协程、并行算法、阻塞队列:c++++ 框架中并发和多线程处理的新进展协程:轻量级并发,实现多任务切换,减少线程开销。boost.coroutine 提供易用的界面。并行算法:使用多核处理器加速计算,如 std::transform 和 std::sort。阻塞队列:同步数据访问,线程可在队列为空时阻塞,非空时唤醒。stl 提供 std::queue 和 std::condition_variable 实现。
C++ 框架中并发和多线程处理的最新研究进展
前言
并发和多线程是现代软件开发中的关键技术,用于提高应用程序的性能和可伸缩性。C++ 是开发高性能应用程序的流行语言,其强大且底层的特性使其非常适合并行编程。本文将探讨 C++ 框架中并发和多线程处理的最新研究进展,并提供实战案例。
协程(协作式多任务)
协程是一种轻量级的并行编程模型,允许在单个线程中执行多个任务。与传统的多线程不同,协程通过显式地让出控制权在任务之间切换,从而消除了线程创建和上下文切换的开销。
实战案例:Boost.Coroutine
Boost.Coroutine 是一个 C++ 协程库,提供了一个简单易用的界面来创建和管理协程。下面是一个使用 Boost.Coroutine 实现协程的基本示例:
#include <iostream>
#include <boost/coroutine2/coroutine.hpp>
using namespace boost::coroutines2;
coroutine<int> coro_func() {
std::cout << "Inside coro_func()" << std::endl;
yield return 10;
}
int main() {
coroutine<int>::pull_type coro = coro_func();
std::cout << coro.get() << std::endl;
return 0;
}
并行算法
并行算法是为并行执行而设计的算法。C++ 标准库(STL)提供了许多内置并行算法,例如 std::transform 和 std::sort。这些算法使用底层硬件(如多核处理器)来加速计算。
实战案例:std::async
std::async 是一个 C++ 11 特性,它允许创建异步任务并等待其完成。下面是一个使用 std::async 并行计算斐波那契数列元素的示例:
#include <iostream>
#include <future>
int fib(int n) {
if (n <= 1) {
return n;
}
std::future<int> f1 = std::async(fib, n - 1);
std::future<int> f2 = std::async(fib, n - 2);
return f1.get() + f2.get();
}
int main() {
int n = 10;
std::cout << fib(n) << std::endl;
return 0;
}
阻塞队列
阻塞队列是一种线程安全的队列数据结构,它允许线程在队列为空时阻塞,而在队列非空时被唤醒。C++ 标准库(STL)提供了 std::queue 和 std::condition_variable,可用于实现阻塞队列。
实战案例:生产者-消费者
生产者-消费者问题是并发编程中一个经典的问题。它涉及多个生产者线程将数据放入一个共享队列中,而多个消费者线程从队列中取出数据。以下是一个使用 C++ STL 阻塞队列实现生产者-消费者问题的示例:
#include <iostream>
#include <queue>
#include <condition_variable>
#include <mutex>
std::queue<int> queue;
std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
void producer() {
while (true) {
std::unique_lock<std::mutex> l(mtx);
queue.push(std::rand());
cv.notify_one();
}
}
void consumer() {
while (true) {
std::unique_lock<std::mutex> l(mtx);
while (queue.empty()) {
cv.wait(l);
}
std::cout << queue.front() << std::endl;
queue.pop();
}
}
int main() {
std::thread t1(producer);
std::thread t2(consumer);
t1.join();
t2.join();
return 0;
}