共享内存
模块之间的通信与消息传递方式

模块之间的通信与消息传递方式在计算机编程中,模块化编程是一种重要的方法,它将程序划分为独立的模块,每个模块负责特定的功能。
然而,不同模块之间的通信是必不可少的,因为一个模块可能需要与其他模块交换数据或共享信息。
为了实现模块之间的有效通信,程序员需要选择合适的消息传递方式。
一、共享内存共享内存是一种常见的模块间通信方式。
它通过在内存中创建一个共享区域,允许多个模块同时访问和修改共享数据。
这种方式的优点是速度快,因为模块之间直接读写内存,不需要额外的数据拷贝。
然而,共享内存也存在一些问题。
首先,模块之间需要协调访问共享内存的顺序,以避免数据竞争和死锁。
其次,共享内存的并发访问可能导致性能下降,因为模块之间需要竞争访问共享资源。
二、消息队列消息队列是另一种常见的模块间通信方式。
它通过在内存中创建一个队列,模块可以向队列中发送消息,其他模块可以从队列中接收消息。
这种方式的优点是模块之间解耦合,发送者和接收者不需要直接知道对方的存在。
消息队列还可以实现异步通信,发送者可以继续执行其他任务,而不需要等待接收者的响应。
然而,消息队列也存在一些问题。
首先,消息队列的容量有限,如果发送消息的速度超过接收消息的速度,可能会导致消息丢失。
其次,消息队列的实现需要额外的内存开销。
三、管道管道是一种单向的模块间通信方式。
它通过创建一个管道,其中一个模块将数据写入管道,另一个模块从管道中读取数据。
这种方式的优点是简单和高效,因为数据在模块之间直接传递,不需要额外的数据拷贝和内存开销。
然而,管道只支持单向通信,如果需要双向通信,需要创建两个管道。
此外,管道的容量有限,如果写入数据的速度超过读取数据的速度,可能会导致阻塞。
四、远程过程调用远程过程调用(RPC)是一种模块间通信的高级方式。
它允许一个模块调用另一个模块的函数,就像调用本地函数一样。
RPC隐藏了底层通信的细节,使得模块之间的通信更加简单和透明。
RPC可以通过网络实现模块间的通信,使得分布式系统的开发更加容易。
Win10GPU共享内存如何关闭?Win10GPU共享内存关闭的方法

Win10GPU共享内存如何关闭?Win10GPU
共享内存关闭的方法
GPU一般指图形处理器,并且Win10的GPU是拥有共享内存的,但是有些小伙伴担心共享内存会导致内存数变小影响电脑,就想要关闭共享内存但不知道如何操作,下面就来看看我是如何解决这个问题的吧。
Win10GPU共享内存关闭的方法
注:GPU的共享内存是无法关闭的,但是可以将它的数值设置为最小值。
1、开机时按DEL进入BIOS,部分主板需要按F2/F9/F12进入,
在BIOS界面的最上方有很多Tab,包含"Main、Advanced'等等设定,找到"Chipset'选项。
在下面的界面中找到South Bridge设定选项,点击Enter进入详细设定界面。
2、在界面中找到"Primary Graphics Adapter'点击Enter进入,将它设定为"Internal VGA First'。
3、找到"iGPU and Ext-VGA Seletion',选择"Both Exit and Frame Buffer Detect',启用共享显存。
4、在"iGPU Frame Buffer Size'中选择板载显卡共享显存的大小,将其设置为32MB的最小值。
5、保存后,重启电脑即可。
内存映射文件与共享内存的区别

内存映射文件与共享内存的区别
内存映射文件和共享内存都是用来实现进程间通信的技术,但它们之间存在着
一些重要的区别。
首先,内存映射文件是将一个文件映射到进程的地址空间中,使得整个文件可以像内存一样被访问,而共享内存则是将一段物理内存映射到多个进程的地址空间中,以实现进程间数据的共享。
其次,内存映射文件是一种将文件内容映射到内存的技术,通过将文件映射到
内存中,可以避免频繁的磁盘IO操作,提高访问文件内容的速度。
而共享内存则
是一段物理内存空间,在不同进程中访问共享内存可以实现进程间的数据共享,比如可以通过共享内存传递数据或共享某些资源。
另外,内存映射文件是一种通过对文件进行映射来实现内存访问的技术,对文
件的修改会实时反映到文件中,但内存映射文件不支持对文件进行完全随机的访问和修改。
而共享内存是一种直接访问物理内存的方式,对共享内存的操作会直接影响到进程间的通信。
