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我的目标是使用带 pthreads 的线程池,并试图在这两种线程模型之间进行选择,在我看来,对等模型更适合使用固定输入,而老板/ worker 模型更好用于动态更改工作项。但是,我有点不确定如何让对等模型与线程池一起工作。
我有许多任务都需要在同一个数据集上执行。下面是一些简单的伪代码,说明我将如何解决这个问题:
data = [0 ... 999]
data_index = 0
data_size = 1000
tasks = [0 ... 99]
task_index = 0
threads = [0 ... 31]
thread_function()
{
while (true)
{
index = data_index++ (using atomics)
if index > data_size
{
sync
if thread_index == 0
{
data_index = 0
task_index++
sync
}
else
{
sync
}
continue
}
tasks[task_index](data[index])
}
}
(首先,似乎应该有一种方法可以只使用一个同步点,但我不确定这是否可能?)
上面的代码似乎适用于预先知道任务的情况,尽管我猜想对于这个特定问题来说不需要线程池。然而,即使所有任务的数据项仍然是预定义的,如果事先不知道任务,老板/ worker 模型似乎更适合?是否可以使用 boss/worker 模型,但仍然允许任务由线程自己接管(如上所述),其中 boss 基本上暂停自己直到所有任务完成? (也许这仍然被称为对等模型?)
最后一个问题是关于同步、障碍或条件变量以及为什么?
如果有人可以就如何更好地解决这个问题提出任何建议,甚至可以在我的任何假设中找出漏洞,那就太好了?不幸的是,我无法使用更高级别的库(例如 tbb)来解决这个问题。
编辑:我应该指出,如果不清楚,每个任务都需要完整地完成,然后才能进入下一个任务。
最佳答案
我对你在这里的描述有点困惑,希望下面的内容是相关的。
我一直在看这个模式,发现它非常有用:“老板”负责检测工作并根据某种算法将其分派(dispatch)到工作池,从那时起,工作人员就独立了。
在这种情况下,工作人员总是在等待工作,不知道任何其他实例、处理请求,当它完成时,可能会触发完成通知。这具有在工作本身和线程之间平衡的算法之间很好分离的优点。
另一种选择是让“老板”维护一个工作项目池,而工作人员总是在他们有空时立即取走他们。但我想这实现起来更复杂,需要更多的同步。我看不出第二种方法比前一种方法有什么好处。
在这两种情况下,控制逻辑和工作人员状态都由“老板”维护。当并行工作在一个任务上完成时,“老板”“对象”正在处理一个任务,在一个简单的实现中,这个“老板”阻塞直到任务完成,允许调用下一个“老板”。
关于同步,除非我在这里遗漏了什么,否则您只需要同步一次即可让所有工作人员完成,并且此同步是在“老板”完成的,工作人员只需发送他们完成的通知。
关于c - threadpools - 老板/ worker 与同行(工作人员)模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9955161/
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