C# 中的 foreach
循環與 Lambda 表達式執行緒安全問題
讓我們分析以下程式碼片段:
foreach (Foo f in ListOfFoo) { Thread thread = new Thread(() => f.DoSomething()); threads.Add(thread); thread.Start(); }
foreach (Foo f in ListOfFoo) { Foo f2 = f; Thread thread = new Thread(() => f2.DoSomething()); threads.Add(thread); thread.Start(); }
哪個程式碼片段能夠確保每個執行緒都呼叫與執行緒建立時相同的循環迭代中的 Foo
實例上的方法?
在 C# 5 及更高版本中,由於編譯器對閉包作用域內變數定義的更改,這兩個程式碼片段都是安全的。但是,在 C# 5 之前,只有第二個程式碼片段是安全的。
在第一個程式碼片段中,變數 f
在循環外部聲明,並在整個執行過程中保持可見。這表示閉包作用域中只有一個 f
實例。因此,存取 f
的不同執行緒可能會發生衝突,導致方法呼叫錯誤。
為了緩解這個問題,第二個程式碼片段在迴圈內宣告了一個新變數 f2
。這確保了每個閉包作用域都有其對 Foo
實例的參考副本,從而保證了每個執行緒的安全方法執行。
下面的範例示範了這個問題:
static void Main() { int[] data = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; foreach (int i in data) { new Thread(() => Console.WriteLine(i)).Start(); } Console.ReadLine(); }
如果不使用臨時變量,這段程式碼將產生不可預測和不正確的輸出。 這是因為所有執行緒都引用同一個 i
變量,而 foreach
迴圈結束後,i
的值是最後一個值。
因此,為了確保線程安全,在 foreach
循環中使用 Lambda 表達式時,最好始終創建局部變數的副本,如同第二個程式碼片段所示。
以上是我的「foreach」循環和 Lambda 線程在 C# 中安全嗎?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

在C 中處理XML數據可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2庫。 1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM適合小文件,SAX適合大文件。 2)生成XML文件:將數據結構轉換為XML格式並寫入文件。通過這些步驟,可以有效地管理和操作XML數據。

在C 中處理XML數據結構可以使用TinyXML或pugixml庫。 1)使用pugixml庫解析和生成XML文件。 2)處理複雜的嵌套XML元素,如書籍信息。 3)優化XML處理代碼,建議使用高效庫和流式解析。通過這些步驟,可以高效處理XML數據。

C 在性能優化方面仍然佔據主導地位,因為其低級內存管理和高效執行能力使其在遊戲開發、金融交易系統和嵌入式系統中不可或缺。具體表現為:1)在遊戲開發中,C 的低級內存管理和高效執行能力使得它成為遊戲引擎開發的首選語言;2)在金融交易系統中,C 的性能優勢確保了極低的延遲和高吞吐量;3)在嵌入式系統中,C 的低級內存管理和高效執行能力使得它在資源有限的環境中非常受歡迎。

C XML框架的選擇應基於項目需求。 1)TinyXML適合資源受限環境,2)pugixml適用於高性能需求,3)Xerces-C 支持複雜的XMLSchema驗證,選擇時需考慮性能、易用性和許可證。

C#适合需要开发效率和类型安全的项目,而C 适合需要高性能和硬件控制的项目。1)C#提供垃圾回收和LINQ,适用于企业应用和Windows开发。2)C 以高性能和底层控制著称,广泛用于游戏和系统编程。

C 代碼優化可以通過以下策略實現:1.手動管理內存以優化使用;2.編寫符合編譯器優化規則的代碼;3.選擇合適的算法和數據結構;4.使用內聯函數減少調用開銷;5.應用模板元編程在編譯時優化;6.避免不必要的拷貝,使用移動語義和引用參數;7.正確使用const幫助編譯器優化;8.選擇合適的數據結構,如std::vector。

C 中的volatile關鍵字用於告知編譯器變量值可能在代碼控制之外被改變,因此不能對其進行優化。 1)它常用於讀取可能被硬件或中斷服務程序修改的變量,如傳感器狀態。 2)volatile不能保證多線程安全,應使用互斥鎖或原子操作。 3)使用volatile可能導致性能slight下降,但確保程序正確性。

在C 中測量線程性能可以使用標準庫中的計時工具、性能分析工具和自定義計時器。 1.使用庫測量執行時間。 2.使用gprof進行性能分析,步驟包括編譯時添加-pg選項、運行程序生成gmon.out文件、生成性能報告。 3.使用Valgrind的Callgrind模塊進行更詳細的分析,步驟包括運行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看結果。 4.自定義計時器可靈活測量特定代碼段的執行時間。這些方法幫助全面了解線程性能,並優化代碼。


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