【C/C++】多线程竞争与线程池

C++多线程加锁/线程池使用 1.多线程加锁 #include <mutex> mutex mut; mut.lock (); mut.unlock (); 以下代码执行结果为200000000,证明没有发生val被一个线程获取处理还没写回的时候,被另一个线程读走。 如果不加锁,val的结果会是100000000到200000000之间的一个数。 #include <iostream> #include <thread> #include <mutex> using name 阅读详情

多线程竞争与线程池

学习代码:threads/threads.c、threads/threads_pool.c

在这里插入图片描述

多线程最容易迷惑人的地方是:代码看起来是一行,CPU 执行时可能是多步。count++ 在 C 代码里只有一行,但底层大致要经历读取、加一、写回三个步骤。如果两个线程同时读取到旧值 50,各自加一后都写回 51,最后结果就是 51,而不是预期的 52。这就是临界区竞争。

项目里为了比较不同同步方式,写了互斥锁、自旋锁、原子操作和 CAS。CAS 的代码如下:

void cas_inc(int *cas_count) {
    while (1) {
        int old = *cas_count;
        int new_value = old + 1;

        if (__sync_bool_compare_and_swap(cas_count, old, new_value)) {
            return;
        }
    }
}

CAS 的思想是乐观的:先读旧值,计算新值,提交时让 CPU 判断当前值是否仍等于旧值。如果没人改过,就交换成功;如果被其他线程改过,就继续重试。它避免了阻塞,但在竞争特别激烈时会反复失败,CPU 时间会花在重试上。所以同步方案没有绝对最好,只有适用场景:临界区短可以考虑自旋或原子操作,临界区长更适合互斥锁,简单计数优先用原子操作,复杂共享结构通常需要锁保护。

线程池则解决另一个问题:不能因为有很多任务就无限创建线程。项目里的线程池由任务队列、worker 队列、互斥锁和条件变量组成:

typedef struct nManager
{
    struct nWorker *worker_head;
    struct nTask *task_head;
    pthread_mutex_t mutex;
    pthread_cond_t cond;
} ThreadPool;

添加任务时,把任务插入队列并 pthread_cond_signal() 通知 worker;worker 没任务时在条件变量上等待,有任务时取出任务执行:

while (pool->task_head == NULL)
{
    if (worker->terminate)
        break;
    pthread_cond_wait(&pool->cond, &pool->mutex);
}

我的理解是,多线程编程要同时考虑正确性和资源管理。锁、CAS 解决的是共享数据正确性;线程池解决的是线程数量和任务调度。只知道创建线程,程序很容易在线程数量上失控;只知道加锁,又可能把并发性能锁没了。真正的并发设计,是在安全、性能和复杂度之间找到平衡。

学习链接: https://github.com/0voice

C++多线程编程实战:数据竞争、死锁与线程池设计详解 并发编程是现代软件开发的核心技术之一,它允许多个任务同时执行,从而提升系统吞吐量和响应速度。其基本原理是通过创建多个执行线程,在共享内存空间中并行处理任务,但这也引入了数据竞争和同步的挑战。从技术价值看,良好的并发设计能充分利用多核CPU资源,解决I/O阻塞问题,构建高性能服务器和实时系统。在实际应用场景中,无论是Web服务器处理并发请求、游戏引擎的物理模拟,还是数据分析的并行计算,都离不开并发编程的支持。本文聚焦C++多线程编程,深入探讨数据竞争这一常见并发问题及其解决方案,同时解析线程池的设计原理与实现 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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")

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