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智能家居是未來的發(fā)展趨勢，而深入了解linux 1wire編程則為智能家居帶來了更多的應(yīng)用和可塑性。本文將通過介紹Linux 1Wire編程的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法，展示Linux 1Wire編程在智能家居領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用。
目前創(chuàng)新互聯(lián)已為近千家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)絡(luò)空間、網(wǎng)站運(yùn)營、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、軹城網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。
一、Linux 1Wire編程的基本原理
Linux 1Wire編程是一種在Linux平臺上操作1Wire總線的編程技術(shù)。1Wire總線是一種串行數(shù)據(jù)總線，常用于連接智能設(shè)備和傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器等。通過1Wire總線，這些設(shè)備可以向主機(jī)發(fā)送數(shù)據(jù)和接收指令。
在Linux系統(tǒng)中，1Wire總線的操作可以通過引腳控制器來實(shí)現(xiàn)。其中，位于/sys/bus/w1/devices/目錄下的文件夾代表了每個連接到1Wire總線上的設(shè)備。每個設(shè)備都有一個唯一的編號，通常由8個十六進(jìn)制數(shù)字組成。該編號代表了設(shè)備在1Wire總線上的地址。
通過讀寫/sys/bus/w1/devices/目錄下的文件，我們可以向連接到1Wire總線上的設(shè)備發(fā)送指令并讀取其返回值。當(dāng)我們向一個設(shè)備發(fā)送讀取數(shù)據(jù)的指令時，該設(shè)備會向1Wire總線上發(fā)送其存儲的數(shù)據(jù)。我們可以通過解析該數(shù)據(jù)來獲取我們需要的信息。
二、Linux 1Wire編程的實(shí)現(xiàn)方法
在Linux系統(tǒng)中，我們可以通過shell腳本或C語言來實(shí)現(xiàn)1Wire總線的操作。其中，C語言實(shí)現(xiàn)的1Wire驅(qū)動可以更加穩(wěn)定和高效。
以下是一個實(shí)現(xiàn)讀取溫度傳感器數(shù)據(jù)的C語言示例代碼：
“`c
#include
#include
#include
#include
#include
#define BUF_SIZE 256
int mn(int argc, char *argv[])
{
int fd;
char buf[BUF_SIZE];
char path[BUF_SIZE];
float temp = 0;
snprintf(path, BUF_SIZE, “/sys/bus/w1/devices/%s/w1_slave”, argv[1]);
fd = open(path, O_RDON);
if (fd == -1) {
perror(“Fled to open device”);
exit(EXIT_FLURE);
}
if (read(fd, buf, BUF_SIZE) == -1) {
perror(“Fled to read device”);
exit(EXIT_FLURE);
}
close(fd);
if (strstr(buf, “YES”) != NULL) {
char *tmp = strstr(buf, “t=”);
if (tmp != NULL) {
temp = atoi(tmp + 2) / 1000.0;
printf(“Temperature: %.2f\n”, temp);
}
} else {
printf(“CRC check fled\n”);
}
return 0;
}
“`
該代碼通過讀取/sys/bus/w1/devices/目錄下的文件來獲取存儲在溫度傳感器內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)。代碼將傳感器的地址作為參數(shù)傳入程序。然后，程序通過該地址構(gòu)建存儲溫度數(shù)據(jù)的文件路徑。之后程序從該文件中讀取存儲的數(shù)據(jù)并解析出溫度值。程序輸出溫度值并退出。
三、Linux 1Wire編程在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用
