Linux下多线程的方案实现与对比

本文针对Linux下多用户、多任务并发应用场景,提出多线程、静态线程池、动态线程池三种方案,并针对动态线程池方案提出了具体的设计目标和实现方法。在不同用户以及任务规模下,使用此三种方案分别进行模拟测试,并分析每种方案的优缺点。

多线程处理在并发性任务中的应用

多线程技术涉及在软件或硬件层面实现多个线程的同时执行。在计算机具备多线程处理能力的基础上,通过编程应用多线程技术,可以管理和调度多个线程的并发执行。本文将深入探讨线程调度与线程同步的机制,并通过实例展示其在处理并发任务时的应用。

基于Java多线程的数据同步探究

研究旨在设计基于Java多线程技术的数据库同步方案。本文采用理论分析与实践测试相结合的方法,详细阐述数据库同步机制及多线程模块设计,包括线程池管理、任务分配与执行、同步控制等内容。本研究验证了该设计的功能和性能的有效性,利用Java多线程技术可实现高效数据库同步。

一种基于无锁队列的运行时多线程并行验证方法

运行时验证是一种动态的软件验证技术,主要包括使用形式化规约描述待验证性质、自动生成对应监控器以及监控器的插桩.然而现有的面向C语言程序的运行时验证技术存在一些局限性,主要体现在多监控器的情况下,现有的运行时验证工具只能使用串行的方式处理,这大大降低了验证效率.因此,本文在分析了形式化规约的基础上,提出了一种基于无锁队列的运行时多线程并行验证方法.方法在现有工具MOVEC上实现并在测试集mibench上插桩运行,并与相关工具ACC、AC++和串行机制下的MOVEC进行了对比实验.实验结果表明,本文所实现的基于无锁队列的运行时多线程并行算法可以在有多个监控器的情况下有效地对C语言程序进行并行的运行时验证,且并行验证算法的性能比串行验证算法提升了约83%.

基于FFmpeg多线程编码的智能交通监控系统设计

针对智能交通管理设备本身缺乏安全监管,传统视频监控延迟高、画质低、稳定性差的问题,提出一种基于FFmpeg的多线程编码视频流传输方案。通过FFmpeg调用h264_nvenc编码器,实现宏块行级的GPU多线程加速,降低编码延迟。使用Visual Studio 2019和QT15.5开发基于FFmpeg的音视频处理软件,对多路视频流进行封装、推流,并搭建Nginx流媒体服务器进行分发。通过实验表明,该系统整体的传输延迟低于1 s,且拥有良好的率失真特性,监控画面清晰、稳定性高,实现了对交通管理设备实时稳定的安全监控。

基于多线程的岩心图像超维重建快速算法

针对基于邻域块匹配的超维算法在重建过程中每次只能对1个待重建块进行重建,并且字典搜索过程十分耗时导致重建效率低的问题,本文提出了2种方法来对基于邻域块匹配的超维算法进行计算速度的优化.首先,将分区域重建应用到基于邻域块匹配的超维算法中,提出了分区域并行重建算法,实现了对多个待重建块同时进行重建;其次,在对每次字典元素搜索的过程中,使用了字典并行搜索,实现了这一过程的加速;最后将这2种方法进行结合,并且通过高中低3种不同孔隙度的训练图像生成的字典来对二维参考图像进行多次重建.通过将本文提出的算法、基于邻域块匹配的超维算法以及一些传统重建算法的重建结果和真实岩心三维结构的统计特征参数进行对比并且将不同重建算法的重建时间进行对比,来验证本文改进的超维算法的有效性.

一种多线程概念约简算法

针对现有概念约简算法计算过程较为繁琐且执行效率低的问题,提出了一种多线程概念约简算法MTCR。MTCR以提高计算概念约简的效率为首要目标,在多核环境下利用多线程技术并行计算概念约简。首先,MTCR算法使用两个线程分别计算单个对象的对象代表概念集和单个属性的属性代表概念集;然后,将形式背景中的对象(属性)依次放入p个队列,并为每个队列创建线程;最后,通过多线程方式并行计算任意对象的对象代表概念集和任意属性的属性代表概念集,以及两类代表概念集的交集,进而构建代表概念矩阵,据此计算出所有概念约简。在MTCR算法中,使用多线程的每个阶段的数据相对独立,使得多线程之间不需要频繁的同步操作,从而减少了线程之间的竞争和等待。这样可充分有效地利用计算资源,大大提升算法的性能。UCI数据集和随机数据集上的实验表明:MTCR算法可以准确得到概念约简结果,在使用单线程情况下执行速度与串行概念约简算法SCR相近;当线程数不超过8时,线程数每增加1倍,MTCR算法执行速度可提高30%以上。

