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  • c语言多线程并发服务器

    千次阅读 2019-08-15 16:38:30
    文章目录c语言多线程并发服务器服务端客户端 c语言多线程并发服务器 服务端 #include<stdio.h> #include<unistd.h> #include<sys/types.h> #include<sys/socket.h> #include<arpa/inet.h...

    c语言多线程并发服务器

    服务端

    #include<stdio.h>
    #include<unistd.h>
    #include<sys/types.h>
    #include<sys/socket.h>
    #include<arpa/inet.h>
    #include<string.h>
    #include<strings.h>
    #include<ctype.h>
    #include<stdlib.h>
    #include<pthread.h>
    void *run(void *arg);
    int main(){
    		//lfd:socket返回的文件描述符,用lfd监听并接受客户端连接
       		//cfd:客户端链接上来返回的cfd,用cfd和客户端通信
            int lfd,cfd;
    		char client_ip[128];
            //serv_addr服务器地址
            //client_addr客户端地址
            struct sockaddr_in serv_addr,client_addr;
            socklen_t client_len;
            pthread_t tid;
            
            //socket创建服务器返回lfd文件描述符
            lfd = socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0);
            bzero(&serv_addr,sizeof(serv_addr));
            //ipv4
            serv_addr.sin_family = AF_INET;
            //端口 本地字节序转网络字节序 host to net short 大小端存储问题
            serv_addr.sin_port = htons(9999);
            //ip host to net long
            serv_addr.sin_addr.s_addr = htonl(INADDR_ANY);
            //bind
            bind(lfd,(struct sockaddr*)&serv_addr,sizeof(serv_addr));
            //监听是否有客户连接
            listen(lfd,128);
            printf("wait for connect...\n");
            
            while(1){
               client_len = sizeof(client_addr);//客户端地址长度
               //连接成功返回cfd,用cfd和客户通信
               cfd = accept(lfd,(struct sockaddr*)&client_addr,&client_len);
               printf("client:%s\t%d\n",
    		   inet_ntop(AF_INET,&client_addr.sin_addr.s_addr,client_ip,sizeof(client_ip)),
    		   ntohs(client_addr.sin_port));
    		   //创建线程 回调 run方法  cfd做参数传入 
               pthread_create(&tid,NULL,run,(void *)cfd);
               
    		}
    		return 0;
    } 
    void *run(void *arg){
    	int cfd = (int ) arg;
    	pthread_detach(pthread_self());
    	char buf[1024];//缓冲区
    	int len,i;
    	while(1){
    		len = read(cfd,buf,sizeof(buf));
    		printf("receive: %s\n",buf);
    		if(len<=0)break;
    		for(i=0;i<len;++i)
    		    buf[i] = toupper(buf[i]);
    		write(cfd,buf,len);
    	}
    	close(cfd);
    }
    

    客户端

    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    #include<errno.h>
    #include<string.h>
    #include<sys/types.h>
    #include<netinet/in.h>
    #include<sys/socket.h>
    #include<sys/wait.h> 
    #define DEST_PORT 9999//目标地址端口号 
    #define DEST_IP "127.32.255.2"/*目标地址IP,这里设为本机,不一定非得是127.0.0.1,只要127开头并且不是127.0.0.0和127.255.255.255即可*/ 
    #define MAX_DATA 100//接收到的数据最大程度 
     
    int main(){
    	int sockfd;
    	struct sockaddr_in dest_addr;
    	char buf[MAX_DATA];
     
    	sockfd=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0);
    	
    	dest_addr.sin_family=AF_INET;
     	dest_addr.sin_port=htons(DEST_PORT);
    	dest_addr.sin_addr.s_addr=inet_addr(DEST_IP);
    	bzero(&(dest_addr.sin_zero),8);
    	connect(sockfd,(struct sockaddr*)&dest_addr,sizeof(struct sockaddr));
    
    	printf("connect success");
    	while(1){
    		char send_buf[512] = "";
    		scanf("%s",&send_buf);
    		write(sockfd,send_buf,sizeof(send_buf));
    		
    		read(sockfd,send_buf,sizeof(send_buf));
        	printf("client receive:%s\n",send_buf);
    	}
    
    	return 0;
    } 
    
    

    centos执行
    gcc -o server.out server.c -lpthread
    gcc -o client.out client.c -lpthread
    得到执行文件server.out,client.out
    用xshell 对一个虚拟机开两个item窗口,一个执行./server.out ,另一个执行./client.out,可以开多个客户端通信

