通过《linux内核并发基本概念》，我们看到了，对于并发访问共享资源，造成的运行结果与预期的不一致问题，这样的结果是软件设计者不能允许的。我们知道，我们编写一个软件一定是需要软件实现特定的功能，如果我们在设计的时候，期望得到结果A，但实际软件运行中却得到的结果B，那么这个软件是相当糟糕的，因此，对于并发引起的竞态，是我们在设计内核和驱动软件时，必须要留意的。

在《linux内核并发基本概念》中，通过一个简单的并发的场景，引出了竞态、共享资源和临界区等概念。接下来，本文就linux内核中，容易造成并发的场景，进行一下分析。我们学习知识，往往偏重于对问题的解决方法，而对需要解决什么问题，一知半解，结果学完了方法，也不知道该怎么去在实际中使用，所以andrew觉得，首先我们对需要解决的问题来进行分析，通过分析问题为什么会出现，出现后有什么后果，来让我们认识并发引起的竞态到底是什么，有心的读者，可以在了解了问题之后，不要去翻阅资料查看linux并发控制，而是自己思考下如何解决这些问题，发散下自己的思维，也许会创造出比linux更好的并发控制方法呢。

本文只针对linux内核中常见的并发场景进行描述，为了让并发引起的竞态问题展现的淋漓尽致，本文在场景中不使用任何并发控制。

图1中，数组array为全局的，函数ArrayWrite_A和函数ArrayWrite_B都可以访问，执行函数ArrayWrite_A的线程为线程A，执行函数ArrayWrite_B的线程为线程B。

对称多处理器：

       Linux内核从2.0版本开始支持对称多处理器，对称多处理器可以理解为一个计算机中有多个CPU，多个CPU共享内存、总线等资源。对称多处理器可以同时运行，每个CPU可以同时运行不同的代码段，也可能同时运行同一代码段。

如图2所示，例如CPU1和CPU2上执行的两个程序流，程序流1恰好运行好函数ArrayWrite_A开始处，同时，程序流2恰好运行到函数ArrayWrite_B的开始处，如果两个CPU继续运行下去，两条数据流并发运行引起的竞态，会对共享数组array造成什么样的影响，我们是无法预知的，但肯定不是我们想要的结果。

再来看一个简单的例子，如图3，data为一个全局的整形变量，初值为0，函数DataWrite将入参的值赋给全局变量data。在对称多处理器中，多个CPU也可能同时运行同一个代码段，如果CPU1和CPU2同时运行同一个代码段，该代码段包含图3中的函数，那么当两个CPU执行完函数DataWrite的代码后，全局变量的data的值到底是哪个CPU运行的结果呢？这就无法预知了。

中断：

       中断也是linux内核中主要的并发源，因为中断可能随时会打断正在运行的代码，这就造成了竞态的危险。

线程A会调用图1中函数ArrayWrite_A，而中断处理程序会调用函数ArrayWrite_B。如图4所示，当线程A正在执行时，中断产生打断了线程A的执行，而中断处理程序也需要对全局数据array进行操作，这样就会引起全局数组array的数据不一致问题。如果线程A已经对全局数组array赋值完毕，中断处理程序势必会覆盖线程A的赋值结果。如果线程A在中断处理程序之后对全局数据array进行赋值，又势必会覆盖掉中断处理程序的结果，如果线程A正在对全局数组array进行赋值，还没有赋值完毕，而被中断处理程序打断，那么全局数组array的赋值情况就是未知的。

除了中断外，中断下半部也是并发的主要来源，这部分会在中断下半部中介绍。在linux内核2.6之后，开始支持内核抢占，正在执行的内核代码，随时可能被抢占，这又会导致并发，从而引起竞态的可能。

Ok，通过对对称多处理器和中断引起的并发场景进行描述，希望读者能更加深入地了解什么是并发，以及并发引起的竞态造成了什么样的后果。如果还没有了解过linux内核并发控制的读者，先不要去查看linux并发控制相关的资料，可以先想一下，上述的情景中，如何能够解决竞态引起的数据不一致问题呢？

linux内核并发情景