1.线程并发
一个程序内部能拥有多个线程并行执行。一个线程的执行可以被认为是一个CPU在执行该程序。
当一个程序运行在多线程下,就好像有多个CPU在同时执行该程序。
总之,多线程即可以这么理解:多线程是处理高并发的一种编程方法,即并发需要用多线程实现。

2.如何分配线程数量
利用 CPU 核心数,应用并发编程来提高效率.线程IO时间所占比例越高,需要越多线程;线程CPU时间所占比例越高,需要越少线程。
理论上:

线程数量 = CPU 核数(逻辑)+ 1 

为什么+1,《Java并发编程实战》这么说:

  • 计算(CPU)密集型的线程恰好在某时因为发生一个页错误或者因其他原因而暂停,刚好有一个“额外”的线程,可以确保在这种情况下CPU周期不会中断工作。

IO时间和CPU时间

  • IO操作实际就是不需要CPU介入,比如DMA请求,比如把内容从硬盘上读到内存的过程,或者是从网络上接收信息到本机内存的过程(sleep也可以算IO操作)
  • CPU操作实际就是进行大量的计算,消耗CPU资源,比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力。

所以对于单核CPU而言:

最佳线程数 = 1 + (IO操作耗时/CPU操作耗时)

比如: IO操作耗时为500ms、CPU操作耗时为1500ms

最佳线程数 = 1 + (IO操作耗时/CPU操作耗时) = 1 + (500/1500) = 4

对于多核CPU而言:

最佳线程数 = CPU核心数 * (1 + (IO操作耗时/CPU操作耗时))

3.QTcpServer并发
QTcpServer要实现并发,首先需要子类化QTcpServer,然后重写incomingConnection()函数.该函数定义如下所示:

[virtual protected] void QTcpServer::incomingConnection(qintptr socketDescriptor)
// 当有新连接时,首先会调用该函数,通过socketDescriptor参数(连接本机的套接字)创建一个QTcpSocket,设置套接字描述符,然后将QTcpSocket存储在一个内部挂起连接列表中。最后触发newConnection()。

我们重写该函数,通过一个QThread将socketDescriptor参数传到一个线程中,然后调用socketDescriptor()函数初始化一个QTcpSocket.从而达到QThread中生成一个新的QTcpSocket.

MyServer重写如下所示:

void MyServer::incomingConnection(qintptr socketDescriptor)
{
MyThread *thread = new MyThread(socketDescriptor, this);
connect(thread, SIGNAL(finished()), thread, SLOT(deleteLater()));
thread->start();
}

MyThread重写run如下所示:

void MyThread::run()
{
QTcpSocket tcpSocket;
// 初始化一个QTcpSocket
if (!tcpSocket.setSocketDescriptor(socketDescriptor)) {
emit error(tcpSocket.error());
return;
}
// 发送字符串
tcpSocket.write("123456".toLocal8Bit());
tcpSocket.disconnectFromHost();
tcpSocket.waitForDisconnected();
}

然后在widget中:

server.listen(QHostAddress::AnyIPv4,8080);

每当一个client连接该server时,就会接收到"123456",然后被断开.

4.线程池概念
假如服务器突然来了500个任务,但是我们最佳线程数是20个,不可能立马创建500个线程,因为线程过多会带来调度开销,进而影响缓存局部性和整体性能。
所以我们需要线程池,线程池不仅能够保证内核的充分利用,还能防止过分调度。
线程池就相当于排队去银行办理业务.排队的人就是要处理业务的任务线程,客服就是线程池中容纳办理业务的最大数量.每当一个办理业务的线程结束后,线程池就会从等待队列中取出一个线程进行业务办理.

