Ruby Thread Condition Variables

线程同步与条件变量
本文演示了如何使用Ruby中的条件变量(Condition Variables)来实现线程间的同步操作。通过两个线程——顾客请求线程与播放器线程的交互案例,展示了在不同线程间共享资源时如何有效地进行等待和通知机制。

 

线程同步使用条件变量(Condition Variables)

require 'monitor'

SONGS = [
	'Blue Suede Shoes',
	'Take Five',
	'Bye Bye Love',
	'Rock Around The Clock',
	'Ruby Tuesday'
]
START_TIME = Time.new

def timestamp
	(Time.now - START_TIME).to_i
end

# Wait for up to two minutee between customer requests
def get_customer_request
	sleep(120 * rand)
	song = SONGS.shift
	puts "#{timestamp}: Requesting #{song}" if song
	song
end

# Songs take between two and three minutes
def play(song)
	puts "#{timestamp}: Playing #{song}"
	sleep(120 + 60*rand)
end

ok_to_shutdown = false
# and here's our original code

playlist = []
playlist.extend(MonitorMixin)
plays_pending = playlist.new_cond

# Customer request thread
customer = Thread.new do
	loop do
		req = get_customer_request
		puts req
		break unless req
		playlist.synchronize do
			playlist << req
			plays_pending.signal
		end
	end
end

# Player Thread
player = Thread.new do
	loop do
		song = nil
		playlist.synchronize do
			break if ok_to_shutdown && playlist.empty?
			plays_pending.wait_while {playlist.empty?}
			song = playlist.shift
		end
		break unless song
		play(song)
	end
end

customer.join
ok_to_shutdown = true
player.join

 19: Requesting Blue Suede Shoes

Blue Suede Shoes

19: Playing Blue Suede Shoes

63: Requesting Take Five

Take Five

101: Requesting Bye Bye Love

Bye Bye Love

149: Playing Take Five

169: Requesting Rock Around The Clock

Rock Around The Clock

215: Requesting Ruby Tuesday

Ruby Tuesday

 

269: Playing Bye Bye Love

428: Playing Rock Around The Clock

574: Playing Ruby Tuesday

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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