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【Linux】线程——线程池、线程池的实现、线程安全的线程池、单例模式的概念、饿汉和懒汉模式、互斥锁、条件变量、信号量、自旋锁、读写锁

文章目录

  • Linux线程
    • 7. 线程池
      • 7.1 线程池介绍
      • 7.2 线程池的实现
      • 7.3 线程安全的线程池
        • 7.3.1 单例模式的概念
        • 7.3.2 饿汉和懒汉模式
    • 8. 常见锁使用汇总
      • 8.1 互斥锁(Mutex)
      • 8.2 条件变量(Condition Variable)
      • 8.3 信号量(Semaphore)
      • 8.4 自旋锁(Spin Lock)
      • 8.5 读写锁(Read-Write Lock)

Linux线程

7. 线程池

  线程池是一种多线程编程中的技术和概念。

  它是一种线程使用模式。是一组预先创建好的线程集合,这些线程处于等待状态,随时准备接受任务并执行。

在这里插入图片描述

  

7.1 线程池介绍

为什么使用线程池

  线程过多会带来调度开销,进而影响缓存局部性和整体性能。而线程池维护着多个线程,等待着监督管理者分配可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价。线程池不仅能够保证内核的充分利用,还能防止过分调度。可用线程数量应该取决于可用的并发处理器、处理器内核、内存、网络sockets等的数量。

  

线程池的应用场景

  (1)需要大量的线程来完成任务,且完成任务的时间比较短。 WEB服务器完成网页请求这样的任务,使用线程池技术是非常合适的。因为单个任务小,而任务数量巨大,你可以想象一个热门网站的点击次数。 但对于长时间的任务,比如一个Telnet连接请求,线程池的优点就不明显了。因为Telnet会话时间比线程的创建时间大多了。

  (2)对性能要求苛刻的应用,比如要求服务器迅速响应客户请求。

  (3)接受突发性的大量请求,但不至于使服务器因此产生大量线程的应用。 突发性大量客户请求,在没有线程池情况下,将产生大量线程,虽然理论上大部分操作系统线程数目最大值不是问题,短时间内产生大量线程可能使内存到达极限,出现错误。

  

使用线程池的优点

  (1)提高性能:避免了频繁创建和销毁线程的开销,因为线程的创建和销毁是比较耗时的操作。

  (2)控制资源:可以限制线程的数量,防止过多的线程竞争系统资源,导致系统性能下降甚至崩溃。

  (3)提高响应性:能够更快地响应新的任务请求,因为线程已经准备好,无需等待线程创建。

  

7.2 线程池的实现

线程池示例

  (1)创建固定数量线程池,循环从任务队列中获取任务对象。

  (2)获取到任务对象后,执行任务对象中的任务接口。

  

执行任务:

#pragma once
#include <iostream>
#include <string>std::string opers="+-*/%";enum{DivZero=1,ModZero,Unknown
};class Task
{
public:Task(){}Task(int x,int y,char op):_data1(x),_data2(y),_oper(op),_result(0),_exitcode(0){}void run(){switch (_oper){case '+':_result=_data1+_data2;break;case '-':_result=_data1-_data2;break;case '*':_result=_data1*_data2;break;case '/':{if(_data2==0) _exitcode=DivZero;else _result=_data1/_data2;}break;case '%':{if(_data2==0) _exitcode=ModZero;else _result=_data1%_data2;}break;default:_exitcode=Unknown;break;}}//Task对象重载运算符(),()直接进行run函数void operator()(){run();}std::string GetResult(){std::string r=std::to_string(_data1);r+=_oper;r+=std::to_string(_data2);r+="=";r+=std::to_string(_result);r+="[code: ";r+=std::to_string(_exitcode);r+="]";return r;}std::string GetTask(){std::string r=std::to_string(_data1);r+=_oper;r+=std::to_string(_data2);r+="=?";return r;}~Task(){}private: int _data1;int _data2;char _oper;int _result;int _exitcode;
};

  

线程池:

#pragma once#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <string>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
#include "Task.hpp"struct ThreadData
{pthread_t tid;std::string name;
};static const int defaultnum=5; //默认线程数量//实现我们的线程池
template<class T>
class ThreadPool
{
public:void Lock(){pthread_mutex_lock(&_mutex);}void Unlock(){pthread_mutex_unlock(&_mutex);}void Wakeup(){pthread_cond_signal(&_cond);}void ThreadSleep(){pthread_cond_wait(&_cond,&_mutex);}bool IsQueueEmpty() {return _tasks.empty();}public://注意我们线程调用的函数要求参数和返回值都是void*//但是handler在类中默认有this指针->参数不匹配,可以bind或者声明static或放在类外static void *Handler(/*ThreadPool *this,*/void *args){ThreadPool<T> *tp=static_cast<ThreadPool<T>*>(args);while(true){tp->Lock();while(tp->IsQueueEmpty()) //判断任务是否为空{tp->ThreadSleep(); //条件变量}T t=tp->Pop(); //取出任务tp->Unlock();t(); //处理任务 std::cout<<" run, "<<"result: "<< t.GetResult()<<std::endl;            }return nullptr;}void Start() //启动线程池{int num=_threads.size();for(int i=0;i<num;i++){_threads[i].name="thread-"+std::to_string(i+1);pthread_create(&(_threads[i].tid),nullptr,Handler,this);}}void Push(const T &t) //向任务队列放入任务{Lock();_tasks.push(t); //放入任务Wakeup(); //唤醒线程Unlock();}T Pop() //取出任务{T t=_tasks.front();_tasks.pop();return t;}ThreadPool(int num=defaultnum):_threads(num){pthread_mutex_init(&_mutex,nullptr);pthread_cond_init(&_cond,nullptr);} ~ThreadPool(){pthread_mutex_destroy(&_mutex);pthread_cond_destroy(&_cond);}private:   std::vector<ThreadData> _threads; //线程池std::queue<T> _tasks; //任务队列pthread_mutex_t _mutex; //锁pthread_cond_t _cond; //条件变量
};

  

运行函数:

#include <iostream>
#include "ThreadPool.hpp"int main()
{ThreadPool<Task> *tp=new ThreadPool<Task>(5);tp->Start();srand(time(nullptr) ^ getpid());    while(true){//1. 构建任务int x=rand()%10+1;usleep(10);int y=rand()%5;char op=opers[rand()%opers.size()];Task t(x,y,op);tp->Push(t);//2. 交给线程池处理std::cout<<"main thread make task: "<<t.GetTask()<<std::endl;sleep(1);}return 0;
}

  

在这里插入图片描述

  

7.3 线程安全的线程池

7.3.1 单例模式的概念

  单例模式是一种常见的软件设计模式

  概念:单例模式确保一个类只有一个实例存在,并提供一个全局访问点来获取该实例。

  

特点包括

  唯一性:保证一个类在整个应用程序中只有一个实例。

  全局访问:提供了一种全局访问这个唯一实例的方式,方便在程序的任何地方使用。

  延迟初始化:通常实例的创建是延迟的,即在首次使用时才创建实例,以提高性能和资源利用率。

  

单例模式的优点

  节省系统资源:避免了频繁创建和销毁对象带来的资源消耗。

  统一管理:对唯一的实例进行集中管理和控制,方便维护和修改。

  保证一致性:在整个应用中,对于共享的数据或状态,通过单例模式可以保证其一致性。

  

7.3.2 饿汉和懒汉模式

  饿汉模式:

  在类加载时就创建单例对象。

  优点:线程安全, 因为对象在类加载时就已经创建好了,不存在多线程并发创建的问题。简单直接,实现较为简单。

  缺点:无论是否使用,对象都会在类加载时创建,可能会造成一定的资源浪费。

template <typename T>
class Singleton 
{static T data;public:static T* GetInstance() {return &data;}
};

  

  懒汉模式:

  在第一次使用时才创建单例对象。

  优点:延迟对象的创建,只有在真正需要时才创建,节省了资源

  缺点:线程不安全,在多线程环境下可能会创建多个实例。需要额外的处理来保证线程安全,增加了实现的复杂性。

template <typename T>
class Singleton 
{static T* inst;public:static T* GetInstance() {if (inst == NULL) {inst = new T();}return inst;}
};

  

懒汉模式实现线程安全的线程池

线程安全的线程池:

#pragma once#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <string>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
#include "Task.hpp"struct ThreadData
{pthread_t tid;std::string name;
};static const int defaultnum=5; //默认线程数量//实现我们的线程池
template<class T>
class ThreadPool
{
public:void Lock(){pthread_mutex_lock(&_mutex);}void Unlock(){pthread_mutex_unlock(&_mutex);}void Wakeup(){pthread_cond_signal(&_cond);}void ThreadSleep(){pthread_cond_wait(&_cond,&_mutex);}bool IsQueueEmpty() {return _tasks.empty();}std::string GetThreadName(pthread_t tid){for (const auto &ti : _threads){if (ti.tid == tid)return ti.name;}return "None";}public://注意我们线程调用的函数要求参数和返回值都是void*//但是handler在类中默认有this指针->参数不匹配,可以bind或者声明static或放在类外static void *Handler(/*ThreadPool *this,*/void *args){ThreadPool<T> *tp=static_cast<ThreadPool<T>*>(args);std::string name = tp->GetThreadName(pthread_self());while(true){tp->Lock();while(tp->IsQueueEmpty()) //判断任务是否为空{tp->ThreadSleep(); //条件变量}T t=tp->Pop(); //取出任务tp->Unlock();t(); //处理任务 std::cout<<name<<" run, "<<"result: "<< t.GetResult()<<std::endl;            }return nullptr;}void Start() //启动线程池{int num=_threads.size();for(int i=0;i<num;i++){_threads[i].name="thread-"+std::to_string(i+1);pthread_create(&(_threads[i].tid),nullptr,Handler,this);}}void Push(const T &t) //向任务队列放入任务{Lock();_tasks.push(t); //放入任务Wakeup(); //唤醒线程Unlock();}T Pop() //取出任务{T t=_tasks.front();_tasks.pop();return t;}static ThreadPool<T> *GetInstance() //获取单例对象{if(nullptr==_tp) //创建单例对象后,不会再有申请和释放锁的操作{pthread_mutex_lock(&_lock); //保护临界资源if(_tp==nullptr){std::cout<<"singleton create done"<<std::endl;_tp=new ThreadPool<T>();}pthread_mutex_unlock(&_lock);}return _tp;}private:ThreadPool(const ThreadPool<T>&)=delete;const ThreadPool<T>& operator=(const ThreadPool<T>&)=delete;ThreadPool(int num=defaultnum):_threads(num){pthread_mutex_init(&_mutex,nullptr);pthread_cond_init(&_cond,nullptr);} ~ThreadPool(){pthread_mutex_destroy(&_mutex);pthread_cond_destroy(&_cond);}private:   std::vector<ThreadData> _threads; //线程池std::queue<T> _tasks; //任务队列pthread_mutex_t _mutex; //锁pthread_cond_t _cond; //条件变量static ThreadPool<T> *_tp; //获取单例指针static pthread_mutex_t _lock; //锁
};template<class T>
ThreadPool<T> *ThreadPool<T>::_tp=nullptr;template<class T>
pthread_mutex_t ThreadPool<T>::_lock=PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

  

运行函数:

#include <iostream>
#include "ThreadPool.hpp"int main()
{//ThreadPool<Task> *tp=new ThreadPool<Task>(5);//tp->Start();sleep(2); //懒汉模式ThreadPool<Task>::GetInstance()->Start();srand(time(nullptr) ^ getpid());    while(true){//1. 构建任务int x=rand()%10+1;usleep(10);int y=rand()%5;char op=opers[rand()%opers.size()];Task t(x,y,op);//tp->Push(t);ThreadPool<Task>::GetInstance()->Push(t);//2. 交给线程池处理std::cout<<"main thread make task: "<<t.GetTask()<<std::endl;sleep(1);}return 0;
}

  

在这里插入图片描述
  

STL中的容器是否是线程安全的?

