多线程应用实践:每秒获取系统时间

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资源摘要信息:"在多线程中获取系统时间的方法" 在多线程环境中获取系统时间是一个常见的编程任务。在多线程程序中,不同的线程可能需要记录它们各自的操作时间或执行时间戳,这就需要一个线程安全的方式去获取系统时间。 首先,我们需要了解多线程编程的基本概念。在多线程编程中,线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。多线程的意义在于其能够提高程序的运行效率,因为多个线程可以同时运行,允许一个程序充分利用多核处理器的优势。 在多线程程序中获取系统时间,常见的方法有使用线程本地存储(Thread Local Storage, TLS)、使用同步机制(如互斥锁或读写锁)保护共享资源、或者使用专门的时间服务API。 线程本地存储是一种机制,允许我们为线程存储数据。这意味着每个线程都有自己的变量副本,因此,当我们使用TLS存储当前时间时,每个线程都有它自己的时间值,避免了线程间的竞争条件。在C/C++中可以使用 __thread 关键字或C++11提供的线程本地存储功能,Java中可以使用ThreadLocal类。 同步机制可以用于保护共享资源。当多个线程需要访问同一个系统时间时,使用互斥锁可以确保在任一时刻只有一个线程可以获取时间。一旦时间被读取,锁就会被释放,允许其他线程继续获取时间。这种方式虽然保证了线程安全,但是可能引入性能开销,因为线程需要等待获取锁。 除了使用同步机制,还可以利用操作系统提供的API直接获取时间。例如,在Windows系统中,可以使用GetSystemTimeAsFileTime()函数,而在类Unix系统中,可以使用gettimeofday()或clock_gettime()等函数。这些API通常能够返回高精度的时间值,并且在多数情况下是线程安全的。但是,要注意的是,即使是看似原子的操作也可能在某些极端情况下遇到问题,因此了解底层API的文档和限制是非常重要的。 最后,考虑在多线程中获取系统时间的实际应用。例如,在“多线程简单应用-每秒获取系统时间”这一文件中,可能包含了如下知识点: 1. 如何创建和管理线程,以便在多线程程序中执行时间获取任务。 2. 如何使用特定编程语言提供的API或库函数来获取当前系统时间。 3. 如何在多线程环境下正确地同步和管理获取到的时间,以确保时间的准确性和一致性。 4. 性能考量:在保证时间获取的准确性的同时,如何平衡程序的性能开销。 在实际应用中,开发者需要根据具体的应用场景和性能要求选择最合适的方法。如果时间获取操作不是性能瓶颈,可以使用线程本地存储。如果对时间获取的精确性和一致性有较高要求,可以使用同步机制。而对于大多数现代编程语言,直接使用语言提供的高精度时间函数往往是一个简单有效的选择。 总之,在多线程中获取系统时间需要注意线程安全、性能开销和时间精度等多方面因素。开发者应根据具体需求和环境选择最佳实践,以保证程序的正确性和效率。

import time import multiprocessing from proxypool.processors.server import app from proxypool.processors.getter import Getter from proxypool.processors.tester import Tester from proxypool.setting import CYCLE_GETTER, CYCLE_TESTER, API_HOST, API_THREADED, API_PORT, ENABLE_SERVER, \ ENABLE_GETTER, ENABLE_TESTER, IS_WINDOWS from loguru import logger if IS_WINDOWS: multiprocessing.freeze_support() tester_process, getter_process, server_process = None, None, None class Scheduler(): def run_tester(self, cycle=CYCLE_TESTER): if not ENABLE_TESTER: logger.info('tester not enabled, exit') return tester = Tester() loop = 0 while True: logger.debug(f'tester loop {loop} start...') tester.run() loop += 1 time.sleep(cycle) # CYCLE_GETTER=100 def run_getter(self, cycle=CYCLE_GETTER): if not ENABLE_GETTER: logger.info('getter not enabled, exit') return getter = Getter() loop = 0 while True: logger.debug(f'getter loop {loop} start...') getter.run() loop += 1 time.sleep(cycle) def run_server(self): if not ENABLE_SERVER: logger.info('server not enabled, exit') return app.run(host=API_HOST, port=API_PORT, threaded=API_THREADED) def run(self): global tester_process, getter_process, server_process try: logger.info('starting proxypool...') if ENABLE_TESTER: tester_process = multiprocessing.Process(target=self.run_tester) logger.info(f'starting tester, pid {tester_process.pid}...') tester_process.start() if ENABLE_GETTER: getter_process = multiprocessing.Process(target=self.run_getter) logger.info(f'starting getter, pid{getter_process.pid}...') getter_process.start() if ENABLE_SERVER: server_process = multiprocessing.Process(target=self.run_server) logger.info(f'starting server, pid{server_process.pid}...') server_process.start() tester_process.join() getter_process.join() server_process.join() except KeyboardInterrupt: logger.info('received keyboard interrupt signal') tester_process.terminate() getter_process.terminate() server_process.terminate() finally: # must call join method before calling is_alive tester_process.join() getter_process.join() server_process.join() logger.info(f'tester is {"alive" if tester_process.is_alive() else "dead"}') logger.info(f'getter is {"alive" if getter_process.is_alive() else "dead"}') logger.info(f'server is {"alive" if server_process.is_alive() else "dead"}') logger.info('proxy terminated') if name == 'main': scheduler = Scheduler() scheduler.run()给这段代码加注释

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