一、線程池基本概念與原理
1.1 線程池概念及優勢
C++線程池簡介
線程池是一種并發編程技術,它能有效地管理并發的線程、減少資源占用和提高程序的性能。C++線程池通過庫,結合C++ 11、14、17、20等的新特性,簡化了多線程編程的實現。
提高性能與資源利用率
線程池主要解決兩個問題:線程創建與銷毀的開銷以及線程競爭造成的性能瓶頸。通過預先創建一組線程并復用它們,線程池有效地降低了線程創建和銷毀的時間和資源消耗。同時,通過管理線程并發數量,線程池有助于減少線程之間的競爭,增加資源利用率,并提高程序運行的性能。
線程創建開銷解決
多線程環境下,每當需要執行一個任務時,創建與銷毀線程都需要額外的系統資源。線程池通過預先創建一定數量的線程,可以減少這種資源消耗。例如:
方式 | 創建開銷 | 銷毀開銷 |
---|---|---|
無線程池 | 較高 | 較高 |
有線程池 | 很低 | 很低 |
線程競爭問題解決
過多的線程可能導致線程競爭,影響系統性能。線程池通過維護一個可控制的并發數量,有助于減輕線程之間的競爭。例如,當CPU密集型任務和I/O密集型任務共存時,可以通過調整線程池資源,實現更高效的負載平衡。
1.2 線程池工作原理
線程池通過預先創建和調度復用線程來實現資源優化。這個過程主要包括:創建線程、任務隊列與調度、以及線程執行及回收。
創建線程
線程池在初始化時會預先創建一定數量的線程,這些線程將會被后續任務復用。線程的數量可以根據實際需求和系統資源進行配置。以下是一個創建線程的示例:
任務隊列與調度
線程池通過維護一個任務隊列來管理待執行任務。當線程池收到一個新任務時,它會將任務加入到任務隊列中。線程會按照預定策略(例如FIFO)從隊列中取出任務執行。以下是一個簡單的任務隊列操作示例:
{
lock_guard lock(queueMutex);
taskQueue.emplace(task);
}
condition.notify_one();
}
同時,線程池可能實現更復雜的調度策略,比如優先級調度、分組調度等。
線程執行及回收
線程執行任務時,會遵循線程池的調度策略從任務隊列中獲取任務。任務完成后,線程將被放回到線程池中等待下一個任務,而不是銷毀。這種復用機制提高了資源利用率并降低了線程創建銷毀的開銷。以下是一個線程拿取任務及執行的例子:
while (true) {
Task task;
{
unique_lock lock(queueMutex);
condition.wait(lock, [this]() { return !taskQueue.empty() || terminate; });
if (terminate && taskQueue.empty()) {
break;
}
task = taskQueue.front();
taskQueue.pop();
}
task(); // Execute the task.
}
}
線程池的回收主要涉及任務完成通知、等待所有線程結束、資源回收與釋放等方面,這部分內容將在后面的章節進行詳細闡述。
1.3 C++線程池常用庫與實現方法
C++線程池實現主要依賴于多線程庫的支持,例如std::thread、Boost.Thread庫和Poco C++庫。下面我們將分別介紹這些庫的基本概況和特點。
std::thread
std::thread是C++ 11提供的原生線程庫,它簡化了多線程編程,提供了線程創建、管理和同步等基本功能。使用std::thread構建線程池時,可以利用C++ 11/14/17/20的新特性,編寫簡潔高效的代碼。但需要注意的是,std::thread庫本身并不提供線程池實現,需要根據線程池的工作原理自行實現。
Boost.Thread庫
Boost.Thread庫是Boost C++庫中的一個子庫,提供了線程創建、管理和同步等功能。相較于std::thread,Boost.Thread庫提供了更豐富的功能,例如線程屬性、線程組管理等。雖然它在C++ 11之前就已經存在,但仍然與C++ 11/14/17/20的特性相兼容。使用Boost.Thread庫構建線程池需要自行實現線程池的相關概念和結構。
Poco C++庫
Poco C++庫是一個跨平臺的C++庫,包含了許多模塊,其中也包含線程及線程池模塊。Poco的線程池實現已經封裝好了線程池的基本功能,如創建線程、管理任務隊列等。使用Poco庫構建線程池相對于上述兩個庫更方便快捷,但在性能和靈活度上略有所損失。
為了實現更好的性能與靈活度,本博客主要采用std::thread作為基本庫,并結合其他C++新特性實現線程池。后續章節將細致介紹線程池的底層實現以及高級應用及優化方法。
二、C++線程池底層實現詳解
2.1 創建線程及初始化線程池
創建線程和初始化線程池需要處理如下幾個方面:線程創建、線程池參數配置和任務隊列初始化。
線程創建
線程創建使用std::thread庫提供的功能。首先,定義一個線程執行函數,該函數為線程在運行時的執行體。在線程池類中,可以創建一個指定數量的線程集合,將線程執行函數作為參數傳遞給它們。以下是創建線程的代碼示例:
// ...
