大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 Java 应用与开发 线程编程 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 November 6, 2018 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 学习目标 1. 线程基础：理解任务调度、进程和线程，掌握其联系和区别； 掌握 Java 的线程模型，以及如何创建线程；理解后台线程。 2. 线程控制：理解线程的生命周期，明白各阶段的含义；掌握 掌握 线程控制方法，理解各线程控制方法对线程状态切换的作 用。 3. 线程的同步：理解临界资源问题，进一步明白线程安全的意 义；了解关键字 synchronized 的用法；了解死锁的概念；通 过生产者—消费者问题分析理解线程同步。 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 大纲 线程基础 相关知识回顾 线程的概念模型 创建线程 后台线程 线程控制 线程生命的周期 线程优先级 线程串行化 线程串行化 线程休眠 线程让步 线程挂起与恢复 线程等待与通知 线程的同步 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 ���� 线程基础 相关知识回顾 线程的概念模型 创建线程 后台线程 线程控制 线程生命的周期 线程优先级 线程串行化 线程休眠 线程让步 线程挂起与恢复 线程等待与通知 线程的同步 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 相关知识回顾 ���� 线程基础 相关知识回顾 线程的概念模型

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， 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业）

我们不考虑韭菜情怀的话不用管，我们只需要指定架构的版本号是多少就行啦。 • 毕竟一个 72 这样一个单调的整数，听起来没有“高大上地致敬科学家们的名字以彰显其高 尚人文情怀的超绝境界”吸引投资人嘛。 第 1 章：线程与板块 三重尖括号里的数字代表什么意思？ • 刚刚说了 CUDA 的核函数调用时需要用 kernel<<<1, 1>>>() 这种奇怪的语法，这里面 的数字代表什么意思呢？ • 不妨把 <<<1 时所用 GPU 的线程数量。 • GPU 是为并行而生的，可以开启很大数量的 线程，用于处理大吞吐量的数据。 获取线程编号 • 可以通过 threadIdx.x 获取当前线程的编 号，我们打印一下试试看。 • 这是 CUDA 中的特殊变量之一，只有在 核函数里才可以访问。 • 可以看到线程编号从 0 开始计数，打印出 了 0 ， 1 ， 2 。这也是我们指定了线程数 量为 3 的缘故。 获取线程数量 • 还可以用 blockDim.x 获取当前线程数量 ，也就是我们在尖括号里指定的 3 。 • 可是为什么叫 blockDim ？我觉得应该叫 threadNum 才比较合理？ • 小彭老师也这么觉得，可能是历史遗留下 来的问题，就不追究了。 线程之上：板块 • CUDA 中还有一个比线程更大的概念，那就是板 块（ block ），一个板块可以有多个线程组成。这

116 10.3.3 Vector 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 10.3.4 什么是线程安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 10.3.5 Stack . . . . . . . . . . 13.5 课后习题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 14 线程编程 179 14.1 线程基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 14.1.1 进程 . . . . 181 14.1.2 什么是线程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 14.1.3 线程和进程的区别 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 14.1.4 线程的概念模型 . . . . . . . . .

.......................................... 89 第七章 多线程与线程通信 ......................................................................... 91 7.1 线程 ..................................................... 7.1.1 不同语言的线程实现 ............................................................. 91 7.1.2 使用 spawn 创建新线程 ......................................................... 92 7.1.3 使用 join 等待所有线程结束 ......... ........................................... 92 7.1.4 线程与 move闭包 ................................................................ 93 7.2 消息传递 .......................................................

Web缓存的管理集成进SDK。如下图所示： 这样的话，无论接入再多的业务，也不会对中心服务产生过大的流量压力和容量压力。SDK同时也解决了 服务间调用的网络时延问题。所有同步数据的网络调用都是通过后台线程异步完成，不会影响业务线程的 正常处理逻辑。 不过，SDK方案也引进了如下的新问题： 1. 数据时效性和一致性如何保证？ 2. SDK本地缓存如何监控？过期数据如何删除？ 3. SDK版本如何升级？ 链表尾部数据，再将新的数据正常写入到缓存中。下图是LruCache预设上限为N时，将数据M写入后的数 据结构。 LruCache 达预设上限，添加数据 线程安全的LruCache在读写操作中，全部使用锁做临界区保护，确保缓存使用是线程安全的。 LruCache在美团DSP系统的应用场景 LruCache在美团DSP系统的应用场景 在美团DSP系统中广泛应用键值存储数据库，例如使用Redi 种情况下，引入了HashLruCache机制以解决这个问题。 LruCache在高QPS下的耗时增加原因分析： LruCache在高QPS下的耗时增加原因分析： LruCache在美团DSP系统中的应用演进 - 美团技术团队 线程安全的LruCache中有锁的存在。每次读写操作之前都有加锁操作，完成读写操作之后还有解锁操 作。在低QPS下，锁竞争的耗时基本可以忽略；但是在高QPS下，大量的时间消耗在了等待锁的操作 上，导致耗时增长。

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， 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） 的处理能力，是吗？ • 显然不是。甚至在两个处理器上同时运行两个线程也不见得可以获得两倍的性能。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

tstamp=time.mktime(t) #时间结构体转为时间戳 print(tstamp) #结果 1649168535.0 ⑥暂停线程的运行 import time time.sleep(5) #单位为 秒 ★os操作系统接口模块 import os cdir = os.getcwd() def scheduler_thread(): while True: schedule.run_pending() time.sleep(1) # 启动调度器线程 thread = threading.Thread(target=scheduler_thread) thread.start() schedule.run_all() # 立即运行所有作业 schedule ★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

rights reserved. Page 3 目录 1. Envoy启动及配置文件 2. Envoy流量拦截原理、常用部署方式 3. Envoy可扩展过滤器架构、可观测性 4. Envoy线程模型 5. 生产环境问题分析及解决方法 6. 针对Envoy做的一些优化及效果 7. 常用性能分析测试工具及使用方法 8. 华为ASM产品介绍 Copyright © Huawei Technologies 内的iptables规则进行拦截 • 默认为2个工作线程 • 默认最大上游连接数1024，最大挂起 等待请求数1024 • 外部请求通过直接访问ingressgateway 网关端口进入网格 • ingressgateway为envoy相同二进制， 不做iptables规则注入，作为外网客户 端网格内代理。 • ingressgateway不设置工作线程数限 制，并且最大上游连接及最大挂起等待 请求数请求数默认值不做限制。 rights reserved. Page 11 Envoy网络及线程模型 主线程 初始化 日 志 线 程 读 取 配 置 x D S 监 听 网络事件 启 动 工 作 线 程 定时器事件 a d m i n 请 求 X D S 更 新 合 并 s t a t 刷 新 D N S 调度器 工作线程 网络事件 定时器事件 监 听 器 监 听 过 滤 器 释 放 内

. . . . . . . 354 16.1. 使用线程同时地运行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355 16.2. 使用消息传递在线程间通信 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 414 17.6. future、任务和线程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498 21. 最后的项目：构建多线程 web server . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 507 21.1. 建立单线程 web server . . . . . . . . . . . .