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  • 但是近期我发现了一个相当好用的库,这个库只需要增加一个修饰符就可以使原生的python多线程实现真正意义上的并发。本文将和大家一起回顾下GIL对于多线程的影响,以及了解通过一个修饰符就可以实现和C++一样的多线程...

    Python 多线程因为GIL的存在,导致其速度比单线程还要慢。但是近期我发现了一个相当好用的库,这个库只需要增加一个修饰符就可以使原生的python多线程实现真正意义上的并发。本文将和大家一起回顾下GIL对于多线程的影响,以及了解通过一个修饰符就可以实现和C++一样的多线程。

    GIL的定义

    GIL的全称是global interpreter lock,官方的定义如下:

    In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

    从官方的解释来看,这个全局锁是用来防止多线程同时执行底层计算代码的。之所以这么做,是因为底层库Cpython,在内存管理这块是线程不安全的。

    GIL有好处吗

    对GIL的第一印象是这东西限制了多线程并发,对python而言是个弊大于利的存在。但是从stackoverflow上的讨论来看,这个存在还是相当有必要的。

    • 增加了单线程的运行速度
    • 可以更方便地整合一些线程不安全的C语言库到python里面去
      首先单线程的运行速度更快了,因为有这个全局锁的存在,在执行单线程计算的时候不需要再额外增加锁,减少了不必要的开支。第二个则是可以更好地整合用C语言所写的python库。现在其实挺多用C语言写好底层计算然后封装提供python接口的,比如数据处理领域的pandas库,人工智能领域的计算框架Tensorflow或者pytorch,他们的底层计算都是用C语言写的。由于这个全局锁的存在,我们可以更方便(安全)地把这些C语言的计算库整合成一个python包,对外提供python接口。

    GIL对性能的影响大吗

    对于需要做大量计算的任务而言,影响是相当大的。我们先来看一段单线程代码:

    class A(object):
        def run(self):
            ans = 0
            for i in range(100000000):
                ans += i
    a = A()
    for _ in range(5):
      a.run()
    

    以上这段代码是跑5次计算,每次计算是从1累加到1千万,跑这段代码需要17.46s。
    紧接着,我们用python的多线程库来实现一个多线程计算:

    import threading
    
    class A(object):
        def run(self):
            ans = 0
            for i in range(100000000):
                ans += i
    threads = []
    for _ in range(5):
        a = A()
        th = threading.Thread(target=a.run)
        th.start()
        threads.append(th)
    for th in threads:
        th.join()
    

    这里我们启动了5个线程同时计算,然后我们又测试下时间: 41.35秒!!!这个时候GIL的问题就体现出来了,我们通过多线程来实现并发,结果比单线程慢了2倍多。

    一个神奇的修饰符

    话不多说,我们先来看下代码。以下这段代码和上面的多线程代码几乎一样。但是我们要注意到,在类A的定义上面,我们增加了一个修饰符*@parl.remote_class*。

    import threading
    import parl
    
    @parl.remote_class
    class A(object):
        def run(self):
            ans = 0
            for i in range(100000000):
                ans += i
    threads = []
    parl.connect("localhost:6006")
    for _ in range(5):
        a = A()
        th = threading.Thread(target=a.run)
        th.start()
        threads.append(th)
    for th in threads:
        th.join()
    

