C++11 开始的多线程编 程 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， 以上（ GPU 专题） 温馨提示： 1. 会用到第二讲（ RAII 与智能指针）里的知识 2. 课件中一部分代码是基于 C++17 的 个人认为， C++11 中很多特性， 其实可以看做是为了支持多线程而 顺带引入的……如 chrono 、移动 、 lambda 、 RAII…… 第 0 章：时间 C 语言如何处理时间： time.h • long t0 = time(NULL); //

开销大。 2. 线程作为“轻量的进程”，同一类线程共享代码和数据空间，每个 线程有独立的运行栈和程序计数器（PC），线程切换的开销小。 3. 多进程——在操作系统中能同时运行多个任务（程序）。 4. 多线程——在同一应用程序中有多个顺序流同时执行。 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 相关知识回顾 线程和进程的区别和联系 代码 数据 进程空间 打开文件 寄存器 栈 线程 1 寄存器 据空间，每个 线程有独立的运行栈和程序计数器（PC），线程切换的开销小。 3. 多进程——在操作系统中能同时运行多个任务（程序）。 4. 多线程——在同一应用程序中有多个顺序流同时执行。 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 相关知识回顾 多核与多线程 ▶ 多核处理器是指在一个处理器上集成多个运算核心以提高并 行计算能力，每一个处理核心对应一个内核线程（Kernel Thread，KLT）。 内核线程是直接由操作系统内核支持的线程，由内核来完成 线程切换，内核通过操作调度器对线程进行调度，并负责将 线程的任务映射到各个处理器上。 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 相关知识回顾 多核与多线程 一般一个处理核心对应一个内核线程，比如单核处理器对应一个 内核线程，双核处理器对应两个内核线程。 而现代计算机采用超线程技术将一个物理处理核心模拟成两个逻 辑处理核心对应两个内核线程，一般是双核四线程、四核八线

★第16章、多进程与多线程 ★多进程mul�processing.Process类 python多进程（mul�-process）适用于计算密集型的任务， 对于I/O密集型任务应该使用多线程（mul�-thread），比如磁盘读写， 网络通信等 在python中，对于计算密集型任务，多进程占优势；对于IO密集型任 务，多线程占优势。 使用多进程时，各进程拥有独立的内存空间，无法共享内存空间，所 "__main__": main() 单线程顺序执行耗时: 98.03768038749695 线程池并发执行耗时: 36.293702602386475 ★多线程threading.Thread类 python多线程（mul�-thread）适用于I/O密集型的任务， 对于计算密集型任务应该使用多进程（mul�-process） Python3有两个标准库 _thread 和 threading print(f'主线程结束时间：{time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}') if __name__ == "__main__": main() ★多线程同步之lock（互斥锁） 使用threading.Lock()方法创建一个互斥锁， 互斥锁在同一时刻只允许一个线程访问共享数据 import threading import random num

象的编程语言。 平台无关性 分布式 可靠性 多线程 网络编程 编译和解释并存 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 Java 技术的特点 面向对象 平台无关性 分为源代码级（需重新编译源代码，如 C/C++） 和目标代码级 (Java) 平台无关。 分布式 可靠性 多线程 网络编程 编译和解释并存 大纲 Java 技术概述 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 Java 技术的特点 面向对象 平台无关性 分布式 可靠性 多线程 网络编程 编译和解释并存 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 Java 技术的特点 面向对象 平台无关性 分布式 可靠性 不支持直接操作指针，避免了对内存的非法访问； 致的问题；解释器运行时实施检查，可发现数组和 字符串访问的越界；提供了异常处理机制。安全性。 多线程 网络编程 编译和解释并存 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 Java 技术的特点 面向对象 平台无关性 分布式 可靠性 多线程 C++ 没有内置的多线程机制，需调用操作系统的 多线程功能来进行多线程序设计；Java 提供了多线 程支持。 网络编程 编译和解释并存

...................................... 267 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 3/531 多线程 .................................................................................................. 这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进 程或多线程模型，这两种模型由 ForkingMixIn 和 ThreadingMixIn 提供。 通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。 比如，编写一个多进程模式的 TCP 服务，定义如下： class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn): pass 编写一个多线程模式的 UDP 服务，定义如下： class 这种复杂的进程可以有多个线程，多个线程可以同时执行，多 线程的执行方式和多进程是一样的，也是由操作系统在多个线程之间快 速切换，让每个线程都短暂地交替运行，看起来就像同时执行一样。当 然，真正地同时执行多线程需要多核 CPU 才可能实现。 我们前面编写的所有的 Python 程序，都是执行单任务的进程，也就是 只有一个线程。如果我们要同时执行多个任务怎么办？ 有两种解决方案： 一种是启动多

git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， 倍的性能。相似的 ，大多数多线程的应用不会比双核处理器的两倍快。他们应该比单核处理器运行的快，但 是性能毕竟不是线性增长。 • 为什么无法做到呢？首先，为了保证缓存一致性以及其他握手协议需要运行时间开销。在 今天，双核或者四核机器在多线程应用方面，其性能不见得的是单核机器的两倍或者四倍。 这一问题一直伴随 CPU 发展至今。 并发和并行的区别 • 运用多线程的方式和动机，一般分为两种。 最后只需将 4 个小块拼接起来即可得到完整 的 cornell box 图像。总共只花了 1 分钟。 图形学爱好者：我看中的是多核，目的是加速比，如果是单核，那多线程对我无用！ 某互联网公司：我看中的是异步，目的是无阻塞，即使是单核，多线程对我也有用。 因特尔开源的并行编程库： TBB https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-1-4842-4398-5_2

