Поток данных в программировании кратко
Привет, сегодня поговорим про поток данных, обещаю рассказать все что знаю. Для того чтобы лучше понимать что такое поток данных , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Операционные системы и системное программировние. поток данных (англ. stream) в программировании — абстракция, используемая для чтения или записи файлов, сокетов и т. п. в единой манере. Потоки являются удобным унифицированным программным интерфейсом для чтения или записи файлов (в том числе специальных и, в частности, связанных сустройствами), сокетов и передачи данных между процессами. Поддержка потоков включена в большинство языков программирования и едва ли не во все современные (на 2008 год) операционные системы. При запуске процесса ему предоставляются предопределенные стандартные потоки. Возможность перенаправления потоков позволяет связывать различные программы, и придает системе гибкость, являющуюся частью философии Unix.
История
Концепция потоков данных при обработке данных может быть прослежена, среди прочего, к каналам, предложенным Дугласом Макилроем для связывания макросов , которые были реализованы в 1964 году как «файлы связи» в системе разделения времени Дартмута и интегрированы в Unix. операционная система в 1972 году . Это соединение данных между двумя процессами, основанное на принципе FIFO . Принцип потоков теперь можно найти в большинстве современных языков программирования . Поток данных представляет собой последовательность кодированных в цифровом виде когерентных сигналов ( пакетов из данных или пакетов данных ) , используемых для передачи или получать информацию , которая находится в процессе передачи. Поток данных — это набор информации, извлеченной от поставщика данных. Он содержит необработанные данные, которые были собраны из поведения пользователей в браузере на веб-сайтах, на которых размещен специальный пиксель. Потоки данных полезны для специалистов по данным для больших данных и ИИ.поставка алгоритмов. Основными поставщиками потоков данных являются компании, занимающиеся информационными технологиями .
Поток данных в программировании
- C++: iostream из стандартной библиотеки C++.
- Языки платформы .NET Framework (например, C#): Base Class Library, пространство имен System.IO.
Поток данных в операционных системах
Пример цепи процессов общающихся с помощью потоков данных.
Командная оболочка UNIX интенсивно использует абстракцию потока для совместного выполнения нескольких утилит.
Формальное определение
Формально поток данных — это любая упорядоченная пара где:
- представляет собой последовательность из кортежей и
- представляет собой последовательность положительных интервалов реального времени .
Содержание [
Поток данных содержит разные наборы данных, которые зависят от выбранного формата данных.
- Атрибуты — каждый атрибут потока данных представляет определенный тип данных, например идентификатор сегмента / точки данных, отметку времени, геоданные.
- Атрибут отметки времени помогает определить, когда произошло событие.
- Идентификатор субъекта — это кодированный алгоритмом идентификатор, извлеченный из файла cookie.
- Необработанные данные включают информацию прямо от поставщика данных без обработки ни алгоритмом, ни человеком.
- Обработанные данные — это данные, которые были подготовлены (каким-то образом изменены, проверены или очищены) для использования в будущих действиях.
Использование
Существуют различные области использования потоков данных:
- Обнаружение и оценка мошенничества — необработанные данные используются в качестве исходных данных для алгоритма борьбы с мошенничеством ( методы анализа данных для обнаружения мошенничества ). Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Например, временная метка или количество появлений файлов cookie или анализ точек данных используются в системе оценки для обнаружения мошенничества или для того, чтобы убедиться, что получатель сообщения не является ботом (так называемый трафик, не связанный с людьми ).
- Искусственный интеллект — необработанные данные обрабатываются как набор поездов и набор тестов во времясоздания алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения .
- Необработанные данные используются для профилирования и персонализации, чтобы настроить профили пользователей и разделить их для сегментации, например, по полу или местоположению (на основе точки данных ).
- Бизнес-аналитика — необработанные данные — это источник информации для систем бизнес-аналитики , используемый для пополнения профилей пользователей подробной информацией о них, например, путем покупки или геоданными. Эта информация используется для бизнес-анализа и прогнозных исследований.
- Таргетинг — данные, обработанные специалистами по данным, улучшают онлайн-кампании и используются для охвата целевой аудитории.