面向GPU并行编程的线程同步综述

并行计算已成为主流趋势.在并行计算系统中,同步是关键设计之一,对硬件性能的充分利用至关重要.近年来,GPU(graphic processing unit,图形处理器)作为应用最为广加速器得到了快速发展,众多应用也对GPU线程同步提出更高要求.然而,现有GPU系统却难以高效地支持真实应用中复杂的线程同步.研究者虽然提出了很多支持GPU线程同步的方法并取得了较大进展,但GPU独特的体系结构及并行模式导致GPU线程同步的研究仍然面临很多挑战.根据不同的线程同步目的和粒度对GPU并行编程中的线程同步进行分类.在此基础上,围绕GPU线程同步的表达和执行,首先分析总结GPU线程同步存在的难以高效表达、错误频发、执行效率低的关键问题及挑战;而后依据不同的GPU线程同步粒度,从线程同步表达方法和性能优化方法两个方面入手,介绍近年来学术界和产业界对GPU线程竞争同步及合作同步的研究,对现有研究方法进行分析与总结.最后,指出GPU线程同步未来的研究趋势和发展前景,并给出可能的研究思路,从而为该领域的研究人员提供参考.

基于DLL和多线程的随机序列测试软件设计

随机序列在基于密码学的网络安全算法中被大量应用,在网络安全应用中扮演着重要的角色,随机序列的测试方法也在持续发展,为了提高随机序列的随机性测试效率,开展了随机序列测试软件设计;通过对美国NIST公布的SP 800-22随机序列测试标准的梳理,在原配套测试集工具包的基础上,随机序列测试软件采用动态链接库和多线程技术,对软件设计架构和测试模式上进行了创新,提高了测试执行效率和人机界面友好性,并通过真随机数序列和伪随机数序列两种方式对其随机性检验效果进行了验证;经实际应用验证,该测试软件设计架构开放、灵活、可配置,测试模式支持多种随机性检验项目的并发执行,测试结果支持量化呈现,提升了测试评估人员的工作效率,在工程实践中具有一定的参考价值。

多线程C程序内存安全性动态分析方法

随着软件结构越来越复杂以及其要求更高级别的并发量,出现了越来越多的多线程程序,同时C语言程序缺乏检测其内存安全的能力,进而导致C语言实现的程序可能会存在较多的隐藏漏洞,因此对多线程C程序的内存安全检测尤为的重要。较为前沿且可靠的检测内存安全的技术主要为动态分析技术,且现在对于多线程C程序内存安全检测的工具不是特别完善,错误检测不完全,性能不是很高。因此提出了基于指针的动态分析技术,同时结合无锁技术、源代码插桩技术实现了工具Movec来对多线程C程序的内存安全性进行检测,并且选取专业测试集来进行实验,验证了本工具对于多线程C程序检测内存安全是有效的,检测的错误更多且性能较为优秀。

跨平台访问端传感网络串口通信多线程实现

串口是外部串行设备与计算机之间的关键数据传输通道,由于跨平台访问端的传感器数据来自不同平台,具有显著独立性,融合难度较大,直接影响多线程通信效率。提出一种针对跨平台访问端传感网络的串口通信多线程实现方法。构建跨平台访问端,采用统计概率置信度算法,修正或剔除传感网络数据中的异常值。从时间相关性和空间相关性,完成传感网络的数据融合。依据信标时序补偿网络时钟同步法、父子链路时序轮转调度法,分配多线程执行信息传输,实现跨平台访问端传感网络串口多线程通信。实验表明:当线程数量由1增加至16时,在低网络流量和高网络流量负载情况下,所提方法的传感网络延迟可控制在0.53 ms以内。且在相同传输错漏率下,所提方法的进程平均超限步数始终更低。

NUMA架构下不平衡多线程网络通信延迟检测

针对不平衡动态多线程网络通信延迟检测不精准的问题,提出了NUMA架构下不平衡多线程网络通信延迟检测方法。引入通信进程性能降低比例,分析NUMA架构下的不平衡多线程网络通信延迟结构。计算不平衡多线程的网络通信延迟数据并行处理时间,确定静态、动态延迟路径。分析NUMA架构延迟节点组织形式,计算从发生时间到发送时间产生的延迟,并根据静态、动态信息帧检测相应延迟。由实验结果可知,所研究方法静态通信情况下的延迟时间最长为1.45 min,最短为0.5 min,与实际延迟时间一致;动态通信情况下的延迟时间最长为9 min,最短为3.1 min,与实际延迟时间仅存在最大为0.3 min的误差。

基于TCP/IP协议与关联规则的电力监控系统多线程通信方法

电力监控系统环境中存在过多噪声因素干扰,导致通信效率和质量低。为此,提出一种基于传输控制协议/网际协议(transmission control protocol/internet protocol,TCP/IP)与关联规则的多线程通信算法。将背景噪声看作电力监控信号的突变现象,查找回应突变函数的信号值,利用谐波分离算法,去除背景噪声。根据不同线程的传输特点,采用TCP/IP协议建立通信程序包,分别设置句柄、终止、挂起以及执行函数,为不同线程的通信数据,匹配不同的通信协议。试验结果证明:对电力监控系统源设备的传输信号多线程通信时,通信信号波频变化最为平稳,在0~2000 s的采样区间内,未出现传输为0现象;对背景噪声去噪后,波形相比原始信号变化明显较为稳定,没有出现过高或过低的幅值变化。所提方法通信信号表达平稳、效率较高,对原始信号的保留效果较好,去噪能力很强。

