各位观众，各位朋友，大家好！今天咱们来聊聊分布式系统里的“通信员”——RPC框架，重点说说两位重量级选手：gRPC和Thrift。这俩哥们儿，一个出身名门（Google出品），一个历史悠久（Facebook贡献），都是解决分布式系统服务间通信问题的利器。 想象一下，你开了个饭馆，后厨（服务A）负责做菜，前台（服务B）负责点单。客人点了菜，前台得告诉后厨做什么，做好后还得通知前台上菜。如果前台和后厨离得近，吆喝一声就行。但如果他们不在一栋楼里，甚至不在一个城市，那吆喝就不好使了，得用“对讲机”或者“电话”。RPC框架，就是分布式系统里的“对讲机”或者“电话”，让服务之间可以像调用本地函数一样调用远程服务。 什么是RPC？ RPC，全称Remote Procedure Call，远程过程调用。简单来说，就是让一个程序（客户端）调用另一个程序（服务端）的函数，就像调用本地函数一样。你不用关心底层网络通信的细节，RPC框架会帮你搞定。 为什么我们需要RPC框架？ 解耦： 服务之间通过接口通信，降低耦合度，方便独立开发和部署。 可扩展性： 可以轻松地增加或减少服务节点，提高系统的吞吐量和可用性。 …
C++ Master-Worker 模式：任务分发与结果聚合
好的，咱们开始吧！ 大家好，我是你们今天的 C++ Master-Worker 模式导游。今天咱们要聊聊一个在并发编程里相当实用的设计模式：Master-Worker。这玩意儿就像一个高效的工厂流水线，老板（Master）负责分配任务，工人们（Workers）吭哧吭哧干活，最后老板再把结果汇总起来。听起来是不是很像你老板每天干的事情？ 什么是 Master-Worker 模式？ 简单来说，Master-Worker 模式是一种并行计算的设计模式。它将一个大的任务分解成若干个小的子任务，然后分配给多个 Worker 进程/线程并行执行。Master 进程/线程负责任务的分解、分配和结果的合并。 这模式能干嘛呢？ 举个例子： 图像处理： 将一张大图分割成小块，每个 Worker 处理一块，最后 Master 把处理后的图像拼接起来。 数据分析： 将海量数据分割成小份，每个 Worker 分析一份，Master 汇总分析结果。 网络爬虫： 将爬取任务分解成多个 URL，每个 Worker 负责爬取一部分 URL，Master 汇总爬取到的数据。 渲染： 将3D建模分割成多个场景，每个Work …
C++ Disruptor 模式：高性能无锁环形缓冲区实现
好的，没问题。 C++ Disruptor 模式：高性能无锁环形缓冲区实现 – 编程专家带你飞 各位观众，晚上好！我是你们的老朋友，今晚咱们来聊聊一个听起来高大上，用起来贼溜的玩意儿：Disruptor 模式。别害怕，这玩意儿不是什么黑魔法，它就是一个高性能的、无锁的环形缓冲区实现。说白了，就是个升级版的队列。 1. 啥是 Disruptor？ 想象一下，你是一个餐厅的厨师，需要不停地从食材仓库（生产者）拿食材，然后加工成菜品（消费者）。传统的做法是，你每次都跑去仓库，拿完食材再回来。如果仓库很远，或者食材种类很多，你就会累个半死。 Disruptor 就像一个传送带，食材从仓库源源不断地传到你面前，你只需要专心加工就行了。这个传送带就是环形缓冲区，而 Disruptor 模式就是一套围绕这个传送带优化性能的策略。 核心思想: 环形缓冲区 (Ring Buffer): 预先分配好一块连续的内存空间，像个甜甜圈一样循环使用。 无锁 (Lock-Free): 尽可能避免使用锁，利用原子操作保证线程安全。 Sequence: 用来追踪生产者和消费者的进度，协调它们之间的关系。 2 …
C++ Reactor/Proactor 模式：网络编程中的事件驱动架构
