Wie verwende ich C++-Multithreading, um große Datenmengen zu verarbeiten?

Die Verwendung von Multithreading in C++ zur Verarbeitung großer Datenmengen kann die Leistung erheblich verbessern. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: Erstellen Sie einen Thread-Pool (eine im Voraus erstellte Gruppe von Threads), um Daten und Aufgaben an Threads zu verteilen: Die Warteschlange speichert die Daten, und der Thread liest die atomare Zählerverfolgung aus der Warteschlange. Unverarbeitete Daten, Thread-Verarbeitungszählerinkrement definiert die Datenverarbeitungslogik (Code, der Daten verarbeitet, z. B. Sortierung, Aggregation oder andere Berechnungen). Praktischer Fall: Lesen einer großen Datenmenge aus a Datei erstellen und auf dem Bildschirm ausdrucken

So geht's in C++ Mit Multithreading große Datenmengen verarbeiten

Multithreading kann die Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen erheblich verbessern. Dieser Artikel führt Sie durch die Verwendung von Multithreading in C++ und bietet ein praktisches Beispiel für die Arbeit mit großen Datenmengen.

Erstellen Sie einen Thread-Pool

Ein Thread-Pool bezieht sich auf eine Reihe von Threads, die im Voraus erstellt wurden, und das Programm muss nicht jedes Mal, wenn ein Thread erstellt wird, Ressourcen neu zuweisen. In C++ können Thread-Pools einfach mit den Bibliotheken std::thread und std::atomic erstellt werden: std::thread 和 std::atomic 库轻松创建线程池：

#include <thread>
#include <atomic>

std::atomic<bool> stop{false};
std::vector<std::thread> workers;

void WorkerThread() {
  while (!stop.load()) {
    // 在这里放置数据处理逻辑
  }
}

void CreateThreadPool(int num_threads) {
  workers.reserve(num_threads);
  for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
    workers.emplace_back(WorkerThread);
  }
}

分发数据和任务

分配给线程池的任务可以有多种形式。您可以在队列中存储数据，并让每个线程从队列中读取数据。另一种方法是使用原子计数器，跟踪尚未处理的数据数量，并让每个线程处理一个计数器增量。

数据处理逻辑

数据处理逻辑在 WorkerThread 函数中定义。您可以使用任何处理数据的代码，例如排序、聚合或其他计算。

实战案例：文件读取

我们使用多线程从文件读取大量数据，然后打印在屏幕上。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>

void ReadFile(std::string filename, std::atomic<int>& num_lines) {
  std::ifstream file(filename);
  if (file.is_open()) {
    std::string line;
    while (std::getline(file, line)) {
      std::cout << line << std::endl;
      num_lines++;
    }
  }
}

int main() {
  const std::string filename = "data.txt";
  int num_threads = 4;
  std::atomic<int> num_lines{0};

  CreateThreadPool(num_threads);

  std::thread file_reader(ReadFile, filename, std::ref(num_lines));

  // 让主线程等待读取线程完成
  file_reader.join();

  std::cout << "总行数：" << num_lines << std::endl;

  // 停止线程池
  stop.store(true);
  for (auto& worker : workers) {
    worker.join();
  }

  return 0;
}

在这个例子中，每个工作线程从文件中读取一行，并将其打印到屏幕上。原子计数器 num_linesrrreee

Verteilen Sie Daten und Aufgaben

🎜🎜zugewiesen an Thread-Pool-Aufgaben können viele Formen annehmen. Sie können Daten in einer Warteschlange speichern und jeden Thread die Daten aus der Warteschlange lesen lassen. Ein anderer Ansatz besteht darin, einen atomaren Zähler zu verwenden, die Menge der noch nicht verarbeiteten Daten zu verfolgen und jeden Thread eine Zählererhöhung verarbeiten zu lassen. 🎜🎜🎜Datenverarbeitungslogik🎜🎜🎜Datenverarbeitungslogik wird in der Funktion WorkerThread definiert. Sie können jeden Code verwenden, der Daten manipuliert, z. B. Sortieren, Aggregieren oder andere Berechnungen. 🎜🎜🎜Praktischer Fall: Datei lesen🎜🎜🎜Wir nutzen Multithreading, um eine große Datenmenge aus der Datei zu lesen und diese dann auf dem Bildschirm auszudrucken. 🎜rrreee🎜In diesem Beispiel liest jeder Arbeitsthread eine Zeile aus der Datei und gibt sie auf dem Bildschirm aus. Der atomare Zähler num_lines verfolgt die Anzahl der unverarbeiteten Zeilen. 🎜🎜Durch die Verwendung von Multithreading können wir Aufgaben zum Lesen von Dateien parallel verarbeiten und so die zum Lesen der gesamten Datei erforderliche Zeit erheblich verkürzen. 🎜

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