并行编程的模型机制

自己在Excel整理了很多想写的话题,但苦于最近比较忙(其实这是借口).... 上篇文章<.Net中的并行编程-4.实现高性能异步队列>介绍了异步队列的实现,本篇文章介绍我实际工作者遇到了处理多线程问题及基于异步队列底层数据结构的解决方案. 需求如下:1.提供数据服写入务供上层应用调用,数据写入服务处理的吞吐量要达到60w/s每秒,也就是用户每秒发送60w的数据然后通过数据写入服务写到数据库中(数据库为公司自主研发的实时数据库). 2.尽量简化上层应用调用服务的复杂度. 一.分析性能瓶颈: 1

上文<.Net中的并行编程-3.ConcurrentQueue实现与分析>分析了ConcurrentQueue的实现,本章就基于ConcurrentQueue实现一个高性能的异步队列,该队列主要用于实时数据流的处理并简化多线程编程模型.设计该队列时考虑以下几点需求(需求来自公司的一个实际项目): 1. 支持多线程入队出队,尽量简化多线程编程的复杂度. 2. 支持事件触发机制,数据入队时才进行处理而不是使用定时处理机制, 而且内部能阻塞消费者线程. 3. 出队时数据处理的顺序要保证和入队时是一致

            本文是.Net中的并行编程第六篇,今天就介绍一些我在实际项目中的一些常用优化策略.      一.避免线程之间共享数据 避免线程之间共享数据主要是因为锁的问题,无论什么粒度的锁,最好的线程之间同步方式就是不加锁,这个地方主要措施就是找出数据之间的哪个地方需要共享数据和不需要共享数据的地方,再设计上避免多线程之间共享数据. 在以前做过的某项目,开始时设计的方案: 开始设计时所有的数据都放入到了公共队列,然后队列通知多个线程去处理数据,队列采用互斥锁保证线程同步,造成的结果就

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 并行编程的需求是显而易见的,其最大的难题是找到算法的并行功能,同时必须处理数据的共享和同步.但是,因为每一个算法都是不一样的,很难有通用的并行功能--粒度都有可能是不一样的.OpenCL提供了很多并行的抽象模型,因此算法开发人员可以在不同粒度上开发并行的算法,以及数据的共享和同步. 一般来说,并行编程有两种大类型--分散收集(s

并行编程的思想:分而治之,有两种模型 1.MapReduce:将任务划分为可并行的多个子任务,每个子任务完成后合并得到结果 例子:统计不同形状的个数. 先通过map进行映射到多个子任务,分别统计个数,然后在用reduce进行归纳一下. 2.流水:将任务分为串行的多个子任务,每个子任务并行.ProductConsume 例子: 多个生产者进行并行,多个消费者进行并行.生产者生产出来东西放到队列里:队列里有东西时,消费者就可以进行消费,这样双方没有太大的依赖关系. 为什么要并行编程呢? 多核,云计算

在多核的硬件结构中,如果要充分发挥硬件的性能,必须采用多线程(或多进程)执行,以提高CPU的利用率.多核系统的编程模型和多个CPU的SMP系统的编程模型是一致的,都属于共享存储的编程模型:同时,多核环境中也可以使用的分布式编程模型.目前,多核并行编程方法可以分为以下四类:基于Raw Thread API的方法.基于共享内存编程模型的方法.基于高层次模板库的方法.基于分布式编程的方法.(1)基于Raw Thread API的方法:这种方法主要使用系统底层API来进行多线程编程.Windows Th

并行计算复习 第四篇 并行计算软件支撑:并行编程 Ch13 并行程序设计基础 13.1并行语言构造方法 库例程:MPI.Pthreads 扩展串行语言:Fortran90 加编译注释构造:OpenMP 13.2并行性问题 可利用SPMD来伪造MPMD 需要运行MPMD:parbegin S1 S2 S3 parend 可以改造成SPMD: for i = 1 to 3 par-do if i == 1 then S1 else if i == 2 then S2 else if i == 3 t

菜鸟学习并行编程,参考<C#并行编程高级教程.PDF>,如有错误,欢迎指正. 背景 有时候必须访问变量.实例.方法.属性或者结构体,而这些并没有准备好用于并发访问,或者有时候需要执行部分代码,而这些代码必须单独运行,这是不得不通过将任务分解的方式让它们独立运行. 当任务和线程要访问共享的数据和资源的时候,您必须添加显示的同步,或者使用原子操作或锁. 之前的.NET Framework提供了昂贵的锁机制以及遗留的多线程模型,新的数据结构允许细粒度的并发和并行化,并且降低一定必要的开销,这些数据结

介绍 作为一种基础的抽象数据结构,队列被广泛应用在各类编程中.大数据时代对跨进程.跨机器的通讯提出了更高的要求,和以往相比,分布式队列编程的运用几乎已无处不在.但是,这种常见的基础性的事物往往容易被忽视,使用者往往会忽视两点: 使用分布式队列的时候,没有意识到它是队列. 有具体需求的时候,忘记了分布式队列的存在. 文章首先从最基础的需求出发,详细剖析分布式队列编程模型的需求来源.定义.结构以及其变化多样性.通过这一部分的讲解,作者期望能在两方面帮助读者:一方面,提供一个系统性的思考方法,使读者能