好的，我们今天来聊聊C++里如何用并发的方式玩转命令模式，让请求发送者和接收者彻底解耦，就像男女朋友分手后，各自美丽，互不打扰。 什么是命令模式？ 想象一下，你坐在餐厅里，拿着菜单（Command），对着服务员（Invoker）说：“我要一份宫保鸡丁（Concrete Command）！” 服务员收到菜单后，通知厨房（Receiver）：“做一份宫保鸡丁！” 在这个例子里： Command (命令接口): 菜单，定义了要做什么。 Concrete Command (具体命令): 宫保鸡丁，具体要做的菜。 Invoker (调用者): 服务员，负责接收命令，并传递给接收者。 Receiver (接收者): 厨房，真正执行命令的人。 命令模式的核心思想就是将请求封装成一个对象，从而允许你使用不同的请求、队列请求或日志请求来参数化客户端。它也支持可撤销的操作。 为什么要并发？ 在单线程的世界里，服务员必须等厨房做好宫保鸡丁才能服务下一位顾客。这效率太低了！ 如果厨房可以并行处理多个订单，服务员也可以同时服务多个顾客，那效率就蹭蹭往上涨。 在软件开发中，很多操作可能比较耗时，比如数据库查询、网 …
C++ 避免伪共享：`alignas` 与填充字节的应用
好的，没问题，直接开讲！ 各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的 C++ 性能优化专场。今天咱们聊聊一个听起来玄乎，但实际工作中又非常重要的概念：伪共享 (False Sharing)。这玩意儿就像你和你的邻居共用一个水龙头，结果你洗菜的时候，他要洗车，互相影响，效率大打折扣。 一、什么是伪共享？别被“伪”字迷惑了！ 先别被“伪”字给忽悠了，这可不是假的共享，而是“假装”的共享。它的本质是：多个线程访问了不同的数据，但这些数据恰好位于同一个缓存行 (Cache Line) 中，导致缓存一致性协议频繁介入，影响性能。 想象一下，你的 CPU 有很多核心，每个核心都有自己的高速缓存 (Cache)。当一个核心修改了缓存行中的数据，其他核心中包含相同缓存行的副本都需要失效或者更新。这个过程就叫做缓存一致性协议。频繁的失效和更新操作会严重降低程序的性能。 举个栗子： 假设你有一个结构体： struct MyData { int a; int b; }; MyData data[2]; // 两个 MyData 结构体 现在有两个线程： 线程 1 修改 data[0].a 线程 2 修改 data[ …
C++ 减少锁竞争：无锁数据结构与原子操作的优先级
C++ 减少锁竞争：无锁数据结构与原子操作的优先级 (讲座版) 大家好！今天咱们来聊聊C++里让人头疼又不得不面对的锁竞争问题，以及如何通过无锁数据结构和原子操作来优雅地解决它。 第一幕：锁，爱恨交织的家伙 在多线程的世界里，共享资源就像一块大蛋糕，谁都想咬一口。但是，如果大家都扑上去抢，蛋糕肯定会被弄得乱七八糟。为了保证蛋糕的完整性，我们引入了锁。 锁的作用很简单，就是让同一时间只有一个线程能访问共享资源。这就像给蛋糕加上了一把锁，只有拿到钥匙（锁）的线程才能享用。 #include <iostream> #include <thread> #include <mutex> std::mutex mtx; // 一把锁 int shared_data = 0; void increment() { for (int i = 0; i < 100000; ++i) { mtx.lock(); // 获取锁 shared_data++; mtx.unlock(); // 释放锁 } } int main() { std::thread t1(in …
C++ 锁粒度优化：粗粒度锁与细粒度锁的选择
