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  • 线程越多越好吗?

    2021-09-14 19:54:34
    (2)一段时间内线程越多越好,效率越来越高。(错) 2.原因 (1)假设现有8个CPU、8个线程,每个线程占用一个CPU,同一时间段内,若8个线程都运行往前跑,相比较5/6/7个线程,8个线程的效率高。 (2)但若此时有9个...

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    1.判断题

    先来看两道判断题
    (1)一段空间内线程并发的数量越多,程序效率越高。(错)
    (2)一段时间内线程越多越好,效率越来越高。(错)

    2.原因

    (1)假设现有8个CPU、8个线程,每个线程占用一个CPU,同一时间段内,若8个线程都运行往前跑,相比较5/6/7个线程,8个线程的效率高。
    (2)但若此时有9个线程,只有8个CPU,9个线程同时运行,则此时牵扯到线程切换,而线程切换是需要消耗时间的。
    (3)所以随着线程数越多,效率越来越高,但到一个峰值,再增加线程数量时,就会出现问题。线程太多要来回的切换,最终可能线程切换所用时间比执行时间业务所用时间还大。
    (4) 随着线程数越多,由于线程执行的时序的问题,程序可能会崩溃或产生二义性。

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  • 前面我们评估了不同大小基因组构建索引所需的计算资源和时间资源和不同大小数据集比对所需的计算资源和时间资源。下面我们进一步看下不同线程数的影响。测试电脑配置这是一个10核、20线程的处理器,...

    前面我们评估了不同大小基因组构建索引所需的计算资源和时间资源不同大小数据集比对所需的计算资源和时间资源

    下面我们进一步看下不同线程数的影响。

    测试电脑配置

    1. 这是一个10核、20线程的处理器,主频2.8 G HZ,可超频到5.2 GhZ

    2. 在Windows系统上安装了Ubuntu子系统进行的测试。

    测试指定不同线程数对速度提升的影响

    因为测试电脑是最多20线程,这里指定1-2525个测试线程,程序如下:

    # 10核心 20 线程
    
    for thread in `seq 1 25`; do
     i=SRR1039517
        mkdir -p ${i}
        /usr/bin/time -v -o star.${i}.thread${thread}.log STAR --runMode alignReads \
              --runThreadN ${thread} \
            --readFilesIn ${i}_1.fastq.gz ${i}_2.fastq.gz \
            --readFilesCommand zcat --genomeDir star_GRCh38 \
            --outFileNamePrefix ${i}/${i}. --outFilterType BySJout --outSAMattributes NH HI AS NM MD \
           --outFilterMultimapNmax 20 --alignSJoverhangMin 8 --alignSJDBoverhangMin 1 \
           --alignIntronMin 20 --alignIntronMax 1000000 \
           --alignMatesGapMax 1000000 \
           --outFilterMatchNminOverLread 0.66 --outFilterScoreMinOverLread 0.66 \
           --winAnchorMultimapNmax 70 --seedSearchStartLmax 45 \
           --outSAMattrIHstart 0 --outSAMstrandField intronMotif \
           --genomeLoad LoadAndKeep \
           --outTmpDir /tmp/${i}/ \
           --outSAMtype BAM Unsorted --quantMode GeneCounts
      du -s ${i} | awk 'BEGIN{OFS="\t"}{print "Output_size: "$1/10^6}' >>star.${i}.thread${thread}.log
    done

    运行完成后,整理所需的计算资源和时间资源数据。

    /bin/rm -f GRCh38_39517_star_reads_map_thread.summary
    i=SRR1039517
    for thread in `seq 1 25`; do
     echo ${thread} | \
     awk 'BEGIN{OFS="\t"}{print "nThreads"; print $1}' | \
      awk -v outputHeader=${thread} -f ./timeIntegrate2.awk - star.${i}.thread${thread}.log \
      >>GRCh38_39517_star_reads_map_thread.summary
    done

    汇总后的数据如下:

    Time_cost    Memory_cost    nCPU    Output_size    nThreads
    25.962    28.9048    0.98    5.58423    1
    13.98    29.311    1.97    5.58424    2
    9.95217    29.5176    2.93    5.58425    3
    7.77033    29.7221    3.85    5.58426    4
    6.356    29.9266    4.78    5.58428    5
    5.1585    30.1311    5.61    5.58422    6
    4.69233    30.3356    6.37    5.58426    7
    4.51    30.5401    6.69    5.58429    8
    4.39683    30.7445    6.94    5.58423    9
    4.38017    30.949    6.99    5.58426    10
    4.41233    31.1535    6.99    5.58424    11
    4.45333    31.358    6.94    5.58424    12
    4.41033    31.5624    6.95    5.58429    13
    4.44267    31.7669    6.88    5.58428    14
    4.4595    31.9714    6.87    5.58426    15
    4.50567    32.0859    6.85    5.58424    16
    4.458    32.2639    6.92    5.58429    17
    4.46417    32.4802    6.86    5.58428    18
    4.497    32.6487    6.91    5.58425    19
    4.4425    32.8489    6.95    5.58426    20
    4.46817    32.9927    6.92    5.5843    21
    4.4555    33.1738    6.97    5.58426    22
    4.45483    33.3675    6.94    5.58426    23
    4.46133    33.5499    6.99    5.58428    24
    4.42733    33.7143    6.99    5.58426    25

    STAR比对的时间随指定的线程数的变化

    1. 在给定的线程数少于10个时,随着线程数增加时间逐渐减少,尤其是在线程数从1-6的过程中,下降幅度更明显。

    2. 线程也不是越多越好,给定多于10个进程对速度提升基本没有贡献。

      (因为测试电脑只有10个核心,不知道这里的节点10是否是受此影响;

      还需要后续在服务器更多测试来判断;

      如果是这样,对我们的指导是设定的线程数不应该超过CPU的核心数。

    library(ImageGP) 、sp_scatterplot(“GRCh38_39517_star_reads_map_thread.summary”, melted = T, xvariable = “nThreads”,               yvariable = “Time_cost”, smooth_method = “auto”,               x_label =”Number of specified threads”, y_label = “Running time (minutes)”) +  scale_x_continuous(breaks=seq(1,25, by=1)) +  scale_y_continuous(breaks=seq(1,25, by=1))

    STAR比对所需内存随指定的线程数的变化

    1. 线程数越多,内存需求越大;

      但整体相差不大。

    # 这时绘图要注意,是否加limits=c(0,34)图给人的第一印象不同。
    sp_scatterplot("GRCh38_39517_star_reads_map_thread.summary", melted = T, xvariable = "nThreads",
                   yvariable = "Memory_cost", smooth_method = "auto",
                   x_label ="Number of specified threads", y_label = "Maximum physical memory required (Gb)") +
      scale_x_continuous(breaks=seq(1,25, by=1)) +
      scale_y_continuous(breaks=seq(1,34, by=1),limits=c(0,34))

    不加limits=c(0,34)的效果。是不是感觉内存变化很大???

    STAR比对过程中CPU利用率随指定的线程数的变化

    多线程的效率一般很难达到100%。如下图,在指定线程数小于10时,给定的线程越多,利用起来的线程也越多,但整体利用率是越来越低的。

    不同线程是不影响程序输出的

    这个统计没什么意义。

    sp_scatterplot("GRCh38_39517_star_reads_map_thread.summary", melted = T, xvariable = "nThreads",
                   yvariable = "Output_size", smooth_method = "auto",
                   x_label ="Number of specified threads", y_label = "Disk space usages (Gb)") +
      scale_x_continuous(breaks=seq(1,25, by=1)) +
      scale_y_continuous(breaks=seq(0,6, by=1),limits=c(0,6))

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  • 码农小光关注 72020.04.18 00:04:50字数 3,178阅读 9,004 来源公众号:于日拱一兵 作者:tan日拱一兵 你有一个思想,我有一个思想,我们交换后,一个人就有两个...既然多线程编程容易出错,为什么它还经久不...

    码农小光

    来源公众号:于日拱一兵
    作者:tan日拱一兵

    • 你有一个思想,我有一个思想,我们交换后,一个人就有两个思想
    • If you can NOT explain it simply, you do NOT understand it well enough

    image

    为什么要使用多线程?

    防止并发编程出错最好的办法就是不写并发程序

    image

    既然多线程编程容易出错,为什么它还经久不衰呢?

    A:那还用说,肯定在某些方面有特长呗,比如你知道的【它很快,非常快】

    我也很赞同这个答案,但说的不够具体

    并发编程适用于什么场景?

    如果问你选择多线程的原因就是一个【快】字,面试也就不会出那么多幺蛾子了。你有没有问过你自己

    1. 并发编程在所有场景下都是快的吗?
    2. 知道它很快,何为快?怎样度量?

