C++20中的std::atomic_ref
一、std::atomic_ref
我们在学习C++11后的原子操作时,都需要提前定义好std::atomic变量,然后才可以在后续的应用程序中进行使用。原子操作的优势在很多场合下优势非常明显,所以这也使得很多开发者越来习惯使用原子变量。
但是,在实际的开发场景中,有一些情况变量已经被定义或者说被封装,再想更改使用相关的变量非常麻烦或者说不可能,有没有一些方法可以将其转成原子操作呢?这就是在C++20中提供的std::atomic_ref。它可以把变量转成原子引用(即对其引用的对象进行原子操作,笔者自己为记忆方便定义为原子引用)。先看其定义:
template< class T >
struct atomic_ref;
其内部支持wait、notify_one和notify_all等线程间的同步机制。那么在多线程中应用更灵活方便。
二、应用和限制
std::atomic_ref特别适合那些与其它模块甚至第三方已定义完成的对象定义进行原子操作控制。这样,在简单的应用场景下就可以不用再考虑多线程的并发问题,减轻了开发者的负担,增加了数据的安全性,提高了性能。其应用简单方便,不必引入过重的锁的控制,既实现了多线程数据间的安全操作又减少了锁的应用造成的较大的开销。
不过,有优势的地方就必然也有受限制的地方:
1、要防止多个地方操作被引用的数据(混合使用),比如直接使用数据和使用std::atomic_ref使用数据,可能会导致数据的混乱,这点可参看普通指针和智能指针混合使用。
2、如果使用const,需要注意:const对std::atomic_ref是浅层的,即可以通过其它地方对引用的数据进行修改,切记
3、使用std::atomic_ref时引用对象要求必须是平凡可复制的且不能是:“is_always_lock_free is false and std::is_volatile_v is true”。
4、和所有的引用一样,std::atomic_ref引用的对象生命周期要长于std::atomic_ref引用本身
5、被原子引用所引用的对象所需的对齐要求,至少为 alignof(T)
6、要选用合理的memory_order,不过在PC机上编程一般std::memory_order_relaxed几乎都可以满足
7、一定要清楚,std::atomic_ref并不是为了替代锁而产生的,所以在实际编程中要综合考虑如何应用同步机制
8、在高并发(并行)操作时,还是需要注意性能瓶颈的产生
应用简单,就更需要注意限制的场景,否则随意使用,极有可能反而达不到实际想要的结果。
三、例程
先看一个基础的例程:
#include <atomic>
#include <iostream>
#include <thread>struct Data {int value;
};
int main() {Data data={0};static int d = 9;std::atomic_ref<int> atomicValue = std::atomic_ref(data.value);std::atomic_ref<int> addValue = std::atomic_ref(d);auto addThread1 = [&atomicValue]() {for (int i = 0; i < 1000; ++i) {atomicValue.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);}};auto addThread2 = [&addValue]() {for (int i = 0; i < 1000; ++i) {addValue.fetch_add(1, std::memory_order_release);}};std::thread t1(addThread1);std::thread t2(addThread1);std::thread t3(addThread2);std::thread t4(addThread2);t1.join();t2.join();t3.join();t4.join();std::cout << "Final value: " << data.value << std::endl; // 2000std::cout << "Final value: " << d << std::endl;//2009addValue.store(20,std::memory_order_relaxed);std::cout<<"read d:"<<addValue.load(std::memory_order_relaxed)<<std::endl;return 0;
}
多线程中的同步,和普通的锁同步一样,这里就不举例子了。可参看一下相关的wait等方法即可。
四、总结
看到std::atomic_ref,其实就想到了智能指针,二者应用的方式何其相似。从目的上来讲就是为了让开发变得简单,特别是在多线程状态下的开发,能简单一些是一些。另外就是为了兼容更多的原有的应用让其都能使用std::atomic的功能。
或者从另外一个角度看,std::atomic_ref只是一个过渡的功能,以后会出现一个更强大的类或接口,让原子操作更简单。让我们拭目以待!
相关文章:
C++20中的std::atomic_ref
一、std::atomic_ref 我们在学习C11后的原子操作时,都需要提前定义好std::atomic变量,然后才可以在后续的应用程序中进行使用。原子操作的优势在很多场合下优势非常明显,所以这也使得很多开发者越来习惯使用原子变量。 但是,在实…...
