进程管理习题及答案_百度文库
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进程管理习题及答案
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你可能喜欢简单点说: 阻塞就是干不完不准回来，&&&非阻塞就是你先干，我现看看有其他事没有，完了告诉我一声 我们拿最常用的send和recv两个函数来说吧... 比如你调用send函数发送一定的Byte,在系统内部send做的工作其实只是把数据传输(Copy)到TCP/IP协议栈的输出缓冲区,它执行成功并不代表数据已经成功的发送出去了,如果TCP/IP协议栈没有足够的可用缓冲区来保存你Copy过来的数据的话...这时候就体现出阻塞和非阻塞的不同之处了:对于阻塞模式的socket send函数将不返回直到系统缓冲区有足够的空间把你要发送的数据Copy过去以后才返回,而对于非阻塞的socket来说send会立即返回WSAEWOULDDBLOCK告诉调用者说:"发送操作被阻塞了!!!你想办法处理吧..." 对于recv函数,同样道理,该函数的内部工作机制其实是在等待TCP/IP协议栈的接收缓冲区通知它说:嗨,你的数据来了.对于阻塞模式的socket来说如果TCP/IP协议栈的接收缓冲区没有通知一个结果给它它就一直不返回:耗费着系统资源....对于非阻塞模式的socket该函数会马上返回,然后告诉你:WSAEWOULDDBLOCK---"现在没有数据,回头在来看看" 扩展: 在进行网络编程时，我们常常见到同步、异步、阻塞和非阻塞四种调用方式。这些方式彼此概念并不好理解。下面是我对这些术语的理解。 &同步&&& 所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回。按照这个定义，其实绝大多数函数都是同步调用（例如sin, isdigit等）。但是一般而言，我们在说同步、异步的时候，特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务。最常见的例子就是 SendMessage。该函数发送一个消息给某个窗口，在对方处理完消息之前，这个函数不返回。当对方处理完毕以后，该函数才把消息处理函数所返回的 LRESULT值返回给调用者。 &异步
&&&&异步的概念和同步相对。当一个异步过程调用发出后，调用者不能立刻得到结果。实际处理这个调用的部件在完成后，通过状态、通知和回调来通知调用者。以 CAsycSocket类为例（注意，CSocket从CAsyncSocket派生，但是起功能已经由异步转化为同步），当一个客户端通过调用 Connect函数发出一个连接请求后，调用者线程立刻可以向下运行。当连接真正建立起来以后，socket底 层会发送一个消息通知该对象。这里提到执行部件和调用者通过三种途径返回结果：状态、通知和回调。可以使用哪一种依赖于执行部件的实现，除非执行部件提供 多种选择，否则不受调用者控制。如果执行部件用状态来通知，那么调用者就需要每隔一定时间检查一次，效率就很低（有些初学多线程编程的人，总喜欢用一个循 环去检查某个变量的值，这其实是一种很严重的错误）。如果是使用通知的方式，效率则很高，因为执行部件几乎不需要做额外的操作。至于回调函数，其实和通知 没太多区别。&阻塞&&& 阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起。函数只有在得到结果之后才会返回。有人也许会把阻塞调用和同步调用等同起来，实际上它们是不同的。对于同步调用来说，很多时候当前线程还是激活的，只是从逻辑上当前函数没有返回而已。例如，我们在CSocket中调用Receive函数，如果缓冲区中没有数据，这个函数就会一直等待，直到有数据才返回。而此时，当前线程还会继续处理各种各样的消息。如果主窗口和调用函数在同一个线程中，除非你在特殊的界面操作函数中调用，其实主界面还是应该可以刷新。socket接收数据的另外一个函数recv则是一个阻塞调用的例子。当socket工作在阻塞模式的时候， 如果没有数据的情况下调用该函数，则当前线程就会被挂起，直到有数据为止。 &非阻塞&&&&非阻塞和阻塞的概念相对应，指在不能立刻得到结果之前，该函数不会阻塞当前线程，而会立刻返回。 &对象的阻塞模式和阻塞函数调用 &&&& 对象是否处于阻塞模式和函数是不是阻塞调用有很强的相关性，但是并不是一一对应的。阻塞对象上可以有非阻塞的调用方式，我们可以通过一定的API去轮询状态，在适当的时候调用阻塞函数，就可以避免阻塞。而对于非阻塞对象，调用特殊的函数也可以进入阻塞调用。函数select就是这样的一个例子。
阅读(...) 评论() &C#执行异步操作的几种方式比较和总结
之前写程序的时候在遇到一些比较花时间的操作例如HTTP请求时，总是会new一个Thread处理。对XxxxxAsync()之类的方法也没去了解过，倒也没遇到什么大问题。最近因为需求要求用DevExpress写界面，跑起来后发现比Native控件效率差好多。这才想到之前看到的&金科玉律&:不要在UI线程上执行界面无关的操作，因此集中看了下C#的异步操作，分享一下自己的比较和总结。
