(0, 10, [](int i) { std::cout << "Iteration " << i << " executed by thread " << tbb::this_task_arena...::current_thread_index() << std::endl; }); return 0;}并行计算的注意事项在使用并行计算技术时，需要注意以下几点：数据依赖性：并行计算时，需要注意任务之间的数据依赖关系...在多线程或多进程环境下，需要合理地管理共享数据的访问，避免出现竞争条件和死锁等问题。性能测试和调优：并行计算程序的性能取决于多个因素，包括硬件环境、任务划分、算法优化等。...C++提供了多种并行计算工具和技术，如OpenMP、MPI和TBB等，可以帮助开发人员充分利用计算资源，实现高性能的并行计算。...在每个线程中，并行处理不同行的像素，从而加快图像处理的速度。通过在主函数中输出部分处理后的图像数据，我们可以验证并行处理的正确性。
概述 OpenMP是基于共享存储体系的基于线程的并行编程模型。一个共享存储的进程由多个线程组成，而OpenMP就是基于已有线程的共享编程范例。...在OpenMP中，线程的并行化是由编程人员控制的，不是自动编程模型，而是外部变成模型。 OpenMP采用Fork-Join并行执行模型。...在OpenMP中，通过编译制导语句（即像#pragma开头的语句）来构造并行域，在原本的串行代码中，在可并行代码块周围添加编译制导语句并修改相应的代码，就可以完成并行的功能。...int id = omp_get_thread_num(); printf("hello from thread%d\n",id); } return 0; } 通过gcc --openmp...可以看到线程数是在程序编写过程中指定的 通过omp_get_thread_num来获取当前线程的编号 通过omp_get_num_threads来获取线程总数 一个例子 这里举一个更完善的例子来说明。
get_id 返回当前线程的id，可以以此来标识不同的线程。 sleep_for 是让当前线程停止一段时间。 sleep_until 和sleep_for类似，但是是以具体的时间点为参数。...处理器在进行计算的时候，高速缓存会参与其中，例如数据的读和写。而高速缓存和系统主存（Memory）是有可能存在不一致的。...它们的时序可能如下所示： 在时间点a的时候，所有线程对于sum变量的值是一致的。 但是在时间点b之后，thread3上已经对sum进行了赋值。... lock(g_i_mutex); // ② ++g_i; std::cout lock会被销毁，它对互斥体的锁定也就解除了。 在多个线程中使用这个方法。
，但也有如下缺点： 1.所有的代码都堆在一起，不利于模块化和理解 2.工程变大时，编译时间变得很长，改动一个地方就得全部重新编译 因此，我们提出多文件编译的概念，文件之间通过符号声明相互引用...，避免针对每个.cpp和.o重复写 g++ 命令（%.o: %.cpp） 但坏处也很明显： 1.make 在 Unix 类系统上是通用的，但在 Windows 则不行 2.需要准确地指明每个项目之间的依赖关系...有时候我们会有多个可执行文件，他们之间用到的某些功能是相同的，我们想把这些共用的功能做成一个库，方便大家一起共享 库中的函数可以被可执行文件调用，也可以被其他库文件调用 库文件又分为静态库文件和动态库文件...因此为避免冲突，每个包都享有一个独立的名字空间，以 :: 的分割（和 C++ 还挺像的） 你可以指定要用哪几个组件： find_package(TBB REQUIRED COMPONENTS tbb....Eigen3::Eigen 8.OpenMP::OpenMP_CXX 不同的包之间常常有着依赖关系，而包管理器的作者为 find_package 编写的脚本（例如/usr/lib/cmake/TBB/
如果在thread对象销毁的时候我们还没有做决定，则thread对象在析构函数出将调用std::terminate()从而导致我们的进程异常退出。...处理器在进行计算的时候，高速缓存会参与其中，例如数据的读和写。而高速缓存和系统主存（Memory）是有可能存在不一致的。...它们的时序可能如下所示： 在时间点a的时候，所有线程对于sum变量的值是一致的。 但是在时间点b之后，thread3上已经对sum进行了赋值。... lock(g_i_mutex); // ② ++g_i; std::cout lock会被销毁，它对互斥体的锁定也就解除了。4.在多个线程中使用这个方法。
