1.前言在Linux系统中，多个线程并行执行时，如果需要访问同一个资源，需要在访问资源时使用操作系统提供给我们保护的同步原语。同步原语包括：互斥量、条件变量、信号量等，被保护的代码称为“临界区”。这是一个非常正式的流程，这基本上就是我们所有人所做的。你有没有想过这些同步原语会对代码的执行效率产生多大的影响？是否可以使用其他纯软件的方法来达到保护临界区的目的，而不是使用操作系统提供的这些机制？在这篇文章中，我们介绍了彼得森（Petersen）算法，它可能不是很实用，但是可以给我们带来一些思考，提高我们的编程元技能。2.Peterson算法简介该算法主要用于解决临界区的保护问题。我们知道临界区必须保证三个条件：互斥访问：在任何时候，最多有一个线程可以进入临界区；在申请进入临界区的线程中，选择其中一个，让它进入临界区；有限等待：线程申请进入临界区时，不能无限等待，必须在限定时间内获得进入临界区的许可。也就是说，不管它的优先级有多低，都不应该饿死在临界区的入口处。Peterson算法是一种实现互斥锁的并发编程算法，可以控制两个线程访问共享的用户资源而不会发生访问冲突。Peterson算法基于两个线程互斥访问的LockOne和LockTwo算法。LockOne算法使用标志布尔数组来实现互斥；LockTwo使用一个turninteger来实现互斥；这两种算法都实现了互斥，但都有死锁的可能。Peterson算法结合了这两种算法，完美的实现了软件中的双线程互斥问题。该算法描述了两个重要的全局变量如下：1.标志数组：有2个布尔型元素，分别代表一个线程是否申请进入临界区；2.turn：如果两个线程都申请进入临界区，这个变量将决定让哪个线程进入临界区；3.测试代码//2个线程同时访问的全局资源staticintnum=0;BOOLflag[2]={0};intturn=0;void*thread0_routine(void*arg){for(inti=0;i<1000000;++i){flag[0]=TRUE;turn=1;while(TRUE==flag[1]&&1==turn);//临时区号num++;flag[0]=FALSE;}returnNULL;}void*thread1_routine(void*arg){for(inti=0;i<1000000;++i){flag[1]=TRUE;turn=0;while(TRUE==flag[0]&&0==turn);//临时区码num++;flag[1]=FALSE;}returnNULL;}全局资源num初值为0，两个程序分别递增100万次，所以最后的结果应该是200万，和实际测试结果确实一样。四、Mutex对代码执行效率的影响1、单线程中：Mutex对代码执行效率的影响for(inti=0;i<1000000;++i){num++;}以上代码，耗时约：1.8ms--3.5毫秒。for(inti=0;i<1000000;++i){pthread_mutex_lock(&mutex);num++;pthread_mutex_unlock(&mutex);}上面的代码大约耗时23.9ms——38.9ms。可以看出加锁和解锁对代码执行效率的影响还是很明显的。2.在多线程中：Mutex对代码执行效率的影响;}returnNULL;}void*thread1_routine(void*arg){for(inti=0;i<1000000;++i){pthread_mutex_lock(&mutex);num++;pthread_mutex_unlock(&mutex);}returnNULL;}耗时：thread0：差异=125.8毫秒线程1：差异=129.1毫秒3。在两个线程中，使用Peterson算法保护临界区耗时：thread1:diff=1.89msthread0:diff=1.94ms5.总结Peterson算法使用纯软件保护临界区，比使用提供的互斥锁表现出更好的性能由操作系统。但是它也有一个缺点：只能在2线程中使用，但是因为和平台无关，所以在一些特殊的场合，或许可以为我们所用！