private:
void threadFunction(); // 線程執行函數的聲明
vector threads; // 線程集合
// ...
};
for (size_t i = 0; i < threadCount; ++i) {
threads.emplace_back(&ThreadPool::threadFunction, this);
}
}
其中,threadCount是設定的線程池線程數量。
線程池參數配置
線程池的參數配置可以如下所示:
- 配置線程數量:根據硬件資源和任務性質預先創建一定數量的線程。線程數量的設置需要權衡效率和資源占用兩方面因素。
- 是否允許動態增減線程:根據任務數量和系統配置,動態調整線程池中的線程數量。
- 自定義調度策略:為線程池指定任務調度策略,如優先級調度、FIFO等。
任務隊列初始化
在線程池類中,維護一個任務隊列用于管理待執行任務。可使用線程安全的容器(例如deque),配合互斥量(std::mutex)和條件變量(std::condition_variable)實現任務隊列的同步訪問。
// ...
private:
// 任務隊列相關
deque taskQueue; // 任務隊列
mutex queueMutex; // 任務隊列訪問互斥量
condition_variable condition; // 任務隊列條件變量,通知線程有新任務可執行
// ...
};
至此,線程池的創建和初始化部分已經完成。接下來的章節將深入講解任務調度與執行、以及線程池的優雅終止。
2.2 任務調度與執行
任務調度與執行涵蓋了任務隊列管理、線程取任務執行和任務狀態跟蹤等方面。
任務隊列管理
線程池需要提供添加任務的接口,將接收到的任務加入任務隊列。在添加任務的過程中,需使用互斥量鎖住任務隊列以實現同步訪問。任務添加成功后,通知等待中的線程有新任務可以執行。
{
lock_guard lock(queueMutex);
taskQueue.emplace(task);
}
condition.notify_one();
}
線程取任務執行
線程執行體應按照預設策略從任務隊列中獲取任務并執行。獲取任務時,需要在條件變量上等待,直到有新任務或線程池被終止。任務獲取成功后,線程從隊列中移除任務并執行。執行完成后,線程可以被再次復用。
while (true) {
Task task;
{
unique_lock lock(queueMutex);
condition.wait(lock, [this]() { return !taskQueue.empty() || terminate; });
if (terminate && taskQueue.empty()) {
break;
}
task = taskQueue.front();
taskQueue.pop();
}
task(); // Execute the task.
}
}
任務狀態跟蹤
為了確保任務的執行正確性和完整性,可以使用一定機制來跟蹤任務的狀態。例如:
- 任務開始時,記錄任務運行的開始時間。
- 任務執行期間,跟蹤任務的進度,如百分比、耗時等。
- 任務結束時,記錄任務的結束狀態,如正常完成、出錯等。
通過跟蹤任務狀態,可以調整線程池的執行策略,以適應不同類型的任務需求。同時及時發現并處理任務執行中的異常,提高線程池的穩定性和可靠性。
至此,我們完成了線程池任務調度與執行部分的實現。接下來將介紹如何實現線程池的優雅終止。
2.3 線程池的優雅終止
線程池的優雅終止主要包括以下幾個方面:標記線程池終止狀態、等待線程執行完成以及資源回收。
標記線程池終止狀態
在線程池類中,添加一個原子布爾類型的成員變量terminate,當線程池需要終止時,將其設置為true。在線程取任務的過程中,會檢查terminate變量,根據其值決定繼續執行或退出。
// ...
private:
atomic terminate; // 標記線程池是否終止
// ...
};
ThreadPool::ThreadPool(size_t threadCount)
: terminate(false) {
// ...
