C++ マルチスレッドを使用して大量のデータを処理するにはどうすればよいですか?

C++ でマルチスレッドを使用して大量のデータを処理すると、パフォーマンスが大幅に向上します。具体的な手順は次のとおりです。 スレッド プール (事前に作成されたスレッドのグループ) を作成して、データとタスクをスレッドに分散します。キューには、データを処理し、スレッドがキューからアトミック カウンタ トレースを読み取る 未処理のデータ、スレッド処理カウンタ インクリメントによってデータ処理ロジック (並べ替え、集計、その他の計算などのデータを処理するコード) が定義される 実際のケース: キューから大量のデータを読み取るファイルを作成して画面に印刷します

C++ で行う方法 マルチスレッドを使用して大量のデータを処理する

マルチスレッドを使用すると、大量のデータを処理する際のパフォーマンスが大幅に向上します。この記事では、C++ でのマルチスレッドの使用方法を説明し、大量のデータを処理する実践的な例を示します。

スレッドプールを作成する

スレッドプールとは、事前に作成されたスレッドのセットを指し、プログラムはスレッドが作成されるたびにリソースを再割り当てする必要はありません。 C++ では、std::thread ライブラリと std::atomic ライブラリを使用して、スレッド プールを簡単に作成できます。スレッド プール タスクにはさまざまな形式があります。データをキューに保存し、各スレッドにキューからデータを読み取らせることができます。もう 1 つのアプローチは、アトミック カウンタを使用し、まだ処理されていないデータの量を追跡し、各スレッドでカウンタの増分を処理させることです。 std::thread 和 std::atomic 库轻松创建线程池：

#include 
#include 

std::atomic stop{false};
std::vector 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 
#include 
#include 

void ReadFile(std::string filename, std::atomic& 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 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

データ処理ロジック

以上がC++ マルチスレッドを使用して大量のデータを処理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。