线程范例

Question

是否有一种范例可以让您以不同的思维方式或对编写多线程应用程序有不同的看法？

也许感觉上有很大不同，比如过程式编程到函数式编程。

Answer 1

针对不同的问题，并发有许多不同的模型。 并发 的维基百科页面列出了一些模型，还有一个页面并发模式对于不同类型的并发处理方法有一些很好的起点。

您采取的方法很大程度上取决于当前的问题。 不同的模型解决并发应用程序中可能出现的各种不同问题，有些模型是建立在其他模型之上的。

在课堂上，我被告知并发使用 互斥 和 同步一起解决并发问题。 有些解决方案只需要一个，但同时使用这两个解决方案应该能够解决任何并发问题。

对于一个截然不同的概念，您可以考虑不变性和并发性。 如果所有数据都是不可变的，那么甚至不需要传统的并发方法。 本文探讨了该主题。

Answer 2

我不太明白这个问题，但是如果你开始使用 CUDA 进行一些编码，会给你一些不同的东西思考多线程应用程序的方式。

它与一般的多线程技术（如信号量、监视器等）不同，因为您同时有数千个线程。 因此，CUDA 中的并行性问题更多地在于对数据进行分区并稍后混合数据块。

SCAN 算法。 它很简单：

• 给定一个集合 {a,b,c,d,e}

我想要以下集合：

{a, a+b, a+b+c, a+b+c+d, a+b +c+d+e}

其中符号“+”在本例中是任何可交换运算符（不仅是加号，还可以进行乘法）。

如何并行执行此操作？ 这是对问题的彻底重新思考，在 论文。

CUDA 中不同算法的更多实现可以在 NVIDIA 网站 中找到

Answer 3

嗯，一个非常保守的范式转变是从以线程为中心的并发（共享一切）到以进程为中心的并发（地址空间分离）。 这样就可以避免意外的数据共享，并且更容易在不同子系统之间实施通信策略。

这个想法很古老，并且被微内核操作系统社区传播（以及其他），以构建更可靠的操作系统。 有趣的是，微软研究院的 Singularity 操作系统原型表明，传统的地址空间是使用此模型时甚至不需要。

Answer 4

我最喜欢的相对较新的想法是事务内存：通过确保始终更新来避免并发问题原子。

Answer 5

<这基本上是我对已接受答案中的链接的主观理解的总结。 代码采用伪 C++ 编写。>

主动对象

class C
{
    std::queue _q;
    void _foo();
public:
    void foo(){ _q.push_back(); }
};

犹豫，双重检查

class C
{
    bool _inited{};
    void _init();
public:
    void init()
    {
        if( ! _inited ) 
            _init();
        _inited = true; 
    }
};

受保护的暂停

std::condition_variable

领导者/跟随者 - 类似于套接字但更智能。

线程池 - 对于短期线程非常有用。

单写锁 - 一种将共享数据视为原子更新的指向常量结构的指针的复杂方法。

监控

std::lock_guard

反应堆、监听者、观察者

class Device
{
public:
    expect_X_event( std::function callback );
    // Usually a capturing lambda.
};