C++ Reactor/Proactor 模式：网络编程中的事件驱动架构 各位听众，大家好！今天咱们来聊聊网络编程里两个响当当的人物：Reactor 和 Proactor。这哥俩就像武林高手，一个擅长“借力打力”，一个喜欢“包办一切”。他们都是事件驱动架构的代表，能帮助我们构建高性能、可扩展的网络应用。 一、什么是事件驱动？别跟我说“鼠标点一下”！ 首先，咱们得搞清楚什么是“事件驱动”。别一听“事件”，就想到鼠标点击、键盘敲击，虽然它们也是事件，但网络编程里的事件可不止这些。在网络世界里，事件通常指： 连接请求 (Connection Request): 有客户端想来跟我服务器“套近乎”。 数据到达 (Data Arrival): 客户端发来消息了，要处理一下。 数据发送完成 (Data Sent): 我发给客户端的消息已经成功送达。 错误发生 (Error Occurred): 哎呀，出错了，可能是网络断了，也可能是客户端发来了不合法的请求。 事件驱动的核心思想就是：程序不是按照预先设定的流程一步一步执行，而是等待事件发生，然后根据事件类型做出相应的处理。 这就像一个服务员，不是傻傻 …
C++ Leader-Follower 模式：高并发请求处理的设计
大家好，我是今天的讲师，今天我们要聊聊一个在高并发场景下非常有用的设计模式：Leader-Follower模式。这玩意儿听起来有点像团队协作，一个领导带着一群小弟干活，其实原理差不多，只不过在代码世界里，领导负责接活儿，小弟负责干活儿。 1. 什么是Leader-Follower模式？ Leader-Follower模式是一种并发编程模型，用于解决多线程/多进程环境下，如何高效处理大量并发请求的问题。它的核心思想是将一组线程分成两种角色： Leader: 负责监听新的连接请求，并将请求分配给一个空闲的Follower。 Follower: 负责处理Leader分配的任务，处理完成后，变成新的Leader，或者继续等待分配任务。 这种模式的关键在于，只有Leader线程负责监听新连接，避免了多个线程同时竞争监听端口带来的性能损耗。Follower线程则专注于处理任务，提高了任务处理的效率。处理完成后，Follower线程可以变成新的Leader，实现角色的轮换，保证了每个线程都有机会承担Leader的角色。 2. 为什么要使用Leader-Follower模式？ 在高并发场景下，传统的单 …
C++ 发布-订阅模式：基于并发原语实现高效事件系统
各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“C++并发原语与高效发布-订阅模式”讲座！今天咱们不搞虚的，直接上干货，用C++并发原语给你撸一个高性能的事件系统，让你的代码跑得飞起，告别卡顿！ 啥是发布-订阅模式？ 在咱们开始造轮子之前，先简单聊聊“发布-订阅”模式。这就像你订阅了一个报纸，报社（发布者）一有新消息（事件），就会自动送到你的邮箱（订阅者）。简单来说： 发布者 (Publisher): 负责产生事件。 订阅者 (Subscriber): 负责接收特定类型的事件。 事件 (Event): 包含特定信息的对象。 消息队列/事件总线 (Message Queue/Event Bus): 连接发布者和订阅者的中间件。 好处嘛，那就是解耦！发布者和订阅者不需要知道彼此的存在，全靠事件总线这个“媒婆”牵线搭桥。 为啥要用并发原语？ 单线程的发布-订阅模式？那还不如用函数指针回调呢！我们追求的是高性能，充分利用多核CPU的优势。所以，并发原语是关键。我们要保证： 线程安全： 多个线程同时发布和订阅事件，数据不能乱。 高效： 尽可能减少锁的竞争，提高吞吐量。 并发原语选型： 并发原语 优点 缺点 …
C++ Actor 模型：Akka.NET/CAF 等框架在 C++ 中的思想借鉴
好的，各位观众，欢迎来到今天的“C++也要搞事情：Actor模型，Akka.NET/CAF灵魂附体”讲座！ 今天咱们聊点刺激的，给C++这老牌劲旅注入点新活力，让它也能玩转Actor模型，享受并发编程的丝滑。 第一章：什么是Actor模型？别跟我扯高深理论，说人话！ 各位可能听过Actor模型，但一堆术语砸过来，头都大了。“并发”、“消息传递”、“隔离状态”，听着就想睡觉。 咱们换个说法：Actor模型就像一群各司其职的快递员（Actor），他们每个人都有自己的小仓库（状态），他们之间不直接抢东西（避免共享状态），而是通过发消息（Message Passing）来通知对方干活。 Actor: 快递员，负责处理收到的消息，更新自己的状态，或者给其他快递员发消息。 Message Passing: 发快递，快递员之间沟通的方式，只能通过消息传递，不能直接访问别人的仓库。 State: 快递员的小仓库，存储自己的包裹和其他重要信息。 Concurrency: 多名快递员同时工作，提高效率。 这种模式的好处是啥？ 简单粗暴的并发： 多个Actor可以并发执行，但因为每个Actor都有自己的状态 …