- CRM Enrichment — сырые данные интегрированы с системой управления взаимоотношениями с клиентами . Интеграция CRM позволяет заполнить пробелы в профилях пользователей демографическими данными, интересами или покупательскими намерениями.
Интеграция
Основные интеграции с потоками данных:
- Потоки данных интегрированы с такими системами, как платформа данных о клиентах (CDP), управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) или платформа управления данными (DMP) для обогащения профилей пользователей внешними данными. Можно расширить знания о существующих пользователях, используя внешние источники.
- Потоки данных используются для обогащения систем бизнес-аналитики и повышения точности анализа и вывода более точных выводов.
- В случае интеграции системы управления контентом (CMS) поток данных используется для идентификации пользователей и персонализации их посещения, даже если это их первый визит. Благодаря анализу данных фактическое содержание веб-сайта адаптируется к пользователю.
- Потоки данных интегрированы с платформой спроса (DSP) в экосистеме программной рекламы. Стороны (например, рекламодатели) могут обмениваться идентификаторами пользователей и связывать с ними существующие профили.
- Потоки данных используются для выбора соответствующих сегментов пользователей (например, людей, интересующихся автомобильной промышленностью) и использования их в онлайн-кампании. Сегменты обогащаются дополнительными пользовательскими характеристиками из потока данных и затем отправляются в DSP.
Визуальные источники данных
В потоке данных видно, какое устройство использовалось на стороне пользователя — это видно в пользовательском агенте :
- мобильный — когда пользователь использует мобильный браузер для исследования, у него узкое разрешение экрана и версия мобильного приложения соответственно;
- рабочий стол — когда пользователь использует настольный браузер или версию приложения.
Следующая информация передается об используемом устройстве:
- Фактический URL-адрес посещенного веб-сайта, на котором произошло событие
- Пользовательский агент
- Геолокация
- Интернет-протокол (IP)
Форматы
Точка данных — это тег, который собирает информацию об определенном действии, выполненном пользователем на веб-сайте. Точки данных существуют двух типов, значения которых используются для создания соответствующих аудиторий. Это:
- «событие» с информацией о наступлении определенного события (например, нажатие на ссылку или показ рекламы)
- «атрибут» с числовыми или буквенно-цифровыми значениями.
Сегмент — это логический оператор, построенный на определенных точках данных с использованием операторов AND, OR или NOT.
Гибридные данные — необработанные данные из форматов данных точки и сегмента.
URL-адреса — это набор информации о конкретном URL-адресе , который был посещен.
GDPR
Информация, собираемая с веб-сайтов, основана на поведении пользователей. Поставщики данных предоставляют как личную, так и неличную информацию. В потоке данных доступны два типа пользовательских данных:
- Персональные данные (PII) , — информация , которая позволяет четко или путем комбинирования с методами идентификации данных идентификации личности. Примеры PII: страховой идентификатор, адрес электронной почты, номер телефона, IP-адрес , геолокация, биометрические данные .
- Non-личная информация (не PII) является информацией , которая не может быть использована для идентификации личности или для отслеживания местоположения. Файл cookie или идентификатор устройства — это пример не-PII.
Вау!! Ты еще не читал? Это зря!
- Стандартные потоки
- Враппер
- Именованный канал
- Битовый поток
- Служба оповещения
- Алгоритм потока данных
- Программирование , ориентированное на поток данных
- Поток данных
- Протокол потоковой передачи
- Простой API для XML (SAX)
- Потоковый API для XML (StAX)
- Потоковые преобразования для XML (STX)
Надеюсь, эта статья про поток данных, была вам полезна, счастья и удачи в ваших начинаниях! Надеюсь, что теперь ты понял что такое поток данных и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Операционные системы и системное программировние
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про поток данных
2.2 Потоки
От переводчика: данная статья является седьмой в цикле переводов официального руководства по библиотеке SFML. Прошлую статью можно найти тут. Данный цикл статей ставит своей целью предоставить людям, не знающим язык оригинала, возможность ознакомится с этой библиотекой. SFML — это простая и кроссплатформенная мультимедиа библиотека. SFML обеспечивает простой интерфейс для разработки игр и прочих мультимедийных приложений. Оригинальную статью можно найти тут. Начнем.
