深入理解Peterson算法

一、Peterson算法介紹

Peterson算法是一種用於解決互斥問題的經典算法，由Tsaoron Peterson於1981年提出。它是在不使用硬件信號量的情況下，利用共享內存來實現進程間互斥的一種方法。

Peterson算法的基本思想是引入兩個進程間的共享變量flag和turn。flag[i]表示進程i是否需要進入臨界區，turn表示輪換的標誌位，它通常被設置為進程號。這樣，當一個進程需要進入臨界區時，它首先需要改變自己的flag值為true，並將turn設為另外一個進程的進程號。只有當另一個進程的flag為false或者輪到這個進程的時候，它才能進入臨界區。

int flag[2];
int turn;

void P(int self) {
    flag[self] = true;
    turn = 1 - self;  // 輪到另外一個進程
    while (flag[1 - self] && turn == 1 - self);
    // 等待另外一個進程不需要進入臨界區且輪換標誌位為自己
}
void V(int self) {
    flag[self] = false;  // 結束進程
}

二、Peterson算法實現

下面我們來看一下，如何通過實現Peterson算法來實現一段關鍵代碼的互斥訪問。

我們有兩個線程，每個線程都要訪問一個共享資源，在訪問之前，我們需要使用Peterson算法實現互斥。代碼如下：

#include 
#include 

#define THREAD_COUNT 2
#define COUNT_IMAX 1000000

int g_count = 0;
int g_critical_section = 0;
int g_turn = 0;

int g_flag[2] = {0, 0};

void lock(int thread_id) {
    g_flag[thread_id] = 1;
    g_turn = (thread_id + 1) % THREAD_COUNT;

    while ((g_flag[(thread_id + 1) % THREAD_COUNT]) && (g_turn == (thread_id + 1) % THREAD_COUNT)) {
        // wait
    }
}

void unlock(int thread_id) {
    g_flag[thread_id] = 0;
}

void* thread_func(void* arg) {
    int thread_id = *(int*)(arg);
    for (int i = 0; i < COUNT_IMAX; i++) {
        lock(thread_id);
        g_count++;
        unlock(thread_id);
    }

    return NULL;
}

int main() {
    pthread_t threads[THREAD_COUNT];
    int thread_ids[THREAD_COUNT];

    for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
        thread_ids[i] = i;
        pthread_create(&threads[i], NULL, thread_func, &thread_ids[i]);
    }

    for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
        pthread_join(threads[i], NULL);
    }

    printf("Final count=%d\n", g_count);
    return 0;
}

三、Peterson算法的問題

雖然Peterson算法可以成功地解決進程間互斥問題，但它也存在一些問題。

首先，Peterson算法存在忙等待現象。在等待時間中，其他進程無法執行，浪費了處理器資源。

其次，Peterson算法只能應用於兩個進程之間的互斥，當需要多個進程間互斥時，需要根據需要進行設計和修改。

四、Peterson算法的改進

為了避免Peterson算法的忙等待現象，可以通過硬件來實現進程間的同步。現代處理器中一般都有硬件鎖和原子操作。使用這些硬件特性可以避免忙等待現象的產生。

為了應對多進程的互斥問題，可以使用更為高效的算法，如Tas、Ticket、MCS等。

五、總結

Peterson算法提供了一種可用於解決互斥問題的簡單算法，但也存在一些問題。Peterson算法有助於我們更好地理解互斥問題及其解決方案，為後續學習提供了基礎。