    想知道这两个问题的答案,我们需要一个从【定性】到【定量】的分析过程

    使用多线程就是在正确的场景下通过设置正确个数的线程来最大化程序的运行速度(我感觉你还是啥也没说)

    将这句话翻译到硬件级别就是要充分的利用 CPU 和 I/O 的利用率

    image

    两个正确得到保证,也就能达到最大化利用 CPU 和 I/O的目的了。最关键是,如何做到两个【正确】?

    在聊具体场景的时候,我们必须要拿出我们的专业性来。送你两个名词 buff 加成

    • CPU 密集型程序
    • I/O 密集型程序

    CPU 密集型程序

    一个完整请求,I/O操作可以在很短时间内完成, CPU还有很多运算要处理,也就是说 CPU 计算的比例占很大一部分

    假如我们要计算 1+2+....100亿 的总和,很明显,这就是一个 CPU 密集型程序

    在【单核】CPU下,如果我们创建 4 个线程来分段计算,即:

    1. 线程1计算 [1,25亿)

    2. ...... 以此类推

    3. 线程4计算 [75亿,100亿]

    我们来看下图他们会发生什么?

    image

    由于是单核 CPU,所有线程都在等待 CPU 时间片。按照理想情况来看,四个线程执行的时间总和与一个线程5独自完成是相等的,实际上我们还忽略了四个线程上下文切换的开销

    所以,单核CPU处理CPU密集型程序,这种情况并不太适合使用多线程

    此时如果在 4 核CPU下,同样创建四个线程来分段计算,看看会发生什么?

    image

    每个线程都有 CPU 来运行,并不会发生等待 CPU 时间片的情况,也没有线程切换的开销。理论情况来看效率提升了 4 倍

    所以,如果是多核CPU 处理 CPU 密集型程序,我们完全可以最大化的利用 CPU 核心数,应用并发编程来提高效率

    I/O密集型程序

    与 CPU 密集型程序相对,一个完整请求,CPU运算操作完成之后还有很多 I/O 操作要做,也就是说 I/O 操作占比很大部分

    我们都知道在进行 I/O 操作时,CPU是空闲状态,所以我们要最大化的利用 CPU,不能让其是空闲状态

    同样在单核 CPU 的情况下:

    image

    从上图中可以看出,每个线程都执行了相同长度的 CPU 耗时和 I/O 耗时,如果你将上面的图多画几个周期,CPU操作耗时固定,将 I/O 操作耗时变为 CPU 耗时的 3 倍,你会发现,CPU又有空闲了,这时你就可以新建线程 4,来继续最大化的利用 CPU。

    综上两种情况我们可以做出这样的总结:

    线程等待时间所占比例越高,需要越多线程;线程CPU时间所占比例越高,需要越少线程。

    到这里,相信你已经知道第一个【正确】使用多线程的场景了,那创建多少个线程是正确的呢?

    创建多少个线程合适?

    面试如果问到这个问题,这可是对你理论和实践的统考。想完全答对,你必须要【精通/精通/精通】小学算术

    从上面知道,我们有 CPU 密集型和 I/O 密集型两个场景,不同的场景当然需要的线程数也就不一样了

    CPU 密集型程序创建多少个线程合适?

    有些同学早已经发现,对于 CPU 密集型来说,理论上 线程数量 = CPU 核数(逻辑)就可以了,但是实际上,数量一般会设置为 CPU 核数(逻辑)+ 1, 为什么呢?

    《Java并发编程实战》这么说:

    计算(CPU)密集型的线程恰好在某时因为发生一个页错误或者因其他原因而暂停,刚好有一个“额外”的线程,可以确保在这种情况下CPU周期不会中断工作。

    所以对于CPU密集型程序, CPU 核数(逻辑)+ 1 个线程数是比较好的经验值的原因了

    I/O密集型程序创建多少个线程合适?

    上面已经让大家按照图多画几个周期(你可以动手将I/O耗时与CPU耗时比例调大,比如6倍或7倍),这样你就会得到一个结论,对于 I/O 密集型程序:

    最佳线程数 = (1/CPU利用率) = 1 + (I/O耗时/CPU耗时)

    我这么体贴,当然担心有些同学不理解这个公式,我们将上图的比例手动带入到上面的公式中:

    image

    这是一个CPU核心的最佳线程数,如果多个核心,那么 I/O 密集型程序的最佳线程数就是:

    最佳线程数 = CPU核心数 * (1/CPU利用率) = CPU核心数 * (1 + (I/O耗时/CPU耗时))

    说到这,有些同学可能有疑问了,要计算 I/O 密集型程序,是要知道 CPU 利用率的,如果我不知道这些,那要怎样给出一个初始值呢?