    现在我们来看下计算时间:3.74秒!!!相比于单线程的17.46s,这里只用了接近1/5的时间(因为我们开了5个线程)。这里是我觉得比较神奇的地方,并没有做太多的改动,只是在我的单线程类上面增加了一个修饰符,然后用原生的python多线程继续跑代码就变得相当快了。

    完整的使用说明:

    1. 安装这个库:
    pip install --upgrade git+https://github.com/PaddlePaddle/PARL.git
    
    1. 在本地通过命令启动一个并发服务(只需要启动一次)
    xparl start --port 6006
    
    1. 写代码的时候通过修饰符修饰你要并发的类@parl.remote。
      这里需要注意的是只有经过这个修饰符修饰的类才可以实现并发。
    2. 在代码最开始的时候通过parl.connect(‘localhost:6006’)来初始化这个包。

    最后贴下这个库的使用文档:
    https://parl.readthedocs.io/en/latest/parallel_training/setup.html
    源码在这里:
    https://github.com/PaddlePaddle/PARL/tree/develop/parl/remote

    后续会继续研究源码,看下是怎么做到一个修饰符就能加速的。大家如果读过了源码可以一起讨论下:)

    展开全文
  • 第一层:Thread Cache(线程缓存)1.thread cache是内存池中的第一层缓存,这一层缓存主要解决的问题就是并发状态下锁竞争的效率问题。线程在这里申请不需要加锁,每一个线程都有自己独立的cache,这也就是这个项目并发...

    第一层:Thread Cache(线程缓存)

    75b16974d3049cb8345f24d6886cfac8.png

    1.thread cache是内存池中的第一层缓存,

    这一层缓存主要解决的问题就是并发状态下锁竞争的效率问题。

    线程在这里申请不需要加锁,每一个线程都有自己独立的cache,这也就是这个项目并发高效的地方。

    怎么实现每个线程都拥有自己唯一的线程缓存呢?

    为了避免加锁带来的效率,在Thread Cache中使用(tls)thread local storage保存每个线程本地的Thread Cache的指针,这样Thread Cache在申请释放内存是不需要锁的。

    因为每一个线程都拥有了自己唯一的一个全局变量。

    TLS分为静态的和动态的:

    静态的TLS是:直接定义

    动态的TLS是:调用系统的API去创建的,我们这个项目里面用到的就是静态的TLS

    https://blog.csdn.net/evilswords/article/details/8191230

    https://blog.csdn.net/yusiguyuan/article/details/22938671

    2.

    从Thread Cache申请内存:

    当内存申请size<=64k时在Thread Cache中申请内存,

    计算size在自由链表中的位置,

    如果自由链表中有内存对象时,

    直接从FreeList[i]中Pop一下对象,

    时间复杂度是O(1),且没有锁竞争。

    当FreeList[i]中没有对象时,

    则批量从Central Cache中获取一定数量的对象,

    插入到自由链表并返回一个对象。

    向Thread Cache释放内存:

    当释放内存小于64k时将内存释放回Thread Cache,

    计算size在自由链表中的位置,将对象Push到FreeList[i].

    当链表的长度过长,

    也就是超过一次最大限制数目时则回收一部分内存对象到Central Cache。

    第二层:Central Cache(即中心缓存)

    07c88d3db2da27fb4727cb79f6b80547.png

    1.central cache是内存池中的第二层缓存,

    这一层缓存主要解决的问题就是内存分配不均的问题。

    在设计thread cache时,我们利用TLS让每一个线程都独享了一个thread cache,但是这样虽然解决了内存碎片的问题,也导致了另一个问题,那就是内存资源分配不均衡的问题。当一个线程大量的开辟内存再释放的时候,这个线程中的thread cache势必会储存着大量的空闲内存资源,而这些资源是无法被其他线程所使用的,当其他的线程需要使用内存资源时,就可能没有更多的内存资源可以使用,这也就导致了其它线程的饥饿问题。为了解决这个问题,就有了central cache的设计。

    central cache的主要功能:周期性的回收thread cache中的内存资源,避免一个或多个线程占用大量内存资源,而其它线程内存资源不足的问题。让内存资源的分配在多个线程中更均衡。