Оглавление:
1. Приступая к работе
- SFML и Visual Studio
- SFML и Code::Blocks (MinGW)
- SFML и Linux
- SFML и Xcode (Mac OS X)
- Компиляция SFML с помощью CMake
- Обработка времени
- Потоки
- Работа с пользовательскими потоками данных
- Открытие и управление окнами
- Обработка событий
- Работа с клавиатурой, мышью и джойстиками
- Использование OpenGL
- Рисование 2D объектов
- Спрайты и текстуры
- Текст и шрифты
- Формы
- Проектирование ваших собственных объектов с помощью массивов вершин
- Позиция, вращение, масштаб: преобразование объектов
- Добавление специальных эффектов с шейдерами
- Контроль 2D камеры и вида
- Проигрывание звуков и музыки
- Запись аудио
- Пользовательские потоки аудио
- Спатиализация: звуки в 3D
- Коммуникация с использованием сокетов
- Использование и расширение пакетов
- Веб-запросы с помощью HTTP
- Передача файлов с помощью FTP
Что такое поток?
Большая часть из вас уже знает, что такое поток, однако объясним, что это такое, для новичков в данной теме.
Поток — это по сути последовательность инструкций, которые выполняются параллельно с другими потоками. Каждая программа создает по меньшей мере один поток: основной, который запускает функцию main(). Программа, использующая только главный поток, является однопоточной; если добавить один или более потоков, она станет многопоточной.
Так, короче, потоки — это способ сделать несколько вещей одновременно. Это может быть полезно, например, для отображения анимации и обработки пользовательского ввода данных во время загрузки изображений или звуков. Потоки также широко используется в сетевом программировании, во время ожидания получения данные будет продолжаться обновление и рисование приложения.
Потоки SFML или std::thread?
В своей последней версии (2011), стандартная библиотека C++ предоставляет набор классов для работы с потоками. Во время написания SFML, стандарт C++11 еще не был написан и не было никакого стандартного способа создания потоков. Когда SFML 2.0 был выпущен, было много компиляторов, которые не поддерживали этот новый стандарт.
Если вы работаете с компилятором, который поддерживает новый стандарт и содержит заголовочный файл , забудьте о классах потоков SFML и используйте стандартные классы C++ вместо них. Но, если вы работаете с компилятором, не поддерживающим данный стандарт, или планируете распространять ваш код и хотите добиться полной портируемости, потоковые классы SFML являются хорошим выбором
Создание потоков с помощью SFML
Хватит разглагольствований, давайте посмотрим на код. Класс, дающий возможность создавать потоки с помощью SFML, называется sf::Thread, и вот как это (создание потока) выглядит в действии:
#include #include void func() < // эта функция запускается когда вызывается thread.launch() for (int i = 0; i < 10; ++i) std::cout int main() < // создание потока с функцией func в качестве точки входа sf::Thread thread(&func); // запуск потока thread.launch(); // главные поток продолжает быть запущенным. for (int i = 0; i
В этом коде функции main и func выполняются параллельно после вызова thread.launch(). Результатом этого является то, что текст, выводимый обеими функциями, смешивается в консоли.
Точка входа в поток, т.е. функция, которая будет выполняться, когда поток запускается, должна быть передана конструктору sf::Thread. sf::Thread пытается быть гибким и принимать различные точки входа: non-member функции или методы классов, функции с аргументами или без них, функторы и так далее. Приведенный выше пример показывает, как использовать функцию-член, вот несколько других примеров.
