Gleichzeitige C++-Programmierung: Wie führt man Aufgabenplanung und Thread-Pool-Verwaltung durch?

Aufgabenplanung und Thread-Pool-Management sind der Schlüssel zur Verbesserung der Effizienz und Skalierbarkeit bei der gleichzeitigen C++-Programmierung. Aufgabenplanung: Verwenden Sie std::thread, um neue Threads zu erstellen. Verwenden Sie die Methode join(), um einem Thread beizutreten. Thread-Pool-Verwaltung: Erstellen Sie ein ThreadPool-Objekt und geben Sie die Anzahl der Threads an. Fügen Sie Aufgaben mit der Methode add_task() hinzu. Rufen Sie die Methode join() oder stop() auf, um den Thread-Pool herunterzufahren.

C++ Concurrent Programming: Task Scheduling und Thread Pool Management

Einführung

Bei der gleichzeitigen Programmierung sind Task Scheduling und Thread Pool Management von entscheidender Bedeutung, um die Effizienz und Skalierbarkeit von Anwendungen zu verbessern. Dieser Artikel führt Sie durch das Konzept der Aufgabenplanung in C++ und zeigt, wie Sie std::thread und std::mutex im C++11-Standard zur Verwaltung verwenden Thread-Pools. std::thread 和 std::mutex 来管理线程池。

任务调度

任务调度涉及分配和执行异步任务。在 C++ 中，可以使用 std::thread 来创建新线程：

std::thread t([]() {
  // 执行异步任务
});

要加入线程，请使用 join() 方法：

t.join();

线程池管理

线程池是一个预先创建并管理的线程集合，可用于处理任务。使用线程池可以避免反复创建和销毁线程的开销。

以下是如何在 C++ 中创建和管理线程池：

class ThreadPool {
public:
  ThreadPool(int num_threads) {
    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
      threads_.emplace_back(std::thread([this]() { this->thread_loop(); }));
    }
  }

  void thread_loop() {
    while (true) {
      std::function<void()> task;

      {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx_);
        if (tasks_.empty()) {
          continue;
        }

        task = tasks_.front();
        tasks_.pop();
      }

      task();
    }
  }

  void add_task(std::function<void()> task) {
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx_);
    tasks_.push(task);
  }

  void stop() {
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx_);
    stop_ = true;
  }

  ~ThreadPool() {
    stop();

    for (auto& t : threads_) {
      t.join();
    }
  }

private:
  std::vector<std::thread> threads_;
  std::queue<std::function<void()>> tasks_;
  std::mutex mtx_;
  bool stop_ = false;
};

要使用线程池，可以执行以下步骤：

1. 创建一个线程池对象，指定要创建的线程数。
2. 使用 add_task() 方法将任务添加到线程池。
3. 调用 join() 或 stop() 方法来关闭线程池并等待所有任务完成。

实战案例

以下是一个使用线程池在多核系统上执行并发任务的示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "thread_pool.h"

int main() {
  ThreadPool pool(4);

  std::vector<std::future<int>> futures;
  for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    futures.push_back(pool.add_task([i]() { return i * i; }));
  }

  for (auto& f : futures) {
    std::cout << f.get() << std::endl;
  }

  return 0;
}

结论

通过使用 std::thread

🎜Aufgabenplanung🎜🎜🎜Aufgabenplanung umfasst die Zuweisung und Ausführung asynchroner Aufgaben. In C++ können Sie std::thread verwenden, um einen neuen Thread zu erstellen: 🎜rrreee🎜Um einem Thread beizutreten, verwenden Sie die Methode join(): 🎜rrreee🎜🎜Thread Poolverwaltung 🎜🎜🎜Ein Thread-Pool ist eine vorab erstellte und verwaltete Sammlung von Threads, die zur Verarbeitung von Aufgaben verwendet werden können. Durch die Verwendung eines Thread-Pools wird der Aufwand für das wiederholte Erstellen und Zerstören von Threads vermieden. 🎜🎜So erstellen und verwalten Sie einen Thread-Pool in C++: 🎜rrreee🎜Um einen Thread-Pool zu verwenden, können Sie die folgenden Schritte ausführen: 🎜

1. Erstellen Sie ein Thread-Pool-Objekt und geben Sie die Anzahl der zu erstellenden Threads an .
2. Verwenden Sie die Methode add_task(), um Aufgaben zum Thread-Pool hinzuzufügen.
3. Rufen Sie die Methode join() oder stop() auf, um den Thread-Pool zu schließen und zu warten, bis alle Aufgaben abgeschlossen sind.

🎜🎜Praktischer Fall🎜🎜🎜Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung eines Thread-Pools zur Ausführung gleichzeitiger Aufgaben auf einem Mehrkernsystem: 🎜rrreee🎜🎜Fazit🎜🎜🎜Durch die Verwendung von std ::thread Code> und Thread-Pool können gleichzeitige Aufgaben in C++ effektiv verwalten. Ganz gleich, ob es sich um wissenschaftliches Rechnen auf Multi-Core-Systemen oder um Webdienste handelt, die eine große Anzahl von Anfragen verarbeiten müssen, Thread-Scheduling und Thread-Pool-Management sind der Schlüssel zur Verbesserung der Codeeffizienz und Skalierbarkeit. 🎜

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