Python 使用fcntl锁的共享mmap协调？

使用

mmap（）

共享内存（来自Linux或其他类似UNIX的系统）时，是否可以（且可移植）使用

fcntl（）

（或

flock（）

或

lockf（）

函数）协调对映射的访问

对这一问题的回应似乎表明，它应该起作用

我的想法是使用进程/页面映射构造共享内存，以最小化锁定争用。每个进程都可以同时处理它们的页面，并且只需要在更新进程/页面映射时获取锁。（从无主页面的读取访问将涉及检查序列号、复制所需数据，然后验证该块的序列号没有更改）

从概念上讲，共享此文件映射的每个进程都将执行

mmap（）

，在其中找到一个空闲块，获取进程/页面区域的锁，使用自己的分配更新该锁，释放锁，然后愉快地继续工作。任何进程都可以搜索过时的映射（使用零作为信号的

kill（）

）并清理进程/页表映射

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（粗略地说，我在玩弄一个生产者/消费者处理引擎，它使用的是Python在Linux上的共享内存；我希望该解决方案能够移植到BSD和其他编程语言——只要支持

mmap（）

和

fcntl（）

、

flock（）

或

lock（）的必要接口）.

我还对psuedo代码感兴趣，该代码显示了如何测量锁争用和检测任何同步失败。我知道线程和多处理及其各自的

队列（）

对象是实现Python生产者/消费者处理模型的最直接的方法）.

我肯定锁会提供互斥功能，但我不知道它们是否会给您带来记忆障碍。似乎跳入内核（fcntl、flock和lockf都会这么做）可能会导致无序的内存读写被提交，但我怀疑您是否会得到硬保证。我认为这是它可能起作用的事情之一，测试将表明它确实起作用，但除非你找到一个引用，否则你不会知道它总是起作用

我在C中做过类似的事情，但我在共享内存中使用了原子自旋锁。过去，您必须进行一点内联汇编，但gcc现在有一些您可以使用的内在操作：

如果您愿意编写一个非常简单的Python扩展，您可以包装uuu sync_lock_test_和u set（…）和uuu sync_lock_release（…）来完成所需的工作。这些应该是相当便携的

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我相信也有办法将pthread互斥体放入共享内存中，但我对此没有任何经验。同样，您必须编写一个简单的C扩展才能从Python访问它。

实际上不需要编写Python扩展。您可以使用Python的

ctypes

模块通过Python代码直接访问C库。（不过，您仍然需要相当多的关于C的知识）