Variables partagées et thread.Lock
En Java, la valeur d'une variable partagée dans un thread peut rester bloquée à moins que vous n'utilisiez des opérations atomiques ou d'autres mécanismes de synchronisation de thread.
Compte tenu du GIL dans CPython. Je vois de la valeur dans Lock inc où :
Même dans l’expression déroutante du a += 1, plusieurs étapes sont effectuées avant d’attribuer une valeur. Pour éviter les conditions de course.
Mais dans un cas comme a = 1, il n'y a pas de verrou. Après qu'un thread ait mis à jour a, est-il possible que les threads A et B lisent des valeurs différentes de a ?
Une autre façon de poser cette question est la suivante : Lock assure-t-il la propagation des valeurs partagées, alors que l'absence de Lock ne le fait pas ?
Bonne réponse
Le problème n'est pas a = 1。如果您在整个代码中所做的唯一一件事是将 a. Si la seule chose que vous faites dans l'ensemble de votre code est de définir a sur différentes valeurs, alors vous n'avez pas besoin de verrou.
Cependant, si vous définissez 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 alors qu'ailleurs dans votre code, vous faites a = a + 1, alors vous devez les verrouiller. Vous verrouillez
a, cela se produira exactement avant ou après que vous ayez défini a. Donc dans presque tous les cas, à moins de savoir vraiment ce que l'on fait, une serrure est la solution la plus simple. 🎜
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La relation parent-enfant entre les fonctions golang et goroutine
Apr 25, 2024 pm 12:57 PM
Il existe une relation parent-enfant entre les fonctions et les goroutines dans Go. La goroutine parent crée la goroutine enfant, et la goroutine enfant peut accéder aux variables de la goroutine parent mais pas l'inverse. Créez une goroutine enfant à l'aide du mot-clé go, et la goroutine enfant est exécutée via une fonction anonyme ou une fonction nommée. La goroutine parent peut attendre que la goroutine enfant se termine via sync.WaitGroup pour s'assurer que le programme ne se termine pas avant que toutes les goroutines enfants ne soient terminées.
Comparaison des avantages et des inconvénients des fonctions golang et goroutine
Apr 25, 2024 pm 12:30 PM
Les fonctions sont utilisées pour effectuer des tâches de manière séquentielle et sont simples et faciles à utiliser, mais elles présentent des problèmes de blocage et de contraintes de ressources. Goroutine est un thread léger qui exécute des tâches simultanément. Il possède des capacités élevées de simultanéité, d'évolutivité et de traitement des événements, mais il est complexe à utiliser, coûteux et difficile à déboguer. En combat réel, Goroutine a généralement de meilleures performances que les fonctions lors de l'exécution de tâches simultanées.
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Programmation simultanée C++ : comment gérer la communication inter-thread ?
May 04, 2024 pm 12:45 PM
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Sur le marché primaire ces derniers temps, la piste la plus en vogue est sans aucun doute l'IA, suivie du BTC. 80 % des projets discutés chaque jour sont concentrés dans ces deux pistes, au maximum, je peux parler de 5 ou 6 projets d'IA par jour. Il est prévisible que la bulle de l'IA atteindra son apogée l'année prochaine. Avec la mise en ligne de centaines de nouveaux projets d'IA, la valeur marchande de la piste IA atteindra son apogée lorsque la bulle éclatera enfin. est perdu, une véritable industrie va naître. La licorne qui trouve le point d'adaptation d'AIXCrypto continuera à faire avancer cette piste et l'ensemble de l'industrie. Ainsi, dans l'environnement surchauffé actuel de l'IA, nous devons nous calmer et examiner les changements qui ont eu lieu au niveau Infra ces derniers mois, en particulier dans la piste Infra de la chaîne publique. Certaines des nouveautés méritent d'être mentionnées. 1.ET
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May 07, 2024 pm 02:06 PM
Le cadre de programmation simultanée C++ propose les options suivantes : threads légers (std::thread) ; conteneurs et algorithmes de concurrence Boost sécurisés pour les threads ; OpenMP pour les multiprocesseurs à mémoire partagée ; bibliothèque d'opérations d'interaction simultanée C++ multiplateforme ; (cpp-Concur).
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May 09, 2024 am 09:57 AM
Les méthodes d'optimisation des performances du programme comprennent : Optimisation de l'algorithme : choisissez un algorithme avec une complexité temporelle moindre et réduisez les boucles et les instructions conditionnelles. Sélection de structure de données : sélectionnez les structures de données appropriées en fonction des modèles d'accès aux données, telles que les arbres de recherche et les tables de hachage. Optimisation de la mémoire : évitez de créer des objets inutiles, libérez la mémoire qui n'est plus utilisée et utilisez la technologie des pools de mémoire. Optimisation des threads : identifiez les tâches pouvant être parallélisées et optimisez le mécanisme de synchronisation des threads. Optimisation de la base de données : créez des index pour accélérer la récupération des données, optimisez les instructions de requête et utilisez des bases de données en cache ou NoSQL pour améliorer les performances.
