设计并发队列
复制代码 代码如下:
#include <pthread.h>
#include <list>
using namespace std;
template <typename T>
class Queue
{
public:
Queue( )
{
pthread_mutex_init(&_lock, NULL);
}
~Queue( )
{
pthread_mutex_destroy(&_lock);
}
void push(const T& data);
T pop( );
private:
list<T> _list;
pthread_mutex_t _lock;
};
template <typename T>
void Queue<T>::push(const T& value )
{
pthread_mutex_lock(&_lock);
_list.push_back(value);
pthread_mutex_unlock(&_lock);
}
template <typename T>
T Queue<T>::pop( )
{
if (_list.empty( ))
{
throw "element not found";
}
pthread_mutex_lock(&_lock);
T _temp = _list.front( );
_list.pop_front( );
pthread_mutex_unlock(&_lock);
return _temp;
}
上述代码是有效的。但是,请考虑这样的情况:您有一个很长的队列(可能包含超过 100,000 个元素),而且在代码执行期间的某个时候,从队列中读取数据的线程远远多于添加数据的线程。因为添加和取出数据操作使用相同的互斥锁,所以读取数据的速度会影响写数据的线程访问锁。那么,使用两个锁怎么样?一个锁用于读取操作,另一个用于写操作。给出修改后的 Queue 类。
复制代码 代码如下:
template <typename T>
class Queue
{
public:
Queue( )
{
pthread_mutex_init(&_rlock, NULL);
pthread_mutex_init(&_wlock, NULL);
}
~Queue( )
{
pthread_mutex_destroy(&_rlock);
pthread_mutex_destroy(&_wlock);
}
void push(const T& data);
T pop( );
private:
list<T> _list;
pthread_mutex_t _rlock, _wlock;
};
template <typename T>
void Queue<T>::push(const T& value )
{
pthread_mutex_lock(&_wlock);
_list.push_back(value);
pthread_mutex_unlock(&_wlock);
}
template <typename T>
T Queue<T>::pop( )
{
if (_list.empty( ))
{
throw "element not found";
}
pthread_mutex_lock(&_rlock);
T _temp = _list.front( );
_list.pop_front( );
pthread_mutex_unlock(&_rlock);
return _temp;
}
设计并发阻塞队列
目前,如果读线程试图从没有数据的队列读取数据,仅仅会抛出异常并继续执行。但是,这种做法不总是我们想要的,读线程很可能希望等待(即阻塞自身),直到有数据可用时为止。这种队列称为阻塞的队列。如何让读线程在发现队列是空的之后等待?一种做法是定期轮询队列。但是,因为这种做法不保证队列中有数据可用,它可能会导致浪费大量 CPU 周期。推荐的方法是使用条件变量,即 pthread_cond_t 类型的变量。
复制代码 代码如下:
template <typename T>
class BlockingQueue
{
public:
BlockingQueue ( )
{
pthread_mutexattr_init(&_attr);
// set lock recursive
pthread_mutexattr_settype(&_attr,PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE_NP);
pthread_mutex_init(&_lock,&_attr);
pthread_cond_init(&_cond, NULL);
}
~BlockingQueue ( )
{
pthread_mutex_destroy(&_lock);
pthread_cond_destroy(&_cond);
}
void push(const T& data);
bool push(const T& data, const int seconds); //time-out push
T pop( );
T pop(const int seconds); // time-out pop
private:
list<T> _list;
pthread_mutex_t _lock;
pthread_mutexattr_t _attr;
pthread_cond_t _cond;
};
template <typename T>
T BlockingQueue<T>::pop( )
{
pthread_mutex_lock(&_lock);
while (_list.empty( ))
{
pthread_cond_wait(&_cond, &_lock) ;
}
T _temp = _list.front( );
_list.pop_front( );
pthread_mutex_unlock(&_lock);
return _temp;
}
template <typename T>
void BlockingQueue <T>::push(const T& value )
{
pthread_mutex_lock(&_lock);
const bool was_empty = _list.empty( );
_list.push_back(value);
pthread_mutex_unlock(&_lock);
if (was_empty)
pthread_cond_broadcast(&_cond);
}
并发阻塞队列设计有两个要注意的方面:
1.可以不使用 pthread_cond_broadcast,而是使用 pthread_cond_signal。但是,pthread_cond_signal 会释放至少一个等待条件变量的线程,这个线程不一定是等待时间最长的读线程。尽管使用 pthread_cond_signal 不会损害阻塞队列的功能,但是这可能会导致某些读线程的等待时间过长。
2.可能会出现虚假的线程唤醒。因此,在唤醒读线程之后,要确认列表非空,然后再继续处理。强烈建议使用基于 while 循环的 pop()。