    按照上面公式,假如几乎全是 I/O耗时,所以纯理论你就可以说是 2N(N=CPU核数),当然也有说 2N + 1的,(我猜这个 1 也是 backup),没有找到具体的推倒过程,在【并发编程实战-8.2章节】截图在此,大家有兴趣的可以自己看看

    image

    理论上来说,理论上来说,理论上来说,这样就能达到 CPU 100% 的利用率

    如果理论都好用,那就用不着实践了,也就更不会有调优的事出现了。不过在初始阶段,我们确实可以按照这个理论之作为伪标准, 毕竟差也可能不会差太多,这样调优也会更好一些

    谈完理论,咱们说点实际的,公式我看懂了(定性阶段结束),但是我有两个疑问:

    1. 我怎么知道具体的 I/O耗时和CPU耗时呢?
    2. 怎么查看CPU利用率?

    没错,我们需要定量分析了

    幸运的是,我们并不是第一个吃螃蟹的仔儿,其实有很多 APM (Application Performance Manager)工具可以帮我们得到准确的数据,学会使用这类工具,也就可以结合理论,在调优的过程得到更优的线程个数了。我这里简单列举几个,具体使用哪一个,具体应用还需要你自己去调研选择,受篇幅限制,暂不展开讨论了

    1. SkyWalking
    2. CAT
    3. zipkin

    上面了解了基本的理论知识,那面试有可能问什么?又可能会以怎样的方式提问呢?

    面试小问

    小问一

    假设要求一个系统的 TPS(Transaction Per Second 或者 Task Per Second)至少为20,然后假设每个Transaction由一个线程完成,继续假设平均每个线程处理一个Transaction的时间为4s

    如何设计线程个数,使得可以在1s内处理完20个Transaction?

    image

    但是,但是,这是因为没有考虑到CPU数目。家里又没矿,一般服务器的CPU核数为16或者32,如果有80个线程,那么肯定会带来太多不必要的线程上下文切换开销(希望这句话你可以主动说出来),这就需要调优了,来做到最佳 balance

    小问二

    计算操作需要5ms,DB操作需要 100ms,对于一台 8个CPU的服务器,怎么设置线程数呢?

    如果不知道请拿三年级期末考试题重新做(今天晚自习留下来),答案是:

    线程数 = 8 * (1 + 100/5) = 168 (个)

    那如果DB的 QPS(Query Per Second)上限是1000,此时这个线程数又该设置为多大呢?

    image

    同样,这是没有考虑 CPU 数目,接下来就又是细节调优的阶段了

    因为一次请求不仅仅包括 CPU 和 I/O操作,具体的调优过程还要考虑内存资源,网络等具体内容

    增加 CPU 核数一定能解决问题吗?

    看到这,有些同学可能会认为,即便我算出了理论线程数,但实际CPU核数不够,会带来线程上下文切换的开销,所以下一步就需要增加 CPU 核数,那我们盲目的增加 CPU 核数就一定能解决问题吗?

    在讲互斥锁的内容是,我故意遗留了一个知识:

    image

    怎么理解这个公式呢?

    image

    这个结论告诉我们,假如我们的串行率是 5%,那么我们无论采用什么技术,最高也就只能提高 20 倍的性能。

    如何简单粗暴的理解串行百分比(其实都可以通过工具得出这个结果的)呢?来看个小 Tips:

    Tips: 临界区都是串行的,非临界区都是并行的,用单线程执行临界区的时间/用单线程执行(临界区+非临界区)的时间就是串行百分比

    现在你应该理解我在讲解 synchronized 关键字时所说的:

    最小化临界区范围,因为临界区的大小往往就是瓶颈问题的所在,不要像乱用try catch那样一锅端

    总结

    多线程不一定就比单线程高效,比如大名鼎鼎的 Redis (后面会分析),因为它是基于内存操作,这种情况下,单线程可以很高效的利用CPU。而多线程的使用场景一般时存在相当比例的I/O或网络操作

    另外,结合小学数学题,我们已经了解了如何从定性到定量的分析的过程,在开始没有任何数据之前,我们可以使用上文提到的经验值作为一个伪标准,其次就是结合实际来逐步的调优(综合 CPU,内存,硬盘读写速度,网络状况等)了

    最后,盲目的增加 CPU 核数也不一定能解决我们的问题,这就要求我们严格的编写并发程序代码了

    灵魂追问

    1. 我们已经知道创建多少个线程合适了,为什么还要搞一个线程池出来?
    2. 创建一个线程都要做哪些事情?为什么说频繁的创建线程开销很大?
    3. 多线程通常要注意共享变量问题,为什么局部变量就没有线程安全问题呢?
    4. ......