-
non-member функция с одним аргументом:
void func(int x) < >sf::Thread thread(&func, 5);
class MyClass < public: void func() < >>; MyClass object; sf::Thread thread(&MyClass::func, &object);
struct MyFunctor < void operator()() < >>; sf::Thread thread(MyFunctor());
// с лямбда-функцией sf::Thread thread([]()< std::cout );
// с std::bind void func(std::string, int, double) < >sf::Thread thread(std::bind(&func, "hello", 24, 0.5));
Если вы хотите использовать sf::Thread внутри класса, не забудьте, что он не имеет стандартного конструктора. Поэтому, вы должны инициализировать его в конструкторе вашего класса в списке инициализации:
class ClassWithThread < public: ClassWithThread() : m_thread(&ClassWithThread::f, this) < >private: void f() < . >sf::Thread m_thread; >;
Если вам действительно нужно создать экземпляр sf::Thread после инициализации объекта, вы можете создать его в куче.
Запуск потока
После того, как вы создали экземпляр sf::Thread, вы должны запустить его с помощью запуска функции.
sf::Thread thread(&func); thread.launch();
launch вызывает функцию, которую вы передали в конструктор нового потока, и сразу же завершает свою работу, так что вызывающий поток может сразу же продолжить выполнение.
Остановка потоков
Поток автоматически завершает свою работу, когда функция, служащая точкой входа для данного потока, возвращает свое значение. Если вы хотите ждать завершения потока из другого потока, вы можете вызвать его функцию wait.
sf::Thread thread(&func); // запуск потока thread.launch(); . // выполнение блокируется до тех пор, пока поток не завершится thread.wait();
Функция ожидания также неявно вызывается деструктором sf::Thread, так что поток не может оставаться запущенным (и бесконтрольным) после того, как его экземпляр sf::Thread уничтожается. Помните это, когда вы управляете вашими потоками (смотрите прошлую секцию статьи).
Приостановка потока
В SFML нет функции, которая бы предоставляла способ приостановки потока; единственный способ приостановки потока — сделать это из кода самого потока. Другими словами, вы можете только приостановить текущий поток. Что бы это сделать, вы можете вызвать функцию sf::sleep:
void func()
sf::sleep имеет один аргумент — время приостановки. Это время может быть выражено в любой единице, как было показано в статье про обработку времени.
Обратите внимание, что вы можете приостановить любой поток с помощью данной функции, даже главный поток.
sf::sleep является наиболее эффективным способом приостановить поток: на протяжении приостановки потока, он (поток) практически не потребляет ресурсы процессора. Приостановка, основанная на активном ожидании, вроде пустого цикла while, потребляет 100% ресурсов центрального процессора и делает… ничего. Однако имейте в виду, что продолжительность приостановки является просто подсказкой; реальная продолжительность приостановки (больше или меньше указанного вами времени) зависит от ОС. Так что не полагайтесь на эту функцию при очень точном отсчете времени.
Защита разделяемых данных
Все потоки в программе разделяют некоторую память, они имеют доступ ко всем переменным в области их видимости. Это очень удобно, но также опасно: с момента параллельного запуска потока, переменные или функции могут использоваться одновременно разными потоками. Если операция не является потокобезопасной, это может привести к неопределенному поведению (т. е. это может привести к сбою или повреждению данных).
Существует несколько программных инструментов, которые могут помочь вам защитить разделяемые данные и сделать ваш код потокобезопасным, их называют примитивами синхронизации. Наиболее распространенными являются следующие примитивы: мьютексы, семафоры, условные переменные и спин-блокировки. Все они — варианты одной и той же концепции: они защищают кусок кода, давая только определенному потоку право получать доступ к данным и блокируя остальные.
Наиболее распространенным (и используемым) примитивом является мьютекс. Мьютекс расшифровывается как «Взаимное исключение». Это гарантия, что только один поток может выполнять код. Посмотрим, как мьютексы работают, на примере ниже:
#include #include sf::Mutex mutex; void func() < mutex.lock(); for (int i = 0; i < 10; ++i) std::cout int main()
Этот код использует общий ресурс (std::cout), и, как мы видим, это приводит к нежелательным результатам. Вывод потоков смешался в консоли. Чтобы убедиться в том, что вывод правильно напечатается, вместо того, чтобы быть беспорядочно смешанным, мы защищаем соответствующие области кода мьютексом.
