廖威雄,目前就职于珠海全志科技股份有限公司从事linux嵌入式系统(Tina Linux)的开发,主要负责文件系统和存储的开发和维护,兼顾linux测试系统的设计和持续集成的维护。
本文翻译自 C++11 Multithreading – Part 1 : Three Different ways to Create Threads,转载自C++11多线程-【1】创建线程的三种方式
在计算机科学和软件工程中,多线程编程是一项关键技能,尤其在当今多核处理器和高并发应用程序的背景下显得尤为重要。本文将全面探讨Linux环境下的线程编程,涵盖基本概念、线程创建与管理、线程同步、性能优化以及实际应用,通过详细的C++示例代码帮助读者深入理解并掌握这一技术。
超线程技术(Hyper-Threading): 就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片,(一个核模拟出两个核?)
进程与线程之间是有区别的,不过linux内核只提供了轻量进程的支持,未实现线程模型。Linux是一种“多进程单线程”的操作系统。Linux本身只有进程的概念,而其所谓的“线程”本质上在内核里仍然是进程。
很多时候,我们为了提升接口的性能,会把之前单线程同步执行的代码,改成多线程异步执行。
多线程编程在现代软件开发中是如此的重要,以至于熟练使用多线程编程是一名合格的后台开发人员的基本功,注意,我这里用的是基本功一词。它是如此的重要,所以您应该掌握它。本文将介绍多线程的方方面面,从基础的知识到高级进阶。让我们开始吧。
在做性能测试中不断思考java应用,性能怎么观察,怎么通过方法定位到代码,是否有通用步骤,通过查找资料与参考前人的知识总结,才有如下文章,话说知道不等于会,会不等于能运用,只有不断有意识的去练习才能掌握。总之,这属于基础技能,有了这层基础,再去使用高级版的工具(如阿里的Arthas),也就顺风顺水,水到渠成。
基本概念 物理CPU:物理CPU就是插在主机上的真实的CPU硬件,在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数:物理CPU下一层概念就是核心数,我们常常会听说多核处理器,其中的核指的就是核心数。在Linux下可以通过cores来确认主机的物理CPU的核心数。 逻辑CPU:核心数下一层的概念是逻辑CPU,逻辑CPU跟超线程技术有联系,假如物理CPU不支持超线程的,那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量;如果物理CPU支持超线程,那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍。在Linux下可以通过 processors 的数目来确认逻辑CPU的数量。 超线程:超线程是英特尔开发出来的一项技术,使得单个处理器可以象两个逻辑处理器那样运行,这样单个处理器以并行执行线程。这里的单个处理器也可以理解为CPU的一个核心;这样便可以理解为什么开启了超线程技术后,逻辑CPU的数目是核心数的两倍了。 在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看,这个文件显示的内容类似于下图所示
写在前面:今天开始尝试写写除Vim外的其他内容,仍然是以技术为主,可能涉及的内容包括Linux、正则表达式、gdb、makefile等内容,不知道小伙伴们有没有兴趣看呢?不管如何,也算是我自己的知识沉淀吧~
多线程编程是开发中经常用的技术,多数情况下,我们只是知道怎么启线程、回收线程以及常规的一些用法,对于其具体技术细节以及还有哪些巧妙的用法并未挖掘。
它返回一个 pthread_t 类型的变量,指代的是调用 pthread_self 函数的线程的 “ID”。
与线程有关的函数构成了一个完整的系列,大多数函数名都是以“pthread_”为开头的,要使用这些函数需要引入头文件pthread.h。链接这些线程函数库需要使用编译器命令的-lpthread选项。
一、课程介绍 UNIX/Linux环境C语言,借助学习操作系统的接口的方法来学习、理解操作系统的 运行机制以及一些网络协议 C/C++、数据结构和算法 与平台无关,重点是算法逻辑 Uinx/Linux/Android/IOS 平台相关,系统接口 嵌入式/驱动/移植 硬件相关,硬件接口
超线程技术(Hyper-Threading):就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片, 让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率。 我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU.