  不是。原因是 STL 的设计初衷是将性能挖掘到极致,而一旦涉及到加锁保证线程安全,会对性能造成巨大的影响。

  而且对于不同的容器,加锁方式的不同,性能可能也不同(例如hash表的锁表和锁桶)。
因此 STL 默认不是线程安全。如果需要在多线程环境下使用,往往需要调用者自行保证线程安全。

  

智能指针是否是线程安全的?

  对于 unique_ptr,由于只是在当前代码块范围内生效,因此不涉及线程安全问题。

  对于 shared_ptr,多个对象需要共用一个引用计数变量,所以会存在线程安全问题。但是标准库实现的时候考虑到了这个问题,基于原子操作(CAS)的方式保证 shared_ptr 能够高效, 原子的操作引用计数。

  

8. 常见锁使用汇总

8.1 互斥锁(Mutex)

  确保在同一时刻只有一个线程能够访问被保护的资源。

  例如,多个线程同时操作一个共享的全局变量时,使用互斥锁来保证数据的一致性。

  

  初始化互斥锁

int pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *mutex, const pthread_mutexattr_t *attr);

作用:初始化一个互斥锁。

参数:
  mutex:指向要初始化的互斥锁的指针。

  attr:互斥锁的属性指针,通常为 NULL(使用默认属性)。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  加锁

int pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t *mutex);

作用:获取互斥锁,如果锁已被占用则阻塞等待。

参数:mutex:要加锁的互斥锁指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  尝试加锁

int pthread_mutex_trylock(pthread_mutex_t *mutex);

作用:尝试获取互斥锁,如果锁可用则获取并返回 0,否则立即返回 EBUSY。

参数:mutex:要尝试加锁的互斥锁指针。

返回值:成功返回 0,锁不可用返回 EBUSY。

  

  解锁

int pthread_mutex_unlock(pthread_mutex_t *mutex);

作用:释放已获取的互斥锁。

参数:mutex:要解锁的互斥锁指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  销毁互斥锁

int pthread_mutex_destroy(pthread_mutex_t *mutex);

作用:销毁指定的互斥锁。

参数:mutex:要销毁的互斥锁指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

8.2 条件变量(Condition Variable)

  通常与互斥锁配合使用,用于线程之间的等待和通知。

  比如一个线程需要等待某个条件满足后才能继续执行,而另一个线程在条件满足时通知它。

  

  初始化条件变量

int pthread_cond_init(pthread_cond_t *cond, const pthread_condattr_t *attr);

作用:初始化一个条件变量。

参数:
  cond:指向要初始化的条件变量的指针。

  attr:条件变量的属性指针,通常为 NULL(使用默认属性)。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  等待条件变量

int pthread_cond_wait(pthread_cond_t *cond, pthread_mutex_t *mutex);

作用:阻塞当前线程,直到指定的条件变量被唤醒。

参数:
  cond:要等待的条件变量指针。

  mutex:与条件变量关联的互斥锁指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  定时等待条件变量

int pthread_cond_timedwait(pthread_cond_t *cond, pthread_mutex_t *mutex, const struct timespec *abstime);

作用:阻塞当前线程,直到指定的条件变量被唤醒或到达指定的超时时间。

参数:
  cond:要等待的条件变量指针。

  mutex:与条件变量关联的互斥锁指针。

  abstime:指定的超时时间。

返回值:成功返回 0,超时返回 ETIMEDOUT,失败返回其他错误码。

  

  唤醒一个等待条件变量的线程

int pthread_cond_signal(pthread_cond_t *cond);

作用:唤醒至少一个等待指定条件变量的线程。

参数:cond:要唤醒的条件变量指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  唤醒所有等待条件变量的线程

int pthread_cond_broadcast(pthread_cond_t *cond);

