C++ クラス設計で同時実行制御をどのように扱うか?
C++ の同時実行制御では、ミューテックス (クリティカル セクションへの 1 回のアクセス)、条件変数 (条件が満たされるのを待機)、読み取り/書き込みロック (複数のリーダーが同時に読み取り可能ですが、書き込みできるのは 1 つだけ) などのメカニズムが使用されます。同時アクセスによって引き起こされる共有リソースのデータ競合と不整合な状態を解決します。
C++ クラス設計における同時実行制御
はじめに
マルチスレッド環境では、共有リソースへの同時アクセスがデータ競合や不整合な状態を引き起こす可能性があります。この問題を解決するために、C++ は同時実行制御を処理するさまざまなメカニズムを提供します。
ミューテックス
ミューテックスは、一度に 1 つのスレッドのみがクリティカル セクションにアクセスできるようにする同期プリミティブです。 std::mutex
クラスを使用してミューテックスを作成できます: std::mutex
类来创建一个互斥量:
std::mutex mutex;
要访问临界区,线程必须获取互斥量的锁:
mutex.lock(); // 访问临界区 mutex.unlock();
条件变量
条件变量是一个同步原语,它允许一个线程等待另一个线程完成特定的条件。我们可以使用 std::condition_variable
类来创建一个条件变量:
std::condition_variable cv;
线程可以通过调用 wait()
方法来等待条件:
cv.wait(mutex);
当条件满足时,另一個執行緒可以呼叫 notify_one()
或 notify_all()
方法來通知等待的執行緒:
cv.notify_one(); cv.notify_all();
读写锁
读写锁是一种同步原语,它允许多个线程同时读取共享资源,但一次只有一个线程可以写入共享资源。我们可以使用 std::shared_mutex
std::shared_mutex rw_mutex;
rw_mutex.lock_shared(); // 读取共享资源 rw_mutex.unlock_shared();
std::condition_variable
クラスを使用して条件変数を作成できます: rw_mutex.lock();
// 写入共享资源
rw_mutex.unlock();
ログイン後にコピー
スレッドは rw_mutex.lock(); // 写入共享资源 rw_mutex.unlock();
wait()
メソッドを呼び出すことで条件を待機できます: class BankAccount { public: BankAccount(int initial_balance) : balance(initial_balance) {} void deposit(int amount) { balance += amount; } void withdraw(int amount) { if (amount <= balance) { balance -= amount; } } private: int balance; };
notify_one()
または notify_all()
メソッドを呼び出して待機中のスレッドに通知できます: class BankAccount { public: BankAccount(int initial_balance) : balance(initial_balance) {} void deposit(int amount) { std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex); balance += amount; } void withdraw(int amount) { std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex); if (amount <= balance) { balance -= amount; } } private: std::mutex mutex; int balance; };
std::shared_mutex
クラスを使用して、読み取り/書き込みロックを作成できます: 🎜rrreee🎜 共有リソースを読み取るために、スレッドは読み取りロックを取得できます: 🎜rrreee🎜 共有リソースに書き込むために、スレッドは書き込みを取得できますロック:🎜rrreee🎜実際的なケース🎜🎜 残高メンバー変数と入出金のメソッドを含む単純な銀行口座クラスを考えてみましょう:🎜rrreee🎜 同時アクセスを処理するには、ミューテックスを使用して残高メンバー変数を保護できます: 🎜 rrreee🎜 これで、複数のスレッドから同時に銀行口座に安全にアクセスできるようになりました。 🎜以上がC++ クラス設計で同時実行制御をどのように扱うか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











C# 開発では、増大するデータとタスクに直面して、マルチスレッド プログラミングと同時実行制御が特に重要です。この記事では、C#開発で注意すべき点をマルチスレッドプログラミングと同時実行制御の2つの側面から紹介します。 1. マルチスレッドプログラミング マルチスレッドプログラミングとは、CPU のマルチコアリソースを利用してプログラムの効率を向上させる技術です。 C# プログラムでは、Thread クラス、ThreadPool クラス、Task クラス、Async/Await を使用してマルチスレッド プログラミングを実装できます。しかし、マルチスレッドプログラミングを行う場合、