此外,内存映射文件更适用于对文件进行读写操作,特别是适合大文件的处理,而共享内存更适用于简单的数据共享,比如进程之间传递一些共享的数据结构或缓冲区。
综上所述,内存映射文件和共享内存都是实现进程间通信的方式,但它们在实
现机制、适用场景和操作方式上存在一些区别。
开发者可以根据具体的需求选择合适的技术来实现进程间通信,提高程序的性能和效率。
共享内存使用

"shmget(%uz) failed", shm->size);
return NGX_ERROR;
}
ngx_log_debug1(NGX_LOG_DEBUG_CORE, shm->log, 0, "shmget id: %d", id);
②:如果参数key不是IPC_PRIVATE,也不是已经建立的IPC key, 那么系统会根据shmflg是否有IPC_CREAT位(shmflg | IPC_CREAT)
为真来决定IPC key为参数的共享内存。
③:如果参数包含了IPC_CREAT 和 IPC_EXECL位, 那么如果key标识的共享内存已经存在, 那么会报EEXIST的错误。
共享内存(Shared Memory)是最简单的进程间通信方式,它允许多个进程访问相同的内存,一个进程改变其中的数据后,其他的进程都可以看到数据的变化。
共享内存是进程间最快速的通信方式:
①进程共享同一块内存空间。
②访问共享内存和访问私有内存一样快。
③不需要系统调用和内核入口。
④不造成不必要的内存复制。
②:在经过fork()后, 子进程将继承已连接的共享内存地址,
③:在经过exec()函数后, 已连接的共享内存地址会自动脱离(detach)
④:进程结束后,已连接的共享内存会自动脱离
脱离:shmdt
函数原型:shmdt(const void *shmaddr);
①:shmdt()用来脱离先前shmat()过的共享内存。
if (shmdt(shm->addr) == -1) {
python读取共享内存的几种方法

共享内存是指多个进程之间可以共同访问的内存空间,通常用于进程之间的通讯。
Python作为一种广泛应用的编程语言,在处理共享内存时也有多种方法。
本文将介绍Python读取共享内存的几种方法,希望能对读者有所帮助。
1. 使用Python标准库multiprocessing中的Value和ArrayPython的multiprocessing库提供了Value和Array两种数据结构,它们可以在多个进程之间共享。
Value用于共享一个单一的值,而Array则用于共享一个数组。
下面是一个使用Value和Array读取共享内存的简单示例:```pythonimport multiprocessingimport ctypesdef worker1(shared_value):print("Worker 1: ", shared_value.value)def worker2(shared_array):for i in shared_array:print("Worker 2: ", i)if __name__ == "__m本人n__":shared_value = multiprocessing.Value(ctypes.c_int, 5)shared_array = multiprocessing.Array(ctypes.c_int, [1, 2, 3, 4, 5])p1 = multiprocessing.Process(target=worker1,args=(shared_value,))p2 = multiprocessing.Process(target=worker2,args=(shared_array,))p1.start()p2.start()p1.join()p2.join()```2. 使用Python第三方库multiprocess除了使用Python标准库中的multiprocessing,还可以使用第三方库multiprocess实现共享内存的读取。
android共享内存(ShareMemory)的实现

android共享内存(ShareMemory)的实现Android 几种进程通信方式跨进程通信要求把方法调用及其数据分解至操作系统可以识别的程度,并将其从本地进程和地址空间传输至远程进程和地址空间,然后在远程进程中重新组装并执行该调用。
然后,返回值将沿相反方向传输回来。
