我正在编写一个创建大约100个线程的优化算法。目前，我一次启动它们(for循环)，然后我告诉每个线程它应该join()。我现在的问题是每个线程都使用了很多内存，所以堆空间异常不会花很长时间。我想要某种调度，但不知道如何实现它。我有这样的想法:启动10个线程，每次其中一个完成时启动一个新线程。这样每次总是运行10个线程，直到没有线程为止。有人有想法或知道如何实现这样的事情吗？非常感谢您和来自科隆的问候马可 最佳答案 使用ThreadPoolExecutor具有适当的最大池大小。 关于Jav

BrianGoetz的JavaConcurrencyInPractice提供了一个用于并发使用的高效可伸缩缓存示例。该示例的最终版本显示了Memoizer类(第108页)的实现，显示了这样一个缓存。我想知道为什么这个类没有用@ThreadSafe注释？缓存的客户端类Factorizer已使用@ThreadSafe正确注释。附录指出，如果一个类未使用@ThreadSafe或@Immutable进行注释，则应假定它不是线程安全的。不过，Memoizer似乎是线程安全的。这是Memoizer的代码:publicclassMemoizerimplementsComputable{private

简短形式:CMS垃圾收集器似乎无法收集越来越多的垃圾；最终，我们的JVM被填满，应用程序变得无响应。通过外部工具(JConsole或jmap-histo:live)强制GC将其清理一次。更新:问题似乎与JConsole的JTop插件有关；如果我们不运行JConsole，或者在没有JTop插件的情况下运行它，该行为就会消失。(技术说明:我们在Linux2.6.9机器上运行SunJDK1.6.0_07，32位。升级JDK版本并不是真正的选择，除非有不可避免的主要原因。此外，我们的系统未连接到可访问Internet的机器，因此JConsole的屏幕截图等不是一个选项。)我们目前正在使用以下标

这是在MicrosoftC++并发API的上下文中。有一个名为agent的类(在Concurrency命名空间下)，它基本上是一个状态机，您可以派生并实现纯虚拟agent::run.现在，您有责任调用agent::start，这会将其置于可运行状态。然后调用agent::wait*或其任何变体来实际执行agent::run方法。但为什么我们必须在正文中调用agent::done？我的意思是，显而易见的答案是agent::wait*将等到发出完成信号或超时已过，但是...设计师的意图是什么？为什么不让代理在agent::run返回时进入完成状态？这就是我想知道的。为什么我可以选择不调用d

std::future::then的接口(interface)在论文中N3784包含一个重载版本，该版本接受一个执行程序(在N3562中有更多描述)作为参数。所以如果你想更多地控制回调在哪个线程上执行，你可以这样做。但是这里的官方文档介绍了并发TS中的所有功能http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2015/p0159r0.html#futures.unique_future不包括.then()的重载并且根本不提及执行程序。它说Whentheobject'ssharedstateisready,thecontinuation

在C++中实现线程安全有序(note1)映射/哈希的最佳方法是什么？又是一种快速查找的数据结构(又称队列)，不同线程可以在不同线程之间进行迭代，偶尔插入或删除元素，而不会干扰其他线程的Activity？std::map不是线程安全的，它的操作也不是原子的-尽管只有擦除会使迭代器无效将整个函数包装在整个map类中并不能解决问题-您可以在那里使用松散的迭代器来指向一个节点，该节点将被另一个线程擦除。它应该锁定并防止删除，直到当前线程是唯一引用它的线程为止，或者使用UNIX文件系统样式的“悬挂但删除后仍然有效的引用”方法tbb::concurrent_hash_map设计为线程安全的，但其迭

我看到tbb::concurrent_unordered_map与std::unordered_map非常接近，同时对于并发是安全的。我也知道unsafe_erase对于insert等不是并发安全的。迭代器文档还声明任何现有的迭代器对于insert仍然有效，查找等问题是，unsafe_erase是否会使除被要求删除的迭代器之外的任何其他迭代器失效？std::unordered_map和std::map当然有这种行为，但它没有在任何地方的concurrent_unordered_map文档中指定。 最佳答案 tbb::unsafe_e

1.背景介绍1.背景介绍在现代计算机科学中，并行编程是一种重要的技术，它可以让我们更有效地利用多核处理器和分布式系统来解决复杂的计算问题。Python是一种非常流行的编程语言，它提供了多种并行编程库来帮助开发者实现并行计算。在本文中，我们将深入探讨Python的并行编程，特别关注multiprocessing和concurrent.futures这两个库。multiprocessing库是Python的一个内置库，它提供了一系列用于创建和管理多进程的工具。concurrent.futures库则是Python3.2引入的一个新库，它提供了一种更简洁的并行编程方法，使用Future对象来表示异步

我正在尝试使用tbb的concurrent_hash_map来提高我的应用程序的并发性能。阅读它并根据我的应用程序实现它，但我看到崩溃..因此，我的应用程序是一个多线程应用程序，我在其中存储对，键是char*，值是整数。伪代码如下所示:在.h文件中，typedeftbb::concurrent_hash_maptbb_concurrent_hash;tbb_concurrent_hashconcurrent_hash_table;tbb_concurrent_hash::accessorwrite_lock;tbb_concurrent_hash::const_accessorread

我正在使用Concurrency::parallel_for()VisualStudio2010的并行模式库(PPL)来处理一组索引任务(通常，索引集远大于可以同时运行的线程数)。每个任务，在进行冗长的计算之前，首先从共享资源管理器请求私有(private)工作存储资源(以防万一:任务特定内存映射文件的View，但我认为如果每个任务的故事情节都是一样的请求从共享堆分配私有(private)内存)。共享资源管理器的使用与Concurrency::critical_section同步问题就在这里开始了:如果第一个线程/任务在临界区中并且第二个任务发出请求，它必须等到第一个任务的请求被处理。