四、自然语言处理_08Transformer翻译任务案例
0、前言 在Seq2Seq模型的学习过程中,做过一个文本翻译任务案例,多轮训练后,效果还算能看 Transformer作为NLP领域的扛把子,对于此类任务的处理会更为强大,下面将以基于Transformer模型来重新处理此任务,看…...
spring学习(使用spring加载properties文件信息)(spring自定义标签引入)
目录 一、博客引言。 二、基本配置准备。 (1)初步分析。 (2)初始spring配置文件。 三、spring自定义标签的引入。 (1)基本了解。 (2)引入新的命名空间:xmlns:context。 &…...
bigemap pro如何进行poi兴趣点搜索?
准备工具:BIGEMAP Pro是数据要素设计软件(DED),国产基础软件,大数据编辑、制图、多源数据要素类处理软件打开软件右上角选择分类搜索然后用矩形或者选择行政边界线选择需要查询的范围选中范围以后点击查询然后可以直接加载到地图然后图层右键数据导出矢量…...
Mybatis源码02 - 初始化基本过程(引导层部分)
初始化基本过程(引导层部分) 文章目录 初始化基本过程(引导层部分)一:初始化的方式及引入二:初始化方式-XML配置文件1:MyBatis初始化基本过程2:创建Configuration对象的过程2.1&…...
【Elasticsearch】bucket_sort
Elasticsearch 的bucket_sort聚合是一种管道聚合,用于对父多桶聚合(如terms、date_histogram、histogram等)的桶进行排序。以下是关于bucket_sort的详细说明: 1.基本功能 bucket_sort聚合可以对父聚合返回的桶进行排序ÿ…...
k8s证书过期怎么更新?
在 Kubernetes 集群中,证书过期可能导致集群不可用,尤其是 API Server、Controller Manager、Scheduler 等组件所使用的证书。为了恢复集群的正常运行,您需要更新这些证书。以下是更新 Kubernetes 证书的基本步骤: 1. 检查证书状…...
活动预告 |【Part 1】Microsoft 安全在线技术公开课:通过扩展检测和响应抵御威胁
课程介绍 通过 Microsoft Learn 免费参加 Microsoft 安全在线技术公开课,掌握创造新机遇所需的技能,加快对 Microsoft Cloud 技术的了解。参加我们举办的“通过扩展检测和响应抵御威胁”技术公开课活动,了解如何更好地在 Microsoft 365 Defen…...
AIGC-微头条爆款文案创作智能体完整指令(DeepSeek,豆包,千问,Kimi,GPT)
Unity3D特效百例案例项目实战源码Android-Unity实战问题汇总游戏脚本-辅助自动化Android控件全解手册再战Android系列Scratch编程案例软考全系列Unity3D学习专栏蓝桥系列AIGC(GPT、DeepSeek、豆包、千问、Kimi)👉关于作者 专注于Android/Unity和各种游戏开发技巧,以及各种资…...
C# 比较两个List集合内容是否相同
在 C# 中,要比较两个 List<T> 集合的内容是否相同,可以通过以下几种方法: 一、非自定义类的元素比较 1. 使用 SequenceEqual 方法(顺序和内容都相等) 顺序和内容都相等:使用 SequenceEqual。 usin…...
vue2 多页面pdf预览
使用pdfjs-dist预览pdf,实现预加载,滚动条翻页。pdfjs的版本很重要,换了好多版本,终于有一个能用的 node 20.18.1 "pdfjs-dist": "^2.2.228", vue页面代码如下 <template><div v-loading"loa…...
【python】matplotlib(animation)
文章目录 1、matplotlib.animation1.1、FuncAnimation1.2、修改 matplotlib 背景 2、matplotlib imageio2.1、折线图2.2、条形图2.3、散点图 3、参考 1、matplotlib.animation 1.1、FuncAnimation matplotlib.animation.FuncAnimation 是 Matplotlib 库中用于创建动画的一个…...
Hello Robot 推出Stretch 3移动操作机器人,赋能研究与商业应用
Hello Robot公司近日发布了其新一代开源移动操作机器人Stretch 3,这是一款高度灵活的机器人平台,专为机器人研究、教育实验和商业自动化设计。Stretch 3 结合了先进的移动机器人技术、灵巧操作能力和开源软件生态系统,为用户提供了一个功能强…...
从零到一:我的元宵灯谜小程序诞生记
缘起:一碗汤圆引发的灵感 去年元宵节,我正捧着热腾腾的汤圆刷朋友圈,满屏都是"转发锦鲤求灯谜答案"的动态。看着大家对着手机手忙脚乱地切换浏览器查答案,我突然拍案而起:为什么不做一个能即时猜灯谜的微信…...
