SV中线程之间的通信可以让验证组件之间更好的传递transaction. SV对verilog建模方式的扩展:1) fork.....join 必须等到块内的所有线程都执行结束后,才能继续执行块后的语句.(所以使用的很少) 2) fork.....join_none 先执行块后的线程,而后再执行块内的线程.不会产生块后的线程必须等块内线程的情形. 3) fork.....join_any 只要块内的线程有一个执行结束,就执行块之后的线程. 需要说明一下,begin.....end之间的顺序操作,

Interface:SV中新定义的接口方式,用来简化接口连接,使用时注意在module或program之外定义interface,然后通过'include来添加进工程. interface  arb_if(input bit clk);              //clk信号,一般单独拿出来 logic [1:0]grant, request;       //只定义信号类型.类型在不同的modport中分别定义. logic rst; clocking cb @(posedge clk); 

在 tornado 中异步无阻塞的执行耗时任务 在 linux 上 tornado 是基于 epoll 的事件驱动框架,在网络事件上是无阻塞的.但是因为 tornado 自身是单线程的,所以如果我们在某一个时刻执行了一个耗时的任务,那么就会阻塞在这里,无法响应其他的任务请求,这个和 tornado 的高性能服务器称号不符,所以我们要想办法把耗时的任务转换为不阻塞主线程,让耗时的任务不影响对其他请求的响应. 在 python 3.2 上,增加了一个并行库 concurrent.futures,这个

SV搭建testbench的关键概念:CRT(constraint random test),测试集的随机化. 由于对象class由数据和操作组成,所以对数据的随机化一般放在一个class内.(对环境或环境的配置也可以反映在配置参数的随机化上) 一个constraint包括两部分:rand/randc变量声明,constraint约束块.其中randc会在重复之前,周期性取值,constraint约束块中的变量至少有一个rand/randc 变量,constraint约束块必须在{}内,用:来表

SV中class的properties和methods默认都是public的,但是可以声明为local和protected. 一个properties声明为local类型的,则只在该class中的methods可以调用该变量.即使subclass也不可以调用. local interger i; 一个properties或者methods声明为protected,与local类似,但是在subclass中可见. extern protected virtual automatic task_na

Verilog-1995中规定的数据类型有:变量(reg), 线网(wire), 32位有符号数(integer), 64位无符号数(time), 浮点数(real). SV扩展了reg类型为logic,除了reg类型的功能外,可以用在连续赋值,门单元和模块所驱动.但是不能用在双向总线建模,不能有多点驱动. 其他数据类型:无符号双状态  bit, 有符号双状态32位   int, 有符号双状态8位     byte,                            //可以用内置函数  $

OOP:Object-Oriented Programming,有两点个人认为适合验证环境的搭建:1)Property(变量)和Method(function/task)的封装,其实是BFM模型更方便的应 用.2)继承(Inheritance)与合成(Composition)非常适合一个架构的搭建. 在SV中,类可以定义在program, module, package中,但是一般一个类或几个相关的类会单独写在一个文件中.最终在program中调用.而且在SV中,所有成员 默认都是public类

在使用Queue模块+多线程模拟生产者+消费者问题时,遇到了一个小问题,现在记录下来.供可能会遇到类似问题的初学者们参考. 该问题的完整参考代码如下.主要实现了以下的功能:在一个线程中,开启生产者模式,生成出来的object会put进一个Queue对象queue中.除此以外,在n个线程中(本代码中n为5,nfuncs = 5),开启消费者模式,每一个消费者线程会在一个while循环中不断地从queue中消耗一个object(使用get方法),直到生产者生产出的object被全部消耗(本代码中设为

原文链接:如何解读 Java IO.NIO 中的同步阻塞与同步非阻塞? 一.前言 最近刚读完一本书:<Netty.Zookeeper.Redis 并发实战>,个人觉得 Netty 部分是写得很不错的,读完之后又对 Netty 进行了一波很好的复习(之前用 spring boot + netty + zookeeper 模仿 dubbo 做 rpc 框架,那时候是刚学 netty 后自己造的小轮子). 虽然对于 Netty 的使用已经比较熟悉了,而且还知道它的底层是基于 Java NIO 做进一

解决一个C#中定时任务被阻塞问题 目录 解决一个C#中定时任务被阻塞问题 1.摘要 2.C#中定时任务的最简方法 3.定时任务阻塞现象 4.阻塞现象原因分析 5.问题解决 1.摘要 本文会介绍一个C#中最简单定时任务的使用方法,以及会遇到的定时任务被阻塞现象,从笔者理解的角度分析原因.以及提供解决方案. 2.C#中定时任务的最简方法 protected internal void PollClient() { int i=0; Timer t = new Timer(p => { i++; if