    2.第二层是Central Cache,在这里是所有线程共享的,,Central Cache是存在竞争的,所以在这里取内存对象的时候是需要加锁的,但是锁的力度可以控制得很小。

    为了保证全局只有唯一的Central Cache,这个类被可以设计成了单例模式

    单例模式采用饿汉模式,避免高并发下资源的竞争

    3.Central Cache起着承上启下的作用

    对下,它既可以将内存对象分配给Thread Cache来的每个线程,又可以将线程归还回来的内存进行管理。

    对上 它要把自身已经满了的内存块上交给页缓存 当自己有需要的时候 得向页缓存申请

    4.Central Cache本质是由一个哈希映射的Span对象自由双向链表构成 一个span对象大小是恒定的4K大小(32位下4K 64位下8K ) 但是中心缓存数组每个元素指定了单个span划分成内存块的大小 (比如第一个8bytes 第二个16bytes等等),故他们能挂载的内存块数不一样

    5.Central Cache本质是由一个哈希映射的Span对象自由双向链表构成 一个span对象大小是恒定的4K大小(32位下4K 64位下8K ) 但是中心缓存数组每个元素指定了单个span划分成内存块的大小 (比如第一个8bytes 第二个16bytes等等),故他们能挂载的内存块数不一样

    6.从central Cache申请内存:

    当Thread Cache中无法满足线程提出的内存申请的时候,就会批量向Central Cache申请一些内存对象比如线程申请一个16bytes的内存  但是此时thread cache 中16bytes往上的都没了 ,这个时候向cantral申请 central cache就到16bytes的地方拿下一个span 给thread cache,这个过程是需要加锁的。

    当左边步骤中,向Central Cache中申请发现16bytes往后的span结点全空了时,则将空的span链在一起,然后向Page Cache申请若干以页为单位的span对象,比如一个3页的span对象,然后把这个3页的span对象切成3个一页的span对象 放在central cache中的16bytes位置可以有三个结点,再把这三个一页的span对象切成需要的内存块大小 这里就是16bytes ,并链接起来,挂到span中。

    6.向central cache中释放内存

    释放内存:

    当Thread Cache过长或者线程销毁,则会将内存释放回Central Cache中的,

    比如Thread cache中16bytes部分链表数目已经超出最大限制了 则会把后面再多出来的内存块放到central cache的16bytes部分的他所归属的那个span对象上.

    此时那个span对象的usecount就减一位

    当_usecount减到0时则表示所有对象都回到了span,则将Span释放回Page Cache,Page Cache中会对前后相邻的空闲页进行合并。

    注意由span对象划分出去的内存块和这个span对象是有归属关系的

    所以由thread cache归还释放某个内存(比如16bytes)应该归还到central cache的16bytes部分的他所归属的那个span对象上

    怎么才能将Thread Cache中的内存对象还给它原来的span呢?

    答:可以在Page Cache中维护一个页号到span的映射,当Page Cache给Central Cache分配一个span时,将这个映射更新到

    第三层:Page Cache(即页缓存)

    07de3ddfbbdcaab431461a45f7088f9c.png

    0.page cache的主要功能就是回收central cache中空闲的span,并且对空闲的span进行合并,合并成更大的span,当需要更大内存时,就不需要担心因为内存被切小而无法使用大内存的情况了,缓解了内存碎片的问题。而当central cache中没有可用的span对象时,page cache也会将大的内存切成需要大小的内存对象分配给central cache。

    page cache中的内存是以页为单位储存和分配的。

    1.存储的是以页为单位存储及分配的(中心缓存数组每个元素表示链表中span的页数),

    中心缓存没有span时(所有的span链表都空了),从页缓存分配出一定数量的页,并切割成定长大小的小块内存(在中心缓存中对应的字节数 ),分配给Central Cache。Page Cache会回收Central Cache满足条件的Span(使用计数为0,即span结点满足一页)对象,并且合并相邻的页(根据页ID相邻),组成更大的页,缓解内存碎片的问题。