Android 为我们提供了以下几种进程通信机制(供开发者使用的进程通信 API)对应的文章链接如下:•文件•AIDL (基于 Binder)•Binder•Messenger (基于 Binder)•ContentProvider (基于 Binder)•Socket在上述通信机制的基础上,我们只需集中精力定义和实现 RPC 编程接口即可。
如何选择这几种通信方式这里再对比总结一下:•只有允许不同应用的客户端用 IPC 方式调用远程方法,并且想要在服务中处理多线程时,才有必要使用 AIDL•如果需要调用远程方法,但不需要处理并发 IPC,就应该通过实现一个Binder 创建接口•如果您想执行 IPC,但只是传递数据,不涉及方法调用,也不需要高并发,就使用 Messenger 来实现接口•如果需要处理一对多的进程间数据共享(主要是数据的 CRUD),就使用ContentProvider•如果要实现一对多的并发实时通信,就使用 Socketimage.pngIPC分析:android IPC的核心方式是binder,但是android binder的传输限制1M(被很多进程共享),在较大数据交换一般通过文件,但是效率很低,因此介绍下新的内存共享方式: ShareMemory具体实现:通过binder把MemoryFile的ParcelFileDescriptor 传到Service;在服务端通过ParcelFileDescriptor 读取共享内存数据;•客户端 LocalClient.java 通过MemoryFile获取ParcelFileDescriptor,通过Binder把ParcelFileDescriptor(int类型)传递到服务端•服务端 RemoteService 获取到ParcelFileDescriptor 之后,有两种方式第一种:通过FileInputStream 读取ParcelFileDescriptor 的FD,此种方式的问题在于,每次读取之后FD的游标都在文件最后(也就是说第二次读取结果是不低的,必须重置FD的游标) 第二种:就是通过反射,直接ParcelFileDescriptor构建MemoryFile,然后读取,此种方式问题在于26和27实现的不同,代码如下:Android P(9.0)反射限制: 上述反射的方式在android P上被限制(android 9.0禁止通过放射调用系统的的非公开方法),此路不同(If they cut off one head, two more shall take it's place... Hail Hydra.),还有千万条路•ShareMemory android O(8.0)之后增加新的共享内存方式,SharedMemory.java 此类继承Parcelable,可以作为IPC通讯传输的数据;•ClassLoader 多态:此方式并非真正的多态,而是根据ClassLoader类的加载顺序,在应用中构建一个和系统类同样包名的类(方法也同名,可以不做实现),编译时使用的应用中的类,运行时加载的是系统中的类,从而实现伪多态;GitHub:ShareMemory优点:binder 限制(binder的android上的限制1M,而且是被多个进程共享的); binder 在android进程中经过一次内存copy,内存共享通过mmap,0次copy效率更高;。
qt共享内存用法
qt共享内存用法
以下是 6 条关于“qt 共享内存用法”的文案:
1. 嘿!你知道 qt 共享内存能这么玩吗?就好比大家一起搭积木,每个人都能在这块共享的“积木堆”里添加自己的东西。
比如说,我们好几个人一起做一个项目,都可以在共享内存里读写数据,方便极了!这样不是能大大提高合作效率嘛!
2. 哇塞,qt 共享内存用法可神奇了!它就像是一个大家都能进入的神奇房间,你可以把你的东西放进去,别人也能随时拿走或添加。
就像几个好朋友一起在一个虚拟的仓库里放置和取用物品,多有意思啊!
3. 哎呀呀,qt 共享内存的用法真的很牛啊!这就好像一场接力赛,一棒接一棒地传递信息。
比如多个程序之间传递大量的数据,靠的就是这共享内存呀,难道你不想试试吗?
4. 嘿,你想过 qt 共享内存是多么好用吗?它简直就像一个共享的大宝藏,大家都能去里面找宝贝。
比如两个软件要共享数据来实现同步,共享内存就能派上大用场啦,多厉害呀!
5. 哇哦,qt 共享内存的使用可太妙啦!就好像是一群小伙伴共有一本魔法书,大家都能在上面写写画画。
像是多个进程一起协作,共享内存就是它们沟通的桥梁呀,真的超赞!