Первый поток, который достигает вызова mutex.lock(), блокирует мьютекс и получает доступ к коду, который печатает текст. Когда другие потоки достигают вызова mutex.lock(), мьютекс уже заблокирован, и другие потоки приостанавливают свое выполнение (это похоже на вызов sf::sleep, спящий поток не потребляет время центрального процессора). Когда первый поток разблокирует мьютекс, второй поток продолжает свое выполнение, блокирует мьютекс и печатает текст. Это приводит к тому, что текст в консоли печатается последовательно и не смешивается.
Мьютекс — это не только примитив, который вы можете использовать для защиты разделяемых данных, вы можете использовать его во многих других случаях. Однако, если ваше приложение делает сложные вещи при работе с потоками, и вы чувствуете, что возможностей мьютексов недостаточно — не стесняйтесь искать другую библиотеку, обладающую большим функционалом.
Защита мьютексов
Не волнуйтесь: мьютексы уже потокобезопасны, нет необходимости их защищать. Но они не безопасны в плане исключений. Что происходит, если исключение выбрасывается, когда мьютекс заблокирован? Он никогда не может быть разблокирован и будет оставаться заблокированным вечно. Все потоки, пытающиеся разблокировать заблокированный мьютекс, будут заблокированы навсегда. В некоторых случаях, ваше приложение будет «заморожено».
Чтобы быть уверенным, что мьютекс всегда разблокирован в среде, в которой он (мьютекс) может выбросить исключение, SFML предоставляет RAII класс, позволяющий обернуть мьютекс в класс sf::Lock. Блокировка происходит в конструкторе, разблокировка происходит в деструкторе. Просто и эффективно.
sf::Mutex mutex; void func() < sf::Lock lock(mutex); // mutex.lock() functionThatMightThrowAnException(); // mutex.unlock(), если функция выбросит исключение >// mutex.unlock()
Помните, что sf::Lock может также быть использован в функциях, которые имеют множество возвращаемых значений.
sf::Mutex mutex; bool func() < sf::Lock lock(mutex); // mutex.lock() if (!image1.loadFromFile(". ")) return false; // mutex.unlock() if (!image2.loadFromFile(". ")) return false; // mutex.unlock() if (!image3.loadFromFile(". ")) return false; // mutex.unlock() return true; >// mutex.unlock()
Распространенные заблуждения
Вещь, часто упускаемая из виду: поток не может существовать без соответствующего экземпляра sf::Thread. Следующий код можно часто увидеть на форумах:
void startThread() < sf::Thread thread(&funcToRunInThread); thread.launch(); >int main() < startThread(); // . return 0; >
Программисты, которые пишут подобный код, ожидают, что функция startThread() будет запускать поток, который будет жить самостоятельно и уничтожаться при завершении выполнения функции (переданной в качестве точки входа). Этого не происходит. Функция потока блокирует главный поток, как если бы программа не работала.
В чем дело? Экземпляр sf::Thread является локальным для функции startThread(), поэтому немедленно уничтожаются, когда функция возвращает свое значение. Вызывается деструктор sf::Thread, происходит вызов wait(), как утверждалось выше, результатом этого становится блокировка главного потока, который ожидает завершения функции потока, вместо параллельного выполнения с ней.
Так что не забывайте: вы должны управлять экземплярами sf::Thread, чтобы они жили так долго, как требуется функции потока.
- Программирование
- C++
- Разработка игр
- Параллельное программирование
Потоки информации: особенности и разновидности
Программирование предусматривает работу с огромным количеством данных. Чтобы создать приложение, нужно выбрать язык программирования, а также научиться использовать его инструменты и возможности.
Огромную роль для любой системы и программы играют потоки. Им и будет посвящена статья. Предстоит рассмотреть примеры на базе JavaScript, а также в языке программирования C++.
Определение
Поток данных в глобальном смысле – это передача и принятие той или иной информации. В программировании существует иное определение. Потоком данных называется абстракция, которая используется для чтения и записи файлов, советов и им подобным компонентам в единой манере.
Это – удобный унифицированный программный интерфейс, предназначенный для передачи электронный материалов между процессами на устройстве. Поток данных помогает определить архитектурное устройство всей имеющейся системы. Без него невозможно представить функционирование оборудования.