get_id 返回当前线程的id，可以以此来标识不同的线程。 sleep_for 是让当前线程停止一段时间。 sleep_until 和sleep_for类似，但是是以具体的时间点为参数。...image.png 处理器在进行计算的时候，高速缓存会参与其中，例如数据的读和写。而高速缓存和系统主存（Memory）是有可能存在不一致的。...它们的时序可能如下所示： image.png 在时间点a的时候，所有线程对于sum变量的值是一致的。 但是在时间点b之后，thread3上已经对sum进行了赋值。... lock(g_i_mutex); // ② ++g_i; std::cout lock会被销毁，它对互斥体的锁定也就解除了。 在多个线程中使用这个方法。
然而，多线程编程涉及到共享资源的访问，需要特别注意资源同步问题，以避免竞态条件和数据不一致性。 2. 线程创建与基本概念 在Linux中，线程是通过pthread库来实现的。...return 0; } 3.3 条件变量（Condition Variable） 条件变量用于线程之间的通信和同步，它允许一个线程等待某个条件的发生，而其他线程可以在满足条件时通知等待的线程。...线程安全性与性能优化 在多线程编程中，除了使用锁和其他同步机制确保数据的一致性外，还应考虑性能优化的问题。例如，避免不必要的锁竞争、减小锁的粒度、使用无锁数据结构等都是提高多线程程序性能的重要手段。...死锁与避免策略 死锁是多线程编程中常见的问题，它指的是一组线程因争夺资源而陷入无限等待的状态。死锁通常发生在多个线程之间循环等待对方释放资源的情况下。...结论 深入理解Linux多线程编程和资源同步是编写高性能、可靠多线程应用程序的关键。在选择合适的同步机制、处理死锁、使用线程安全的数据结构、了解原子操作和内存模型、进行性能优化等方面，都需要仔细考虑。
锁的分类 死锁、活锁 活锁、死锁本质上是一样的，原因是在获取临界区资源时，并发多个进程/线程声明资源占用(加锁)的顺序不一致，死锁是加不上就死等，活锁是加不上就放开已获得的资源重试，其实单机场景活锁不太常见...比如paxos的prepare和accept，两个并发提案P1和P2，P2用更大proposal id的prepare形成多数派，将使得之前已经prepare成功的P1无法accept，P1只能用更更大的...proposal id重试，而使得P2又无法accept，把prepare和accept看做两个资源A和B，每个提案都是按BAB的顺序获取资源（因为prepare阶段的应答蕴含了对accept增加了限制...当然，你可以说这种不公平是由于它们抢锁而引起的，但从时间分配比例而言，参与竞争与不参与竞争的线程是不公平的。下图说明了线程X和A、B、C之间的执行时间差异。...（多个线程加读锁）·多线程使用pthread_spinlock_t：4.766012s·多个线程使用tbb::spin_mutex：6.638609s （从这里可以看出pthread的自旋锁比TBB的自旋锁性能高出
CUDA的内存模型 每个线程有自己的私有本地内存(local memory) ， 每个线快有包含共享内存， 可以被线程块中所有线程共享，其声明周期与线程块一致。...GPU的核心组件 – SM（Streaming Multiprocessor） 与CPU的多线程类似，一个Kernel实际上会启动很多线程，而多线程如果没有多核支持，在物理层也是无法实现并行的。...3.SIMI–（Single-Intruction, Multiple-Thread）单指令多线程 基本的执行单元是线程束（wraps)，线程束包含32个线程，这些线程同时执行相同的指令，但是每个线程都包含自己的指令地址计数器和寄存器状态...所以尽管线程束中的线程同时从同一程序地址执行，但是可能具有不同的行为，比如遇到了分支结构，一些线程可能进入这个分支，但是另外一些有可能不执行，它们只能死等，因为GPU规定线程束中所有线程在同一周期执行相同的指令...总之，就是网格和线程块只是逻辑划分，一个kernel的所有线程其实在物理层是不一定同时并发的。所以kernel的grid和block的配置不同，性能会出现差异。
：只是并行了，但对于任务的拼接处理不够好，也就是DAG任务流模式，缺少这种模型的支持 如果上面的例子用openmp重写，是这样的 #include // OpenMP is a lang...ext to describe parallelism using compiler directives int main(){ #omp parallel num_threads(std::thread...omp task depend(in: B_D, C_D) { std::cout << ”TaskD\n” ; } } return 0 } 用tbb实现是这样的 #include...，避免使用thread，其实和上面的taskflow差不太多，他实现了一个库concoro 演示代码在这里https://github.com/lucteo/cppnow2021-examples/blob...目前协程的生态是真滴粗糙 Taking Template One Step Further 介绍自己的两个库kiwaku和ofw 介绍他怎么用模版的。