5.QThreadPool并发线程池
在Qt中,线程池可以使用QThreadPool类,用来管理多个QThread的集合.
QThreadPool管理和回收单独的QThread对象,以帮助减少使用线程的程序中创建线程的成本。
每个Qt应用程序都有一个全局QThreadPool对象,可以通过调用globalInstance()来访问(也可以自己定义个QThreadPool)
要使用一个QThreadPool线程,需要子类化QRunnable.并实现run()虚函数。
然后创建一个子类化QRunnable类的一个对象,并将其传递给QThreadPool::start(),来启动一个线程.start()函数如下所示:

void QThreadPool::start(QRunnable *runnable, int priority = 0)
// 启动一个runnable,如果当前线程池数量超过了maxThreadCount(),那么将runnable添加到等待队列中.
// priority参数可用于控制runnable在等待队列中的被执行的顺序。
// 默认runnable->autoDelete()返回true,线程池将获得可运行对象的所有权,并且在runnable->run()返回后,可运行对象将被线程池自动删除。
// 可以通过QRunnable::setAutoDelete()来更改自动删除标志 

QThreadPool支持通过在QRunnable::run()中调用tryStart(this)来多次执行同一个QRunnable。
如果autoDelete被启用,QRunnable将在最后一个线程退出run函数时被删除。
当autoDelete启用时,使用相同的QRunnable多次调用start()会创建一个竞争条件,不建议这样做。

在一定时间内未使用的线程将过期。默认超时时间为30000毫秒(30秒)。这可以使用setExpiryTimeout(int)来更改。设置负数将禁用过期机制。

调用maxThreadCount()查询要使用的最大线程数。也可以使用setMaxThreadCount()来更改这个限制。默认值是QThread::idealThreadCount(). 该函数定义如下所示:

[static] int QThread::idealThreadCount()
//返回系统上可以运行的理想线程数。这是通过查询系统中真实的和逻辑的处理器核的数量来完成的。
//如果无法检测到处理器核数,则该函数返回1。

示例如下所示:

#include <QCoreApplication>
#include <QThread>
#include <QDebug>
#include <QRunnable>
#include <QThreadPool> class ComputeTask : public QRunnable
{
int index;
void run() override
{
const int work = 1000 * 1000 * 40; // 每个任务计数40000000次
volatile int v = 0;
for (int j = 0; j < work; ++j)
++v;
qDebug() << index << " thread: " << QThread::currentThreadId();
} public:
ComputeTask(int i) {
index = i;
} }; int main(int argc, char *argv[])
{
QCoreApplication a(argc, argv); const int cnt = 200; // 200个任务 QThreadPool pool;
qDebug() << "maxThreadCount: " << pool.maxThreadCount();
for (int i = 0; i < cnt; ++i) {
ComputeTask *compute = new ComputeTask(i);
pool.start(compute);
} return a.exec();
}

打印如下所示:

66.QT-线程并发、QTcpServer并发、QThreadPool线程池的更多相关文章

  1. java线程安全之并发Queue

    关闭 原 java线程安全之并发Queue(十三) 2017年11月19日 23:40:23 小彬彬~ 阅读数:12092更多 所属专栏: 线程安全    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不 ...

  2. <关于并发框架>Java原生线程池原理及Guava与之的补充

    原创博客,转载请联系博主! 转眼快两个月没有更新自己的博客了. 一来感觉自己要学的东西还是太多,与其花几个小时写下经验分享倒不如多看几点技术书. 二来放眼网上已经有很多成熟的中文文章介绍这些用法,自己 ...

  3. 【Java并发系列04】线程锁synchronized和Lock和volatile和Condition

    img { border: solid 1px } 一.前言 多线程怎么防止竞争资源,即防止对同一资源进行并发操作,那就是使用加锁机制.这是Java并发编程中必须要理解的一个知识点.其实使用起来还是比 ...

  4. 【java并发编程实战】-----线程基本概念

    学习Java并发已经有一个多月了,感觉有些东西学习一会儿了就会忘记,做了一些笔记但是不系统,对于Java并发这么大的"系统",需要自己好好总结.整理才能征服它.希望同仁们一起来学习 ...