6. 嘿!qt 共享内存的用法可是很重要的呀!这就像是一群人在共建一座大厦,每个人都在为它添砖加瓦。
例如多个程序要协同工作,共享内存就能让它们紧密合作,这不是很神奇嘛!我的观点就是,qt 共享内存的用法绝对值得深入研究和利用,它会给我们带来很多惊喜和便利!。
cuda共享内存矩阵乘法
cuda共享内存矩阵乘法CUDA共享内存矩阵乘法是一种高效的并行计算方法,可以充分发挥GPU的强大计算能力。
本文将详细介绍CUDA共享内存矩阵乘法的原理、优势以及实现过程,旨在为读者提供一种生动、全面、有指导意义的文章。
首先,我们来了解一下CUDA共享内存。
共享内存是一种位于SM (流多处理器)内的高速内存,可被多个线程块共享。
相比于全局内存,共享内存的访问速度更快。
在矩阵乘法中使用共享内存,可以减少全局内存的访问次数,从而提高计算效率。
在CUDA共享内存矩阵乘法中,我们首先将输入矩阵分割成多个子矩阵,每个子矩阵对应一个线程块。
每个线程块在共享内存中为子矩阵分配一块内存,并将数据从全局内存复制到共享内存中。
然后,每个线程块使用共享内存中的数据进行乘法计算,最后将结果写回全局内存。
共享内存的大小是有限的,因此需要合理设计共享内存的使用方式。
一种常见的方法是使用矩阵分块技术,将输入矩阵划分成多个小块,每个小块大小不超过共享内存的容量。
然后,每个线程块只计算属于自己负责的小块部分,减少了数据的冗余计算。
为了对共享内存中的数据进行高效访问,可以通过索引计算的方式将数据映射到共享内存中。
例如,可以使用二维索引将矩阵元素映射到共享内存的不同位置。
在进行乘法计算时,可以通过线程索引和矩阵索引的组合,访问共享内存中的数据,并将计算结果写回共享内存的适当位置。
在实现CUDA共享内存矩阵乘法时,还需要注意线程同步的问题。
因为多个线程块在共享内存中读写数据,可能会出现数据不一致的情况。
为了解决这个问题,我们可以使用__syncthreads()函数进行线程同步,保证每个线程块的计算都完成之后再进行下一步操作。
总结起来,CUDA共享内存矩阵乘法是一种高效的并行计算方法,可以通过合理地利用共享内存和线程块,并进行适当的数据分块和索引计算,从而提高矩阵乘法的计算速度。
它充分发挥了GPU的并行计算能力,减少了数据的冗余计算和全局内存的访问次数。
操作系统中的内存共享机制
操作系统中的内存共享机制内存共享在操作系统中是一种重要的机制,它允许多个进程之间共享同一块内存区域。
这种机制使得进程之间能够更加高效地交换信息和资源,从而提高系统的整体性能。
在操作系统中,有多种内存共享的方式,包括进程间通信(IPC)、共享内存和内存映射等。
首先,让我们来看一下进程间通信(IPC)。
IPC是一种进程间交换数据和通知的机制,其中最常见的方式是通过管道、消息队列、信号量和套接字等来实现。
这些方式都允许不同的进程之间在内存中进行数据的传输和通信,从而实现进程之间的协作和协同工作。
另一种内存共享的方式是共享内存。
共享内存是一种特殊的内存区域,允许多个进程映射到同一个物理地址空间,使得它们可以直接访问相同的内存数据。
通过共享内存,进程之间可以快速地共享大量的数据,避免了复制数据的开销,提高了系统的性能和效率。
此外,内存映射也是一种常见的内存共享机制。
内存映射允许文件或者其他资源映射到进程的地址空间中,使得进程可以直接访问这些资源而不需要进行繁琐的读写操作。
通过内存映射,不同进程之间可以共享同一个文件的内容,实现文件的共享访问,同时也可以提高系统的性能和效率。
当然,在实现内存共享机制时,操作系统需要考虑数据的一致性和同步问题。
因为多个进程共享同一块内存区域,必须确保数据的一致性和完整性,避免出现数据冲突和错误。
因此,操作系统会提供相应的同步机制,如信号量、互斥锁、条件变量等,来协调进程之间的访问顺序,保证数据的正确性。
总的来说,内存共享机制在操作系统中起着至关重要的作用,它可以提高系统的整体性能和效率,促进进程之间的协作和通信。
不同的内存共享方式有不同的特点和适用场景,操作系统需要根据具体的需求和应用选择合适的方式来实现内存共享,从而更好地满足用户的需求。
操作系统中的内存共享机制是一种技术措施,可以在多任务操作系统、分时操作系统和实时操作系统中有成效地应用。
cuda内存层次
cuda内存层次CUDA内存层次概述:CUDA是一种并行计算平台和编程模型,可以利用GPU的强大计算能力来加速各种应用程序。
在CUDA中,内存管理是非常重要的一部分,而CUDA的内存层次结构可以分为全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存四个层次。
本文将分别介绍这四种内存的特点和使用方法。
一、全局内存全局内存是CUDA中最慢但也最大的内存空间。
全局内存可以在CPU 和GPU之间进行数据传输,因此它可以用来存储应用程序中的大部分数据。
全局内存的访问延迟较高,因此在计算过程中应尽量减少对全局内存的访问次数。
