do{}while(0)编写单进单出函数 | C语言

本文介绍了一种使用do{}

do{}while()这个语法在C编程中我自己很少使用,直到有一天读到了李先静先生的《系统程序员成长计划》,发现了它还有这种使用方法。

我们可以使用do{}while(0)来编写单进单出函数

在一些函数里,我们希望在函数的入口与出口处做一些配对的操作,比如内存的申请与释放、文件的打开与关闭、加锁与解锁等。在这样的函数里可以设计成单进单出,好处是后期维护不容易出错。

假设我们有一个函数,里面的操作存在竞争,那我们为它加上锁的机制,代码可能是这样:

int data_process(const char* data)
{
    lock(mutex);

    // 异常判断1
    if(!condition1) {
        unlock(mutex);
        return -1;
    }

    // 异常判断2
    if(!condition2) {
        unlock(mutex);
        return -1;
    }

    data_convert(data);
    ...

    unlock(mutex);
    return 0;
}

上述函数的写法不是单进单出,即有很多出口,于是每个出口处都必须记得解锁。如果换成单进单出的写法,上述情况会变得简单一些,只需要记得在最后出口处解锁即可。

int data_process(const char* data)
{
    int ret = -1;
    lock(mutex);

    // do{}while(0) 函数体内不允许使用return
    do {
        // 异常判断1
        if(!condition1) {
            ret = -1;
            break;
        }

        // 异常判断2
        if(!condition2) {
            ret = -1;
            break;
        }

        data_convert(data);
        ...
        ret = 0;

    } while(0);

    unlock(mutex);
    return ret;
}

改进后的代码只需要记得不要在do{}while(0)代码块里使用return,而原先的代码需要在每一个return处检查是否解锁。个人认为还是do{}while(0)方法比较好记,而且当团队里的成员对do{}while(0)的用法熟悉了以后,一但看到此结构出现便可以条件反射般的意识到此函数有机关,使用return需谨慎。

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### 单进单出排队管理系统的设计与实现 #### 设计目标 为了构建一个高效的单进单出排队管理系统,该系统需满足以下条件: - 订提交后立即确认成功。 - 后端服务能够定期处理队列中的订信息。 这种模式类似于描述的订系统[^1]。通过这种方式可以提高用户体验的同时减轻服务器压力。 #### 架构概述 整个架构由前端界面、中间件以及后台处理器三部分组成。其中最关键的是如何设计消息队列机制以确保数据的一致性和高效性。 #### 关键组件说明 ##### 1. 消息队列 (Message Queue) 采用先进先出(FIFO)原则的消息队列作为核心组件之一。每当有新的请求到来时,会将其加到队尾;而消费者则按照顺序依次取出待处理的任务直至完成全部工作流程为止。 对于此场景下的具体技术选型建议考虑使用Redis List结构来模拟简的FIFO队列功能[^3]。因为其具备良好的性能表现并且易于部署维护。 ##### 2. 生产者(Producer) 负责接收来自用户的输并将这些指令转化为标准化的数据包推送到指定位置等待进一步加工。通常情况下生产者的职责较为一明确——仅限于向MQ发送新条目而不涉及任何业务逻辑层面的操作。 ```python import redis def add_to_queue(order_info): r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) r.rpush('order_queue', order_info) # Example usage of adding an item to the queue add_to_queue("Order ID: 12345") ``` ##### 3. 消费者(Consumer) 定时轮询检查是否有未被消费的信息存在如果发现就调用相应的API接口进行后续动作直到清空当前批次的所有记录项结束本轮循环继续下一轮检测过程。 考虑到资源利用率最大化的问题这里推荐利用多线程或多进程的方式让多个实例同时监听同一个通道从而达到加速任务流转的目的不过需要注意同步锁等问题防止竞争条件引发异常情况发生[^4]。 ```python import threading import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class OrderProcessor(threading.Thread): def __init__(self): super().__init__() self.redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def run(self): while True: _, order_data = self.redis_client.blpop(['order_queue']) process_order(order_data.decode()) def start_workers(num_threads): with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor: futures = {executor.submit(OrderProcessor().start()) for _ in range(num_threads)} if __name__ == "__main__": start_workers(5) ```
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