注:pthread_exit或者return返回的指针所指向的内存单元必须是全局的或者是用malloc分配的,不能在线程函数的栈上分配,因为当其它线程得到这个返回指针时线程函数已经退出了
本文为 PingCAP Observability 团队研发工程师钟镇炽在 Rust China Conf 2020 大会上所做演讲 《高性能 Rust tracing 库设计》的详细文本,介绍了对性能要求非常苛刻的分布式 KV 数据库 TiKV 如何以不到 5% 的性能影响实现所有请求的耗时追踪。
SDL 支持 多线程 编程 , 开发者 可以 创建多个线程 , 来执行不同的任务 , 如开启多个线程同时处理
通过对线程与线程控制的相关知识点的编程学习和锻炼,培养学生们对线程相关实例问题的分析与解决能力。
Linux是一个多任务、多用户的操作系统,因此它允许多个进程同时运行而不相互干扰,进程是Linux操作系统的重要基本概念之一,进程是程序的执行实例,在操作系统中执行不同的任务。Linux为我们提供了一个名为ps的实用程序,用于查看与系统上的进程相关的信息,它是process status进程状态的缩写,ps命令用于列出当前正在运行的进程,它们的pid以及一些其他信息取决于不同的选项,它从/proc文件系统中的虚拟文件读取进程信息,/proc包含虚拟文件,这就是它被称为虚拟文件系统的原因,process status命令ps显示有关活动进程的信息,类似于windows的任务管理器,每个操作系统的ps版本都略有不同,因此若要是需要获取详细情况则需要查阅操作系统的wiki。
在linux 2.2版本之前,当内核对进程进行权限验证的时候,可以将进程划分为两类:privileged(UID=0)和unprivilege(UID!=0)。其中privileged的进程拥有所有内核权限,而unprivileged则根据如可执行文件的权限(effective UID, effective GID,supplementary group等)进行判断。
线程是进程内部的一个执行流,作为 CPU 运行的基本单位,对于线程的合理控制与任务的执行效率息息相关,因此掌握线程基本操作(线程控制)是很有必要的
自从C++98以来,C++11无疑是一个相当成功的版本更新。它引入了许多重要的语言特性和标准库增强,为C++编程带来了重大的改进和便利。C++11的发布标志着C++语言的现代化和进步,为程序员提供了更多工具和选项来编写高效、可维护和现代的代码
class Exception : public std::exception
jstack(Java Virtual Machine Stack Trace)是JDK提供的一个可以生成Java虚拟机当前时刻的线程快照信息的命令行工具。线程快照一般被称为threaddump或者javacore文件,是当前Java虚拟机中每个线程正在执行的Java线程、虚拟机内部线程和可选的本地方法堆栈帧的集合。对于每个方法栈帧,将会显示完整的类名、方法名、字节码索引(bytecode index,BCI)和行号。生成的线程快照可以用于定位线程出现长时间停顿的原因,比如:线程间死锁、死循环、请求外部资源被长时间挂起等等。
萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
前面文章介绍了Linux下进程的创建、管理、使用、通信,了解了多进程并发;这篇文章介绍Linux下线程的基本使用。
多线程编程是一种利用操作系统的多任务处理机制,以实现程序并发执行的编程模型。在Linux环境下,使用线程可以充分利用多核处理器的优势,提高程序的性能。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。
早在LINUX2.2内核中。并不存在真正意义上的线程,当时Linux中常用的线程pthread实际上是通过进程来模拟的,也就是同过fork来创建“轻”进程,并且这种轻进程的线程也有个数的限制:最多只能有4096和此类线程同时运行。 2.4内核消除了个数上的限制,并且允许在系统运行中动态的调整进程数的上限,当时采用的是Linux Thread 线程库,它对应的线程模型是“一对一”,而线程的管理是在内核为的函数库中实现,这种线程得到了广泛的应用。但是它不与POSIX兼容。另外还有许多诸如信号处理,进程ID等方面的问题没有完全解决。 相似新的2.6内核中,进程调度通过重新的编写,删除了以前版本中的效率不高的算法,内核框架页也被重新编写。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,软硬件的可扩展能力,与C++集成等。 这一切是2.6的内核多线程机制更加完备。
Bionic库是Android的基础库之一,也是连接Android系统和Linux系统内核的桥梁,Bionic中包含了很多基本的功能模块,这些功能模块基本上都是源于Linux,但是就像青出于蓝而胜于蓝,它和Linux还是有一些不一样的的地方。同时,为了更好的服务Android,Bionic中也增加了一些新的模块,由于本次的主题是Androdi的跨进程通信,所以了解Bionic对我们更好的学习Android的跨进行通信还是很有帮助的。