全局内存的访问方式是通过在CUDA核函数中使用全局内存地址访问。
二、共享内存共享内存是CUDA中最快但也最小的内存空间。
共享内存位于GPU的多处理器上,用于在多个线程之间共享数据。
共享内存的访问延迟较低,因此在计算过程中应尽量利用共享内存来存储计算中间结果和共享数据。
共享内存的访问方式是通过在CUDA核函数中使用共享内存地址访问。
三、常量内存常量内存是一种只读内存空间,用于存储常量和只读数据。
常量内存的访问延迟较低,但是容量有限。
常量内存的访问方式是通过在CUDA核函数中使用常量内存地址访问。
常量内存的使用适合于那些在计算过程中不会改变的数据。
四、纹理内存纹理内存是一种特殊的只读内存空间,用于存储二维数据。
纹理内存的访问方式是通过在CUDA核函数中使用纹理内存地址访问。
纹理内存的特点是可以进行各种插值操作,适用于图像处理等需要对数据进行采样的应用。
总结:在CUDA中,内存管理是非常重要的一部分。
全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存是CUDA内存层次结构中的四个层次。
全局内存适合用于存储大量数据,但访问延迟较高;共享内存适合用于存储中间结果和共享数据,访问延迟较低;常量内存适合用于存储常量和只读数据,访问延迟较低;纹理内存适用于图像处理等需要对数据进行采样的应用。
合理利用这四种内存层次,可以提高CUDA程序的性能和效率。
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shmdt目录简介shmdt函数原型其他共享内存函数共享内存应用范例简介用于Linux进程通信共享内存。
共享内存函数由shmget、shmat、shmdt、shmctl四个函数组成。
shmdt函数原型shmdt(断开共享内存连接)所需头文件#include <sys/types.h> #include <sys/shm.h>函数说明与shmat函数相反,是用来断开与共享内存附加点的地址,禁止本进程访问此片共享内存函数原型intshmdt(const void *shmaddr)函数传入值shmaddr:连接的共享内存的起始地址函数返回值成功:0出错:-1,错误原因存于error中附加说明本函数调用并不删除所指定的共享内存区,而只是将先前用shmat函数连接(attach)好的共享内存脱离(detach)目前的进程错误代码EINVAL:无效的参数shmaddr其他共享内存函数shmatshmat(把共享内存区对象映射到调用进程的地址空间)所需头文件#include <sys/types.h> #include <sys/shm.h>函数说连接共享内存标识符为shmid的共享内存,连接成功后把共享内存区对象映射到调用进程的地共享内存应用范例1、父子进程通信范例父子进程通信范例,shm.c源代码如下:#include <stdio.h>#include <unistd.h>#include <string.h>#include <sys/ipc.h>#include <sys/shm.h>#include <error.h>#define SIZE 1024int main(){intshmid ;char *shmaddr ;structshmid_dsbuf ;int flag = 0 ;intpid ;shmid = shmget(IPC_PRIVATE, SIZE, IPC_CREAT|0600 ) ;if ( shmid< 0 ){perror("get shmipc_id error") ;return -1 ;}pid = fork() ;if ( pid == 0 ){shmaddr = (char *)shmat( shmid, NULL, 0 ) ;if ( (int)shmaddr == -1 ){perror("shmataddr error") ;return -1 ;}strcpy(shmaddr, "Hi, I am child process!\n") ;shmdt(shmaddr ) ;return 0;} else if ( pid> 0) {sleep(3 ) ;flag = shmctl( shmid, IPC_STAT, &buf) ;if ( flag == -1 ){perror("shmctlshm error") ;return -1 ;}printf("shm_segsz =%d bytes\n", buf.shm_segsz ) ;printf("parent pid=%d, shm_cpid = %d \n", getpid(), buf.shm_cpid ) ;printf("chlidpid=%d, shm_lpid = %d \n",pid , buf.shm_lpid ) ;shmaddr = (char *) shmat(shmid, NULL, 0 ) ;if ( (int)shmaddr == -1 ){perror("shmataddr error") ;return -1 ;}printf("%s", shmaddr) ;shmdt(shmaddr ) ;shmctl(shmid, IPC_RMID, NULL) ;}else{perror("fork error") ;shmctl(shmid, IPC_RMID, NULL) ;}return 0 ;}编译gccshm.c –o shm。