    可以理解为central cache中的span和page cache中是不一样的

    central cache中的span只代表一页 然后被分解成了小的内存块链接而成的链表

    page cache中的span是有多页组成分的

    2.Page cache是一个以页为单位的span自由链表。

    为了保证全局只有唯一的Page cache,这个类可以被设计成了单例模式。

    本单例模式采用饿汉模式。

    3.向page cache申请内存

    当Central Cache向page cache申请内存时,

    当thread cache向Central Cache中申请,发现Central Cache16bytes往后的span结点全空了时,则将空的span链在一起,然后向Page Cache申请若干以页为单位的span对象,比如一个3页的span对象,Page Cache先检查3页的那个位置有没有span,如果没有则向更大页寻找一个span,如果找到则分裂成两个。比如:申请的是3page,3page后面没有挂span,则向后面寻找更大的span,假设在10page位置找到一个span,则将10page span分裂为一个3page span和一个7page span。

    如果找到128 page都没有合适的span,则向系统使用mmap、brk或者是VirtualAlloc等方式申请128page span挂在自由链表中,再重复1中的过程。

    然后把这个3页的span对象切成3个一页的span对象 放在central cache中的16bytes位置可以有三个结点,再把这三个一页的span对象切成需要的内存块大小 这里就是16bytes ,并链接起来,挂到span中。

    4.向page cache中释放内存

    当Thread Cache过长或者线程销毁,则会将内存释放回Central Cache中的,

    比如Thread cache中16bytes部分链表数目已经超出最大限制了 则会把后面再多出来的内存块放到central cache的16bytes部分的他所归属的那个span对象上.

    此时那个span对象的usecount就减一位

    当_usecount减到0时则表示所有对象都回到了span,则将Span释放回Page Cache,Page Cache中会依次寻找span的前后相邻pageid的span,看是否可以合并,如果合并继续向前寻找。这样就可以将切小的内存合并收缩成大的span,减少内存碎片。

    5.page cache中最重要的就是合并了,在span结构中,有_pageid(页号)和_pagequantity(页的数量)两个成员变量,通过这两个成员变量,同时再利用unordered_map建立每一个页号到对应span的映射,就可以通过页号找到对应span进行合并了。

    那么页号又是如何来的呢?当我们通过VirtualAlloc(Windows环境下是VirtualAlloc,Linux下使用brk或者mmap)直接向系统申请内存时,都是以页为单位的内存,而在32位机器下,一页就是4K。所以从0开始每一页的起始地址都是4K的整数倍,那么只需要将申请到的内存地址左移12位就可以得到相应的页号了,而通过页号也可以计算每一页的起始地址,只需要将地址右移12位即可。

    具体合并的过程是这样的:假如现在有一个PageID为50的3页的span,有一个PageID为53的6页的span。这两个span就可以合并,会合并成一个PageID为50的9页的span,然后挂在9页的SpanList上。

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  • C语言Linux实现多线程并发服务器

    千次阅读 2019-02-28 00:09:24
    #include &lt;sys/types.h&gt; #include &lt;sys/socket.h&gt; #include &lt;netinet/in.h&gt; #include &lt;arpa/inet.h&gt; #include &lt;stdio.h&...#inc.
    #include <sys/types.h>
    #include <sys/socket.h>
    #include <netinet/in.h>
    #include <arpa/inet.h>
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <string.h>
    #include <unistd.h>
    #include <signal.h>
    #include <sys/wait.h>
    #include <errno.h>
    #include <pthread.h>
    
    typedef struct SockInfo{
    	int fd;
    	struct sockaddr_in addr;
    	pthread_t id;
    }SockInfo;
    