}
等待線程執行完成
在線程池析構函數中,需要等待所有線程執行完成。先將terminate標記設置為true,然后喚醒所有等待中的線程。接著,使用std::thread::join()函數等待線程執行完畢。
terminate = true;
condition.notify_all(); // 喚醒所有等待中的線程
for (thread& th : threads) {
if (th.joinable()) {
th.join(); // 等待線程執行完畢
}
}
}
資源回收
當線程都執行完畢后,線程資源會自動釋放。由于C++中容器的析構函數會自動調用元素的析構函數,任務隊列中的任務對象也會相應得到處理。此外,std::mutex和std::condition_variable等同步對象在作用域結束后自動釋放,無需手動操作。
綜上,我們已經實現了線程池的優雅終止。線程池在使用過程中需要注意處理異常情況,防止線程泄露或任務未被處理。通過本章節的實現,線程池應具備基本的功能,并能滿足多數場景的需求。接下來的章節將介紹線程池的高級應用及優化方法。
三、線程池高級應用與優化
3.1 動態調整線程數量
在某些場景下,任務的數量和性質可能在運行時發生較大變化。為了應對這種情況,線程池可以在運行時動態調整線程數量,提高資源利用率。
增加線程
在任務累積時,線程池可以根據一定策略,如預設的上限、系統資源占用等,決定是否增加線程。增加線程的操作類似于線程池的初始化過程,將線程執行函數作為參數傳遞給新建的線程:
for (size_t i = 0; i < count; ++i) {
threads.emplace_back(&ThreadPool::threadFunction, this);
}
}
減少線程
在任務數量減少時,線程池可以選擇減少線程數量。這需要為線程添加一個退出機制,例如設置一個特殊的任務類型,當線程獲取到該類型任務時主動退出。另外,可以通過將terminate標記設為true達到相同效果,但需要注意此操作將導致線程池中所有線程退出。
線程數量調整策略
關于線程數量的調整策略,可以基于以下幾點進行設計:
- 設置線程數量上下限,避免線程過多或過少的情況。
- 監控任務隊列的狀態,當任務數量大于一定閾值時增加線程,當任務數量小于一定閾值時減少線程。
- 根據系統資源狀況進行調整,例如CPU利用率、內存占用等。
通過以上方法對線程數量進行動態調整,線程池可以實現更高的效率和靈活性,并節省計算資源。然而,需要注意線程數量調整過程中可能帶來的同步問題和性能開銷。
3.2 自定義任務調度策略
線程池默認的任務調度策略可能不適用于所有場景。例如,某些任務需要優先執行,而其他任務可以在空閑時間處理。自定義任務調度策略可以提高線程池的執行效率,并使其更具可配置性。
任務優先級
為了實現優先級調度,首先需要為任務定義優先級屬性。可以在任務類型中添加一個表示優先級的整數或枚舉類型成員變量。例如:
public:
// ...
int getPriority() const {
return priority;
}
private:
int priority; // 代表任務優先級的整數值
// ...
};
優先級任務隊列
為了根據任務優先級對任務隊列進行排序,可以將任務隊列的數據結構改為優先級隊列。優先級隊列內部使用堆數據結構存儲元素,可以在常數時間內獲取最大或最小值,并在對數時間內插入和刪除元素。修改線程池類中的任務隊列定義如下:
class ThreadPool {
// ...
private:
priority_queue, LessByPriority> taskQueue; // 優先級任務隊列
// ...
};,>
其中,LessByPriority是一個自定義的比較器,用于根據任務優先級進行排序。例如:
bool operator()(const Task& lhs, const Task& rhs) const {
return lhs.getPriority() > rhs.getPriority();
}
};
線程調度策略
現在,任務隊列已經根據優先級有序。線程在取任務時,會自動選擇優先級最高的任務執行。除了優先級調度,還可以為任務實現其他調度策略,例如輪詢、FIFO、LIFO等。只需修改任務隊列的數據結構和排序方式即可。
通過自定義任務調度策略,線程池可以根據實際需求靈活調整任務執行順序和方式,提高執行效率和滿足特殊場景下的需求。
3.3 實時監控線程池狀態
實時監控線程池狀態可以幫助了解線程池的運行狀況,以便優化線程池的性能并及時發現和解決問題。可以添加一些統計信息及查詢接口,用于監控線程池的運行狀態。
統計信息
可以記錄以下統計信息:
- 線程數量:當前線程池中的線程數量。
- 任務數量:當前任務隊列中的任務數量。
- 已完成任務數量:線程池運行以來已完成的任務數量。
- 運行時間:線程池運行的總時間。
為線程池類添加以下成員變量以記錄統計信息:
// ...
private:
atomic threadCount; // 線程數量
atomic taskCount; // 任務數量
atomic completedTaskCount; // 已完成任務數量
chrono::steady_clock::time_point startTime; // 線程池啟動時間
// ...