  5. Netty : writeAndFlush的线程安全及并发问题

    使用Netty编程时,我们经常会从用户线程,而不是Netty线程池发起write操作,因为我们不能在netty的事件回调中做大量耗时操作.那么问题来了 – 1, writeAndFlush是线程安全的 ...

  6. C#使用读写锁三行代码简单解决多线程并发写入文件时线程同步的问题

    (补充:初始化FileStream时使用包含文件共享属性(System.IO.FileShare)的构造函数比使用自定义线程锁更为安全和高效,更多内容可点击参阅) 在开发程序的过程中,难免少不了写入错 ...

  7. java核心知识点学习----并发和并行的区别,进程和线程的区别,如何创建线程和线程的四种状态,什么是线程计时器

    多线程并发就像是内功,框架都像是外功,内功不足,外功也难得精要. 1.进程和线程的区别 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 用工厂来比喻就是,一个工厂可以生产不同种类的产品,操作系统就是 ...

  8. PAIP.并发编程 多核编程 线程池 ExecutorService的判断线程结束

    PAIP.并发编程 多核编程 线程池 ExecutorService的判断线程结束 ExecutorService并没有提供什么 isDone()或者isComplete()之类的方法. 作者Atti ...

  9. 线程高级应用-心得6-java5线程并发库中同步工具类(synchronizers),新知识大用途

    1.新知识普及 2. Semaphore工具类的使用案例 package com.java5.thread.newSkill; import java.util.concurrent.Executor ...

随机推荐

  1. centos7下cups + samba共打印服务

    centos7下cups + samba共打印服务 2015年8月21日admin发表评论阅读评论   这个算是rhce课程的篇外篇,Samba除了提供文件共享外,也可以像windows下的共享一样提 ...

  2. spec2006与spec2000的对比简要说明

    ec2006使用说明  2014-10-10 五 性能测试  benchmark 一.工具介绍 SPEC CPU 2006 benchmark是SPEC新一代的行业标准化的CPU测试基准套件.重点测试 ...

  3. 科普 AF摄像头

    AF(Auto Focus)自动对焦:自动对焦有两种方式,根据控制原理分为主动式和被动式两种.主动式自动对焦通过相机发射红外线,根据反射回来的射线信号确定被摄体的距离,再自动调节镜头,实现自动对焦.被 ...

  4. Navigation activity回退到fragment失败

    我有一个activity--MainActivity, 布局中设置了一个 <androidx.fragment.app.FragmentContainerView android:layout_ ...

  5. nginx 的基础知识(三)

    Nginx命令 nginx -s reopen 重启nginx nginx -s reload  重新加载nginx文件 nginx -s stop  停止nginx服务 nginx -s quit ...

  6. JVM-栈帧之局部变量表

    1.栈帧的内部结构 每个栈帧中存储着: 局部变量表(Local Variables) 操作数栈(Operand Stack)(或表达式栈) 动态链接(Dynamic Linking)(或指向运行时常量 ...

  7. Paddle Inference推理部署

    Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需 ...

  8. 通过 DLPack 构建跨框架深度学习编译器

    通过 DLPack 构建跨框架深度学习编译器 深度学习框架,如Tensorflow, PyTorch, and ApacheMxNet,快速原型化和部署深度学习模型提供了强大的工具箱.不幸的是,易用性 ...

  9. 什么是OpenMAX技术分析OpenMAX

    什么是OpenMAX技术分析OpenMAX OpenMAX是统一的抽象层,它允许访问否则需要供应商特定API的硬件. Broadcom的MMAL(多媒体抽象层API). 因此,OpenMAX允许使用此 ...

  10. 如何保证Qt状态机的最佳性能

    如何保证Qt状态机的最佳性能 How to ensure the best Qt state machine performance 如果您使用Qt进行应用程序开发,并且使用状态机,那么很可能您正在使 ...