    void* worker(void* arg)
    {
    	SockInfo* info = (SockInfo*)arg;
    	char buf[1024];
    	char ip[64];
    	while(1){
    		printf("Client IP: %s, port: %d\n",
    			inet_ntop(AF_INET, &info->addr.sin_addr.s_addr, 
    				ip,sizeof(ip)),
    			ntohs(info->addr.sin_port));
    
    		int len = read(info->fd, buf, sizeof(buf));
    		if(len == -1){
    			perror("read error");
    			pthread_exit(NULL);
    		}
    		else if(len == 0){
    			printf("client unconnect\n");
    			close(info->fd);
    			break;
    		}
    		else{
    			printf("recv buf: %s\n", buf);
    			write(info->fd, buf, len);
    		}
    		 
    
    
    	}
    	return NULL;
    }
    			
    
    int main(int argc, char* argv[])
    {
    
    	if(argc <2){
    		printf("eg: ./a.out port\n");
    		exit(1);
    	}
    
    	int port = atoi(argv[1]);    // port
    
    
    	int Socket_fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);   // create socket
    
    	if(Socket_fd==-1){
    		perror("create socket error");
    		exit(EXIT_FAILURE);
    	}
    
    	struct sockaddr_in serv;
    
    	memset(&serv, 0 ,sizeof(serv));
    
    	serv.sin_family = AF_INET;                               // ipv4
    	serv.sin_port = htons(port);                             // port
            serv.sin_addr.s_addr = INADDR_ANY;                        // ip
    
    	if(-1==bind(Socket_fd, (struct sockaddr*)&serv, sizeof(serv))){
    		perror("bind error");
    		close(Socket_fd);
    		exit(EXIT_FAILURE);
    	}
    
    	if(-1==listen(Socket_fd,36)){
    		perror("listen error");
    		close(Socket_fd);
    		exit(EXIT_FAILURE);
    	}
    	printf("Start accept ......\n");
    
    	int i=0;
    	SockInfo info[32];
    	for(i=0;i<sizeof(info)/sizeof(int);i++)
    		info[i].fd=-1;
            socklen_t cli_len = sizeof(struct sockaddr_in);
    	while(1){
    
    		for(i=0;i<32;i++){
    			if(info[i].fd == -1)
    				break;
    		}
    
    		if(i==32)
    			break;
    
    		// parent pthread
    		info[i].fd = accept(Socket_fd,
    				(struct sockaddr*)&info[i].addr, &cli_len);
    
    		// child pthread
    		pthread_create(&info[i].id, NULL, worker, &info[i]);
    
    		//
    		pthread_detach(info[i].id);
    	
    	}
    	
    	close(Socket_fd);
    	// only quit child pthread
    	pthread_exit(NULL);
    	return 0;
     	
    }
    
    

     

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  • 线程与进程相比,它是一种花销小,...多编程并发在企业中开发显得尤为重要,本课程包含Windows多线程编程与C++11高并发编程,通过浅显易懂的代码与讲解,让你的多线程编程能力得到质的飞跃,具备开发高并发代码的能力!
  • C语言多线程操作

    千次阅读 2019-11-27 22:39:38
    C语言多线程操作 目录 C语言多线程 创建线程 终止线程 注意 信号量机制 参考博文: 返回目录 C语言多线程 多线程是多任务处理的一种特殊形式,多任务处理允许让电脑同时运行两个或两个以上的程序。一般...
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  • 图形化实现:多线程并发同步,缓冲区容量为2,爸爸放苹果,妈妈放橘子,儿子吃苹果,女儿吃橘子。 图形化实现:多线程并发同步,缓冲区容量为2,爸爸放苹果,妈妈放橘子,儿子吃苹果,女儿吃橘子。
  • 多线程并发服务器:
  • 该套餐包含两门课程,netty课程和并发编程课程
  • tcp多进程并发文件服务器代码?线程是相对独立的执行单位,是计算机系统进行调度的...python多进程,多线程分别是并行还是并发编写多进程/多线程并发的程序时需要注意哪些方面编写多进程/多线程并发的程序时需要注...
  • Linux下基于socket多线程并发通信的实现,论文,pdf文档
  • sqlite3 多线程 并发