};
查詢接口
添加查詢接口以獲取線程池的統計信息。例如:
return threadCount.load();
}
size_t ThreadPool::getTaskCount() const {
return taskCount.load();
}
size_t ThreadPool::getCompletedTaskCount() const {
return completedTaskCount.load();
}
double ThreadPool::getRunningTimeInSeconds() const {
chrono::duration duration = chrono::steady_clock::now() - startTime;
return duration.count();
}
更新統計信息
在添加任務、執行任務和線程退出時,更新相應的統計信息。例如:
- 在addTask方法中遞增任務數量。
- 在線程執行任務時遞增已完成任務數量。
通過查詢接口獲取的統計信息,可以實時了解線程池的運行狀態。可以根據這些信息實現故障檢測、性能監控等功能,進一步優化線程池的表現。
四、線程池應用場景與實踐
4.1 服務器應用
線程池在服務器應用中具有廣泛的應用場景。服務器通常需要處理大量客戶端的請求。當客戶端請求到達時,服務器可以使用線程池中的一個線程來處理請求,從而實現高效的任務調度和資源利用。
請求處理
將客戶端請求分配到線程池中的線程進行處理,可以有效地實現負載均衡。服務器可以根據每個線程的負載情況,動態調整線程池中的線程數量。這有助于在高峰和低谷期間保持服務器的性能和響應能力。
建立連接
線程池用于建立新連接。當新客戶端連接到達時,線程池中的一個線程可以進行握手和初始化操作。這樣,在客戶端連接請求較多時,線程池可以快速處理新連接,并避免創建大量短暫的線程。
數據讀取/寫入
線程池可用于處理與客戶端的數據讀取/寫入操作。當讀取/寫入操作阻塞時,線程池中的其他線程仍然可以繼續處理后續請求。
異步操作
線程池可用于實現異步操作。例如,服務器可能需要將客戶端的操作結果寫入日志或數據庫。線程池中的一個線程可以執行這些操作,而不會影響其他正在處理請求的線程。
優勢
采用線程池的服務器具有以下優勢:
- 提高響應速度。線程池中的線程可以立即開始執行新任務,而不需要等待操作系統創建新線程。
- 提高資源利用率。通過復用線程,線程池可以減少創建和銷毀線程的開銷,節省資源。
- 控制并發數量。線程池可以限制同時運行的線程數量,避免過多的線程競爭導致系統性能下降。
- 提供可伸縮性。線程池可以根據系統負載動態調整線程數量,以適應不同的運行環境。
總之,在服務器應用中使用線程池有助于提高性能,降低資源消耗,并提供良好的可伸縮性。
4.2 數據處理與計算密集型任務
線程池在數據處理和計算密集型任務中表現出卓越的性能和易用性。大規模數據處理和計算密集型任務通常可以拆分成多個較小的子任務,這些子任務可以獨立計算,并發執行。
數據處理任務
數據處理任務涉及對大量數據進行清洗、分類、檢索等操作。將這些操作分配給線程池中的線程,可以加速數據處理過程。例如,在大規模數據集上執行全文搜索時,線程池可以將數據集分成多個子集,讓每個線程在一個子集上搜索。這樣數據處理過程可以并行執行,大大縮短任務的完成時間。
計算密集型任務
計算密集型任務需要進行大量的算術運算或邏輯運算,如圖像處理、視頻編解碼和機器學習等。這些任務的特點是計算量大、執行時間長,通常需要高性能的計算資源。使用線程池可以充分利用多核處理器的計算能力,提高任務執行的效率。
數據并行與任務并行
在數據處理和計算密集型任務中,線程池可以采用數據并行和任務并行的策略。
- 數據并行:將數據集拆分成多個子集,各個線程對一個子集進行操作。數據并行適用于獨立處理不同子集的任務。
