C++ 框架并发和并行编程的最佳实践如何实现高效性？

c++++ 并发和并行编程最佳实践：使用并行算法标准库 (pasl)避免竞争条件利用多线程使用异步编程利用并行数据结构实战案例：例 1：使用并行算法标准库进行矩阵乘法例 2：使用异步编程进行文件读取

C++ 框架中实现并发和并行编程的最佳实践

并发和并行编程对于提高大型 C++ 应用程序的性能至关重要。通过最佳实践，开发人员可以充分利用现代 CPU 的并行处理功能，从而实现最佳效率。

最佳实践

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1. 使用并行算法标准库 (PASL)

PASL 提供了一组标准化的并行算法，可跨多种平台使用。这些算法经过优化，可以在多核系统上提供优异的性能。

2. 避免竞争条件

竞争条件是指多个线程同时访问共享数据而导致意外的行为。使用互斥体或其他同步机制来防止竞争条件。

3. 利用多线程

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创建并管理多个线程，以便在不同的任务或操作上同时工作。使用 std::thread 类或并行线程库（例如 OpenMP）来创建线程。

4. 使用异步编程

异步编程允许应用程序在不阻塞主线程的情况下执行任务。使用 std::async 或其他异步库来启动异步任务。

5. 利用并行数据结构

使用为并行访问而设计的特殊数据结构，例如无锁队列或哈希表。这些数据结构可防止竞争条件并提高性能。

实战案例

例 1：并行矩阵乘法

#include 
#include 
#include 

std::vector> parallel_matrix_multiplication(
    const std::vector>& matrix1,
    const std::vector>& matrix2) {
  std::vector> result(matrix1.size(),
                                        std::vector(matrix2[0].size(), 0));

  std::for_each(std::execution::par, matrix1.begin(), matrix1.end(),
                [&matrix2, &result](const std::vector& row1) {
                  for (size_t i = 0; i < matrix2.size(); ++i) {
                    for (size_t j = 0; j < matrix2[0].size(); ++j) {
                      result[row1.size()][j] += row1[i] * matrix2[i][j];
                    }
                  }
                });
  return result;
}

例 2：异步文件读取

#include 
#include 

std::future async_file_read(const std::string& filename) {
  return std::async(std::launch::async, [] {
    std::ifstream input_file(filename);
    std::string line;
    while (getline(input_file, line)) {
      std::cout << line << std::endl;
    }
  });
}