FreeRTOS学习第8篇--同步和互斥操作引子

目录

  • FreeRTOS学习第8篇--同步和互斥操作引子
    • 同步和互斥概念
    • 实现同步和互斥的机制
    • PrintTask_Task任务相关代码片段
    • CalcTask_Task任务相关代码片段
    • 实验现象
    • 本文中使用的测试工程

FreeRTOS学习第8篇–同步和互斥操作引子

本文目标:学习与使用FreeRTOS中的同步和互斥操作引子

按照本文的描述,应该可以跑通实验并举一反三。

本文实验条件:拥有C语言基础,装有编译和集成的开发环境,比如:Keil uVision5

同步和互斥概念

同步用于控制任务执行顺序和时间,例如等待其他任务完成某项操作。

互斥用于保护共享资源,确保一次只有一个任务能够修改或访问这些资源。

实现同步和互斥的机制

  • 任务通知(task notification):用于任务之间的等待和唤醒,可以传递数据和状态。
  • 队列(queue):用于传递数据,任务和ISR都可以放入数据,从中读出数据。
  • 信号量(semaphore):用于维持资源的个数,生产者和消费者都可以使用。
  • 互斥量(mutex):用于保护共享资源的访问,确保一次只有一个任务能够修改资源。

这些知识点,后续会继续进行学习。

基于上面的知识点,在我自己硬件板子上进行实验,完成这个实验的体验。在本次实验中,设计两个两个任务,任务PrintTask负责打印一些信息,任务CalcTask进行计算,当计算任务完成计算时,将结果传递给任务PrintTask进行显示。

PrintTask_Task任务相关代码片段

void PrintTask(void *params)
{
	struct TaskPrintInfo *pInfo = params;

	OLED_Init();
	
	while (1)
	{
//		vTaskDelay(3000);  // 进入block
		
		while (g_calc_end == 0);  // 等待计算任务完成
		/* 打印信息 */
		if (g_LCDCanUse)
		{
			g_LCDCanUse = 0;
			OLED_ShowString(pInfo->x,pInfo->y,"Sum:",16);
			OLED_ShowNum((pInfo->x + 8 * 6),pInfo->y,g_sum,10,16);
			
			OLED_ShowString(pInfo->x,pInfo->y + 16,"Time(ms): ",16);
			OLED_ShowNum((pInfo->x + 8 * 10),pInfo->y + 16,g_time / 1000000,4,16);
			
			g_LCDCanUse = 1;
		}
		OLED_Refresh();     
		vTaskDelete(NULL);
		
	}
}
   xTaskCreate(PrintTask, "task1", 128, &g_Task1Info, osPriorityNormal, NULL);
static struct TaskPrintInfo g_Task1Info = {0, 0,   "Task1"};

CalcTask_Task任务相关代码片段

void CalcTask(void *params)
{
	uint32_t i = 0;
	
	OLED_ShowString(0, 0, "Waiting",16);
	OLED_Refresh();     
	g_time = system_get_ns();
	for (i = 0; i < 10000000; i++)
	{
		g_sum += i;
	}
	g_calc_end = 1;  // 计算完成标志
	g_time = system_get_ns() - g_time;

	vTaskDelete(NULL);
}

  xTaskCreate(CalcTask, "task2", 128, &g_Task2Info, osPriorityNormal, NULL);
static struct TaskPrintInfo g_Task2Info = {0, 16,  "Task2"};

实验现象

下载代码到板子上,可以看到计算的结果在第一行中进行显示,在第二行那里显示了计算这么多个数所需要的时间,打印任务PrintTask在计算任务CalcTask没计算完时也抢占cpu资源,导致计算会有些慢,这里我根据计算的结果,简单粗暴的加了相应的延迟vTaskDelay(3000); // 进入block,使打印任务一开始先阻塞着,不抢占cpu资源,计算速度会快一些。当然这只是一种例子,有一定的缺陷,当作学习使用。

本文完!

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本文中使用的测试工程

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