- 任務并行:將任務拆分成多個子任務,各個線程執行一個子任務。任務并行適用于子任務之間存在依賴關系的場景。
根據任務特性及數據規模,可以選擇合適的并行策略,并調整線程池中的線程數量以優化性能。
優勢
在數據處理和計算密集型任務中使用線程池具有以下優勢:
- 提高執行速度。線程池可以充分利用多核處理器進行并發計算,縮短任務完成時間。
- 降低資源消耗。通過復用線程,線程池減少了創建和銷毀線程的開銷。
- 靈活調度。線程池可以根據任務的類型和數據規模動態調整線程數量,提供可伸縮性。
- 簡化編程模型。線程池封裝了線程管理和任務調度,降低了編程難度和復雜性。
因此,在數據處理和計算密集型任務中使用線程池,可以提升任務執行效率,并簡化并行計算的編程模型。
4.3 圖形界面與事件驅動程序
線程池在圖形界面和事件驅動程序中發揮重要作用。為了保持用戶界面(UI)的流暢性,耗時的操作往往需要在線程池中的工作線程中執行,從而避免阻塞UI線程。
背景任務
在許多圖形界面應用里,需要在后臺執行一些耗時的任務,例如文件操作、網絡請求、大量計算等。這些任務可以放入線程池中執行,以免阻塞UI線程。任務完成后,可以將結果通過回調函數或其他方式傳遞給UI線程進行顯示。
異步事件處理
事件驅動程序需要對來自外部或內部的事件進行響應。這些事件可能有不確定的延遲。為了避免阻塞UI線程,可以將事件處理任務提交給線程池。這樣,在處理多個事件時,UI線程能夠在任何事件之間保持響應。
定時任務
一些圖形界面應用需要在特定時間執行任務,例如動畫、定時器等。將這些任務分配給線程池中的線程進行處理,可以確保計時器任務得到精確的觸發時間,并且避免了UI線程的阻塞。
優勢
在圖形界面和事件驅動程序中使用線程池具有以下優勢:
- 保持UI流暢。線程池中的工作線程可以并發執行耗時任務,避免阻塞UI線程。
- 優化資源利用。線程池管理工作線程,減少了創建和銷毀線程的開銷。
- 異步事件處理。線程池提供了簡單而高效的方式來處理來自內部或外部的事件,提高了程序的響應性。
- 適應性調度。線程池可以根據任務負載動態調整線程數量,以適應程序運行時的變化。
通過線程池解決圖形界面和事件驅動程序中的耗時任務和事件處理問題,有助于避免UI線程阻塞并提高程序響應性。同時,線程池優化了資源利用,適應程序運行時負載變化。
五、C++線程池高級應用與實際案例
5.1 基于負載均衡的任務分配策略
在處理多個并發任務時,負載均衡對線程池的性能和穩定性至關重要。以下策略有助于實現基于負載均衡的任務分配:
動態任務調度
動態任務調度意味著在線程池中實時監控各個線程的工作負載,以便在分配任務時考慮工作負載。當新任務進入線程池時,將其分配給當前工作負載最低的線程。任務執行的時間可能不一致,因此,選擇負載最低的線程運行新任務有助于避免處理瓶頸。
實現動態任務調度,可以采用以下方法:
- 輪詢調度:將每個新任務輪流分配到線程池中的線程。這種方法簡單有效,但在某些情況下可能導致任務分布不均。
- 最小負載優先:按照線程的當前任務數量或已分配任務的大小來計算線程負載,將新任務分配給負載最低的線程。
線程負載監控
通過實時監控線程池中的各個線程,我們可以了解它們的負載狀況,以便根據實際需求為其分配任務。可以使用以下指標來表示線程負載:
- 當前任務數量
- 等待處理的任務數量
- 已完成任務數量
- 線程的CPU使用率
將這些線程負載信息與任務調度相結合,可以使線程池更好地分配任務并適應負載變化。
求解最優分配
為實現最優的負載均衡,可以采用多種方法尋求最佳的任務分配方案。這里介紹兩種可能的方法:
- 貪心算法:通過始終分配任務給當前負載最低的線程,使局部情況最優。這種方法的優點是簡單易實現,但它可能無法找到全局最優解。
- 模擬退火算法:對于更復雜的負載均衡問題,可以使用模擬退火算法來求解全局最優解。雖然它可能找到接近全局最優的任務分配,但在某些情況下計算成本較高。