C++ 线程池的伸缩性与性能优化：无锁队列与缓存对齐
好的，没问题！ 让我们开始吧！ C++ 线程池的伸缩性与性能优化：无锁队列与缓存对齐 大家好！今天我们来聊聊线程池，这个在并发编程中非常重要的组件。线程池的主要作用是管理和复用线程，避免频繁创建和销毁线程带来的开销，从而提高程序的性能和响应速度。但是，要设计一个高性能、高伸缩性的线程池可不是件容易的事。今天我们就重点讨论两个关键点：无锁队列和缓存对齐，看看它们是如何影响线程池的性能，以及如何利用它们进行优化。 线程池的基本概念 首先，我们简单回顾一下线程池的基本概念。一个典型的线程池通常包含以下几个部分： 任务队列： 用于存放待执行的任务。 线程集合： 维护一组工作线程，负责从任务队列中获取任务并执行。 线程管理器： 负责线程的创建、销毁和管理，以及线程池的伸缩。 简单来说，我们把需要执行的任务丢进任务队列，然后线程池里的线程会自己去队列里拿任务来执行。 为什么要关注伸缩性？ 伸缩性是指线程池根据任务负载动态调整线程数量的能力。一个具有良好伸缩性的线程池可以： 在高负载时，自动增加线程数量， 以快速处理大量的任务，避免任务堆积和响应延迟。 在低负载时，自动减少线程数量， 以减少系统资源 …
C++ 线程池中的异常处理与任务结果收集
好的，没问题。让我们开始这场关于C++线程池异常处理与任务结果收集的讲座吧！ 各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“C++线程池异常处理与任务结果收集”特别节目！我是你们的老朋友，代码界的段子手，BUG克星，今天咱们就来聊聊这个听起来高大上，实则接地气的话题。 开场白：线程池的那些事儿 线程池，顾名思义，就是一堆线程的“澡堂子”。 想象一下，你开了一家餐厅，顾客（任务）络绎不绝。如果每来一个顾客，你就现招一个厨师（线程），炒完菜就让厨师走人，那效率得有多低？ 线程池就像你餐厅里预先雇好的一批厨师，顾客来了直接分配，省时省力。 但是，厨师（线程）在炒菜（执行任务）的过程中，万一不小心把盐当成糖放了（抛出异常），或者菜做糊了（任务失败），我们该怎么办？ 这就是今天我们要重点讨论的问题：如何在线程池中优雅地处理异常，并收集任务的结果。 第一部分：异常处理，避免线程池“爆炸” 在多线程环境中，异常处理可不是一件小事。一个线程抛出未捕获的异常，轻则导致该线程崩溃，重则可能导致整个程序挂掉。 所以，我们需要一套完善的异常处理机制，确保线程池的稳定运行。 1. 捕获并处理任务中的异常 最直接的方法，就 …
C++ 任务调度策略：工作窃取、优先级队列与负载均衡
各位观众老爷，各位程序猿、程序媛们，大家好！今天咱们来聊聊C++里的任务调度，这可是个挺有意思的话题。你想想，你写了个多线程程序，噼里啪啦扔出一堆任务，但这些任务到底谁先执行，谁后执行，最终能不能把CPU的算力榨干，这都得靠任务调度来安排。 我们今天主要讲三种策略：工作窃取（Work Stealing）、优先级队列（Priority Queue）以及负载均衡（Load Balancing）。这三种策略各有千秋，适用场景也不同。咱争取用大白话，加上代码示例，让大家伙儿听明白、能上手。 一、工作窃取（Work Stealing）：懒人有懒福，忙人别累死 想象一下，你开了一家餐馆，雇了几个厨师。如果有的厨师手脚麻利，很快就把自己的菜做完了，而有的厨师慢吞吞的，订单都排到门外了，这肯定不行。工作窃取就是解决这个问题的。 核心思想：每个线程都有自己的任务队列（局部队列），当线程空闲时，它会尝试从其他线程的任务队列里“偷”一些任务过来执行。这样就能保证每个线程尽量都处于忙碌状态，提高CPU利用率。 优点： 自动负载均衡： 忙的线程自动把任务分给闲的线程，不用人工干预。 减少线程同步开销： 每个线程 …