作用:唤醒所有等待指定条件变量的线程。

参数:cond:要唤醒的条件变量指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  销毁条件变量

int pthread_cond_destroy(pthread_cond_t *cond);

作用:销毁指定的条件变量。

参数:cond:要销毁的条件变量指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

8.3 信号量(Semaphore)

  用于控制同时访问某一资源的线程数量。

  例如限制同时访问数据库连接的线程数量。

  

  初始化信号量

int sem_init(sem_t *sem, int pshared, unsigned int value);

作用:初始化一个信号量。

参数:
  sem:指向要初始化的信号量的指针。

  pshared:表示信号量的共享属性,0 表示线程间共享,非 0 表示进程间共享。

  value:信号量的初始值。

返回值:成功返回 0,失败返回 -1。

  

  等待信号量

int sem_wait(sem_t *sem);

作用:等待信号量的值大于 0,然后将其减 1。

参数:sem:要操作的信号量指针。

返回值:成功返回 0,失败返回 -1。

  

  尝试等待信号量

int sem_trywait(sem_t *sem);

作用:尝试等待信号量,如果信号量的值大于 0,则将其减 1 并立即返回;否则返回错误。

参数:sem:要操作的信号量指针。

返回值:成功返回 0,信号量不可用返回 -1 并设置 errno 为 EAGAIN。

  

  释放信号量

int sem_post(sem_t *sem);

作用:将信号量的值增加 1。

参数:sem:要操作的信号量指针。

返回值:成功返回 0,失败返回 -1。

  

  获取信号量的值

int sem_getvalue(sem_t *sem, int *sval);

作用:获取信号量的当前值,并将其存储在 sval 指向的变量中。

参数:
  sem:要操作的信号量指针。

  sval:用于存储信号量值的整数指针。

返回值:成功返回 0,失败返回 -1。

  

  销毁信号量

int sem_destroy(sem_t *sem);

作用:销毁指定的信号量。

参数:sem:要销毁的信号量指针。

返回值:成功返回 0,失败返回 -1。

  

8.4 自旋锁(Spin Lock)

  线程在获取锁失败时,会一直循环尝试获取,而不是阻塞等待。

  适用于锁被持有的时间很短的情况,能避免线程切换的开销,但如果锁被长时间持有,会浪费 CPU 资源。

  

  初始化自旋锁

int spinlock_init(spinlock_t *lock, const spinlockattr_t *attr);

作用:初始化指定的自旋锁。

参数:
  lock:指向要初始化的自旋锁的指针。
  attr:自旋锁属性指针,可为 NULL(使用默认属性)。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  销毁自旋锁

int spinlock_destroy(spinlock_t *lock);

作用:销毁指定的自旋锁。

参数:lock:要销毁的自旋锁指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  尝试获取自旋锁(读)

int spinlock_rdlock(spinlock_t *lock);

作用:尝试获取自旋锁的读锁。

参数:lock:指向要获取读锁的自旋锁的指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  尝试获取自旋锁(写)

int spinlock_wrlock(spinlock_t *lock);

作用:尝试获取自旋锁的写锁。

参数:lock:指向要获取写锁的自旋锁的指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  释放自旋锁

int spinlock_unlock(spinlock_t *lock);

作用:释放指定的自旋锁。

参数:lock:要释放的自旋锁指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

8.5 读写锁(Read-Write Lock)

  区分读操作和写操作。允许多个线程同时进行读操作,但在写操作时,不允许其他线程进行读或写操作。

  适用于读操作频繁而写操作较少的场景,比如共享数据的读取次数远多于修改次数的情况。

在这里插入图片描述  

  初始化读写锁

int pthread_rwlock_init(pthread_rwlock_t *restrict rwlock, const pthread_rwlockattr_t *restrict attr);

作用:初始化指定的读写锁。

参数:
  rwlock:指向要初始化的读写锁的指针。
  attr:读写锁属性指针,可为 NULL(使用默认属性)。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  销毁读写锁

int pthread_rwlock_destroy(pthread_rwlock_t *rwlock);