     

     

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  • c++中多线程编程是不是线程越多越好

    千次阅读 多人点赞 2013-10-05 12:41:26
    多线程编程可以提高程序的并发执行能力,那是不是线程越多越好呢?

    多线程编程可以提高程序的并发执行能力,那是不是线程越多越好呢?

    大家可以参考下面的代码做测试:

    #define  MAX_WORKTHREAD		5
    map<int, int> m_task;//用于统计每个线程做的任务数
    std::deque<int> m_MsgQueue;//处理的消息队列
    	for (i=0; i<MAX_WORKTHREAD; i++)
    	{
    		int* nTemp = new int;
    		*nTemp = i;
    		hWTHandle[i] = CreateThread(NULL, 0, WorkThread, nTemp, 0, &g_dwWorkThread[i]); 
    		WorkThreadCout ++;
    		m_task[i] = 0;
    		Sleep(100);
    	}
    	
    DWORD WINAPI WorkThread(LPVOID lpParam)  
    {   
    	// cout << "No." << g_dwThreadID << " thread is running." << endl;  
    	while (TRUE)  
    	{  
    		int* nRemp = (int*)lpParam;
    
    		int n = -1;
    
    		EnterCriticalSection(&g_cs);
    		//cout << "No " << *nRemp << ", " << g_dwWorkThread[*nRemp] << " thread is running." << endl;
    		LeaveCriticalSection(&g_cs);
    
    		EnterCriticalSection(&g_MsgQueue);
    		if (!m_MsgQueue.empty())
    		{
    			n = m_MsgQueue.front();
    			m_MsgQueue.pop_front();
    		
    			m_task[*nRemp]++;
    		}
    		LeaveCriticalSection(&g_MsgQueue);
    
    		EnterCriticalSection(&g_cs);
    		cout << "No:" << *nRemp << ", " << n << endl;
    		LeaveCriticalSection(&g_cs);
    
    		Sleep(2000);//备注1
    
    	}  
    
    	cout << "No " << lpParam << " end" << endl;
    
    	return 0;  
    }

    当任务执行完了后,可以打印m_task里的数据:

    std::map<int, int>::iterator IterCount;
    for(IterCount=m_task.begin(); IterCount!=m_task.end();IterCount++)
    {
    	int nThreadId= (*IterCount).first;
    	int nCount = (*IterCount).second;
    					
    	EnterCriticalSection(&g_cs);
    	cout << "nThreadId:" << nThreadId << ", nCount" << nCount<<endl;
    	LeaveCriticalSection(&g_cs);
    
    	(*IterCount).second = 0;
    }


    可以修改备注1处的Sleep(2000),分别改为1000,3000,5000,10000等看看结果有什么区别?这里的时间其实是模拟执行一个任务所需要的时间,也可以用随机函数随机产生。

    另外,多线程操作全局变量的时候,一定要用线程同步(如临界区等)来操作,否则,会有问题。在使用的过程中,一定要注意资源和线程之间的关系,避免死锁发生。

    经过测试,多线程中的线程数是不是越多越好?这个问题的答案应该就有了。


    转载请注明原创链接:http://blog.csdn.net/wujunokay/article/details/12307773







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  • QT多线程编程详解

    万次阅读 多人点赞 2019-04-24 22:08:20
    一、线程基础 1、GUI线程与工作线程 每个程序启动后拥有的第一个线程称为主线程,即GUI线程。QT中所有的组件类和几个相关的类只能工作在GUI线程,不能工作在次...二、QT多线程简介 QT通过三种形式提供了对线程...
  • 在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。换言之,进程是程序执行的过程,进程是一个动态的概念,程序是一个静态的概念。 windows系统打开任务...
  • 比如,有时候,我们的线程内部的计算需要在磁盘读取数据,这样就会使得当前线程等待,操作系统就可能智能的把它挂起了,它的计算资源又被其它线程使用了,等到数据准备完毕之后,操作系统又将挂起的线程以及他的资源...
  • By大数据技术与架构场景描述:Kafka使用分区将topic的消息打散到个分区分布保存在不同的broker上,实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的...
  • 多线程线程数设置多少合适

