C++ 멀티스레딩을 사용하여 대량의 데이터를 처리하는 방법은 무엇입니까?

C++에서 멀티스레딩을 사용하여 대량의 데이터를 처리하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다. 스레드 풀(미리 생성된 스레드 그룹)을 생성하여 데이터와 작업을 스레드에 배포합니다. 대기열은 데이터를 저장합니다. 데이터 및 스레드는 큐에서 원자 카운터 추적을 읽습니다. 처리되지 않은 데이터, 스레드 처리 카운터 증가는 데이터 처리 논리(정렬, 집계 또는 기타 계산과 같은 데이터를 처리하는 코드)를 정의합니다. 실제 사례: 파일을 만들어 화면에 인쇄

C++에서 하는 방법 멀티스레딩을 사용하여 대용량 데이터 처리

멀티스레딩은 대용량 데이터 처리 시 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 문서에서는 C++에서 멀티스레딩을 사용하는 방법을 안내하고 대량의 데이터 작업에 대한 실제 예제를 제공합니다.

스레드 풀 생성

스레드 풀은 미리 생성된 스레드들의 집합을 말하며, 프로그램은 스레드가 생성될 때마다 리소스를 재할당할 필요가 없습니다. C++에서는 std::thread 및 std::atomic 라이브러리를 사용하여 스레드 풀을 쉽게 생성할 수 있습니다. 스레드 풀 작업은 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 큐에 데이터를 저장하고 각 스레드가 큐에서 데이터를 읽도록 할 수 있습니다. 또 다른 접근 방식은 원자 카운터를 사용하고, 아직 처리되지 않은 데이터의 양을 추적하고, 각 스레드가 카운터 증가분을 처리하도록 하는 것입니다. 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_lines

데이터 처리 로직

🎜🎜데이터 처리 로직은 WorkerThread 함수에 정의되어 있습니다. 정렬, 집계, 기타 계산 등 데이터를 처리하는 모든 코드를 사용할 수 있습니다. 🎜🎜🎜실용 사례: 파일 읽기🎜🎜🎜우리는 멀티스레딩을 사용하여 파일에서 많은 양의 데이터를 읽은 다음 화면에 인쇄합니다. 🎜rrreee🎜이 예에서 각 작업자 스레드는 파일에서 한 줄을 읽고 이를 화면에 인쇄합니다. 원자 카운터 num_lines는 처리되지 않은 라인 수를 추적합니다. 🎜🎜멀티스레딩을 사용하면 파일 읽기 작업을 병렬로 처리할 수 있어 전체 파일을 읽는 데 필요한 시간이 크게 줄어듭니다. 🎜

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