基于样板的GPU线程快速构造方法

阐述通用计算任务可利用GPU的多线程获得并行加速,根据预先设定的样板,对整个线程一次性创建,加快了线程的构造时间。样板分为线性和瓦片两种,分别处理线性和矩形排列的工作组。模拟仿真测试表明,基于样板的线程构造时间一般为8cycles左右,比传统方法获得3倍的提升。该方法易于硬件实现,可以在之前电路上直接扩展,实现功能向前兼容。

基于Python的多线程网络爬虫系统的研究与实现

网络爬虫是通过编写程序模拟浏览器访问服务器、获取目标数据的方法。在大数据环境下,爬虫速度成为影响网络爬虫性能的重要评价条件之一。Python语言因其丰富的第三方库,被广泛应用于网络爬虫及数据分析等场景。文章基于Python编程语言,以提高网络爬虫速度为目的,探讨实现网络爬虫速度提升的方案,并以某网站智能图片爬取为例实现多线程爬虫系统。

基于多线程技术的C语言程序并行化改造

针对C语言单线程程序在多核处理器上存在的性能瓶颈、局限性和响应时间延迟问题,基于多线程技术的并行化改造显得尤为重要。该研究通过深入分析多线程技术的基础知识,包括线程的创建与管理、同步与互斥机制等,设计了一套并行化改造策略和任务划分方法。进而,对数据结构和算法进行并行化优化,实现了线程间的有效通信与协作。文章基于Pthreads库,详细阐述了多线程功能的分析及实现过程,并设计并实现了一个高效的多线程C语言程序。通过并行化改造,程序在多核处理器上的执行效率和响应能力得到了显著提升,验证了多线程技术在优化C语言程序性能方面的有效性和潜力。

基于多线程通信的煤矿安全实时监控系统的设计

传统煤矿安全实时监控系统采用人工监控方法,导致系统的监控面小。为解决该问题,提出基于多线程通信的煤矿安全实时监控系统的设计。硬件设计,先设计PLC控制器,然后设计温湿度传感器,最后设计瓦斯浓度传感器。软件设计,先建立数据库,然后采集基于多线程通信数据,在此基础上设计监测系统的显示界面。对该系统进行性能测试,结果表明,该系统的监控面较广,能更准确反映矿山的安全状况,监控效果理想,满足实际应用需求。

多线程多核服务器功耗模型及性能监控

针对现有服务器的CPU功耗准确性不足和多线程处理功耗负载不平衡问题,本文提出了一种多线程和多核服务器CPU功耗模型。该模型采用前后端分离的整体架构思想,根据服务器功耗模型实时获取CPU的线程数、频率及利用率。通过日志文件进行反馈多线程和多核功耗模型,达到最佳服务器负载平衡。仿真测试的结果表明,改进的服务器功耗模型在CPU利用率方面比传统服务器提高了6%,内存以及I/O通信方面也有明显改善,为多线程和多核服务器提供了一种新的功耗模型思路。

基于多层级使命任务线程的总体任务成功性评估

针对当前装备体系(system of systems,SoS)任务建模研究深入程度不足问题,提出装备SoS使命任务的概念模型和描述模型,在此基础上,首先对各层级任务的任务线程进行分析与规划,改进传统Petri网,提出一种基于层次确定与随机Petri网(hierarchical deterministic and stochastic Petri nets,HDSPN)的装备SoS任务线程建模方法,构建面向多层级使命任务的装备SoS任务线程模型。然后,结合基于可达性分析算法(reachability analysis algorithm,RAA)的装备SoS总体任务成功性仿真评估算法,启动仿真模型运行,实现对装备SoS总体任务成功性的有效评估,并通过案例分析,验证了模型的适用性。

求解流水车间订单接受与调度问题的多线程并行迭代贪婪算法

针对流水车间实际生产过程中交货期短和生产能力不足的困难,研究了流水车间订单接受与调度问题,并以企业生产总净利润最大化为目标建立了数学优化模型。鉴于传统迭代贪婪算法求解流水车间调度问题的优势与不足之处,提出了一种多线程并行迭代贪婪算法(MPIG)。在算法的初始化阶段以及破坏重构阶段分别设计基于NEH(Nawaz-Enscore-Ham)的初始解产生方法以及融合不同破坏优先级的破坏方式。为提高算法搜索效率,提出了一种多线程并行搜索策略。首先利用二分查找算法快速找到订单在待插入序列中的拒绝点,随后通过多个线程同时搜索订单在序列中的局部最优位置,并最终找到订单最佳插入位置。实验结果表明,与解决类似生产调度问题的相关智能优化算法相比,所提出的MPIG具有更好的求解质量以及求解稳定性。同时,与实际生产过程中常用的启发式调度方法相比,所提出的算法在目标值上表现出不低于11%的改进率,可以有效增加企业生产总净利润,减小拖期成本。