SV采用CRT的激励形式,而判断验证进度的标准也就是覆盖率(coverage). 覆盖率的两种指定形式:显式的,直接通过SV来指定出的,如SVA,covergroup. 隐式的,在验证过程中,随"register move"就可以由simulator得到的,如代码覆盖率等. 覆盖率类型:代码覆盖率---由仿真器直接提供,只能表示设计的冗余度,与spec关系不大.(toggle/expression/block) 功能覆盖率---与spec比较来发现,design是否行为正确,需要按ve

原文来自于:http://blog.csdn.net/linvo/article/details/5466046 程序非阻塞模式,这里也可以理解成并发.而并发又暂且可以分为网络请求并发 和本地并发 . 先说一下网络请求并发 理论描述 假设有一个client,程序逻辑是要请求三个不同的server,处理各自的响应.传统模型当然是顺序执行,先发送第一个请求,等待收到响应数据后再发送第二个请求,以此类推.就像是单核CPU,一次只能处理一件事,其他事情被暂时阻塞.而并发模式可以让三个server同时处理

在游戏场景中添加了touchBegan的处理: -(void)touchBegan:(CCTouch *)touch withEvent:(CCTouchEvent *)event{ if ([self isTalking]) { [_chatBox advanceTextOrHide]; return; } //其他代码 如果玩家正在和NPC对话,则继续交谈.一切正常. 但是如果advanceTextOrHide被阻塞一段时间再返回的话,下一次点击屏幕却无法进入touchBegan回调的处理中

谈到阻塞,相信大家都不会陌生了.阻塞的应用场景真的多得不要不要的,比如 生产-消费模式,限流统计等等.什么 ArrayBlockingQueue, LinkedBlockingQueue, DelayQueue...  都是阻塞队列的实现啊,多简单! 阻塞,一般有两个特性很亮眼:1. 不耗cpu的等待:2. 线程安全: 额,要这么说也ok的.毕竟,我们遇到的问题,到这里就够解决了.但是有没有想过,这容器的阻塞又是如何实现的呢? 好吧,翻开源码,也很简单了:(比如ArrayBlockingQueu

应用场景:前端页面点击刷新,调用服务器A上Java接口,然后A调用服务器B的后台Python接口实时刷新后台数据库. 在这个场景中会涉及到两个问题:异步,Python服务器压力 (一)解决Python服务器压力 如果Python服务器接口不做任何措施,那么可能会有恶意的访问,从而导致该服务器一直刷新后台数据库. 我的解决方式是:服务器B会提供一串字符串给服务器A,当服务器A调用服务器B的服务时,将传递的参数和该字符串拼接再进行MD5加密,从而在服务器B上通过这个token值明确对方身份. (二)

引言 JDK中除了上文提到的各种并发容器,还提供了丰富的阻塞队列.阻塞队列统一实现了BlockingQueue接口,BlockingQueue接口在java.util包Queue接口的基础上提供了put(e)以及take()两个阻塞方法.他的主要使用场景就是多线程下的生产者消费者模式,生产者线程通过put(e)方法将生产元素,消费者线程通过take()消费元素.除了阻塞功能,BlockingQueue接口还定义了定时的offer以及poll,以及一次性移除方法drainTo. //插入元素,队列

在编写ftp客户端程序时,在联通后使用recv函数进行接收欢迎信息时,需要申请内存进行接收数据保存,一次读取成功,但是由于一个随机的ftp服务端在说,欢迎信息的大小是不知道的,所以在尝试使用死循环,在阅读recv的说明时讲到返回值即是接收到的字节数,那么返回0的时候就代表结束了,实践发现recv是个阻塞函数,在连接不断开的情况下,会一直处于阻塞状态,也不会返回0.也就是说程序不能这么一直读,如果对端连接没有关闭,则在没有数据的情况下,调用recv会阻塞,如果对端关闭连接,则立即返回0. 所以就需

同步 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回. 按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用(例如sin, isdigit等).但是一般而言,我们在说同步.异步的时候,特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务.最常见的例子就是 SendMessage.该函数发送一个消息给某个窗口,在对方处理完消息之前,这个函数不返回.当对方处理完毕以后,该函数才把消息处理函数所返回的 LRESULT值返回给调用者. 异步 异步的概念和同步相对.当一个异步过程调用发出后,调

代码演示 package main import "fmt" func main() { messages := make(chan string) signals := make(chan bool) select { case msg := <-messages: fmt.Println("received message", msg) default: fmt.Println("no message received") } msg

在之前的线程池的介绍中我们看到了很多阻塞队列,这篇文章我们主要来说说阻塞队列的事. 阻塞队列也就是 BlockingQueue ,这个类是一个接 口,同时继承了 Queue 接口,这两个接口都是在JDK5 中加入的 . BlockingQueue 阻塞队列是线程安全的,在我们业务中是会经常频繁使用到的,如典型的生产者消费的场景,生产者只需要向队列中添加,而消费者负责从队列中获取. 如上图展示,我们生产者线程不断的put 元素到队列,而消费者从中take 出元素处理,这样实现了任务与执行任务类之间