C 同時プログラミングで関数の状態を管理するための一般的な手法には次のものがあります。 スレッド ローカル ストレージ (TLS) を使用すると、各スレッドが変数の独自の独立したコピーを維持できます。アトミック変数を使用すると、マルチスレッド環境で共有変数のアトミックな読み取りと書き込みが可能になります。ミューテックスは、複数のスレッドがクリティカル セクションを同時に実行することを防止することで、状態の一貫性を確保します。
#C 関数は同時プログラミングで状態管理を実行します
マルチスレッド プログラミングでは、多くの場合、同時関数は独自の状態を管理する必要があります。 。データの一貫性と正確性を確保するには、状態管理が重要です。この記事では、C 同時プログラミングで関数の状態を管理するための一般的な手法について説明します。スレッド ローカル ストレージ (TLS)
TLS を使用すると、各スレッドが変数の独自の独立したコピーを持つことができます。これは、スレッドごとに特定の状態を維持する必要がある関数に役立ちます。 TLS の使用例を次に示します。#include <thread> // 定义线程局部变量 thread_local int thread_counter; // 并发函数 void increment_counter() { ++thread_counter; std::cout << "Current counter: " << thread_counter << std::endl; } int main() { // 创建多个线程并执行并发函数 std::vector<std::thread> threads; for (int i = 0; i < 10; ++i) { threads.emplace_back(increment_counter); } // 等待所有线程完成 for (auto& thread : threads) { thread.join(); } return 0; }
アトミック変数
アトミック変数を使用すると、マルチスレッド環境で共有変数のアトミックな読み取りと書き込みが可能になります。これにより、状態の競合状態やデータ破損が防止されます。 std::atomic#include <atomic> // 定义原子变量 std::atomic<int> counter; // 并发函数 void increment_counter() { ++counter; std::cout << "Current counter: " << counter << std::endl; } int main() { // 创建多个线程并执行并发函数 std::vector<std::thread> threads; for (int i = 0; i < 10; ++i) { threads.emplace_back(increment_counter); } // 等待所有线程完成 for (auto& thread : threads) { thread.join(); } return 0; }
Mutex ロック
Mutex ロックは、共有リソースへのアクセスを制御するために使用されます。複数のスレッドがクリティカルセクションを同時に実行するのを防ぐことで、状態の一貫性を確保します。 std::mutex ミューテックスの使用方法は次のとおりです:#include <mutex> // 定义互斥锁 std::mutex counter_lock; // 并发函数 void increment_counter() { // 获得锁 std::lock_guard<std::mutex> lock(counter_lock); // 读写共享状态 ++counter; std::cout << "Current counter: " << counter << std::endl; } int main() { // 创建多个线程并执行并发函数 std::vector<std::thread> threads; for (int i = 0; i < 10; ++i) { threads.emplace_back(increment_counter); } // 等待所有线程完成 for (auto& thread : threads) { thread.join(); } return 0; }
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