本文详细介绍并提供了代码示例，在Linux环境下如何有效地使用系统调用和库函数来实现多进程与多线程间的同步及互斥操作。
在Linux上使用多进程和多线程实现同步互斥操作的源代码示例可以展示如何有效地管理并发环境下的资源共享问题。对于多进程情况，通常会用到信号量或管道等机制来确保数据的一致性和完整性；而在处理多线程时，则主要依赖于锁（如互斥锁）和条件变量等方式实现同步控制。
下面分别给出使用Python语言演示这两种方法的基本代码框架：
### 多进程示例
```python
import os
from multiprocessing import Process, Lock
def worker(lock):
lock.acquire()
print(fProcess {os.getpid()} acquired the lock.)
# 模拟耗时操作
import time; time.sleep(1)
print(fProcess {os.getpid()} releasing the lock.)
lock.release()
if __name__ == __main__:
process_lock = Lock()
processes = []
for i in range(5):
p = Process(target=worker, args=(process_lock,))
p.start()
processes.append(p)
for p in processes:
p.join()
```
### 多线程示例
```python
import threading
class WorkerThread(threading.Thread):
def __init__(self, lock):
super().__init__()
self.lock = lock
def run(self):
with self.lock:
print(fThread {threading.get_ident()} acquired the lock.)
# 模拟耗时操作
import time; time.sleep(1)
print(fThread {threading.get_ident()} releasing the lock.)
if __name__ == __main__:
thread_lock = threading.Lock()
threads = []
for i in range(5):
t = WorkerThread(thread_lock)
t.start()
threads.append(t)
for t in threads:
t.join()
```
这些示例展示了如何在Linux环境下通过Python实现进程间和线程间的同步互斥操作。
5星
