c/c++ linux后台开发 3.2.2无锁队列

本文探讨了无锁队列在高并发场景下的应用,介绍了循环数组无锁队列和链表无锁队列的实现细节,包括入队、出队操作,并分析了ZMQ的无锁队列实现,强调了线程安全和内存管理策略。

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无锁队列使用场景

至少每秒十几万读写才考虑使用,否则没有意义

循环数组无锁队列实现

这个队列结构简单,有大小上限,可以适用于多写多读的情况
接口

bool enqueue(const ELEM_T &a_data); // ⼊队列 
bool dequeue(ELEM_T &a_data); // 出队列 bool 
try_dequeue(ELEM_T &a_data); // 尝试⼊队列

成员

ELEM_T m_thequeue[Q_SIZE]; 
volatile QUEUE_INT m_count; // 队列的元素格式 
volatile QUEUE_INT m_writeIndex;//新元素⼊列时存放位置在数组中的下标 
volatile QUEUE_INT m_readIndex;//第一个有效数据
volatile QUEUE_INT m_maximumReadIndex; //指向第一个不能读取的数据(可能无效,可能正在写入)
//即[m_readIndex, m_maximumReadIndex)是可读的数据
inline QUEUE_INT countToIndex(QUEUE_INT a_count);

队列已满判断:(m_writeIndex + 1) %Q_SIZE == m_readIndex

队列为空判断:m_readIndex == m_maximumReadIndex

入队


                
### 如何使用 `sudo tar -zxvf` 解压 Hadoop 3.2.2 文件至 `/usr/local` 目录 在 Linux 系统中,可以使用以下命令来解压 Hadoop 的压缩包并将其放置到指定目录: ```bash $ sudo tar -zxvf ~/路径/to/hadoop-3.2.2.tar.gz -C /usr/local/ ``` 上述命令中的参数含义如下: - `-z`: 表示通过 gzip 对文件进行解压操作。 - `-x`: 表示从归档文件中提取文件。 - `-v`: 显示详细的处理过程(可选)。 - `-f`: 指定要操作的文件名称。 此命令会将位于用户家目录下的 `hadoop-3.2.2.tar.gz` 文件解压到 `/usr/local/` 目录[^1]。如果下载的文件存储在其他位置,则需调整路径以匹配实际存放地址[^2]。 完成解压之后,通常还需要执行些后续配置步骤,比如重命名解压后的文件夹以及更改其所属权给特定用户: ```bash $ cd /usr/local/ $ sudo mv hadoop-3.2.2 hadoop $ sudo chown -R hadoop:hadoop ./hadoop ``` 以上命令分别完成了对解压后文件夹的重命名和所有权转移工作,从而便于管理与维护[^3]。 最后,在确认环境变量设置无误的前提下,可以通过运行简单的 MapReduce 示例验证安装是否成功: ```bash $ hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar wordcount input output ``` 这里调用了 Hadoop 自带的例子程序来进行单词计数测试[^4]。 #### 注意事项 确保当前用户具有足够的权限去访问目标目录 (`/usr/local`) 并入数据;如果没有相应权限,可能需要借助超级管理员身份或者提前做好授权准备。 ---
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