Linux 1Wire編程在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛。以下是幾個典型的應(yīng)用場景：
1. 溫度監(jiān)測
通過連接多個溫度傳感器到1Wire總線上，我們可以實(shí)現(xiàn)對整個家居環(huán)境的溫度監(jiān)測。通過1Wire編程，我們可以讀取所有傳感器的溫度數(shù)據(jù)，并將其存儲到數(shù)據(jù)庫中，然后用于分析和控制。例如，我們可以通過該數(shù)據(jù)來自動調(diào)節(jié)家居的空調(diào)、加熱器、通風(fēng)系統(tǒng)等。
2. 水質(zhì)監(jiān)測
通過連接多個水質(zhì)傳感器到1Wire總線上，我們可以實(shí)現(xiàn)對家庭自來水、池塘和魚缸等水體的監(jiān)測。通過1Wire編程，我們可以讀取傳感器的ph值、溶解氧、溫度等參數(shù)，并將其存儲到數(shù)據(jù)庫中，以便后續(xù)分析和控制。例如，我們可以通過該數(shù)據(jù)來控制魚缸內(nèi)的水泵、空氧機(jī)、澆水設(shè)備等。
3. 窗戶控制
通過連接多個窗戶控制器到1Wire總線上，我們可以實(shí)現(xiàn)對家庭窗戶的遠(yuǎn)程控制。例如，我們可以通過1Wire編程來控制窗戶的開關(guān)狀態(tài)、自動調(diào)節(jié)窗戶高度、遠(yuǎn)程監(jiān)測窗戶狀態(tài)等。這些控制器可以自由放置于窗戶上，并通過1Wire總線連接到智能家居控制器。
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一：進(jìn)程和線程
每個進(jìn)程有自己獨(dú)立的地址空間?！霸谕粋€進(jìn)程”還是“不在同一個進(jìn)程”是系統(tǒng)功能劃分的重要決策點(diǎn)。《Erlang程序設(shè)計》把進(jìn)程比喻為人：
每個人有自己的記憶（內(nèi)存），人與人通過談話（消息傳遞）來交流，談話既可以是面談姿并野（同一臺服務(wù)器），也可以在里談（不同的服務(wù)器，有網(wǎng)絡(luò)通信）。面談和談的區(qū)別在于，面談可以立即知道對方是否死了（crash,SIGCHLD），而談只能通過周期性的心跳來判斷對方是否還活著。
有了這些比喻，設(shè)計分布式系統(tǒng)時可以采取“角色扮演”，團(tuán)隊(duì)里的幾個人各自扮演一個進(jìn)程，人的角色由進(jìn)程的代碼決定（管登錄的、管消息分發(fā)的、管買賣的等等）。每個人有自己的記憶，但不知道別人的記憶，要想知道別人的看法，只能通過交談（暫不考慮共享內(nèi)存這種IPC）。然后就可以思考：跡喊
·容錯：萬一有人突然死了
·擴(kuò)容：新人中途加進(jìn)來
·負(fù)載均衡：把甲的活兒挪給乙做
·退休：甲要修復(fù)bug，先別派新任務(wù)，等他做完手上的事情就把他重啟
等等各種場景，十分便利。
線程的特點(diǎn)是共享地址空間，從而可以高效地共享數(shù)據(jù)。一臺機(jī)器上的多個進(jìn)程能高效地共享代碼段(操作系統(tǒng)可以映射為同樣的物理內(nèi)存)，但不能共享數(shù)據(jù)。如果多個進(jìn)程大量共享內(nèi)存，等于是把多進(jìn)程程序當(dāng)成多線程來寫，掩耳盜鈴。
“多線程”的價值，我認(rèn)為是為了更好地發(fā)揮多核處理器(multi-cores)的效能。在單核時代，多線程沒有多大價值（個人想法：如果要完成的任務(wù)是CPU密集型的，那多線程沒有優(yōu)勢，甚至因?yàn)榫€程切換的開銷，多線程反而更慢；如果要完成的任務(wù)既有CPU計算，又有磁盤或網(wǎng)絡(luò)IO，則使用多線程的好處是，當(dāng)某個線程因?yàn)镮O而阻塞時，OS可以調(diào)度其他線程執(zhí)行，雖然效率確實(shí)要比任務(wù)的順序執(zhí)行效率要高，然而，這種類型的任務(wù)，可以通過單線程的”non-blocking IO+IO multiplexing”的模型（事件驅(qū)動）來提高效率，采用多線程的方式，帶來的可能僅僅是編程上的簡單而已）。Alan Cox說過：”A computer is a state machine.Threads are for people who can’t program state machines.”（計算機(jī)是一臺狀態(tài)機(jī)。線程是給那些不能編寫狀態(tài)機(jī)程序的人準(zhǔn)備的）如果只有一塊CPU、一個執(zhí)行單元，那么確實(shí)如Alan Cox所說，按狀態(tài)機(jī)的思路去寫程序是最蔽謹(jǐn)高效的。
二：單線程服務(wù)器的常用編程模型