复习的差不多了,我们了解了线程的基本概念,接下来就要开始学习如何管理线程 — 线程控制。根据我们之前学习的进程控制,大概可以估计一下线程控制的基本接口:线程创建 , 线程等待 , 线程退出…
Java线程使用技巧学习(一) Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。 从本文中你将会看到线程提供的一些不太常用的方法及技术。不管你是初学者还是高级用户或
Linux 内核使用 task_struct 数据结构来关联所有与进程有关的数据和结构,Linux 内核所有涉及到进程和程序的所有算法都是围绕该数据结构建立的,是内核中最重要的数据结构之一。
前面我们就已经说了Windows怎么使用Arthas了,那今天我们就来聊一下在Linux下的Arthas的使用
说到原子,类似于以下的代码可能人人都可以看出猫腻。 /* http://www.cnblogs.com/Colin-Cai */ #include <stdio.h> #include <pthread.h> int cnt = 0; void* mythread(void* arg) { int i; for(i=0;i<500000000;i++) cnt++; return NULL; } int main() {
exit是c语言的库函数,他最终调用_exit。在此之前,先清洗标准输出的缓存,调用用atexit注册的函数等, 在c语言的main函数中调用return就等价于调用exit。
地址空间是进程能看到的资源窗口:一个进程能看到代码区、共享区、内核区、堆栈区,大部分的资源都是在地址空间上看到的
文章目录 一、项目概述 二、项目实施 1.导入所需要的库 2.全局变量和参数配置 3.产生随机时间和用户代理 4.获取领导的fid 5.获取领导所有留言链接 6.获取留言详情 7.获取并保存领导所有留
栈:线程运行时需要的内存空间,一个栈中包含多个栈帧,栈帧是每个方法运行时需要的内存,一次方法调用就是一个栈帧。栈帧主要是用来存储局部变量,参数与返回地址(结束该方法后执行方法的地址)的。调用一个方法时,方法的栈帧入栈,当该方法执行结束,对应的栈帧(Frame)就会出栈。另外每个线程只能有一个活动栈帧,来对应当前正在执行的方法。
---其实经过这一段时间的Linux应用编程学习,自己总结发现到,在Linux应用编程当中有四大模块我们一定要掌握(这些是最基础的东西):
操作系统中的经典定义: 进程:资源分配单位。 线程:调度单位。 操作系统中用PCB(Process Control Block, 进程控制块)来描述进程。Linux中的PCB是task_struct结构体。
页表有许多条目。32位系统下,物理内存是4G即2^32字节,即有2^32个地址。其中物理内存中被划分为许多页框(或者叫块),页框大小4KB。相应的磁盘也被划分为许多页帧,页帧大小也是4KB,这样OS将数据从磁盘加载到内存或内存保存到磁盘上就是以4KB为单位。回到内存,内存有2^32个地址,那么就有2^32个地址需要被映射。页表就需要建立2^32个逻辑地址与物理地址的映射。
云原生这么多微服务,当然需要一个诊断利器来排查问题。 Arthas 是阿里开源的 Java 诊断工具,深受开发者喜爱。在线排查问题,无需重启;动态跟踪 Java 代码;实时监控 JVM 状态。Arthas 支持 JDK 6+,支持 Linux/Mac/Windows,采用命令行交互模式,同时提供丰富的 Tab 自动补全功能,进一步方便进行问题的定位和诊断。
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前面已经讲过了雪花算法,里面使用了System.currentTimeMillis()获取时间,有一种说法是认为System.currentTimeMillis()慢,是因为每次调用都会去跟系统打一次交道,在高并发情况下,大量并发的系统调用容易会影响性能(对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时,毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中)。我们可以看到它调用的是native 方法:
谈到Redis缓存,我们描述其性能时会这么说:支持1万并发连接,几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时,则会宣示:支持C10M(1千万并发连接),百万级QPS。Nginx用C语言开发,而Redis是用同一家族的C++语言开发的,C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制,为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢?(本文不讨论Redis分布式集群)
之前组内一位大佬分享了一些关于系统性能优化方面的干货,这里我将它整理成文并且加入自己平时常用的一些工具和技巧。由于关于系统性能优化涉及的内容非常多,我会分几篇文章来分享。这次分享下定位系统层面问题的常用方法。
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