线程池原理及C语言实现线程池

时间: 2023-08-31 13:07:57 浏览: 54
线程池是一种用于管理和复用线程的机制,它可以提高多线程程序的性能和可扩展性。线程池中包含一组预先创建的线程,这些线程可以处理任务队列中的任务,而不需要每次都创建和销毁线程。 线程池的原理如下: 1. 创建线程池:首先,创建一个包含固定数量的线程的线程池。这些线程处于空闲状态,等待任务的到来。 2. 提交任务:当有任务需要执行时,将任务提交到线程池。 3. 任务队列:线程池中有一个任务队列,用于存储待执行的任务。当有任务提交时,将任务放入队列中。 4. 任务调度:线程池中的空闲线程会从任务队列中获取任务进行执行。线程会不断地从任务队列中获取任务,直到队列为空。 5. 执行任务:线程从任务队列中获取任务后,执行该任务。 6. 线程复用:当一个线程完成了一个任务后,它会再次进入空闲状态,等待下一个任务的到来。这样可以避免频繁地创建和销毁线程,提高了性能和效率。 下面是一个简单的C语言实现线程池的示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #define THREAD_POOL_SIZE 5 typedef struct { void (*task)(void *); void *arg; } Task; typedef struct { pthread_t thread; int is_working; } Worker; Task task_queue[THREAD_POOL_SIZE]; Worker workers[THREAD_POOL_SIZE]; pthread_mutex_t mutex; pthread_cond_t cond; void *worker_thread(void *arg) { while (1) { pthread_mutex_lock(&mutex); // 等待任务到来 while (task_queue[*(int *)arg].task == NULL) { pthread_cond_wait(&cond, &mutex); } // 执行任务 Task task = task_queue[*(int *)arg]; task.task(task.arg); // 清空任务 task_queue[*(int *)arg].task = NULL; pthread_mutex_unlock(&mutex); } } void thread_pool_init() { int i; pthread_mutex_init(&mutex, NULL); pthread_cond_init(&cond, NULL); for (i = 0; i < THREAD_POOL_SIZE; i++) { workers[i].is_working = 0; task_queue[i].task = NULL; pthread_create(&workers[i].thread, NULL, worker_thread, &i); } } void thread_pool_submit(void (*task)(void *), void *arg) { pthread_mutex_lock(&mutex); // 查找空闲线程 int i; for (i = 0; i < THREAD_POOL_SIZE; i++) { if (task_queue[i].task == NULL) { task_queue[i].task = task; task_queue[i].arg = arg; pthread_cond_signal(&cond); break; } } pthread_mutex_unlock(&mutex); } void my_task(void *arg) { int id = *(int *)arg; printf("Task executed by thread %d\n", id); } int main() { int i; thread_pool_init(); // 提交任务 for (i = 0; i < 10; i++) { int *arg = malloc(sizeof(int)); *arg = i; thread_pool_submit(my_task, arg); } // 等待任务完成 sleep(1); return 0; } ``` 这是一个简单的线程池实现。在主函数中,我们初始化了线程池,然后提交了10个任务。每个任务都打印出当前执行任务的线程ID。最后,我们等待1秒钟,以确保所有任务都被执行完毕。 请注意,这只是一个简单示例,实际上线程池的实现可能需要更多的细节和线程安全机制。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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