设计有超时限制的并发阻塞队列
在许多系统中,如果无法在特定的时间段内处理新数据,就根本不处理数据了。例如,新闻频道的自动收报机显示来自金融交易所的实时股票行情,它每 n 秒收到一次新数据。如果在 n 秒内无法处理以前的一些数据,就应该丢弃这些数据并显示最新的信息。根据这个概念,我们来看看如何给并发队列的添加和取出操作增加超时限制。这意味着,如果系统无法在指定的时间限制内执行添加和取出操作,就应该根本不执行操作。
复制代码 代码如下:
template <typename T>
bool BlockingQueue <T>::push(const T& data, const int seconds)
{
struct timespec ts1, ts2;
const bool was_empty = _list.empty( );
clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &ts1);
pthread_mutex_lock(&_lock);
clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &ts2);
if ((ts2.tv_sec – ts1.tv_sec) <seconds)
{
was_empty = _list.empty( );
_list.push_back(value);
}
pthread_mutex_unlock(&_lock);
if (was_empty)
pthread_cond_broadcast(&_cond);
}
template <typename T>
T BlockingQueue <T>::pop(const int seconds)
{
struct timespec ts1, ts2;
clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &ts1);
pthread_mutex_lock(&_lock);
clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &ts2);
// First Check: if time out when get the _lock
if ((ts1.tv_sec – ts2.tv_sec) < seconds)
{
ts2.tv_sec += seconds; // specify wake up time
while(_list.empty( ) && (result == 0))
{
result = pthread_cond_timedwait(&_cond, &_lock, &ts2) ;
}
if (result == 0) // Second Check: if time out when timedwait
{
T _temp = _list.front( );
_list.pop_front( );
pthread_mutex_unlock(&_lock);
return _temp;
}
}
pthread_mutex_unlock(&lock);
throw "timeout happened";
}
设计有大小限制的并发阻塞队列
最后,讨论有大小限制的并发阻塞队列。这种队列与并发阻塞队列相似,但是对队列的大小有限制。在许多内存有限的嵌入式系统中,确实需要有大小限制的队列。
对于阻塞队列,只有读线程需要在队列中没有数据时等待。对于有大小限制的阻塞队列,如果队列满了,写线程也需要等待。
复制代码 代码如下:
template <typename T>
class BoundedBlockingQueue
{
public:
BoundedBlockingQueue (int size) : maxSize(size)
{
pthread_mutex_init(&_lock, NULL);
pthread_cond_init(&_rcond, NULL);
pthread_cond_init(&_wcond, NULL);
_array.reserve(maxSize);
}
~BoundedBlockingQueue ( )
{
pthread_mutex_destroy(&_lock);
pthread_cond_destroy(&_rcond);
pthread_cond_destroy(&_wcond);
}
void push(const T& data);
T pop( );
private:
vector<T> _array; // or T* _array if you so prefer
int maxSize;
pthread_mutex_t _lock;
pthread_cond_t _rcond, _wcond;
};
template <typename T>
void BoundedBlockingQueue <T>::push(const T& value )
{
pthread_mutex_lock(&_lock);
const bool was_empty = _array.empty( );
while (_array.size( ) == maxSize)
{
pthread_cond_wait(&_wcond, &_lock);
}
_array.push_back(value);
pthread_mutex_unlock(&_lock);
if (was_empty)
pthread_cond_broadcast(&_rcond);
}
template <typename T>
T BoundedBlockingQueue<T>::pop( )
{
pthread_mutex_lock(&_lock);
const bool was_full = (_array.size( ) == maxSize);
while(_array.empty( ))
{
pthread_cond_wait(&_rcond, &_lock) ;
}
T _temp = _array.front( );
_array.erase( _array.begin( ));
pthread_mutex_unlock(&_lock);
if (was_full)
pthread_cond_broadcast(&_wcond);
return _temp;
}
要注意的第一点是,这个阻塞队列有两个条件变量而不是一个。如果队列满了,写线程等待 _wcond 条件变量;读线程在从队列中取出数据之后需要通知所有线程。同样,如果队列是空的,读线程等待 _rcond 变量,写线程在把数据插入队列中之后向所有线程发送广播消息。如果在发送广播通知时没有线程在等待 _wcond 或 _rcond,会发生什么?什么也不会发生;系统会忽略这些消息。还要注意,两个条件变量使用相同的互斥锁。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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