作用:销毁指定的读写锁。

参数:rwlock:要销毁的读写锁指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  获取读写锁的读锁

int pthread_rwlock_rdlock(pthread_rwlock_t *rwlock);

作用:尝试获取指定读写锁的读锁。

参数:rwlock:指向要获取读锁的读写锁的指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  获取读写锁的写锁

int pthread_rwlock_wrlock(pthread_rwlock_t *rwlock);

作用:尝试获取指定读写锁的写锁。

参数:rwlock:指向要获取写锁的读写锁的指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  释放读写锁

int pthread_rwlock_unlock(pthread_rwlock_t *rwlock);

作用:释放指定的读写锁。

参数:rwlock:要释放的读写锁指针。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

  设置读写锁的优先级

int pthread_rwlockattr_setkind_np(pthread_rwlockattr_t *attr, int pref);

作用:设置读写锁的优先级。

参数:
  attr:读写锁属性指针。
  pref:优先级选择,有以下 3 种:

  PTHREAD_RWLOCK_PREFER_READER_NP (默认设置)读者优先,可能会导致写者饥饿情况。

  PTHREAD_RWLOCK_PREFER_WRITER_NP 写者优先,目前有 BUG,导致表现行为和 PTHREAD_RWLOCK_PREFER_READER_NP 一致。

  PTHREAD_RWLOCK_PREFER_WRITER_NONRECURSIVE_NP 写者优先,但写者不能递归加锁。

返回值:成功返回 0,失败返回错误码。

  

其他概念:

  悲观锁:在每次取数据时,总是担心数据会被其他线程修改,所以会在取数据前先加锁(读锁,写锁,行锁等),当其他线程想要访问数据时,被阻塞挂起。

  乐观锁:每次取数据时候,总是乐观的认为数据不会被其他线程修改,因此不上锁。但是在更新数据前,会判断其他数据在更新前有没有对数据进行修改。主要采用两种方式:版本号机制和CAS操作。

  公平锁:公平锁按照线程请求锁的先后顺序来分配锁。先请求的线程先获取,保证了顺序公平。保证顺序,适合要求严格公平的场景。但性能开销大,高并发时吞吐量可能受影响。

  非公平锁:非公平锁不按请求顺序分配锁,锁释放时竞争的线程都可能获取,不一定是先请求的。性能好,高并发时吞吐量可能高。但可能导致线程饥饿,行为不太确定。

  CAS操作:当需要更新数据时,判断当前内存值和之前取得的值是否相等。如果相等则用新值更新。若不等则失败,失败则重试,一般是一个自旋的过程,即不断重试。

            

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在Ubuntu&#xff08;或任何基于Linux的系统&#xff09;中&#xff0c;你可以使用多种命令行工具来比较两个文件的内容差异。以下是一些常用的方法&#xff1a; 1. **diff 命令**&#xff1a; diff 是Linux中用于比较两个文件差异的标准工具。它逐行比较文件&#xff0c;并显示…...

python:本机摄像头目标检测实时推理(使用YOLOv8n模型)

本文将介绍如何使用本机摄像头进行目标检测实时推理的python代码。 文章目录 一、下载YOLO权重文件二、环境配置三、完整代码 一、下载YOLO权重文件 https://github.com/ultralytics/ultralytics?tabreadme-ov-file 拉到网页最下面&#xff0c;选择适合的模型&#xff0c;下…...

Spark实时(四):Strctured Streaming简单应用

文章目录 Strctured Streaming简单应用 一、Output Modes输出模式 二、Streaming Table API 三、​​​​​​​​​​​​​​Triggers 1、​​​​​​​unspecified&#xff08;默认模式&#xff09; 2、​​​​​​​​​​​​​​Fixed interval micro-batches&am…...