一、知识补充 线程的ID pthread_create创建一个线程，产生一个线程ID存放在第一个参数之中，该线程ID与内核中的LWP并不是一回事。...但有时候，很多变量需要在线程间共享，这样的变量称为共享变量，可以通过数据的共享，完成线程之间的交互 多个线程并发的操作共享变量，会带来问题：数据不一致问题 要解决线程不安全的情况，保护共享资源： 代码必须有互斥行为...互斥锁实现原子性原理 单纯的i++,++i都不是原子的，会导致数据不一致问题 从汇编谈加锁:为了实现互斥锁操作，大多数体系结构提供了swap和exchange指令,作用是把寄存器和内存单元的数据直接做交换...这就是死锁 ps:一把锁可以造成死锁，在抢票的时候我们就写过，在加一把锁导致死锁。....不剥夺：一个执行流获得的资源在未使用完之前，不能强行剥夺 4.环路等待条件：执行流间形成环路问题，循环等待资源 避免死锁，1.破坏死锁的四个必要条件2.加锁顺序一致3.避免锁未释放的场景4.资源一次性分配
join & detach join和detach为最基本的用法，join可以使主线程（main函数）等待子线程（自定义的function_1函数）完成后再退出程序，而detach可以使子线程与主线程毫无关联的独立运行...::thread t1((Fctor()), std::move(s));//子线程1(将字符串从主线程移动到子线程) std::cout << "Sub_thread1_ID" << t1.get_id...std::cout << "Sub_thread2_ID" << t2.get_id() << std::endl; //可以看到两个子线程的ID是相同的！...且锁的顺序不一致时，可能发生死锁。...原因在于多个线程可能各自加了1把锁后，同时在等待对方释放剩余的锁。 最简单的解决方法是：只要锁的顺序一致，就不会死锁。
OpenMP是一套基于共享内存方式的多线程并发编程库。第一次接触它大概在半年前，也就是研究cuda编程的那段时间。OpenMP产生的线程运行于CPU上，这和cuda不同。...RowMatrix和ColumnMatrix是我将矩阵分拆出来的行矩阵和列矩阵。这么设计是为了方便设计出两者的迭代器，使用std::inner_product方法进行计算。 ...第6行，使用omp_set_dynamic关闭OpenMP动态调整线程数。 第7行，告诉OpenMP启动8个线程执行下面区块中的逻辑。 ...第9行，通过omp_get_thread_num()当前线程在OpenMP中的ID。该ID从0开始递增。 第10行，通过omp_get_num_threads()获取并行执行的线程数。...由于第6行和第7行的设置，本例中其值将为8。 第13~15行，分拆任务。这样可以保证每个线程可以不交叉的运算各自的区域。 仅仅7行代码，将程序的计算能力提升了4倍！
） 2）S1和S2在同一循环迭代中访问同一存储单元L，但S1的执行在S2之前。...循环调度与分块 为了提供一种简单的方法以便能够在多个处理器之间调节工作负载，OpenMP给出了四种调度方案： static,dynamic,runtime,guided. ...任务分配区可以指导OpenMP编译器和运行时库将应用程序中标示出的结构化块分配到用于执行并行区域的一组线程上。...使用Barrier和Nowait: 栅障（Barrier）是OpenMP用于线程同步的一种方法。线程遇到栅障是必须等待，直到并行区中的所有线程都到达同一点。...数据的Copy-in 和Copy-out: 在并行化一个程序的时候，一般都必须考虑如何将私有变量的初值复制进来（Copy-in ），以初始化线程组中各个线程的私有副本。
理解进程和线程的概念 进程（Process） 线程（Thread） 2. 理解竞态条件和死锁 竞态条件（Race Condition） 死锁（Deadlock） 3....ID:", os.getpid()) else: print("父进程 ID:", os.getpid()) 线程（Thread） 线程是进程中的执行单元，多个线程可以共享同一个进程的内存和资源...常见的多线程编程模式 生产者-消费者模式 生产者-消费者模式是一种经典的多线程编程模式，用于解决生产者和消费者之间的协作问题。...线程池模式是为了重用线程，减少线程的创建和销毁开销。...希望本文的内容能帮助读者更好地理解多线程编程，提高在多线程环境下开发应用程序的能力。不同的应用场景和需求可能需要不同的多线程编程模式和技术，因此不断学习和实践是非常重要的。
