我正在尝试并行化我的程序，但由于我对线程非常陌生，因此遇到了一些问题。
我有两个属于同一类的方法。其中一种方法在 for 循环中进行一些计算并将结果推送到向量中，另一种方法 (runTheResult) 获取向量并使用获得的向量启动线程。我希望在每次 runTheResult 完成结果时启动另一个线程来运行下一个获得的结果，同时将一次的最大线程数限制为 4。
我的程序的结构是这样的：
void runTheResult(vector<double>& u){
//process 'u' and launch a thread
};
void method(){
for(...){
//calculate
for(...){
//put the calculations in vector<double>result
};
runTheResult(result);
};
};
我在谷歌上搜索了很多，解决方案之一是维护消息队列。然而，这样做的问题是，如果我实现了一个 que，我将不得不在 while 循环中定期用另一个线程检查 que。如果我使用 while 循环while(true){//check for new messages if number of threads is less than five}，我会失去很多处理能力，如果我选择在不满足条件的情况下让循环进入睡眠状态，我会浪费处理能力。我在线程中运行的函数每个需要 2-5 秒，我必须处理大约 1k 到 50k，所以即使每个循环一秒的延迟也很多。
每次 runTheResult 完成时，是否可以在另一个线程中运行 runTheResult？或者有更好的方法来做到这一点？
其他人告诉您使用消息队列，因为这是最安全的方法。您的程序必须至少有一个用户（您或最终用户）可以与之交互的主线程。只要您的程序运行，这个主线程就会一直循环。你在这里做你的消息处理
// this is not actually running the result now
// this only sends it to the main thread that will run the result
void runTheResult(vector<double>& u){
//process 'u' and launch a thread.
// @NOTE Launching a thread again will not be beneficial as it will still be blocked
// by the mutex
// convert/store vector into Message. To make it usable for other types
// or you can just change Message to double
Message u_message = to_message(u)
std::lock_guard<std::mutex> lock(message_mutex);
messages_shared.append(u_message);
};
void method() // runs on worker thread
{
for(...){
//put the calculations in vector<double>result
};
runTheResult(result);
}
void getMessages_safe(std::vector<Messages>& outMessages_safe)
{
// as Ted Lyngo suggests, using lock_guard is best practice. See edit for alternative
std::lock_guard<std::mutex> lock(message_mutex);
outMessages_safe = messages_shared;
messages_shared.clear();
}
std::vector<Message> messages_shared;
std::mutex message_mutex;
void main() { // this runs on the very first thread of the program
while (isProgramRunning)
{
std::vector<Message> messages_safe; // safe to access by this thread only
getMessages_safe(messages_safe);
// dispatch messages to whoever needs it
// launch worker thread
}
}
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