. 182 14.1.5 创建线程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 14.1.6 多线程的目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 14.1.7 创建线程的第二种方式 . . . . . . Java 8 Lambda,�Stream�API, Optional�Class 2014.3.19 图 1.1 Java 版本迭代 多线程 C++ 没有内置的多线程机制，需调用操作系统的多线程功能来进行多线程序设 计；Java 提供了多线程支持。 网络编程 Java 具有丰富的网络编程库。 编译和解释并存 由编译器将 Java 源程序编译成字节码文件，再由运行系统解释执行 字节 Vector 也实现了 List 接口，其描述的也是可变长度的对象数组。Vector 与 ArrayList 的差别主要包括： Vector 是同步（线程安全）的，运行效率要低一些，主要用在在多线程环境中，而 ArrayList 是不同步的，适合在单线程环境中使用。 常用方法（除实现 List 接口中定义的方法外）: • public Vector() • public Object elementAt(int

..... 88 6.6.3 Borrow，BorrowMut，ToOwned .............................................. 89 第七章 多线程与线程通信 ......................................................................... 91 7.1 线程 ....... index is 18 index is 18 ended index is 15 index is 15 ended Result: 20 Arc Arc 是原子引用计数，是 Rc 的多线程版本。Arc 通 过 std::sync::Arc 引入。 它的特点： 1.Arc 可跨线程传递，用于跨线程共享一个对象； 2.用 Arc 包裹起来的类型对象，对可变性没有要求，可以搭配 入 mutex 可能会造成死 锁。）； 4.Arc 实际上是一个指针，它不影响包裹对象的方法调用形式（即不存在先解 开包裹再调用值这一说）； Arc 对于多线程的共享状态几乎是必须的（减少复制，提高性能） 另外一个例子，多线程读： use std::sync::Arc; use std::thread; fn main() { let numbers: Vec<_>

线程数为1 线程数>1 Lock 单线程 同步器 多线程 同步器 挑战：并行环境内存分配器的设计 allocator1 allocator2 allocator3 allocatorN ... thread1 thread2 thread3 thread4 ... Allocator get_thread_id() 多线程内存分配器，线程分而治之 WorkerLocal数据结构设计 WorkerLocal数据结构设计 挑战：缓存系统访问热点效率瓶颈 thread1 thread2 thread3 threadN ... 多线程调用查询 type_of typeck borrow_ck impl_trait adt_def impl_defaul tness param_env fn_sig ... 查询互相调用 查询缓存系统 查询依赖信息 查询结果缓存 查询执行状态 查询保存文件 性能瓶颈点 thread1 thread2 thread3 threadN ... 根据Key哈希值决定索引 Sharded数据结构设计 Rust并行编译的未来 · 抹平共享数据结构造成的性能差距 · 多线程环境下的编译器度量方案 · 针对并行环境的编译器测试 · 深化编译器并行化 从并行编译到并行程序设计 用巧妙的数据结构设计化解效率瓶颈 • thread_local • specialization

可视化调试 环境/全局变量 前/后置脚本 ⾃动校验 数据库操作 ⽣成代码 JSON Path Cookie 全局共享 单接⼝多⽤例 可视化断⾔ ⾃动化测试 可视化编排 逻辑判断 多线程压测 测试数据集 CI/CD 集成 兼容 JMeter 可视化报告 定时任务 API 分发 实时更新 实时调试 Markdown 公开⽂档站点 ⾃定义域名 ⾃定义样式 密码保护 Fox 脚本引擎 瀑布流形式查看测试流程，拖动即可调整测试步骤。 设置逻辑判断条件，实现流程控制 添加「判断、循环、等待、分组」等条件，配置更复杂的 测试情景。 API 自动化测试：满足更复杂的业务场景测试 多线程压测 多线程并发测试，检验接口在高并发压力下的表现。 CI/CD 持续集成 使用命令行方式运行测试用例，接入 DevOps 研发流水线。 为多人协作而生，拒绝文件飞来传去 多人编辑 快速同步 ⾃动 Mock ⼈性化数据 ⾃定义 Mock 规则 ⾃动化测试 ⾃动⽣成测试⽤例 （集成 ReadyAPI） 测试⽤例修改⾃动同步接⼝⽤例 多线程压测 （集成 ReadyAPI） 测试流程控制 （集成 ReadyAPI） 测试报告 （集成 ReadyAPI） IDE 插件