據(jù)我了解，在高性能的網(wǎng)絡(luò)程序中，使用得最為廣泛的恐怕要數(shù)”non-blocking IO + IO multiplexing”這種模型，即Reactor模式。
在”non-blocking IO + IO multiplexing”這種模型中，程序的基本結(jié)構(gòu)是一個事件循環(huán)（event loop），以事件驅(qū)動（event-driven）和事件回調(diào)的方式實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯：
view plain copy
//代碼僅為示意，沒有完整考慮各種情況
while(!done)
{
int timeout_ms = max(1000, getNextTimedCallback());
int retval = poll(fds, nfds, timeout_ms);
if (retval0){
處理IO事件，回調(diào)用戶的IO event handler
}
}
}
這里select(2)/poll(2)有伸縮性方面的不足（描述符過多時，效率較低），Linux下可替換為epoll(4)，其他操作系統(tǒng)也有對應(yīng)的高性能替代品。
Reactor模型的優(yōu)點(diǎn)很明顯，編程不難，效率也不錯。不僅可以用于讀寫socket，連接的建立(connect(2)/accept(2))，甚至DNS解析都可以用非阻塞方式進(jìn)行，以提高并發(fā)度和吞吐量(throughput)，對于IO密集的應(yīng)用是個不錯的選擇。lighttpd就是這樣，它內(nèi)部的fdevent結(jié)構(gòu)十分精妙，值得學(xué)習(xí)。
基于事件驅(qū)動的編程模型也有其本質(zhì)的缺點(diǎn)，它要求事件回調(diào)函數(shù)必須是非阻塞的。對于涉及網(wǎng)絡(luò)IO的請求響應(yīng)式協(xié)議，它容易割裂業(yè)務(wù)邏輯，使其散布于多個回調(diào)函數(shù)之中，相對不容易理解和維護(hù)。
三：多線程服務(wù)器的常用編程模型
大概有這么幾種：
a：每個請求創(chuàng)建一個線程，使用阻塞式IO操作。在Java 1.4引人NIO之前，這是Java網(wǎng)絡(luò)編程的推薦做法?？上炜s性不佳（請求太多時，操作系統(tǒng)創(chuàng)建不了這許多線程）。
b：使用線程池，同樣使用阻塞式IO操作。與第1種相比，這是提高性能的措施。
c：使用non-blocking IO + IO multiplexing。即Java NIO的方式。
d：Leader/Follower等高級模式。
在默認(rèn)情況下，我會使用第3種，即non-blocking IO + one loop per thread模式來編寫多線程C++網(wǎng)絡(luò)服務(wù)程序。
1：one loop per thread
此種模型下，程序里的每個IO線程有一個event loop，用于處理讀寫和定時事件（無論周期性的還是單次的）。代碼框架跟“單線程服務(wù)器的常用編程模型”一節(jié)中的一樣。
libev的作者說：
One loop per thread is usually a good model. Doing this is almost never wrong, some times a better-performance model exists, but it is always a good start.
這種方式的好處是：
a：線程數(shù)目基本固定，可以在程序啟動的時候設(shè)置，不會頻繁創(chuàng)建與銷毀。
b：可以很方便地在線程間調(diào)配負(fù)載。
c：IO事件發(fā)生的線程是固定的，同一個TCP連接不必考慮事件并發(fā)。
Event loop代表了線程的主循環(huán)，需要讓哪個線程干活，就把timer或IO channel（如TCP連接）注冊到哪個線程的loop里即可：對實(shí)時性有要求的connection可以單獨(dú)用一個線程；數(shù)據(jù)量大的connection可以獨(dú)占一個線程，并把數(shù)據(jù)處理任務(wù)分?jǐn)偟搅韼讉€計算線程中（用線程池）；其他次要的輔助性connections可以共享一個線程。
比如，在dbproxy中，一個線程用于專門處理客戶端發(fā)來的管理命令；一個線程用于處理客戶端發(fā)來的MySQL命令，而與后端數(shù)據(jù)庫通信執(zhí)行該命令時，是將該任務(wù)分配給所有事件線程處理的。
對于non-trivial（有一定規(guī)模）的服務(wù)端程序，一般會采用non-blocking IO + IO multiplexing，每個connection/acceptor都會注冊到某個event loop上，程序里有多個event loop，每個線程至多有一個event loop。