执行 ./shm,执行结果如下:shm_segsz =1024 bytesshm_cpid = 9503shm_lpid = 9504Hi, I am child process!2、多进程读写范例多进程读写即一个进程写共享内存,一个或多个进程读共享内存。
下面的例子实现的是一个进程写共享内存,一个进程读共享内存。
(1)下面程序实现了创建共享内存,并写入消息。
shmwrite.c源代码如下:#include <stdio.h>#include <sys/ipc.h>#include <sys/shm.h>#include <sys/types.h>#include <unistd.h>#include <string.h>typedefstruct{char name[8];int age;} people;int main(intargc, char** argv){intshm_id,i;key_t key;char temp[8];people *p_map;char pathname[30] ;strcpy(pathname,"/tmp") ;key = ftok(pathname,0x03);if(key==-1){perror("ftok error");return -1;}printf("key=%d\n",key) ;shm_id=shmget(key,4096,IPC_CREAT|IPC_EXCL|0600); if(shm_id==-1){perror("shmget error");return -1;}printf("shm_id=%d\n", shm_id) ;p_map=(people*)shmat(shm_id,NULL,0);memset(temp, 0x00, sizeof(temp)) ;strcpy(temp,"test") ;temp[4]='0';for(i = 0;i<3;i++){temp[4]+=1;strncpy((p_map+i)->name,temp,5);(p_map+i)->age=0+i;}shmdt(p_map) ;return 0 ;}(2)下面程序实现从共享内存读消息。
shmread.c源代码如下:#include <stdio.h>#include <string.h>#include <sys/ipc.h>#include <sys/shm.h>#include <sys/types.h>#include <unistd.h>typedefstruct{char name[8];int age;} people;int main(intargc, char** argv){intshm_id,i;key_t key;people *p_map;char pathname[30] ;strcpy(pathname,"/tmp") ;key = ftok(pathname,0x03);if(key == -1){perror("ftok error");return -1;}printf("key=%d\n", key) ;shm_id = shmget(key,0, 0);if(shm_id == -1){perror("shmget error");return -1;}printf("shm_id=%d\n", shm_id) ;p_map = (people*)shmat(shm_id,NULL,0); for(i = 0;i<3;i++){printf( "name:%s\n",(*(p_map+i)).name ); printf( "age %d\n",(*(p_map+i)).age );}if(shmdt(p_map) == -1){perror("detach error");return -1;}return 0 ;}(3)编译与执行①编译gccshmwrite.c -o shmwrite。
②执行./shmwrite,执行结果如下:key=50453281shm_id=688137③编译gccshmread.c -o shmread。
④执行./shmread,执行结果如下:key=50453281shm_id=688137name:test1age 0name:test2age 1name:test3age 2⑤再执行./shmwrite,执行结果如下:key=50453281shmget error: File exists⑥使用ipcrm -m 688137删除此共享内存。