Windows API 多线程-学习笔记(二)

本文详细介绍了Windows API中的临界区对象Critical Section,它是一种非内核对象,适用于进程内的线程同步。文章讨论了临界区的调度原则,强调不要长时间锁定,并介绍了初始化临界区的函数,特别提到了在多核系统中如何通过旋转锁优化性能,以减少上下文切换的开销。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Windows API 多线程-学习笔记(二)


与windows 多线程相关的是:原子操作(不可中断的操作), 临界区(Critical Section非内核对象), 条件变量(Condition variables),互斥体(Mutexes 内核对象), 信号量(semaphores), 事件(events),等 还有wait 函数 , 线程局部存储(TLS), 异步I/O,线程池


二.Windows多线程同步

Critical Section Objects

临界区(Critical Section Objects)是非内核对象, 调用时不会进行用户态内核态切换,所以运行速度快,但是只能在一个进程中使用,不能跨进程使用.

线程进入临界区的调度原则是: ①如果有若干线程要求进入空闲的临界区,一次仅允许一个线程进入。②任何时候,处于临界区内的线程不可多于一个。如已有线程进入临界区,则其它所有试图进入临界区的线程将被阻塞。③进入临界区的线程要在有限时间内退出,以便其它线程能及时进入自己的临界区。

不要长时间锁定Critical Section Objects. 如果线程没有调用LeaveCritcalSection,或在调用之前被中止了,那么其它线程将不能进入临界区.


//初始化一个临界区

void WINAPI InitializeCriticalSection(
  __out         LPCRITICAL_SECTION lpCriticalSection
);

//初始化一个临界区, 当一个线程试图获得临界区时,如果临界区已锁定,则循环检测dwSpinCount次, 如果在dwSpinCount次内还没有获得临界则线程阻塞,进入上下文切换

//适用于多核系统中的 临界区用来保护的操作耗时非常短暂的情况(相对于上下文切换的耗时而言). 

源自:http://blog.youkuaiyun.com/yuntongsf/article/details/4396451

实际上对 CRITICAL_SECTION 的操作非常轻量,为什么还要加上旋转锁的动作呢?其实这个函数在单cpu的电脑上是不起作用的,只有当电脑上存在不止一个cpu,或者一个cpu但多核的时候,才管用。如果临界区用来保护的操作耗时非常短暂,比如就是保护一个reference counter,或者某一个flag,那么几个时钟周期以后就会离开临界区。可是当这个thread还没有离开临界区之前,另外一个thread试图进入 此临界区——这种情况只会发生在多核或者smp的系统上——发现无法进入,于是这个thread会进入睡眠,然后会发生一次上下文切换。我们知道 context switch是一个比较耗时的操作,据说需要数千个时钟周期,那么其实我们只要再等多几个时钟周期就能够进入临界区,现在却多了数千个时钟周期的开销,真 是是可忍孰不可忍。所以就引入了InitializeCriticalSectionAndSpinCount函数,它的第一个参数是指向cs的指针,第二个参数 是旋转的次数。我的理解就是一个循环次数,比如说N,那么就是说此时EnterCriticalSection()函数会内部循环判断此临界区是否可以进 入,直到可以进入或者N次满。我们增加的开销是最多N次循环,我们可能获得的红利是数千个时钟周期。对于临界区内很短的操作来讲,这样做的好处是大大的。MSDN上说,他们对于堆管理器使用了N=4000的旋转锁,然后“This gives great performance and scalability in almost all worst-case scenarios.” 可见还是很有用的:-)

BOOL WINAPI InitializeCriticalSectionAndSpinCount(
  __in_out      LPCRITICAL_SECTION lpCriticalSection, 
  __in          DWORD dwSpinCount  //循环检测 CRITICAL_SECTION的次数
);
 
//释放临界区资源,不再使用.
void WINAPI DeleteCriticalSection(
  __in_out      LPCRITICAL_SECTION lpCriticalSection
);

//检测临界区是否被锁定(被其它线程占用)如果未被占用,直接返回并锁定临界区以执行相应的临界区操作,如果已经锁定,那么阻塞当前线程,进入等待.
void WINAPI EnterCriticalSection(
  __in_out      LPCRITICAL_SECTION lpCriticalSection
);

//直接返回,不阻塞当前线程,如果临界区已锁定,返回zero,如果未锁定,进入临界区,返回nozero,记得进入临界区了要用LeaveCriticalSection离开.
BOOL WINAPI TryEnterCriticalSection(
  __in_out      LPCRITICAL_SECTION lpCriticalSection
);

 
// 释放相应的临界区,其它的线程可以进入临界区.
void WINAPI LeaveCriticalSection(
  __in_out      LPCRITICAL_SECTION lpCriticalSection
);


//例程(vc2008)

 HANDLE hThread[2];
CRITICAL_SECTION cs;
char str_protect[512] = {};
DWORD Thread_A(char* str)
{
    EnterCriticalSection(&cs);
    std::cout << "In the thread A " << str << std::endl;
    strcat(str_protect, str );
    LeaveCriticalSection(&cs);
    return 0;
}
DWORD Thread_B(char* str)
{
    EnterCriticalSection(&cs);
    std::cout << "In the thread A " << str << std::endl;
    strcat(str_protect, str );
    LeaveCriticalSection(&cs);
    return 0;
}
void CriticalSectionTest()
{
    InitializeCriticalSection(&cs);
    hThread[0] = CreateThread(
        NULL,
        NULL,
        (LPTHREAD_START_ROUTINE)Thread_A,
        (LPVOID)"String Passed to Thread A!",
        NULL,
        NULL);
        hThread[1] = CreateThread(
        NULL,
        NULL,
        (LPTHREAD_START_ROUTINE)Thread_B,
        (LPVOID)"String Passed to Thread B!",
        NULL,
        NULL);
        WaitForMultipleObjects(2,hThread, true, INFINITE);
        std::cout << "the str_protect is: " << str_protect << std::endl;
        CloseHandle(hThread[0]);
        CloseHandle(hThread[1]);
        DeleteCriticalSection(&cs);

}



标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值