1.什么是分而治之 分而治之就是将一个大任务层层拆分成一个个的小任务,直到不可拆分,拆分依据定义的阈值划分任务规模. fork/join通过fork将大任务拆分成小任务,在将小任务的结果join汇总 2.fork/join标准范式 先上图 在使用fork/join做任务分配之前,首先得了解其中的几个类: ForkJoinPool:充当fork/join框架里面的管理者,最原始的任务都要交给它才能处理.它负责控制整个fork/join有多少个workerThread,workerThread的创建…

并发与并行 并发:多个进程交替执行. 并行:多个进程同时进行,不存在线程的上下文切换. 并发与并行的目的都是使CPU的利用率达到最大.Fork/Join就是为了尽可能提高硬件的使用率而应运而生的. 计算密集型与IO密集型 计算密集型:也称之为CPU密集型,此时系统的硬盘,内存性能相对于CPU要很多.系统在运作的时候CPU是处于100% loading的状态,在系统完成磁盘的读写(I/O)以后,程序就会进行计算,在进行计算的时候CPU占用率是很高的.计算密集型任务最大的特点就是进行大量的计算,消耗…

Fork/Join框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架,是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架.Fork/Join框架要完成两件事情: 1.任务分割:首先Fork/Join框架需要把大的任务分割成足够小的子任务,如果子任务比较大的话还要对子任务进行继续分割 2.执行任务并合并结果:分割的子任务分别放到双端队列里,然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行.子任务执行完的结果都放在另外一个队列里,启动一个线程从队列里取数据,然后合并这些数据.…

thread::join(): 阻塞当前线程,直至 *this 所标识的线程完成其执行.*this 所标识的线程的完成同步于从 join() 的成功返回. 该方法简单暴力,主线程等待子进程期间什么都不能做.thread::join()会清理子线程相关的内存空间,此后thread object将不再和这个子线程相关了,即thread object不再joinable了,所以join对于一个子线程来说只可以被调用一次,为了实现更精细的线程等待机制,可以使用条件变量等机制. #include <ios…

协程的含义就不再提,在py2和py3的早期版本中,python协程的主流实现方法是使用gevent模块.由于协程对于操作系统是无感知的,所以其切换需要程序员自己去完成. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(…

python的multiprocessing模块是用来创建多进程的,下面对multiprocessing总结一下使用记录. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(六) python并发编程之multiproc…

应用程序并行计算遇到的问题 当硬件处理能力不能按摩尔定律垂直发展的时候,选择了水平发展.多核处理器已广泛应用,未来处理器的核心数将进一步发布,甚至达到上百上千的数量.而现在 很多的应用程序在运行在多核心的处理器上并不能得到很好的性能提升,因为应用程序的并发处理能力不强,不能够合理有效地的利用计算资源.线性的计算只能利 用n分之一的计算支援. 要提高应用程序在多核处理器上的执行效率,只能想办法提高应用程序的本身的并行能力.常规的做法就是使用多线程,让更多的任务同时处理,或者让一部分操作 异步执行,…

单线程.多线程之间.进程之间.协程之间很多时候需要协同完成工作,这个时候它们需要进行通讯.或者说为了解耦,普遍采用Queue,生产消费模式. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(六) 同步deque和多线程…

协程实现了在单线程下的并发,每个协程共享线程的几乎所有的资源,除了协程自己私有的上下文栈:协程的切换属于程序级别的切换,对于操作系统来说是无感知的,因此切换速度更快.开销更小.效率更高,在有多IO操作的业务中能极大提高效率. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(…

进程是系统进行资源分配最小单元,线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存等资源. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.…