多線程程序?qū)vent loop提出了更高的要求，那就是“線程安全”。要允許一個線程往別的線程的loop里塞東西，這個loop必須得是線程安全的。
在dbproxy中，線程向其他線程分發(fā)任務(wù)，是通過管道和隊(duì)列實(shí)現(xiàn)的。比如主線程accept到連接后，將表示該連接的結(jié)構(gòu)放入隊(duì)列，并向管道中寫入一個字節(jié)。計算線程在自己的event loop中注冊管道的讀事件，一旦有數(shù)據(jù)可讀，就嘗試從隊(duì)列中取任務(wù)。
2：線程池
不過，對于沒有IO而光有計算任務(wù)的線程，使用event loop有點(diǎn)浪費(fèi)?？梢允褂靡环N補(bǔ)充方案，即用blocking queue實(shí)現(xiàn)的任務(wù)隊(duì)列：
view plain copy
typedef boost::functionFunctor;
BlockingQueue taskQueue; //線程安全的全局阻塞隊(duì)列
//計算線程
void workerThread()
{
while (running) //running變量是個全局標(biāo)志
{
Functor task = taskQueue.take(); //this blocks
task(); //在產(chǎn)品代碼中需要考慮異常處理
}
}
// 創(chuàng)建容量（并發(fā)數(shù)）為N的線程池
int N = num_of_computing_threads;
for (int i = 0; i task = boost::bind(&Foo::calc，&foo);
taskQueue.post(task);
除了任務(wù)隊(duì)列，還可以用BlockingQueue實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者消費(fèi)者隊(duì)列，即T是數(shù)據(jù)類型而非函數(shù)對象，queue的消費(fèi)者從中拿到數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。其實(shí)本質(zhì)上是一樣的。
3：總結(jié)
總結(jié)而言，我推薦的C++多線程服務(wù)端編程模式為：one (event) loop per thread + thread pool：
event loop用作IO multiplexing，配合non-blockingIO和定時器；
thread pool用來做計算，具體可以是任務(wù)隊(duì)列或生產(chǎn)者消費(fèi)者隊(duì)列。
以這種方式寫服務(wù)器程序，需要一個優(yōu)質(zhì)的基于Reactor模式的網(wǎng)絡(luò)庫來支撐，muduo正是這樣的網(wǎng)絡(luò)庫。比如dbproxy使用的是libevent。
程序里具體用幾個loop、線程池的大小等參數(shù)需要根據(jù)應(yīng)用來設(shè)定，基本的原則是“阻抗匹配”（解釋見下），使得CPU和IO都能高效地運(yùn)作。所謂阻抗匹配原則：
如果池中線程在執(zhí)行任務(wù)時，密集計算所占的時間比重為 P (0 就能立刻列出用到某服務(wù)的客戶端地址（Foreign Address列），然后在客戶端的機(jī)器上用netstat或lsof命令找出是哪個進(jìn)程發(fā)起的連接。TCP短連接和UDP則不具備這一特性。二是通過接收和發(fā)送隊(duì)列的長度也較容易定位網(wǎng)絡(luò)或程序故障。在正常運(yùn)行的時候，netstat打印的Recv-Q和Send-Q都應(yīng)該接近0，或者在0附近擺動。如果Recv-Q保持不變或持續(xù)增加，則通常意味著服務(wù)進(jìn)程的處理速度變慢，可能發(fā)生了死鎖或阻塞。如果Send-Q保持不變或持續(xù)增加，有可能是對方服務(wù)器太忙、來不及處理，也有可能是網(wǎng)絡(luò)中間某個路由器或交換機(jī)故障造成丟包，甚至對方服務(wù)器掉線，這些因素都可能表現(xiàn)為數(shù)據(jù)發(fā)送不出去。通過持續(xù)監(jiān)控Recv-Q和Send-Q就能及早預(yù)警性能或可用性故障。以下是服務(wù)端線程阻塞造成Recv-Q和客戶端Send-Q激增的例子：
view plain copy
$netstat -tn
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign
tcp.0.0.10:.0.0.10:#服務(wù)端連接
tcp.0.0.10:.0.0.10:#客戶端連接
tcp.0.0.10:.0.0.4:
五：多線程服務(wù)器的適用場合
如果要在一臺多核機(jī)器上提供一種服務(wù)或執(zhí)行一個任務(wù)，可用的模式有：
