


Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi program berbilang benang dalam C++?
Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk: mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan rangkaian ketersediaan sumber melalui acara.
Garis panduan untuk mengoptimumkan prestasi program berbilang benang dalam C++
Dalam program berbilang benang, pengoptimuman prestasi adalah penting kerana ia dapat meningkatkan kecekapan keseluruhan program dengan ketara. Artikel ini meneroka teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi program berbilang benang dalam C++ dan menyediakan contoh praktikal untuk menunjukkan kesan setiap teknik.
1. Hadkan bilangan utas
Mencipta terlalu banyak utas akan bersaing untuk mendapatkan sumber sistem dan membawa kepada kemerosotan prestasi. Tentukan bilangan urutan optimum yang diperlukan oleh aplikasi anda dan laraskannya mengikut keperluan.
2. Gunakan mutex ringan
Kunci mutex digunakan untuk melindungi sumber yang dikongsi, tetapi ia boleh menyebabkan overhed prestasi. Menggunakan mutex ringan, seperti std::recursive_mutex, boleh mengurangkan perbalahan dan meningkatkan prestasi.
3. Optimumkan skop kunci
Cuba hadkan skop kunci kepada bahagian terkecil yang diperlukan. Ini akan mengurangkan urutan masa menunggu kunci dilepaskan, sekali gus meningkatkan kesesuaian.
4. Gunakan struktur data tanpa kunci
Sesetengah struktur data, seperti std::atomic, membenarkan akses serentak tanpa mengunci. Struktur ini memberikan prestasi yang lebih baik apabila berkongsi jumlah data yang besar.
5. Elakkan sibuk menunggu
Sibuk menunggu melibatkan sentiasa menyemak status sumber sementara menunggunya. Ini membazir masa CPU dan mengurangkan prestasi keseluruhan. Gunakan acara atau semafor untuk memberitahu urutan apabila sumber tersedia untuk mengelakkan menunggu yang sibuk.
Kes praktikal:
Pertimbangkan program yang perlu memproses senarai fail yang besar secara serentak. Kita boleh menggunakan teknik pengoptimuman berikut:
- Buat urutan berasingan untuk setiap fail dan hadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan.
- Gunakan std::recursive_mutex untuk melindungi senarai fail.
- Hadkan skop kunci kepada skop terkecil yang diperlukan untuk memproses setiap fail.
- Gunakan std::atomic
untuk menjejaki bilangan fail yang diproses. - Gunakan acara untuk memberitahu urutan bahawa semua fail telah diproses.
Dengan melaksanakan pengoptimuman ini, kami berjaya meningkatkan prestasi program dengan ketara, membolehkannya memproses bilangan fail yang sama dengan lebih pantas.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi program berbilang benang dalam C++?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Ollama ialah alat super praktikal yang membolehkan anda menjalankan model sumber terbuka dengan mudah seperti Llama2, Mistral dan Gemma secara tempatan. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan cara menggunakan Ollama untuk mengvektorkan teks. Jika anda belum memasang Ollama secara tempatan, anda boleh membaca artikel ini. Dalam artikel ini kita akan menggunakan model nomic-embed-text[2]. Ia ialah pengekod teks yang mengatasi prestasi OpenAI text-embedding-ada-002 dan text-embedding-3-small pada konteks pendek dan tugas konteks panjang. Mulakan perkhidmatan nomic-embed-text apabila anda telah berjaya memasang o

Perbandingan prestasi kaedah membalik nilai kunci tatasusunan PHP menunjukkan bahawa fungsi array_flip() berprestasi lebih baik daripada gelung for dalam tatasusunan besar (lebih daripada 1 juta elemen) dan mengambil masa yang lebih singkat. Kaedah gelung untuk membalikkan nilai kunci secara manual mengambil masa yang agak lama.

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.

Kesan fungsi pada prestasi program C++ termasuk overhed panggilan fungsi, pembolehubah tempatan dan overhed peruntukan objek: Overhed panggilan fungsi: termasuk peruntukan bingkai tindanan, pemindahan parameter dan pemindahan kawalan, yang mempunyai kesan ketara pada fungsi kecil. Overhed pembolehubah tempatan dan peruntukan objek: Sebilangan besar pembolehubah tempatan atau penciptaan objek dan pemusnahan boleh menyebabkan limpahan tindanan dan kemerosotan prestasi.

Cara terbaik untuk menjana nombor rawak dalam Go bergantung pada tahap keselamatan yang diperlukan oleh aplikasi anda. Keselamatan rendah: Gunakan pakej matematik/rand untuk menjana nombor pseudo-rawak, sesuai untuk kebanyakan aplikasi. Keselamatan tinggi: Gunakan pakej crypto/rand untuk menjana bait rawak selamat secara kriptografi, sesuai untuk aplikasi yang memerlukan rawak yang lebih kuat.

Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.

Mengikut penanda aras, untuk aplikasi kecil dan berprestasi tinggi, Quarkus (permulaan pantas, memori rendah) atau Micronaut (TechEmpower cemerlang) adalah pilihan yang ideal. SpringBoot sesuai untuk aplikasi bertindan penuh yang besar, tetapi mempunyai masa permulaan dan penggunaan memori yang lebih perlahan.

Prestasi fungsi PHP yang berbeza adalah penting untuk kecekapan aplikasi. Fungsi dengan prestasi yang lebih baik termasuk gema dan cetakan, manakala fungsi seperti str_replace, array_merge dan file_get_contents mempunyai prestasi yang lebih perlahan. Sebagai contoh, fungsi str_replace digunakan untuk menggantikan rentetan dan mempunyai prestasi sederhana, manakala fungsi sprintf digunakan untuk memformat rentetan. Analisis prestasi menunjukkan bahawa ia hanya mengambil masa 0.05 milisaat untuk melaksanakan satu contoh, membuktikan bahawa fungsi berfungsi dengan baik. Oleh itu, menggunakan fungsi dengan bijak boleh membawa kepada aplikasi yang lebih pantas dan cekap.
