C++ を使用して高パフォーマンスの同時データ操作を行うにはどうすればよいですか?

C を使用して高パフォーマンスの同時データ操作を行うにはどうすればよいですか?

今日の高度な同時実行コンピューティング環境では、高パフォーマンスの同時データ操作を実現することがソフトウェア開発の重要なタスクの 1 つです。 C は強力なプログラミング言語として、豊富な同時プログラミング ライブラリと機能を提供しており、開発者はそれを使用して効率的な同時データ操作を実現できます。この記事では、C での同時データ操作の基本原則と一般的な手法を紹介し、読者の参考となるコード例をいくつか示します。

1. ミューテックス ロック (Mutex) を使用して共有データを保護する

ミューテックス ロックは、最も基本的で一般的に使用される同時プログラミング手法の 1 つで、Access による共有データを保護できます。同時に 1 つのスレッドのみに制限されるため、競合状態が回避されます。次の例は、C 標準ライブラリによって提供されるミューテックスを使用して、共有データの読み取りおよび書き込み操作を保護する方法を示しています。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>

std::mutex mtx; // 互斥锁对象

int counter = 0;

void increment()
{
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); // 上锁
    counter++;
} 

int main()
{
    std::thread t1(increment);
    std::thread t2(increment);
    
    t1.join();
    t2.join();
    
    std::cout << "Counter value: " << counter << std::endl;
    
    return 0;
}

2. スレッド同期に条件変数 (条件変数) を使用する

条件変数は、特定の条件が満たされたときにスレッドを待機できるようにするスレッド同期メカニズムです。条件が満たされると、実行を継続するために起動されます。 C 標準ライブラリは、条件変数を実装するための std::condition_variable クラスと std::condition_variable_any クラスを提供します。次の例は、条件変数を使用してスレッド間の操作を同期する方法を示しています。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>

std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
bool ready = false;

void worker()
{
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
    cv.wait(lock, [](){ return ready; }); // 等待条件满足
    
    std::cout << "Worker thread is working..." << std::endl;
    
    // 执行一些具体的操作
    
    lock.unlock();
}

int main()
{
    std::thread t(worker);
    
    // 做一些其他的操作
    
    {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
        ready = true; // 设置条件为true
    }
    
    cv.notify_one(); // 唤醒一个线程
    
    t.join();
    
    return 0;
}

3. アトミック操作の使用

アトミック操作は、同時プログラミングにおけるもう 1 つの重要なツールであり、マルチスレッド環境で確実に操作を実行できるようにします。つまり、中断されません。 C 標準ライブラリは、アトミック操作を実装するための std::atomic クラスを提供します。次の例は、アトミック操作を使用して共有カウンターの操作を保護する方法を示しています。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <atomic>

std::atomic<int> counter(0);

void increment()
{
    counter++;
}

int main()
{
    std::thread t1(increment);
    std::thread t2(increment);
    
    t1.join();
    t2.join();
    
    std::cout << "Counter value: " << counter << std::endl;
    
    return 0;
}

概要:

この記事では、C を使用して高パフォーマンスの同時データ操作を実行するための基本原則と一般的な手法をいくつか紹介し、対応するコード例を示します。読者は、実際のニーズに基づいて自分に合った同時プログラミング テクノロジを選択し、サンプル コードに従って実践することができます。実際のアプリケーションでは、スレッド プール、非同期プログラミングなどの他のプログラミング テクノロジや最適化手法を組み合わせて、同時データ操作のパフォーマンスをさらに向上させることもできます。この記事が同時プログラミングの分野の読者に役立つことを願っています。

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