a：運(yùn)行一個單線程的進(jìn)程；
b：運(yùn)行一個多線程的進(jìn)程；
c：運(yùn)行多個單線程的進(jìn)程；
d：運(yùn)行多個多線程的進(jìn)程；
考慮這樣的場景：如果使用速率為50MB/s的數(shù)據(jù)壓縮庫，進(jìn)程創(chuàng)建銷毀的開銷是800微秒，線程創(chuàng)建銷毀的開銷是50微秒。如何執(zhí)行壓縮任務(wù)？
如果要偶爾壓縮1GB的文本文件，預(yù)計運(yùn)行時間是20s，那么起一個進(jìn)程去做是合理的，因?yàn)檫M(jìn)程啟動和銷毀的開銷遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于實(shí)際任務(wù)的耗時。
如果要經(jīng)常壓縮500kB的文本數(shù)據(jù)，預(yù)計運(yùn)行時間是10ms，那么每次都起進(jìn)程 似乎有點(diǎn)浪費(fèi)了，可以每次單獨(dú)起一個線程去做。
如果要頻繁壓縮10kB的文本數(shù)據(jù)，預(yù)計運(yùn)行時間是200微秒，那么每次起線程似 乎也很浪費(fèi)，不如直接在當(dāng)前線程搞定。也可以用一個線程池，每次把壓縮任務(wù)交給線程池，避免阻塞當(dāng)前線程（特別要避免阻塞IO線程）。
由此可見，多線程并不是萬靈丹(silver bullet)。
1：必須使用單線程的場合
據(jù)我所知，有兩種場合必須使用單線程：
a：程序可能會fork(2)；
實(shí)際編程中，應(yīng)該保證只有單線程程序能進(jìn)行fork(2)。多線程程序不是不能調(diào)用fork(2)，而是這么做會遇到很多麻煩：
fork一般不能在多線程程序中調(diào)用，因?yàn)長inux的fork只克隆當(dāng)前線程的thread of control，不可隆其他線程。fork之后，除了當(dāng)前線程之外，其他線程都消失了。
這就造成一種危險的局面。其他線程可能正好處于臨界區(qū)之內(nèi)，持有了某個鎖，而它突然死亡，再也沒有機(jī)會去解鎖了。此時如果子進(jìn)程試圖再對同一個mutex加鎖，就會立即死鎖。因此，fork之后，子進(jìn)程就相當(dāng)于處于signal handler之中（因?yàn)椴恢勒{(diào)用fork時，父進(jìn)程中的線程此時正在調(diào)用什么函數(shù)，這和信號發(fā)生時的場景一樣），你不能調(diào)用線程安全的函數(shù)（除非它是可重入的），而只能調(diào)用異步信號安全的函數(shù)。比如，fork之后，子進(jìn)程不能調(diào)用：
malloc，因?yàn)閙alloc在訪問全局狀態(tài)時幾乎肯定會加鎖；
任何可能分配或釋放內(nèi)存的函數(shù)，比如snprintf；
任何Pthreads函數(shù)；
printf系列函數(shù)，因?yàn)槠渌€程可能恰好持有stdout/stderr的鎖；
除了man 7 signal中明確列出的信號安全函數(shù)之外的任何函數(shù)。
因此，多線程中調(diào)用fork，唯一安全的做法是fork之后，立即調(diào)用exec執(zhí)行另一個程序，徹底隔斷子進(jìn)程與父進(jìn)程的聯(lián)系。
在多線程環(huán)境中調(diào)用fork，產(chǎn)生子進(jìn)程后。子進(jìn)程內(nèi)部只存在一個線程，也就是父進(jìn)程中調(diào)用fork的線程的副本。
使用fork創(chuàng)建子進(jìn)程時，子進(jìn)程通過繼承整個地址空間的副本，也從父進(jìn)程那里繼承了所有互斥量、讀寫鎖和條件變量的狀態(tài)。如果父進(jìn)程中的某個線程占有鎖，則子進(jìn)程同樣占有這些鎖。問題是子進(jìn)程并不包含占有鎖的線程的副本，所以子進(jìn)程沒有辦法知道它占有了哪些鎖，并且需要釋放哪些鎖。
盡管Pthread提供了pthread_atfork函數(shù)試圖繞過這樣的問題，但是這回使得代碼變得混亂。因此《Programming With Posix Threads》一書的作者說：”Avoid using fork in threaded code except where the child process will immediately exec a new program.”。
b：限制程序的CPU占用率；
這個很容易理解，比如在一個8核的服務(wù)器上，一個單線程程序即便發(fā)生busy-wait，占滿1個core，其CPU使用率也只有12.5%，在這種最壞的情況下，系統(tǒng)還是有87.5%的計算資源可供其他服務(wù)進(jìn)程使用。
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