0x01 测试方法
IDE：VS2015 Community
.NET版本：4.5
使用函数随机休眠100到500毫秒来模拟耗时任务，并返回任务花费的时间，在UI线程上调用这个方法会造成阻塞，导致UI假死，因此需要通过异步方式执行这个任务，并在信息输出区域显示花费的时间。
主界面中通过各种不同按钮测试不同类型的异步操作
0x02 使用Thread进行异步操作
使用ThreadPool进行异步操作的方法如下所示，需要注意的就是IsBackground默认为false，也就是该线程对调用它的线程不产生依赖，当调用线程退出时该线程也不会结束。因此需要将IsBackground设置为true以指明该线程是后台线程，这样当主线程退出时该线程也会结束。另外跨线程操作UI还是要借助Dispatcher.BeginInvoke()，如果需要阻塞UI线程可以使用Dispatcher.Invoke()。
0x03 使用ThreadPool进行异步操作
ThreadPool（线程池）的出现主要就是为了提高线程的复用（类似的还有访问数据库的连接池）。线程的创建是开销比较大的行为，为了达到较好的交互体验，开发中可能会大量使用异步操作，特别是需要频繁进行大量的短时间的异步操作时，频繁创建和销毁线程会在造成很多资源的浪费。而通过在线程池中存放一些线程，当需要新建线程执行操作时就从线程池中取出一个已经存在的空闲线程使用，如果此时没有空闲线程，且线程池中的线程数未达到线程池上限，则新建一个线程，使用完成后再放回到线程池中。这样可以极大程度上省去线程创建的开销。线程池中线程的最小和最大数都可以指定，不过多数情况下无需指定，CLR有一套管理线程池的策略。ThreadPool的使用非常简单，代码如下所示。跨线程操作UI仍需借助Dispatcher。
0x04 使用Task进行异步操作
Task进行异步操作时也是从线程池中获取线程进行操作，不过支持的操作更加丰富一些。而且Task&T&可以支持返回值，通过Task的ContinueWith()可以在Task执行结束后将返回值传入以进行操作，但在ContinueWith中跨线程操作UI仍需借助Dispatcher。另外Task也可以直接使用静态方法Task.Run&T&()执行异步操作。
0x05 使用async/await进行异步操作
这个是C#5中的新特性，当遇到await时，会从线程池中取出一个线程异步执行await等待的操作，然后方法立即返回。等异步操作结束后回到await所在的地方接着往后执行。await需要等待async Task&T&类型的函数。详细的使用方法可参考相关资料，测试代码如下所示。异步结束后的会返回到调用线程，所以修改UI不需要Dispatcher。
也可以把TestTask包装成async方法，这样就可以使用上图中注释掉的两行代码进行处理。包装后的异步方法如下所示：
async/await也是从线程池中取线程，可实现线程复用，而且代码简洁容易阅读，异步操作返回后会自动返回调用线程，是执行异步操作的首选方式。而且虽然是C#5的新特性，但C#4可以通过下载升级包来支持async/await。
0x06 关于效率
以上尝试的方法除了直接使用Thread之外，其他几种都是直接或间接使用线程池来获取线程的。从理论上来分析，创建线程时要给线程分配栈空间，线程销毁时需要回收内存，创建线程也会增加CPU的工作。因此可以连续创建线程并记录消耗的时间来测试性能。测试代码如下所示：
当测试Thread时每次测试在连续创建线程时内存和CPU都会有个小突起，不过在线程结束后很快就会降下去，在我的电脑上连续创建100个线程大概花费120-130毫秒。如图所示：
测试结果：
使用基于线程池的方法创建线程时，有时第一次会稍慢一些，应该是线程池内线程不足，时间开销在0-15毫秒，第一次创建内存也会上升。后面再测试时时间开销为0毫秒，内存表现也很平稳，CPU开销分布比较平均。测试结果如图所示：
在执行异步操作时应使用基于线程池的操作，从代码的简洁程度和可读性上优先使用async/await方式。对于较老的.NET版本可以使用Task或ThreadPool。符合以下情况的可以使用Thread：
1、线程创建后需要持续工作到主线程退出的。这种情况下就算使用线程池线程也不会归还，实现不了复用，可以使用Thread。
2、线程在主线程退出后仍需要执行的，这种情况使用线程池线程无法满足需求，需要使用Thread并制定IsBackground为false（默认）。
0x08 相关下载
测试程序代码在：/durow/TestArea/tree/master/AsyncTest/AsyncTest
阅读(...) 评论()操作系统简答题(含答案)_百度文库
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操作系统简答题(含答案)
&&操作系统,OS,Operating System
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