进程i在写number[i]之前, 被优先级低的进程j抢先获得了CPU时间片, 这时进程j读取到的number[i]为0, 因此进程j进入了临界区. 随后进程i又获得CPU时间片, 它读取到的number[i]与number[j]相等, 且i < j, 因此进程i也进入了临界区. 这样, 两个进程同时在临界区内访问, 可能会导致数据腐烂(data corruption). 算法使用了choosing数组变量, 使得修改number数组的元素值变得"原子化", 解决了上述问题
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