Потоки (данных и не только) – последовательность инструкций, выполняемых параллельно с другими потоками. Каждая программа создает минимум одну такую «направленность».
Виды
Существуют различные виды потоков. Классификация может быть по типу движения данных:
- вводные – информация поступает в приложение, после чего происходит ее считывание;
- выводные – программа передает данные с последующей записью в потоки.
Также есть разделение по типу используемых данных. Не всегда приложения работают непосредственно с байтами – в языках разработки, включая Java и C++, может использоваться текстовая информация. На основании этого выделяются следующие виды потоков:
Также в разработке ПО различают следующие типы потоков данных:
- C++. Здесь работа осуществляется вместе со стандартной библиотекой языка. А именно – при помощи iostream.
- Пространство имен System.IO. Этот вариант актуален для всех языков платформы NET.Framework.
- Пакет java.io. Такая реализация поддерживается на платформе Java.
В современных операционных системах абстракции потоков данных поддерживаются для того, чтобы обеспечивать совместное выполнение нескольких утилит.
Способ организации
Поток определяет способ организации работы с электронными материалами в системе или приложении. В данном смысле существует иная классификация. Она включает в себя множество вариантов, но ключевыми в JavaScript и C++ являются такие методы:
- однонаправленный;
- двунаправленный (или многопоточный).
Каждый предусматривает свои ключевые нюансы и особенности. В современных компьютерах почти всегда используется так называемая многопоточность или асинхронность.
Однонаправленный вариант
Так называется поток, который определяет всего одну задачу в каждой части приложения – она может или получить данные, или передать. Его направление не будет меняться. Оно функционирует всегда по одному и тому же принципу.
Однонаправленные потоки данных в реальной жизни имеют простой пример-интерпретацию – водопровод. Модуль здесь будет выступать частью трубы:
Здесь сведения будут переходить от одного модуля к другому. Выходные сведения предыдущего становятся входными для последующего «блока».
Выше – пример того, как на практике выглядит соответствующая картина.
Приложения, использующие однопотоковую концепцию, не выделяются быстродействием. Они практически не встречаются в современном оборудовании.
Двунаправленный вариант
Двунаправленным называется поток, в котором материалы могут передаваться частями программы в обе стороны.
Этот вариант чаще всего используется для связи модели и представления. Когда обновление (пример – текст в поле ввода) сразу корректирует остальные сведения в заданной модели – это и есть двунаправленная связь.
При использовании такого типа связи исходный код получается меньше. В JavaScript существуют специальные фреймворки, позволяющие максимально автоматизировать соответствующие процессы. Но двунаправленную связь тяжелее отлаживать.
Асинхронность
Видов потоков данных много – классифицировать их удается по разным характеристикам. Если кто-нибудь попросит «Назовите основные типы потоков», проблем с этим не будет. В плане обработки электронных материалов в операционных системах и разработке ПО преобладает асинхронность.
Это – многопоточность. В JS она изначально не предусмотрена. Добиться асинхронности можно при помощи специальных методов, классов, операций и движков. Асинхронность определяет следующий алгоритм работы:
- Две строчки кода идут друг за другом. Первая требует определенного времени на обработку.
- Первая строка в фоновом режиме начинает проходить обработку.
- В этот момент производится чтение и запуск второй строки. Операции реализовываются одновременно, без ожидания завершения первой операции.
Если для обработки второй строки кода требуется завершение ранее начатой операции, целесообразно говорить об однопотоковых приложениях.
В JavaScript
JavaScript – язык программирования, который умеет обрабатывать только один поток данных. Задача асинхронности здесь решена при помощи специального инструмента – Worker.
Он подходит для:
- обработки сложных операций, которые могут выполняться без блокировки работы пользователя;
- внесение корректировок в отдельные файлы-модули;
- создание для каждого сформированного модуля объекта Worker, используемого для коммуникации.
WebWorker помогает избежать перегрузки интернет-обозревателя, а также принудительной остановки других скриптов при обработке сразу нескольких операций одновременно.