SpringBoot上传超大文件导致OOM,完美问题解决办法

问题描述 报错: Caused by: java.lang.OutOfMemoryError at java.io.ByteArrayOutputStream.hugeCapacity(ByteArrayOutputStream.java:123) ~[?:1.8.0_381] at java.io.ByteArrayOutputStream.grow(ByteArrayOutputStream.java:117) ~[?:1.8.0_381] at java.…...

PyTorch 的各个核心模块和它们的功能

1. torch 核心功能 张量操作&#xff1a;PyTorch 的张量是一个多维数组&#xff0c;类似于 NumPy 的 ndarray&#xff0c;但支持 GPU 加速。数学运算&#xff1a;提供了各种数学运算&#xff0c;包括线性代数操作、随机数生成等。自动微分&#xff1a;torch.autograd 模块用于…...

Java开发之LinkedList源码分析

#来自ゾフィー&#xff08;佐菲&#xff09; 1 简介 LinkedList 的底层数据结构是双向链表。可以当作链表、栈、队列、双端队列来使用。有以下特点&#xff1a; 在插入或删除数据时&#xff0c;性能好&#xff1b;允许有 null 值&#xff1b;查询效率不高&#xff1b;线程不安…...

KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南

Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a;KubeSphere 容器平台高可用&#xff1a;环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)

简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能&#xff0c;本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine&#xff0c;然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker&#xff0c;请使用 安装包的方式快…...

RocketMQ延迟消息机制

两种延迟消息 RocketMQ中提供了两种延迟消息机制 指定固定的延迟级别 通过在Message中设定一个MessageDelayLevel参数&#xff0c;对应18个预设的延迟级别指定时间点的延迟级别 通过在Message中设定一个DeliverTimeMS指定一个Long类型表示的具体时间点。到了时间点后&#xf…...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案

前言 在Unity中&#xff0c;Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染&#xff08;即CPU被阻塞&#xff09;&#xff0c;这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案&#xff1a; 对惹&#xff0c;这里有一个游戏开发交流小组&…...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程&#xff1a;&#xff08;白话解释&#xff09; 我们将原始待发送的消息称为 M M M&#xff0c;依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)&#xff08;意思就是 G &#xff08; x ) G&#xff08;x) G&#xff08;x) 是已知的&#xff09;&#xff0…...

sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串

DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

unix/linux,sudo,其发展历程详细时间线、由来、历史背景

sudo 的诞生和演化,本身就是一部 Unix/Linux 系统管理哲学变迁的微缩史。来,让我们拨开时间的迷雾,一同探寻 sudo 那波澜壮阔(也颇为实用主义)的发展历程。 历史背景:su的时代与困境 ( 20 世纪 70 年代 - 80 年代初) 在 sudo 出现之前,Unix 系统管理员和需要特权操作的…...

BCS 2025|百度副总裁陈洋:智能体在安全领域的应用实践

6月5日&#xff0c;2025全球数字经济大会数字安全主论坛暨北京网络安全大会在国家会议中心隆重开幕。百度副总裁陈洋受邀出席&#xff0c;并作《智能体在安全领域的应用实践》主题演讲&#xff0c;分享了在智能体在安全领域的突破性实践。他指出&#xff0c;百度通过将安全能力…...

CMake 从 GitHub 下载第三方库并使用

有时我们希望直接使用 GitHub 上的开源库,而不想手动下载、编译和安装。 可以利用 CMake 提供的 FetchContent 模块来实现自动下载、构建和链接第三方库。 FetchContent 命令官方文档✅ 示例代码 我们将以 fmt 这个流行的格式化库为例,演示如何: 使用 FetchContent 从 GitH…...

第 86 场周赛:矩阵中的幻方、钥匙和房间、将数组拆分成斐波那契序列、猜猜这个单词

Q1、[中等] 矩阵中的幻方 1、题目描述 3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵&#xff0c;其中每行&#xff0c;每列以及两条对角线上的各数之和都相等。 给定一个由整数组成的row x col 的 grid&#xff0c;其中有多少个 3 3 的 “幻方” 子矩阵&am…...