在上一篇中我们介绍了 mpi4py 中的单边通信相关操作，下面我们将介绍单边通信的同步操作。
单边通信（远端内存访问）操作包括以下两个范畴：
- 主动目标通信。与点到点通信类似，数据从一个进程的内存传送到另一个进程的内存中，两个进程都直接参与通信。
- 被动目标通信。数据仍从一个进程转移到另外一个进程，但这个进程是一个第三方进程。真正参与通信的两个进程都是源——一个负责将数据 put 到第三方进程，另一个则从第三方进程 get 到本地内存中。
与此对应，MPI 提供以下三种远端内存访问的同步机制：
-
Fence：主动同步
- 提供并行计算中常用到的宽松同步模型，主要用于活动目标通信；
- 在同一个 window 对象组中的所有进程都需要调用 Fence 来启动一个数据交换阶段；
- 数据交换阶段中所有进程都可以发出读写操作请求；
- 在同一个 window 对象组中的所有进程都需要调用 Fence 来结束一个数据交换阶段；
- 第二次 Fence 同步完成时所有的操作请求都已完成。
-
Start/Post，Wait/Complete 同步：主动同步
- 也用于活动目标通信，适用于需最大限度减少同步操作的场合——仅对一组进程进行同步；
- 和 Fence 类似，但源进程和目标进程指出他们可以和哪一个组的进程进行通信；
- 目标进程：启动一个暴露阶段（Exposure Epoch）: Post 打开，Wait 关闭；
- 源进程：启动一个访问阶段（Access epoch）：Start 打开，Complete 关闭。
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Lock/Unlock：被动同步
- 单边非同步通信；
- 目标进程不主动参与通信过程；
- Lock/Unlock开始/结束被动通信阶段；
- 可通过此类同步操作模拟共享内存访问模式——即公告牌模式，进程可以随机方式访问/更新公告牌的不同部分；
- Flush：完成所有还没完成的操作。
同步方法
下面给出同步操作相关的方法（MPI.Win 类方法）接口：
Fence
Fence(self, int assertion=0)
对远端内存访问操作进行同步，该操作对 windows 对象所属进程组内的所有进程执行集合操作。assertion 参数主要用于在具体的调用上下文中设置优化措施，默认值为 0，其它有效的值有：
- MPI.MODE_NOSTORE，表示自上一个同步操作以来，本地窗口并没有被本地的 store 操作、本地发起的 get 操作、本地进程执行的 receive 操作所修改过。
- MPI.MODE_NOPUT，在此次 Fence 执行之后，直到配对的同步 Fence 执行之前，本地窗口都不会被 put 或 accumulate 操作更新。
- MPI.MODE_NOPRECEDE，本次 Fence 不会在本地启动任何远端内存操作。当前组内所有进程都必须同时指定该选项。
- MPI.MODE_NOSUCCEED，本次 Fence 不会在本地启动任何远端内存操作。当前组内所有进程都必须同时指定该选项。
Start/Complete，Post/Wait，Test
Start(self, Group group, int assertion=0)
在源进程启动访问时间段和开放时间段。group 参数是源进程同步操作涉及的进程组，assertion 参数设置源进程同步操作的优化条件。在时间段内所有内存访问操作仅允许访问 group 参数中指定的进程的窗口，组内被访问的进程都要通过 Post 启动配对的同步操作。源进程启动内存访问之后，直到目标进程启动配对的 Post 之后才可实际影响目标进程的窗口。
Complete(self)
与 Start 配对，结束源进程的访问时间段。会在源进程一侧强制完成访问时间段内所有的远端内存操作，但不会影响目标进程。
Post(self, Group group, int assertion=0)
在目标进程启动访问时间段和开放时间段。group 参数是源进程同步操作涉及的进程组，assertion 参数设置源进程同步操作的优化条件。
Wait(self)
与 Post 配对，二者分别定义一个开放时间段的起始和结束。Wait 会阻塞，并与允许在此时间段内访问窗口对象的所有源进程的 Complete 相匹配，以此来确保所有源进程在窗口对象的本地副本上完成远端内存访问，而当 Wait 返回时，意味着目标进程窗口对象上的远端内存访问操作已完成。
Test(self)
Wait 的非阻塞版本，如果返回 True，则相当于调用 Wait 返回，如果返回 False，则没有什么可见的效应。
Lock/Unlock
Lock(self, int rank, int lock_type=LOCK_EXCLUSIVE, int assertion=0)
被动目标同步操作，标记一个访问时间段的开始，此期间仅允许由参数 rank 指定进程的窗口对象可被远端内存访问。locak_type 可以是默认的 MPI.LOCK_EXCLUSIVE（互斥锁）或 MPI.LOCK_SHARED（共享锁）。assertion 除了默认的 0 之外可以设置为 MPI.MODE_NOCHECK，表示在尝试创建锁时，可以确信没有其它进程已经取得了相同窗口对象的锁，或者正在尝试获取窗口对象的锁。
Unlock(self, int rank)
与 Lock 配对，标记一个访问时间段的结束。
例程
下面给出单边通信操作的同步相关方法的使用例程。
# win_sync.py
"""
Demonstrates the usage of Start, Complete, Post, Wait, Lock, Unlock.
Run this with 2 processes like:
$ mpiexec -n 2 python win.py
"""
import numpy as np
from mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
SIZE1 = 5
SIZE2 = 10
if rank == 0:
A = np.zeros(SIZE2, dtype='i') # [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
win = MPI.Win.Create(None, comm=comm)
# create a group with rank 1 only
grp = comm.group.Incl(ranks=[1])
# start remote memory access
win.Start(grp)
# put the first 5 elements of A of rank 0 to A[:5] of rank 1
win.Put(A[:SIZE1], target_rank=1)
# end remote memory access
win.Complete()
# lock to protect the get operation
win.Lock(rank=1, lock_type=MPI.LOCK_SHARED)
# get last 5 elements of A of rank 1 to A[:5] of rank 0
win.Get(A[:SIZE1], target_rank=1, target=[5*4, 5, MPI.INT])
# unlock after the get operation
win.Unlock(rank=1)
print 'rank 0 has A = %s' % A
else:
A = np.zeros(SIZE2, dtype='i') + 1 # [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
win = MPI.Win.Create(A, comm=comm)
# create a group with rank 0 only
grp = comm.group.Incl(ranks=[0])
# start remote memory access
win.Post(grp)
# end remote memory access
win.Wait()
# no need for Lock and Unlock here
print 'rank 1 has A = %s' % A
运行结果如下：
$ mpiexec -n 2 python win_sync.py
rank 1 has A = [0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]
rank 0 has A = [1 1 1 1 1 0 0 0 0 0]
以上我们介绍了 mpi4py 中的单边通信的同步操作，在下一篇中我们将介绍并行 I/O。
