大数据量操作时，用户需要了解后台运行的进展情况

最新推荐文章于 2025-11-27 15:46:47 发布
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本文介绍了一种在大数据量操作中采用观察者模式实现程序运行状态反馈的机制。该机制通过定义信息更新后的回调方法和更新信息，使得调用方能够实时获取到进程的进度和状态。
大数据量操作时，系统需要提示程序运行的百分比、调用进程等，因此需要建立一套机制来记录当前的运行情况运用观察者（Observer）模式调用方实现一个接口，定义信息更新后的回调方法和更新信息setProcessInfoafterUpdate被调用方实现一个接口，增加一个调用者接口的集合add。。remove。。。
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金融大数据风控系统中的多语言语法引擎与分布式架构实践
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在金融大数据风控系统中，交易量大、风险复杂，实时性和准确性要求极高。多语言微服务环境中，Python、Java、C++、Go 等服务需要统一的规则解析和执行能力，以保证风控决策快速准确。
QAbstractTableModel实时刷新大量数据不卡顿
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### 解决QAbstractTableModel在处理大量数据实时刷新时避免界面卡顿的方法 为了防止界面卡顿，在使用 `QAbstractTableModel` 实现实时更新大量数据的过程中，可以采取多种优化措施来提高性能。 #### 使用信号槽机制减少不必要的重绘操作 当模型中的数据发生变化时，通过精确控制发出的数据更改通知范围，能够有效降低视图的重绘次数。对于只需要部分列或行更新的情况，应仅发送涉及这些特定区域的通知消息而不是整个表格全部重新加载[^1]。 ```cpp // 只通知指定索引范围内发生了变化 emit dataChanged(index(topLeft), index(bottomRight)); ``` #### 启用均匀行高设置 启用此选项可以让树形视图组件假设所有项具有相同的高度，从而加快渲染速度并改善滚动体验。这可以通过调用如下方法实现： ```cpp m_treeView->setUniformRowHeights(true); ``` 该配置使得即使存在大量节点也不会频繁计算每一行的高度，进而减轻了布局过程带来的负担。 #### 批量提交修改以减少事件循环干扰 为了避免每次单独改变单个单元格内容而触发过多次GUI线程响应中断，建议累积一定数量的变化后再统一提交给前端展示层。这样做的好处是可以显著缩短总耗时以及保持更流畅的操作感受。 ```cpp model->beginResetModel(); // 进行一系列批量化的数据变更... model->endResetModel(); ``` 上述代码片段展示了如何利用 `beginResetModel()` 和 `endResetModel()` 方法包裹住多个连续性的结构变动动作，确保它们作为一个整体被高效执行完毕后才反馈到界面上显示出来。 #### 异步加载与后台工作线程分离 考虑到某些情况下获取最新状态可能涉及到网络请求或其他耗时较长的任务，则应当考虑采用异步方式完成这部分逻辑运算，并将其放置于独立的工作进程中运行。如此一来既不会阻塞主线程又能及时反映最新的业务进展状况。 ```cpp void MyModel::fetchDataAsync() { QFuture<void> future = QtConcurrent::run([this]() { // 模拟长时间运行的任务 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2)); // 更新模型数据 beginInsertRows(QModelIndex(), rowCount(), rowCount()); endInsertRows(); emit layoutChanged(); // 刷新视图 }); } ``` 这段示例说明了怎样借助Qt并发框架发起一个非同步流程去读取远程资源并将结果安全地注入现有表单体系内，期间不影响用户的正常交互活动。
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