考慮到實現難度與運行效果,一般情況下,輪詢調度和最小負載優先等簡單方法已經能夠有效地實現負載均衡。而在負載狀況非常復雜的場景下,可以考慮使用模擬退火等優化算法尋求更好的解決方案。
5.2 線程池性能優化技巧
要提高線程池性能,需要關注以下幾個方面:
適度并發
合適的并發級別不僅能充分利用系統資源,而且確保線程在有限的核心數量下高效運行。過低的并發級別會導致資源浪費,過高則可能導致線程競爭加劇,從而影響性能。可以根據以下經驗值設置線程池中的并發級別:
- CPU綁定任務:將并發級別設置為處理器核心數,這樣可以確保在高計算密集型場景下充分利用CPU資源。
- I/O綁定任務:在處理I/O密集型任務時,將并發級別設置為略高于處理器核心數,這樣可以在等待I/O操作完成時允許其他線程繼續執行,從而提高整體性能。
減少鎖競爭
避免不必要的鎖競爭對提高線程池性能非常重要。以下方法有助于減輕鎖競爭的影響:
- 無鎖數據結構:使用無鎖(lock-free)數據結構,在多線程環境下能實現較好性能。
- 細粒度鎖:將鎖的范圍限定在需要保護的資源或操作上,可減少沖突的可能性。
- 讀寫鎖:如C++中的std::shared_mutex,在多讀少寫場景下,讀寫鎖的性能要優于普通互斥鎖(如std::mutex)。
編寫高效代碼
編寫高效的線程任務代碼對線程池的整體性能關鍵。以下原則有助于提高任務代碼效率:
- 避免重復計算和低效操作:盡可能避免重復計算和低效操作,提高計算密集型任務的效率。
- 充分利用C++容器和算法:合理使用C++標準庫中提供的容器和算法,以實現高性能且簡潔的代碼。
- 掌握C++并發編程特性:充分利用C++11/14/17/20中的并發和多線程支持工具,如std::thread, std::async, std::future, std::atomic等,避免低效、冗余的并發結構。
遵循這些原則并行動,可以顯著提高線程池的性能和穩定性,確保在處理復雜多任務場景下具備良好的精度和效率。
5.3 實際案例分析與優秀實踐
下面將通過幾個實際案例分析線程池在各種場景下的應用,并探討如何結合優秀實踐提高任務處理效率。
案例一:并發網絡服務
在處理并發網絡服務時,線程池可以用來處理來自客戶端的請求,例如建立連接、讀寫數據和處理任務等。通過將這些任務分配給線程池的線程處理,服務器可以獲得更好的性能、響應能力和可擴展性。
- 使用線程池處理連接、讀寫等網絡任務,減小單線程服務器的壓力。
- 根據實際業務需求分配適當數量的線程來處理任務,以實現高性能和低延遲。
- 合理采用負載均衡策略來分配任務,保證各個線程的工作負載接近平衡。
案例二:并行計算與數據處理
在處理并行計算和數據處理任務時,可以將這些任務劃分為多個子任務,并將這些子任務分配給不同線程處理。線程池可以迅速實現高效率的并行計算,提高處理速度。
- 將大型并行計算任務拆分為多個子任務,將子任務分配給線程池中的線程。
- 根據任務不同特性和大小、數據規模定義不同的并行策略,如數據并行與任務并行。
- 在處理復雜數值計算時,充分利用多核處理器的計算能力,優化并發級別。
案例三:高性能Web服務器
高性能Web服務器需要處理數以千計的并發請求。為了應對這種高壓力場景,線程池是一種理想選擇,可以將傳入的請求處理和響應的任務分配到不同的線程。
- 處理請求:將每個客戶端連接的讀/寫請求分配給線程池中的線程進行處理。
- 排隊任務:為了避免長時間等待響應的請求阻塞其他任務,可以使用優先級隊列或其他調度策略來安排任務的處理順序。
- 資源分離:將不同資源的處理任務分配給不同類型的線程池,以達到資源隔離和性能優化的目標。
通過將這些實際案例與優秀實踐相結合,可以使線程池在各種不同場景下發揮出色的性能表現,從而提高我們的任務處理效率和穩定性。
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