深入理解Peterson算法

一、Peterson算法介绍

Peterson算法是一种用于解决互斥问题的经典算法，由Tsaoron Peterson于1981年提出。它是在不使用硬件信号量的情况下，利用共享内存来实现进程间互斥的一种方法。

Peterson算法的基本思想是引入两个进程间的共享变量flag和turn。flag[i]表示进程i是否需要进入临界区，turn表示轮换的标志位，它通常被设置为进程号。这样，当一个进程需要进入临界区时，它首先需要改变自己的flag值为true，并将turn设为另外一个进程的进程号。只有当另一个进程的flag为false或者轮到这个进程的时候，它才能进入临界区。

int flag[2];
int turn;

void P(int self) {
    flag[self] = true;
    turn = 1 - self;  // 轮到另外一个进程
    while (flag[1 - self] && turn == 1 - self);
    // 等待另外一个进程不需要进入临界区且轮换标志位为自己
}
void V(int self) {
    flag[self] = false;  // 结束进程
}

二、Peterson算法实现

下面我们来看一下，如何通过实现Peterson算法来实现一段关键代码的互斥访问。

我们有两个线程，每个线程都要访问一个共享资源，在访问之前，我们需要使用Peterson算法实现互斥。代码如下：

#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算法的问题

虽然Peterson算法可以成功地解决进程间互斥问题，但它也存在一些问题。

首先，Peterson算法存在忙等待现象。在等待时间中，其他进程无法执行，浪费了处理器资源。

其次，Peterson算法只能应用于两个进程之间的互斥，当需要多个进程间互斥时，需要根据需要进行设计和修改。

四、Peterson算法的改进

为了避免Peterson算法的忙等待现象，可以通过硬件来实现进程间的同步。现代处理器中一般都有硬件锁和原子操作。使用这些硬件特性可以避免忙等待现象的产生。

为了应对多进程的互斥问题，可以使用更为高效的算法，如Tas、Ticket、MCS等。

五、总结

Peterson算法提供了一种可用于解决互斥问题的简单算法，但也存在一些问题。Peterson算法有助于我们更好地理解互斥问题及其解决方案，为后续学习提供了基础。