Java
Java в плане потоковых вопросов – это более гибкий язык. Он поддерживает многопоточность. Такая синхронизация выполняется за счет ключевого слова synchronized. Оно применяется в классах для определения синхронизированных блоков и методов.
Ключевое слово synchronized не подходит для переменных и атрибутов при определении классов. У Java также есть специальная библиотека, включающая в себя спецклассы для работы с несколькими потоками данных.
Выше – пример синхронизации методов в Java. Здесь можно увидеть больше наглядных примеров работы с потоками.
C++
Стандартная библиотека C++ поддерживает средства, при помощи которых программа обрабатывает потоки данных асинхронно. В ней есть набор классов для работы с соответствующими элементами.
Сейчас существует стандарт SFML. В нем можно создавать потоки при помощи sf::Thread:
Функции main и func выполняются параллельно. Происходит это после того, как была выполнена «операция», которая называется thread.launch(). Результат – текст, выводимый обеими функциями, будет смешиваться в консоли:
- Точка входа в поток должна быть передана в sf::Thread.
- Sf::Thread старается быть гибким. Он пытался принимать различные точки входа: методы классов или non-member-функции, выражения с аргументами или без них, функторы и так далее.
- Заданный пример показывает, как реализовывать функцию-член.
C++ может различными способами обрабатывать потоки данных:
- get_id – возвращает идентификатор;
- sleep_for – «спит» на протяжении установленного промежутка времени;
- sleep_untill – «спит» до конкретного момента;
- yield – перенастройка текущих потоков путем передачи приоритетов.
Также вместо std::Thread можно воспользоваться std::async. Данный вариант менее мощный, но его намного проще использоваться, если нужно асинхронно запустить ту или иную функцию:
Здесь можно увидеть больше информации о многопоточности непосредственно в C++.
Как быстро освоить направление
Темы, связанные с программированием и приложениями, можно освоить самостоятельно. Для этого существуют различные сообщества, а также специализированная литература и видео-уроки. Самообразование – неплохой вариант для новичков.
Но есть и более простое и современное решение. Оно носит название онлайн-курсов. Пример – от образовательного центра OTUS. Дистанционно пользователи смогут освоить одно или несколько IT-направлений и профессий одновременно. На занятиях не только научат создавать и работать с потоками, но и писать сложные коды.
Хотите освоить современную IT-специальность? Огромный выбор курсов по востребованным IT-направлениям есть в Otus ! Ниже – один из них:
Unix2019b/Потоки
Поток выполнения (англ. thread — нить) — наименьшая единица обработки, исполнение которой может быть назначено ядром операционной системы. Несколько потоков выполнения могут существовать в рамках одного и того же процесса и совместно использовать ресурсы, такие как память, тогда как процессы не разделяют этих ресурсов. В частности, потоки выполнения разделяют инструкции процесса (его код) и его контекст (значения переменных, которые они имеют в любой момент времени).
- 1 Процессы vs потоки
- 2 POSIX Threads
- 2.1 Реализации в Linux
- 3.1 Вывод списка потоков
- 3.2 Потоки и nice
- 3.3 Потоки и сигналы
- 3.4 Потоки и fork — exec
Процессы vs потоки
Следует ли проектировать приложение многопоточным или запускать его в несколько процессов с одним потоком?
Допустим, проектируется веб-сервер. Можно сделать его или многопроцессным, или многопоточным.
- Потоки довольно просто обмениваются данными по сравнению с процессами.
- Создавать потоки для ОС проще и быстрее (иногда на порядок), чем создавать процессы.
- При программировании приложения с множественными потоками необходимо постоянно думать о потокобезопасности (т. н. thread safety). Приложения, выполняющиеся через множество процессов, не имеют таких требований.
- Один бажный поток может повредить остальные, так как потоки делят общее адресное пространство. Процессы более изолированы друг от друга.
- Потоки конкурируют друг с другом в адресном пространстве. Стек и thread-local storage, занимая часть виртуального адресного пространства процесса, тем самым делают его недоступным для других потоков. Для встраиваемых (embedded) систем в условиях ограниченности ресурсов такое ограничение может иметь существенное значение.