各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的锁粒度优化讲座！我是你们的老朋友，一位在代码世界里摸爬滚打多年的老兵。今天咱们不谈高深的理论，就聊聊C++里锁的那点事儿，特别是粗粒度锁和细粒度锁的选择，这可是并发编程里绕不开的坎儿啊。 第一幕：锁，并发世界的保安 首先，咱们得明白锁是干嘛的。想象一下，你家小区只有一个大门，所有人都想进出。如果没有保安，那肯定乱成一锅粥，谁也别想好好走路。锁，在并发编程里，就扮演着保安的角色，保证多个线程访问共享资源的时候，不会互相干扰，引发数据混乱。 #include <iostream> #include <thread> #include <mutex> int counter = 0; std::mutex counter_mutex; void increment_counter() { for (int i = 0; i < 100000; ++i) { std::lock_guard<std::mutex> lock(counter_mutex); // 上锁 counter++; } } int m …
C++ `std::cout` 在多线程环境下的线程安全性与性能
好的，没问题。 各位老铁，今天咱们聊聊C++里那个让人又爱又恨的std::cout。 啥？你觉得它简单？呵呵，那是因为你还没在多线程的环境下好好“伺候”过它。 别急，今天就带你好好盘一盘这玩意儿在多线程下的线程安全性和性能问题。 开场白：std::cout，一个“老实人”的自白 std::cout， 咱们C++程序员的老朋友，往屏幕上打印点啥，第一个想到的就是它。 但它本质上就是一个全局对象，背后连着标准输出流。 在单线程的世界里，它兢兢业业，你给它啥，它就吐啥，从来不含糊。 可一旦到了多线程的环境，它就有点懵圈了。 想象一下，一群线程嗷嗷待哺，都想往std::cout里塞点东西。 如果没有协调好，你一句，我一句，最后输出的结果可能就是一锅粥，乱七八糟，不堪入目。 这就是线程安全问题。 线程安全性：std::cout的“社交恐惧症” 啥是线程安全？ 简单来说，就是多个线程同时访问一个共享资源（比如std::cout），不会导致数据错乱或者程序崩溃。 std::cout默认情况下，并非完全线程安全。 换句话说，它有“社交恐惧症”，不太擅长应付多线程这种“社交场合”。 具体来说， std: …
C++ GDB 多线程调试：断点、线程切换与变量查看
各位观众，欢迎来到今天的GDB多线程调试脱口秀！今天的主题是“C++ GDB 多线程调试：断点、线程切换与变量查看”。别担心，虽然听起来像高级课程，但我保证让大家听得懂，学得会，甚至还能笑出声！ 开场白：多线程的“甜蜜”烦恼 多线程编程就像同时耍好几个杂技球。刚开始觉得很酷炫，但一不小心，球就掉下来砸到脚了。在多线程程序中，bug往往藏得很深，就像躲猫猫高手，让你找得头昏眼花。这时候，GDB就是你的“金睛火眼”，能帮你揪出这些捣蛋鬼。 第一幕：断点，时间暂停的艺术 断点，顾名思义，就是让程序在某个地方停下来，让你有机会“冷静”地观察一下。在多线程环境中，断点就更有用了，它可以让你暂停所有线程，或者只暂停特定的线程。 全局断点：一起停下来喝杯咖啡 最简单的断点设置方式，就是让所有线程一起暂停。这就像在公司群里发通知：“全体员工，暂停工作，喝杯咖啡！” #include <iostream> #include <thread> #include <vector> void worker(int id) { for (int i = 0; i < 5 …
C++ `Valgrind Helgrind` / `DRD`：检测线程错误与数据竞争
好的，没问题，直接开始我们的C++线程错误和数据竞争检测之旅！ 大家好，欢迎来到“Valgrind Helgrind/DRD：线程错误与数据竞争的侦探事务所”。今天，我们化身线程世界的福尔摩斯，用Valgrind家族的两位神探——Helgrind和DRD，来揪出那些隐藏在并发代码中的捣蛋鬼。 开场白：并发的甜蜜与苦涩 并发编程就像烹饪一道美味佳肴。你可以并行地切菜、炖肉、准备酱汁，从而加速整个过程。然而，一旦你手忙脚乱，忘记了同步，比如在肉还没炖熟的时候就加入酱汁，或者在切菜板还没清理干净的时候就开始切水果，最终的菜肴就会变得一团糟。 在并发编程中，这些“手忙脚乱”的情况通常表现为： 数据竞争 (Data Race)：多个线程同时访问同一块内存，并且至少有一个线程在进行写操作。这是并发Bug的万恶之源。 死锁 (Deadlock)：两个或多个线程相互等待对方释放资源，导致所有线程都无法继续执行。就像两辆车在狭窄的道路上迎面相撞，谁也无法前进。 活锁 (Livelock)：线程不断地尝试获取资源，但由于某些条件限制，总是失败，并且不断重复这个过程。就像两个人跳探戈，总是踩到对方的脚。 资 …