thread(fn, args1, args2, ...) 构造一个线程对象，并关联线程函数fn，args1，args2，...为线程函数的参数。 get_id() 获取线程id。...t1; std::cout << t1.get_id() << std::endl; return 0; } get_id()的返回值类型为id类型，id类型实际为std::thread命名空间下封装的一个类...<< std::endl; return 0; } thread类是防拷贝的，不允许拷贝构造以及赋值，但是可以移动构造和移动赋值，即将一个线程对象关联线程的状态转移给其他线程对象，转移期间不意向线程的执行...此时，t2 会被线程调度器暂停，t1 仍然无法继续执行。 这样，t1 和 t2 互相等待对方释放互斥锁，形成了死锁状态。没有任何线程能够继续执行，导致程序被死锁。...mutex的种类 在C++11中，Mutex总共包了四个互斥量的种类： 1.std::mutex C++11提供的最基本的互斥量，该类的对象之间不能拷贝，也不能进行移动拷贝或赋值。
openMP进行多线程编程 在C++中使用openmp进行多线程编程 - DWVictor - 博客园 (cnblogs.com) openmp是由一系列#paragma指令组成，这些指令控制如何多线程的执行程序...openmp-master - 芒果的博客 - 芒果的个人博客 (mangoroom.cn) master指令则指定其相关的代码块必须在主线程中执行，且其它线程不必在代码块后阻塞。...可能某一个任务执行了一半的时候，或者甚至要执行完的时候，程序可以去创建第二个任务，任务在一个线程上去执行，一个动态的过程，不像sections和for那样，在运行之前，已经可以判断出可以如何去分配任务。...； lastprivate:变量在每个线程的共享方式与private一致，但不同的是，变量的最后一次迭代中的值会flush主线程中的变量中。...和copyin子句：使用threadprivate子句用来标明 某一个变量是线程私有数据，在程序运行的过程中，不能够被其他线程访问到。
从c11开始，c提供了std::mutex类型，对于多线程的加锁操作提供了很好的支持。 线程之间的锁有： 互斥锁、条件锁、自旋锁、读写锁、递归锁。一般而言，锁的功能与性能成反比。...互斥锁（Mutex） 互斥锁用于控制多个线程对他们之间共享资源互斥访问的一个信号量。也就是说是为了避免多个线程在某一时刻同时操作一个共享资源。 例如线程池中的有多个空闲线程和一个任务队列。...std::mutex 和 std::lock_guard 都声明在 头文件中。...自旋锁 假设我们有一个两个处理器core1和core2计算机，现在在这台计算机上运行的程序中有两个线程：T1和T2分别在处理器core1和core2上运行，两个线程之间共享着一个资源。...从“自旋锁”的名字也可以看出来，如果一个线程想要获取一个被使用的自旋锁，那么它会一致占用CPU请求这个自旋锁使得CPU不能去做其他的事情，直到获取这个锁为止，这就是“自旋”的含义。
同时，基本的互斥量不允许某个线程在已获得互斥量的情况下重复对该互斥量进行上锁操作，所以重复上锁将会导致死锁（结果通常未定义的）。...，但必须保证上锁和解锁的次数相同.实际上它也是一种可以被上锁的对象，但是和 std::mutex 不同的是，std::recursive_mutex 允许同一个线程对互斥量多次上锁（即递归上锁），来获得对互斥量对象的多层所有权...的特性和 std::mutex 大致相同。...，try_lock_for 和 try_lock_until，即某个线程在规定的时间内对互斥量进行上锁操作，如果在规定的时间内获得了锁则返回 true, 超时则返回 false，在本章后面的内容中我会介绍...try_lock_for 和 try_lock_until两个上锁函数之间细微的差异。
一个 Raft 集群中的节点通过运行 Raft 算法保证各个节点之间复制日志序列。算法保证各个节点之间的日志序列是一致的，只要各个节点上的日志序列一致即可保证各个节点上数据的一致性。...线程池死锁问题这是在 NebulaGraph v2.6 之前发现的一个很有意思的问题。...再观察这个函数，我们可以看到 sendAppendLogRequest(eb, req) 和它的回调处理用的都是在同一个 eb（EventBase，即 IO 线程）中执行，会不会是回调线程中的操作导致死锁了...总结以上问题就是在两个线程池工作线程中：worker thread 1 执行以下回调拿到锁 lock，等待在条件变量上；worker thread 2 执行以下回调尝试获取，然后执行后续任务；修改数据并激活条件变量...18 条不一致，和 Raft log 中的不一致的数据条目非常接近。
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