异步编程技术

掌握Visual C++与Windows 2000异步编程技术 本文深入探讨了在Windows 2000环境下使用Visual C++实现异步编程的高级技巧。通过客户端与服务器端的交互示例,展示了如何利用COM技术中的异步接口与代理工厂来执行异步调用。文章详细解释了异步通信的实现机制,包括如何处理异步调用的开始与结束,以及客户端如何在异步操作完成前继续执行其他任务。此外,文章还讨论了异步服务器处理的三种模式,并强调了在设计异步服务器时需要注意的调用序列化问题。 阅读详情

异步编程技术

这里将介绍不同的异步编程实现。

作为程序员,我们都面临着一个问题,就是如何不让我们的程序阻塞。无论我们是桌面开发,移动开发,甚至服务端开发。
有很多不同的实现来解决这个问题,包括:

-Threading
-Callbacks
-Futures, Promises
-Reactive Extensions
-Coroutines

我们先简明的看下前四种实现方式。

Threading

到目前为止,线程是最为程序员所知的一种避免阻塞应用的实现。

fun postItem(item: Item) {
    val token = preparePost()
    val post = submitPost(token, item)
    processPost(post)
}

fun preparePost(): Token {
    // makes a request and consequently blocks the main thread
    return token
}

我们假设 preparePost 方法是一个很耗时的方法,这样的话,它将会阻塞用户交互。我们可以把这个方法放在一个单独的线程中,这样就避免了阻塞UI线程。这是一个非常常见的技术,但是它有一系列的缺点:

-线程很耗资源,它们要切换上下文
-线程数量有限,操作系统能启动的线程数量是有限的,对于服务端来说,这是一个很大的瓶颈
-线程并不总是可用的,比如JavaScript就不支持线程
-编写好的代码并不容易,容易出现各种竞争条件,会陷入并发编程苦海

Callbacks

简单来说,就是把函数作为参数传递给另一个函数,一旦本身函数执行完成,就执行传参的函数。

fun postItem(item: Item) {
    preparePostAsync { token -> 
        submitPostAsync(token, item) { post -> 
            processPost(post)
        }
    }
}

fun preparePostAsync(callback: (Token) -> Unit) {
    // make request and return immediately 
    // arrange callback to be invoked later
}

这个看起来相对优雅的解决了问题,但是同样有几个问题:

-对于多重嵌套回调,这将是一个非常难理解的方式
-错误处理变得很复杂,对于多重嵌套,错误的传递和处理变得很复杂

Callbacks在事件循环结构的语言中比较常见,比如JavaScript,但更多的码农倾向于其它的解决方案,比如promises或者reactive extensions.

Futures, Promises

Futures,Promises,不同的平台或语言有不同的叫法,它是承若将在某个点返回一个叫Promise的对象,简略操作如下所示:

fun postItem(item: Item) {
    preparePostAsync() 
        .thenCompose { token -> 
            submitPostAsync(token, item)
        }
        .thenAccept { post -> 
            processPost(post)
        }
         
}

fun preparePostAsync(): Promise<Token> {
    // makes request an returns a promise that is completed later
    return promise 
}

这个方式对于我们来说,有一点挑战,比如说:

-不同的编程模型。和callback类似,从上而下的链式回调。传统的编程结构,比如循环,错误处理都不在有效
-不同的平台有不同的API
-具体的返回类型,返回类型并不是我们实际的数据结构
-错误处理变得复杂。错误的传递处理并不清晰明确。

Reactive Extensions

响应式扩展(Rx)被Eik Meijer引入C#,虽然它确实存在于.NET平台,但直到被Netflix移植到Java平台,才逐渐开始成为主流。从这起,各个平台实现自己的响应式扩展,包括JavaScript(RxJS)。

Rx的背后思想是把数据当作流来处理,并且该流可以被观测。实际上,Rx只是观察者模式,带有一系列的扩展来操作数据。

Rx和Futures很类似,但不同的是,我们可以认为Future返回一个直接的元素,而Rx返回流。另一方面,它提供了一中新的编程模型,就像所宣传的口号那样:

everything is a stream, and it’s observable

这意味着有不同的解决方法,并且提供了不同的思路去写异步代码。相比于Futures不同的是,Rx被移植到多个平台,我们有着一致的API体验。包括C#,Java,JavaScript,或者其它实现了Rx的语言。

此外,Rx引入了更友好的错误处理方式。

Coroutines

Kotlin异步编程的方式是使用coroutines,这是一种可挂起的执行方式,它可以在某一点挂起,之后从这点恢复继续执行。

对于码农来说,使用协程方法编写异步代码和编写同步代码没有什么不同,这中编码模型并不存在什么挑战。

举个栗子:

fun postItem(item: Item) {
    launch {
        val token = preparePost()
        val post = submitPost(token, item)
        processPost(post)
    }
}

suspend fun preparePost(): Token {
    // makes a request and suspends the coroutine
    return suspendCoroutine { /* ... */ } 
}

这段代码将会执行耗时工作,但并不阻塞主线程。带有 suspend 修饰的 preparePost 方法就是被成为可挂起函数。就像上面描述的那样,它可以在某个点挂起,然后从该点恢复执行。

-函数签名保持了一致,仅增加了 suspend 修饰符。返回值也是我们想要的类型
-编写代码和我们以前一样,并不需要特殊的语法
-编程模型和API保持了一样,我们可以继续使用循环,异常处理,不需要学习新的api集
-它是平台无关的,无论是运行在JVM,JavaScript平台,还是其它,我们写法都是一样的,编译器负责适配各个平台。

Coroutines并不是Kotlin发明的新概念,它们已经存在了几十年了,并且在其它语言非常流行,比如Go语言。需要注意的是,虽然Kotlin实现了Coroutines,但大多数功能都是在库函数里边。事实上,除了 suspend 关键词,没有其它的关键词被引入到语言中。这个和C#有着较大的不同,C#引入 async 和 await 做为语法的一部分。而对于Kotlin,这些只是库函数。

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

请简述一下JavaScript中的异步编程技术?

2. **Promise**:Promise是JavaScript中处理异步操作的一种对象,它代表了一个最终可能完成(也可能失败)的操作及其结果值。然后我们使用`.then()`方法来处理Promise的成功结果,使用`.catch()`方法来处理Promise的失败结果(如网络错误或服务器错误)。6. **Promises + async/await + Callback 的结合使用**:在实际开发中,我们常常会结合使用以上几种技术,根据具体的情况选择最适合的处理方式。

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