共有変数と thread.Lock
Java では、アトミック操作または他のスレッド同期メカニズムを使用しない限り、スレッド内の共有変数の値が停止する可能性があります。
CPython の GIL を指定します。私は Lock inc に次のような価値があると考えています。
混乱を招く a = 1
というイディオムでも、代入の前に複数の手順が実行されます。競合状態を防ぐため。
しかし、a = 1
のような場合には、ロックはありません。スレッドが a を更新した後、スレッド A と B に a の異なる値を読み取らせることは可能ですか?
この質問のもう 1 つの方法は、Lock は共有値の伝播を保証しますが、Lock がない場合はそうではないということです。
正解
問題は、a = 1
ということではありません。コード全体で a
をさまざまな値に設定することだけであれば、ロックは必要ありません。
ただし、コード内の他の場所で a = a 1
を実行しているときに a = 1
を設定している場合は、それらをロックする必要があります。 a = 1
をロックすると、他の誰かが a
をインクリメントした場合、それは a
を設定する直前または直後に発生します。
したがって、ほとんどの場合、自分が何をしているのかよくわかっていない限り、ロックが最も簡単な解決策です。
以上が共有変数と thread.Lock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。

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Go では関数とゴルーチンの間に親子関係があり、親ゴルーチンは子ゴルーチンを作成し、子ゴルーチンは親ゴルーチンの変数にアクセスできますが、その逆はできません。 go キーワードを使用して子ゴルーチンを作成すると、子ゴルーチンは匿名関数または名前付き関数を通じて実行されます。親ゴルーチンは、すべての子ゴルーチンが完了する前にプログラムが終了しないように、sync.WaitGroup を介して子ゴルーチンが完了するのを待つことができます。

関数はタスクを順番に実行するために使用され、シンプルで使いやすいですが、ブロックやリソースの制約の問題があります。 Goroutine はタスクを同時に実行する軽量のスレッドであり、高い同時実行性、スケーラビリティ、およびイベント処理機能を備えていますが、使用が複雑で高価で、デバッグが困難です。実際の戦闘では、同時タスクを実行する場合、通常、Goroutine は関数よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

マルチスレッド環境では、PHP 関数の動作はそのタイプによって異なります。 通常の関数: スレッドセーフで、同時に実行できます。グローバル変数を変更する関数: 安全ではないため、同期メカニズムを使用する必要があります。ファイル操作機能: 安全ではないため、アクセスを調整するには同期メカニズムを使用する必要があります。データベース操作機能: 安全ではないため、競合を防ぐためにデータベース システムのメカニズムを使用する必要があります。

C++ でのスレッド間通信の方法には、共有メモリ、同期メカニズム (ミューテックス ロック、条件変数)、パイプ、メッセージ キューなどがあります。たとえば、ミューテックス ロックを使用して共有カウンタを保護します。ミューテックス ロック (m) と共有変数 (counter) を宣言し、各スレッドがロック (lock_guard) によってカウンタを更新するようにします。競合状態を防ぐため。

C++ 同時プログラミング フレームワークには、次のオプションがあります。 軽量スレッド (std::thread)、共有メモリ マルチプロセッサ用の Boost 同時実行コンテナーおよびアルゴリズム、高性能のクロスプラットフォーム C++ 同時実行操作ライブラリ。 (cpp-Concur)。

volatile キーワードは変数を変更して、すべてのスレッドが変数の最新値を確認できるようにし、変数の変更が中断のない操作であることを保証するために使用されます。主なアプリケーション シナリオには、マルチスレッドの共有変数、メモリ バリア、同時プログラミングが含まれます。ただし、volatile はスレッドの安全性を保証するものではないため、パフォーマンスが低下する可能性があることに注意してください。絶対に必要な場合にのみ使用してください。

C++ 同時プログラミングの関数ロックと同期メカニズムは、マルチスレッド環境でのデータへの同時アクセスを管理し、データの競合を防ぐために使用されます。主なメカニズムには以下が含まれます。 Mutex (ミューテックス): 一度に 1 つのスレッドだけがクリティカル セクションにアクセスすることを保証する低レベルの同期プリミティブ。条件変数 (ConditionVariable): スレッドが条件が満たされるまで待機できるようにし、スレッド間通信を提供します。アトミック操作: 単一命令操作。変数またはデータのシングルスレッド更新を保証して競合を防ぎます。

プログラムのパフォーマンスの最適化方法には、次のようなものがあります。 アルゴリズムの最適化: 時間の複雑さが低いアルゴリズムを選択し、ループと条件文を減らします。データ構造の選択: ルックアップ ツリーやハッシュ テーブルなどのデータ アクセス パターンに基づいて、適切なデータ構造を選択します。メモリの最適化: 不要なオブジェクトの作成を回避し、使用されなくなったメモリを解放し、メモリ プール テクノロジを使用します。スレッドの最適化: 並列化できるタスクを特定し、スレッド同期メカニズムを最適化します。データベースの最適化: インデックスを作成してデータの取得を高速化し、クエリ ステートメントを最適化し、キャッシュまたは NoSQL データベースを使用してパフォーマンスを向上させます。