Go 言語における http.Transport の同時実行制御戦略とパフォーマンス最適化手法 Go 言語では、http.Transport を使用して HTTP リクエスト クライアントを作成および管理できます。 http.Transport は Go の標準ライブラリで広く使用されており、多くの構成可能なパラメータと同時実行制御関数を提供します。この記事では、http.Transport の同時実行制御戦略を使用してパフォーマンスを最適化する方法について説明し、実際に動作するサンプル コードをいくつか示します。 1つ、

Java コレクション フレームワークは、スレッドセーフなコレクションと同時実行制御メカニズムを通じて同時実行を管理します。スレッドセーフなコレクション (CopyOnWriteArrayList など) はデータの一貫性を保証しますが、非スレッドセーフなコレクション (ArrayList など) は外部同期を必要とします。 Java は、ロック、アトミック操作、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList などのメカニズムを提供して同時実行性を制御し、それによってマルチスレッド環境でのデータの整合性と一貫性を確保します。

同時プログラミングは、Goroutine と同時実行制御ツール (WaitGroup、Mutex など) を介して Go に実装されており、サードパーティのライブラリ (sync.Pool、sync.semaphore、queue など) を使用してその機能を拡張できます。これらのライブラリは、タスク管理、リソース アクセス制限、コード効率の向上などの同時操作を最適化します。キュー ライブラリを使用してタスクを処理する例では、実際の同時実行シナリオでのサードパーティ ライブラリのアプリケーションを示します。

MySQL で分散ロックを使用して同時アクセスを制御するにはどうすればよいですか?データベース システムでは、同時アクセスが多いことが一般的な問題であり、分散ロックは一般的な解決策の 1 つです。この記事では、MySQL で分散ロックを使用して同時アクセスを制御する方法を紹介し、対応するコード例を示します。 1. 原則 分散ロックを使用すると、共有リソースを保護し、同時に 1 つのスレッドだけがリソースにアクセスできるようにすることができます。 MySQL では、分散ロックは次の方法で実装できます。 lock_tabl という名前のファイルを作成します。

GoLang のパフォーマンスに対する同時実行制御の影響: メモリ消費: Goroutine は追加のメモリを消費し、多数の Goroutine がメモリ枯渇を引き起こす可能性があります。スケジューリングのオーバーヘッド: ゴルーチンの作成によりスケジューリングのオーバーヘッドが発生し、ゴルーチンの頻繁な作成と破棄はパフォーマンスに影響します。ロックの競合: 複数のゴルーチンが共有リソースにアクセスする場合、ロックの同期が必要です。ロックの競合により、パフォーマンスが低下し、遅延が長くなります。最適化戦略: ゴルーチンを正しく使用します。必要な場合にのみゴルーチンを作成します。 goroutine の数を制限します。同時実行性を管理するには、channel または sync.WaitGroup を使用します。ロックの競合を回避します: ロックのないデータ構造を使用するか、ロックの保持時間を最小限に抑えます。

MySQL 分散トランザクション処理および同時実行制御プロジェクトの経験の分析 近年、インターネットの急速な発展とユーザー数の増加に伴い、データベースに対する要件も増加しています。大規模な分散システムでは、MySQL は最も一般的に使用されるリレーショナル データベース管理システムの 1 つとして、常に重要な役割を果たしてきました。ただし、データ サイズが増大し、同時アクセスが増加するにつれて、MySQL のパフォーマンスとスケーラビリティは深刻な課題に直面しています。特に分散環境では、トランザクションを処理し、同時実行性を制御する方法が緊急に解決する必要があります。

MySQL と Oracle: マルチバージョン同時実行制御とデータ整合性のサポートの比較 はじめに: 今日のデータ集約型アプリケーションでは、データベース システムがデータのストレージと管理を実現する上で中心的な役割を果たしています。 MySQL と Oracle は、エンタープライズ レベルのアプリケーションで広く使用されている 2 つのよく知られたリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) です。マルチユーザー環境では、データの一貫性の確保と同時実行性の制御がデータベース システムの重要な機能です。この記事では、MySQL と Oracle の間でマルチバージョンの同時実行制御とデータを共有します。