C++ `perf` 工具：Linux 下 C++ 并发程序性能瓶颈分析
各位观众，各位朋友，大家好！欢迎来到今天的“C++ perf 工具：Linux 下 C++ 并发程序性能瓶颈分析”特别节目。我是今天的讲师，代号“效率狂魔”。今天，我们将一起深入并发程序的性能世界，拿起 perf 这把瑞士军刀，剖析那些隐藏在代码深处的性能瓶颈！ 准备好了吗？ Let’s rock! 第一幕：并发的诱惑与陷阱 并发，听起来就很高级，能让程序像章鱼一样同时处理多个任务，充分利用多核 CPU 的算力。但是，并发就像一把双刃剑，用得好，效率飞升；用不好，Bug 满天飞，性能直线下降。 想象一下，你是一个餐厅的服务员（单线程），只能一次服务一个客人。现在，餐厅升级了，有了多个服务员（多线程），可以同时服务多个客人，效率看起来要翻倍了！ 但是，问题来了： 资源竞争： 多个服务员同时想用同一个调料瓶，怎么办？（锁） 死锁： 服务员 A 等待服务员 B 腾出调料瓶，服务员 B 又在等服务员 A 腾出餐盘，大家互相等待，谁也动不了。（死锁） 上下文切换： 服务员不停地在不同桌子之间切换，消耗精力。（线程切换开销） 伪共享： 服务员 A 和服务员 B 频繁操作相邻的餐桌，导致 …
C++ CPU 亲和性设置：将线程绑定到特定 CPU 核
各位好，欢迎来到今天的“C++ CPU 亲和性：让你的线程找到真爱”讲座。今天我们要聊聊一个听起来高深莫测，但实际上非常实用的小技巧：CPU 亲和性。 什么是CPU亲和性？ 简单来说，CPU亲和性就是让你的线程或进程“爱上”某个特定的CPU核心。默认情况下，操作系统会尽力均衡各个核心的负载，线程可能会在不同的核心之间跳来跳去。这就像一个花心的家伙，一会儿喜欢这个，一会儿喜欢那个，最终导致性能下降（因为缓存失效）。 CPU亲和性就像是给线程找了个“真爱”，告诉它：“你就待在这个核心里，别乱跑了！” 这样可以减少线程在不同核心之间迁移的次数，提高缓存命中率，从而提升性能。 为什么要设置CPU亲和性？ 想象一下，你正在玩一个大型游戏。游戏需要大量的计算，而这些计算被分配到多个线程上。如果没有设置CPU亲和性，这些线程可能会在不同的CPU核心上运行。 缓存失效： 当线程从一个核心迁移到另一个核心时，之前核心上的缓存数据就失效了，需要重新加载。这会增加延迟，降低性能。 NUMA问题： 在NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构的系统中，访问本地内存比访问远程内存更快。如 …
C++ NUMA (Non-Uniform Memory Access) 架构优化：跨内存节点访问
好的，各位观众老爷，今天咱们来聊聊C++里的NUMA架构优化，这玩意儿听起来高大上，其实就是怎么让你的程序在多核服务器上跑得飞起，不卡顿。别担心，我保证用最接地气的方式，把这背后的门道给你们讲明白。 啥是NUMA？别装不懂，就是内存分配的“贫富差距”！ 想象一下，你家是个大家庭，住在一个大房子里，有好几个冰箱（CPU核心），每个冰箱旁边都有个储藏室（内存节点）。如果某个家庭成员（线程）老是跑到离自己最远的冰箱里拿东西，那效率肯定低。NUMA就是这么个概念： Non-Uniform Memory Access: 非一致性内存访问。啥意思？就是说，CPU访问不同内存区域的速度是不一样的。 内存节点: 每个CPU核心组（socket）都有自己专属的内存区域。 本地访问: CPU访问自己所属内存节点的速度最快。 远程访问: CPU访问其他内存节点的速度较慢。 如果你的程序不考虑NUMA，那很可能出现“远水解不了近渴”的情况，线程们抢着访问同一个远程内存节点，导致性能瓶颈。 C++ NUMA编程：磨刀不误砍柴工 要玩转NUMA，我们需要一些“武器”： libnuma: 这是一个C库，提供了NUM …