    千次阅读 2013-12-05 16:26:03
    前段时间做SQLITE3的增删改,需要考虑接口被多线程调用,于是看了下SQLITE3 的 Help Doc , 发现有些函数 (sqlite3_open_v2(), sqlite3_prepare_v2())是用来进行多线程的但是没看明白(英语不好啊,弱暴了),并且低版本的...
  • 1. 了解基本概念  进程:是计算机所执行的一个任务的描述,是面向操作系统的最小单位,操作...注意:把一个程序该成多线程之后,并不会仅仅缩短我们所理解的时间,我们可以这样想.对于一个程序,系统给我们分配...
  • 通过几个案例让同学们明白paramiko的功能,包括发送命令到服务器执行,shell的交互式会话,以及文件的上传和下载,最后我们通过一个案例先封装我们的paramiko各个功能,接着让同学们了解如何使用python的多线程以及...
  • C语言实现 多线程文件传输

    热门讨论 2014-06-11 17:05:32
    本人在工作用的到c语言进程多线程工作,和多线程实现文件传输的功能,就网上寻找一份,供大家参考
  • Linux下多线程编程(C语言

    千次阅读 2012-09-14 21:54:04
    Linux下多线程编程(C语言) 2.6内核开始使用NPTL(Native POSIX Thread Library)线程库,这个线程库有以下几个目标: POSIX兼容,都处理结果和应用,底启动开销,低链接开销,与Linux Thread应用的二进制兼容,软...
  • 但是,我们实际上也可以编写一个进程里同时运行线程的程序,线程是由内核调度的,从进程间通信角度来看,一个给定进程内的所有线程共享同样的全局变量。每个线程具有独立的线程上下文,包括一个唯一的整数线程ID...
  • 并发与并行1.2 硬件并发与任务切换1.3 多线程并发与多进程并发1.4使用并发的原因2.C语言多线程 时间:2021年7月17日22:02:21 1.并发与并行 ​ 并行:同一时刻内同时处理多个操作,强调同一时刻点同时发生。 ​ 并发:...
  • C语言多线程运行时间计算 单线程下的运行时间可以使用clock()进行计算 clock()计算的是the CPU time used so far,即占用的CPU时间 而多线程和单线程不同的是,多线程会占用更多的CPU时间(多个线程同时运行),因此...
  • c语言写的多协议多服务并发的服务器,主要用到多线程socket编程
  • Linux下c语言多线程编程

    千次阅读 2017-08-03 08:58:04
    系列中不但会详细讲解多线程同步互斥的各种“招式”,而且会进一步的讲解多线程同步互斥的“内功心法”。有了“招式”和“内功心法”,相信你也能对多线程挥洒自如,在笔试面试中顺利的秒杀多线程试题。  --------...
  • 进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次而可以并发执行的运行活动,是处于活动状态的计算机程序...再操作系统设计上,从进程演化出线程,最主要的目的就是更好的支持处理器系统和减小上下文件切换开销。
  • 实验5 结果不唯一的多线程并发运行实例 操作指导 变量及函数说明   pthread_t 类型定义:typedef unsigned long int pthread_t; //come from /usr/include/bits/pthreadtypes.h 用途:pthread_t用于声明线程ID。...
  • C语言中的多线程简介

    千次阅读 2019-08-17 21:21:40
    多线程就是多个线程同时并发执行。 (注意并发与并行的区别,并行同时执行不同的任务,并行是交替执行不同的任务。) 1,为什么要用多线程? 1)避免阻塞 单个线程中的程序,是按照顺序执行的,排在前面的程序...

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