Docker 安装与配置 Nginx
摘要 1、本文全面介绍了如何在 Docker 环境中安装和配置 Nginx 容器。 2、文中详细解释了如何设置 HTTPS 安全连接及配置 Nginx 以实现前后端分离的代理服务。 2、同时,探讨了通过 IP 和域名两种方式访问 Nginx 服务的具体配置方法 3、此外,文章还涵…...
Oracle常见语法
一、求交集 SELECT column1, column2 FROM table1 INTERSECT SELECT column1, column2 FROM table2;INTERSECT 操作符是 Oracle 和一些其他数据库(如 PostgreSQL 和 SQL Server)特有的集合操作符,在 MySQL 中并不直接支持。MYSQL同效果代码&a…...
在Vue3中使用Echarts的示例 两种方法
在Vue 3中使用ECharts可以通过两种主要方法实现:全局安装和组件封装。下面我将分别 介绍这两种方法的具体实现步骤。 方法1:全局安装 1.安装ECharts 在你的Vue项目中,首先需要安装ECharts。打开终端,运行以下命令: Bash copy code npm install ec…...
【docker】docker改动镜像并重新编译举例
docker改动镜像并重新编译举例 使用vllm启动Qwen VL 2.5出现报错 0.7.2 Docker Container doesnt support Qwen VL 2.5 Instruct 查看镜像 docker images 会发现本地有vllm/vllm-openai:v0.7.2镜像,id为f78c8f2f8ad5 空白文件夹中新建文件Dockerfile 写入&#…...
具身智能训练新思路!将生成视频用于训练机器人
将生成视频用于训练具身智能(Embodied AI)确实是近年来备受关注的前沿方向,这一思路通过结合生成式AI(如扩散模型、神经辐射场等)与机器人学习,为解决真实世界数据稀缺、训练成本高等问题提供了新可能。以下从技术逻辑、潜在优势、挑战及案例方向展开分析: 一、技术逻辑…...
15、深度学习-自学之路-反向传播程序展示、激活函数的应用,反向权重的更新、2层神经网络的应用,输入输出相关性的理解。
这个里面要学习和展示的内容会比较多,需要好好的认真思考 第一个要思考的就是:输入和输出相关性的理解,我们先拿一层的神经网络来说明一下, 输入有2个因素,对应有两个权重,输出有一个结果。 输入的两个因…...
使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...
【力扣数据库知识手册笔记】索引
索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度(创建索引的主要原因)。3. 可以加速表和表之间的连接,实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中,…...
第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明
AI 领域的快速发展正在催生一个新时代,智能代理(agents)不再是孤立的个体,而是能够像一个数字团队一样协作。然而,当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现,导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...
UR 协作机器人「三剑客」:精密轻量担当(UR7e)、全能协作主力(UR12e)、重型任务专家(UR15)
UR协作机器人正以其卓越性能在现代制造业自动化中扮演重要角色。UR7e、UR12e和UR15通过创新技术和精准设计满足了不同行业的多样化需求。其中,UR15以其速度、精度及人工智能准备能力成为自动化领域的重要突破。UR7e和UR12e则在负载规格和市场定位上不断优化…...
OPenCV CUDA模块图像处理-----对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering)函数meanShiftFiltering()
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 在 GPU 上对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering),用于图像分割或平滑处理。 该函数将输入图像中的…...
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库,专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性,并提供了一个通用的框架&…...
浪潮交换机配置track检测实现高速公路收费网络主备切换NQA
浪潮交换机track配置 项目背景高速网络拓扑网络情况分析通信线路收费网络路由 收费汇聚交换机相应配置收费汇聚track配置 项目背景 在实施省内一条高速公路时遇到的需求,本次涉及的主要是收费汇聚交换机的配置,浪潮网络设备在高速项目很少,通…...
NXP S32K146 T-Box 携手 SD NAND(贴片式TF卡):驱动汽车智能革新的黄金组合
在汽车智能化的汹涌浪潮中,车辆不再仅仅是传统的交通工具,而是逐步演变为高度智能的移动终端。这一转变的核心支撑,来自于车内关键技术的深度融合与协同创新。车载远程信息处理盒(T-Box)方案:NXP S32K146 与…...
【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行
项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战,克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...
Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据代码文档),如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下,风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...