    千次阅读 2020-06-30 01:15:04
    线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源,从而最大限度地提高程序的性能,因此让我们一起去探索吧! 首先要考虑到 CPU 核心数,那么在 Java 中如何获取核心线程数? 可以使用 Runtime....
  • 在设置线程池线程个数的时候,经常会想到这个问题,是不是设置的线程越多越好?理解这个问题之前我们要先清楚的知道我们为什么使用多线程。 为什么会使用多线程 使用多线程的主要目的我们应该都能回答的出来就是...
  • 多线程爬虫与单线程爬虫的效率对比 1.什么是进程? 当一个程序正在运行时,它就是一个进程,进程包括运行中的程序和程序所使用到的内存和系统资源,而一个进程又包含线程。 2.线程是什么? 线程是程序中的一个...
  • 多线程下载并不是并发下载线程越多越好,因为当用户开启太多的并发线程之后,应用程序需要维护每条线程的开销,线程同步的开销。 这些开销反而会导致下载速度降低。因此需要避免在代码中直接开启大量线程执行下载。 ...
  • C++多线程详细讲解

    千次阅读 2021-03-19 20:33:26
    本文是纯转载,觉得大佬写的非常!如有侵权可以删除 链接: link. C++多线程基础教程 目录 1 什么是C++多线程? 2 C++多线程基础知识 2.1 创建线程 2.2 互斥量使用 lock()与unlock(): lock_guard(): unique_lock: ...
  • C# 多线程

    万次阅读 多人点赞 2019-05-29 17:56:35
    一、基本概念 1、进程 首先打开任务管理器,查看当前运行的进程: 从任务管理器里面可以看到当前所有正在运行的进程。...线程是操作系统分配处理器时间的基本单元,在进程中可以有线程同时执行代码。进...
  • 问:多线程是不是能加快处理速度? 解析: 在使用多线程时,一定要知道一个道理:处理速度的最终决定因素是CPU、内存等,在单CPU(无论多少核)上,分配CPU资源的单位是“进程”而不是“线程”。 我们可以做一个...
  • 重点将关注如何在实际项目中更好的使用多线程,因为我相信可能有很多项目中可能并不需要我们使用多线程,或者说开发人员并没有注意到可以使用多线程,其次多线程也并不是创建的越多越好,再加上共享资源下线程安全,...
  • 多线程编程 - 单线程多线程执行对比 递归求斐波那契、阶乘与累加函数的执行。该脚本按照单线程的方式运行这三个函数,之后使用多线程...因为我们希望让 MyThread 类越通用越好 (有输出和没有输出的调用都能够执行...
  • JAVA多线程并发

    千次阅读 多人点赞 2019-09-18 12:14:29
    JAVA多线程并发1 JAVA并发知识库2 JAVA 线程实现/创建方式2.1 继承 Thread 类2.2 实现 Runnable 接口2.3 Callable 、Future 、ExecutorService 有返回值线程2.4 基于线程池的方式2.4.1 4种线程池2.4.1.1 ...
  • 多线程操作实例源码

    2012-12-19 23:20:10
    程序也是如此,线程越多耗费的资源也越多,需要CPU时间去跟踪线程,还得解决诸如死锁,同步等问题。总之,如果你不想你的公司被称为“皮包公司”,你就得多几个员工;如果你不想让你的程序显得稚气,就在你的程序里...
  • c 多线程编程01

    千次阅读 2018-10-21 00:53:57
    Java 老师希望我们尝试进行 Java 的多线程编程,也希望我们能够去实现一下 C 语言的多线程编程。用以体会不同编程语言间的多线程编程。借此机会,初步学习一下 C 语言的多线程编程。 第一部分主要内容如下: ...
  • 线程的部分经验: 1:模块太,对线程是不友好的。 2:get/post的编码处理,延迟缓存处理很重要。 3:内存溢出的情况下,屏蔽部分代码调试,找到关键地方,做延迟...5:很多人以为多线程越越好,其实是越稳越好
  • Python多线程编程

    千次阅读 多人点赞 2019-02-28 11:46:07
    多线程(multithreaded, MT)编程出现之前,计算机程序的执行是由单个步骤序列组成的,该序列在主机的 CPU 中按照同步顺序执行。无论是任务本身需要按照步骤顺序执行,还是整个程序实际上包含个子任务,都需要...

空空如也

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线程是不是越多越好