Gemeinsame Variablen und thread.Lock
In Java kann der Wert einer gemeinsam genutzten Variablen in einem Thread hängen bleiben, es sei denn, Sie verwenden atomare Operationen oder andere Thread-Synchronisierungsmechanismen.
Angesichts der GIL in CPython. Ich sehe einen Wert in Lock Inc., wo:
Selbst in der verwirrenden Redewendung a += 1
müssen mehrere Schritte ausgeführt werden, bevor ein Wert zugewiesen wird. Um Rennbedingungen zu verhindern.
Aber in einem Fall wie a = 1
gibt es kein Schloss. Ist es möglich, dass die Threads A und B unterschiedliche Werte von a lesen, nachdem ein Thread a aktualisiert hat?
Eine andere Möglichkeit, diese Frage zu stellen, ist: Stellt Lock die Weitergabe gemeinsamer Werte sicher, während das Fehlen von Lock dies nicht tut?
Richtige Antwort
Das Problem ist nicht a = 1
。如果您在整个代码中所做的唯一一件事是将 a
. Wenn das Einzige, was Sie in Ihrem gesamten Code tun, darin besteht, a
auf verschiedene Werte zu setzen, dann brauchen Sie keine Sperre.
Wenn Sie jedoch a = 1
的同时,代码中的其他地方正在执行 a = a + 1
,那么您需要锁定它们。您锁定了 a = 1
,这样如果其他人递增 a
,它将完全在您设置 a
einstellen, während an anderer Stelle in Ihrem Code a = a + 1
ausgeführt wird, müssen Sie sie sperren. Sie sperren
a
erhöht, dies genau vor oder nach dem Festlegen von a
geschieht. In fast allen Fällen ist ein Schloss die einfachste Lösung, es sei denn, Sie wissen wirklich, was Sie tun. 🎜
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In Go besteht eine Eltern-Kind-Beziehung zwischen Funktionen und Goroutinen. Die übergeordnete Goroutine erstellt die untergeordnete Goroutine, und die untergeordnete Goroutine kann auf die Variablen der übergeordneten Goroutine zugreifen, jedoch nicht umgekehrt. Erstellen Sie eine untergeordnete Goroutine mit dem Schlüsselwort go, und die untergeordnete Goroutine wird über eine anonyme Funktion oder eine benannte Funktion ausgeführt. Die übergeordnete Goroutine kann über sync.WaitGroup auf den Abschluss der untergeordneten Goroutine warten, um sicherzustellen, dass das Programm nicht beendet wird, bevor alle untergeordneten Goroutinen abgeschlossen sind.

Funktionen werden zur sequentiellen Ausführung von Aufgaben verwendet und sind einfach und benutzerfreundlich, weisen jedoch Probleme mit Blockierungen und Ressourcenbeschränkungen auf. Goroutine ist ein leichter Thread, der Aufgaben gleichzeitig ausführt. Er verfügt über hohe Parallelität, Skalierbarkeit und Ereignisverarbeitungsfunktionen, ist jedoch komplex in der Verwendung, teuer und schwierig zu debuggen. Im tatsächlichen Kampf weist Goroutine bei der Ausführung gleichzeitiger Aufgaben normalerweise eine bessere Leistung als Funktionen auf.

In einer Multithread-Umgebung hängt das Verhalten von PHP-Funktionen von ihrem Typ ab: Normale Funktionen: Thread-sicher, können gleichzeitig ausgeführt werden. Funktionen, die globale Variablen ändern: unsicher, müssen einen Synchronisationsmechanismus verwenden. Dateioperationsfunktion: unsicher, zur Koordinierung des Zugriffs muss ein Synchronisierungsmechanismus verwendet werden. Datenbankbetriebsfunktion: Unsicher, Datenbanksystemmechanismus muss verwendet werden, um Konflikte zu verhindern.

Zu den Methoden für die Kommunikation zwischen Threads in C++ gehören: gemeinsam genutzter Speicher, Synchronisationsmechanismen (Mutex-Sperren, Bedingungsvariablen), Pipes und Nachrichtenwarteschlangen. Verwenden Sie beispielsweise eine Mutex-Sperre, um einen gemeinsam genutzten Zähler zu schützen: Deklarieren Sie eine Mutex-Sperre (m) und eine gemeinsam genutzte Variable (Zähler). Stellen Sie sicher, dass jeweils nur ein Thread den Zähler aktualisiert um Rennbedingungen zu verhindern.

Das C++-Parallelitäts-Framework bietet die folgenden Optionen: leichte Threads (std::thread); Thread-sichere Boost-Parallelitätscontainer und -Algorithmen; leistungsstarke ThreadBuildingBlocks (TBB)-Operationsbibliothek (cpp-Concur).

Auf dem Primärmarkt ist in letzter Zeit zweifellos die KI am angesagtesten, gefolgt von BTC. 80 % der täglich besprochenen Projekte konzentrieren sich auf höchstens 5 oder 6 KI-Projekte pro Tag. Es ist absehbar, dass die KI-Blase im nächsten Jahr ihren Höhepunkt erreichen wird. Wenn die Blase schließlich platzt, wird der Marktwert des KI-Tracks seinen Höhepunkt erreichen Wenn es verloren geht, wird eine echte Branche entstehen. Das Einhorn, das den Fit Point von AIXCrypto findet, wird diesen Weg und die gesamte Branche weiter vorantreiben. In der derzeit überhitzten Umgebung der KI müssen wir uns also beruhigen und einen Blick auf die Veränderungen werfen, die in den letzten Monaten auf Infra-Ebene stattgefunden haben, insbesondere in der öffentlichen Kette Infra Track. Einige der neuen Dinge sind erwähnenswert. 1.ET

Zu den Methoden zur Programmleistungsoptimierung gehören: Algorithmusoptimierung: Wählen Sie einen Algorithmus mit geringerer Zeitkomplexität und reduzieren Sie Schleifen und bedingte Anweisungen. Auswahl der Datenstruktur: Wählen Sie geeignete Datenstrukturen basierend auf Datenzugriffsmustern aus, z. B. Nachschlagebäume und Hash-Tabellen. Speicheroptimierung: Vermeiden Sie die Erstellung unnötiger Objekte, geben Sie nicht mehr verwendeten Speicher frei und verwenden Sie die Speicherpooltechnologie. Thread-Optimierung: Identifizieren Sie Aufgaben, die parallelisiert werden können, und optimieren Sie den Thread-Synchronisierungsmechanismus. Datenbankoptimierung: Erstellen Sie Indizes, um den Datenabruf zu beschleunigen, optimieren Sie Abfrageanweisungen und verwenden Sie Cache- oder NoSQL-Datenbanken, um die Leistung zu verbessern.

Das Schlüsselwort volatile wird zum Ändern von Variablen verwendet, um sicherzustellen, dass alle Threads den neuesten Wert der Variablen sehen können und um sicherzustellen, dass die Änderung der Variablen ein unterbrechungsfreier Vorgang ist. Zu den Hauptanwendungsszenarien gehören gemeinsam genutzte Multithread-Variablen, Speicherbarrieren und gleichzeitige Programmierung. Es ist jedoch zu beachten, dass volatile keine Thread-Sicherheit garantiert und die Leistung beeinträchtigen kann. Es sollte nur verwendet werden, wenn dies unbedingt erforderlich ist.