POSIX Threads
Это стандарт POSIX-реализации потоков. Стандарт POSIX.1c, Threads extensions (IEEE Std 1003.1c-1995) определяет API для управления потоками, их синхронизации и планирования.
Реализации данного API существуют для большого числа UNIX-подобных ОС (GNU/Linux, Solaris, FreeBSD, OpenBSD, NetBSD, OS X), а также для Microsoft Windows и других ОС.
Библиотеки, реализующие этот стандарт (и функции этого стандарта), обычно называются pthreads (функции имеют приставку «pthread_»).
Реализации в Linux
Для Linux известны две реализации Pthreads API:
- LinuxThreads — старая (появилась в 1996 году), оригинальная,
- NPTL (Native POSIX Threads Library) — современная (появилась в ядрах 2.6 в 2003 году), более чётко следует стандарту, сегодня является частью libc.
Проверить, какая используется реализация, можно так:
$ getconf GNU_LIBPTHREAD_VERSION NPTL 2.23
С точки зрения ядра Linux
. есть «runnable entities» — что-то, что можно запустить и выполнение чего можно планировать. В ядре это называется процессом.
Поток — особый тип процесса, который делит виртуальное адресное пространство и обработчики сигналов с другими процессами.
Для ядра каждый процесс идентифицируется по PID. Для так называемых потоков можно использовать термин TID, но для ядра это одно и то же. Можно понимать это так:
- если процесс однопоточный, то PID будет равен TID этого единственного потока;
- если в процессе работают несколько потоков, то у каждого потока свой TID, а PID идентифицирует группу потоков, которая разделяет адресное пространство, таблицу файловых дескрипторов.
Получается, что функции вида getpid, kill, . на самом деле работают с идентификаторами групп потоков. Функция gettid, выдающая TID текущего потока, нестандартная, для неё нет glibc-обёртки. При желании эту информацию достать можно:
#include #include #ifdef SYS_gettid pid_t tid = syscall(SYS_gettid); #else #error "SYS_gettid unavailable on this system" #endif
В среде Microsoft Windows концепция иная, там процесс — это контейнер для потоков. Процесс-контейнер содержит как минимум один поток. Если потоков в процессе несколько, приложение (процесс) становится многопоточным.
Вывод списка потоков
Утилита ps по умолчанию для многопоточного процесса выводит одну строку. Чтобы выводить несколько, можно выполнить
$ ps -L
Утилита htop выводит список потоков. Чтобы выводить только процессы, есть опция «Hide userland threads».
Потоки и nice
Напомним, что число nice задаёт приоритет выполнения процесса: от −20 (наивысший приоритет) до +19 (низший приоритет).
Хоть это и противоречит стандарту, но потоки не разделяют nice-значение.
Если вы применяете утилиту renice, то нужно применить её к каждому потоку.
Потоки и сигналы
Сигналы были придуманы задолго до появления Pthreads.
Комбинирование потоков и сигналов — сложное дело, стоит его избегать почти всегда.
- Действие сигнала распространяется на весь процесс.
- Настройка обработчиков также общая на весь процесс.
- Если для сигнала назначен обработчик, то он может оказаться вызванным в произвольном потоке данного процесса (часто это главный поток, но не всегда). Получается, что один поток приостанавливается, но при этом в момент выполнения обработчика другие потоки продолжают выполнять свою работу.
- Однако для сигналов, вызванных машинными исключениями, таких как SIGSEGV и SIGFPE, обработчик будет запущен в том потоке, который этот сигнал породил.
- Сигнальная маска у каждого потока своя. Изменением маски (см. функцию pthread_sigmask) можно настроить, разрешается ли в данном потоке выполнять обработчик того или иного сигнала.
- Сигнал может быть направлен конкретному потоку посредством специальной функции pthread_kill.
Потоки и fork — exec
Если поток вызывает exec(), остальные потоки тут же уничтожаются, никакие деструкторы и функции очистки не вызываются.
Если поток вызывает fork(), то только этот поток будет продолжать работать в новом дочернем процессе.