std::funture和std::promise

#include <iostream>
#include <thread>
#include <future>

void calculateResult(std::promise<int>& promiseObj) {
	// 模拟耗时计算
	std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));

	// 设置结果到 promise 中
	promiseObj.set_value(42);
}

int main() {
	// 创建一个 promise 对象
	std::promise<int> promiseObj;

	// 获取与 promise 关联的 future
	std::future<int> futureObj = promiseObj.get_future();

	// 启动一个新的线程执行计算
	std::thread workerThread(calculateResult, std::ref(promiseObj));

	// 在主线程中等待任务完成,并获取结果
	int result = futureObj.get();

	std::cout << "Result: " << result << std::endl;

	// 等待工作线程结束
	workerThread.join();

	return 0;
}

使用future和promise可以获取到线程执行函数的结果,类似C#实现

#include <iostream>
#include <thread>
#include <future>
#include <vector>
#include <functional>
#include <queue>
class ThreadPool {
public:
    explicit ThreadPool(size_t numThreads) : stop(false) {
        for (size_t i = 0; i < numThreads; ++i) {
            threads.emplace_back([this] {
                while (true) {
                    std::function<void()> task;

                    {
                        std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex);
                        condition.wait(lock, [this] { return stop || !tasks.empty(); });

                        if (stop && tasks.empty()) {
                            return;
                        }

                        task = std::move(tasks.front());
                        tasks.pop();
                    }

                    task();
                }
                });
        }
    }

    ~ThreadPool() {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex);
            stop = true;
        }

        condition.notify_all();

        for (std::thread& thread : threads) {
            thread.join();
        }
    }

    template <class F, class... Args>
    auto enqueue(F&& f, Args&&... args) -> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type> {
        using return_type = typename std::result_of<F(Args...)>::type;

        auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(
            std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...)
        );

        std::future<return_type> result = task->get_future();

        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex);
            if (stop) {
                throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
            }

            tasks.emplace([task]() { (*task)(); });
        }

        condition.notify_one();

        return result;
    }

private:
    std::vector<std::thread> threads;
    std::queue<std::function<void()>> tasks;

    std::mutex mutex;
    std::condition_variable condition;
    bool stop;
};

int calculateResult() {
    // 模拟耗时计算
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));

    return 42;
}

int main() {
    ThreadPool pool(4);

    std::future<int> futureObj = pool.enqueue(calculateResult);

    int result = futureObj.get();

    std::cout << "Result: " << result << std::endl;

    return 0;
}

在线程池中获取线程执行函数的返回值时,通常使用 std::future 而不是 std::promise 来传递返回值。这是因为线程池内部已经管理了任务的执行和结果的传递,你只需要将任务提交给线程池,并使用 std::future 来获取结果。

线程池内部一般会使用一个任务队列来存储待执行的任务,并使用一个线程池管理器来调度任务的执行。当你向线程池提交任务时,线程池会选择一个空闲的线程来执行任务,并将结果存储在与任务关联的 std::future 对象中。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/632658.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

如何给实拍添加旋转模糊效果?视频模糊特效PR模板剪辑素材

PR特效模板&#xff0c;高级旋转模糊效果视频模板剪辑素材。 特征&#xff1a; After Effects 2019及以上兼容项目。 Premiere Pro 2021及以上兼容项目。 可用分辨率&#xff08;4K–HD–方形–移动&#xff09;。 不需要插件。 包括教程。 免费下载&#xff1a;https://prmu…

什么是电表智能抄表?

1.什么叫电表智能抄表 电表智能抄表&#xff0c;又被称为全自动读表系统&#xff0c;是一种利用通信网技术&#xff0c;如wifi网络、物联网技术或通信网络&#xff0c;全自动收集解决电能消耗数据信息的软件。与传统手动式抄水表方式相比&#xff0c;它大大提高了高效率&#…

Hadoop大数据应用技术复习题分析

文章目录 复习一一. 单选题二. 多选题三. 填空题 复习三一. 单选题 复习一 一. 单选题 (单选题)压缩速度由大到小snappy、LZO、gzip、bzip2&#xff0c;压缩比最大的是 A. snappy B. LZO C. gzip D. zip2 正确答案: D:zip2; 答案解析&#xff1a; 压缩率&#xff1a;zip2>…

Jenkins使用目录挂载实现自定义node版本

场景&#xff1a;研发同事需要一个指定版本的npm环境&#xff0c;但是现在使用的是docker部署的jenkins&#xff0c;在不新构建jenkins镜像的前提下&#xff0c;选择挂载方式解决。 1.下载nodejs 16版本的nodesource-nodejs.repo仓库脚本 cd /etc/yum.repos.d/ curl -sL http…

【Linux】Udp_Tcp协议

欢迎来到Cefler的博客&#x1f601; &#x1f54c;博客主页&#xff1a;折纸花满衣 &#x1f3e0;个人专栏&#xff1a;Linux 目录 &#x1f449;&#x1f3fb;再谈端口号pidof命令 &#x1f449;&#x1f3fb;UDP协议报文的管理基于UDP协议的应用层协议 &#x1f449;&#x1…

mysql 多表关联执行计划 mysql 多表关联优化

desc SELECT * FROM expense_application a left join expense_application_detail b on a.order_no b.order_no LIMIT 10; 和 explain SELECT * FROM expense_application a left join expense_application_detail b on a.order_no b.order_no LIMIT 10; 这两种写法是一样…

持续拥抱鲲鹏生态 星辰天合深化信创存储能力

近日&#xff0c;鲲鹏昇腾开发者大会与广电五舟“2024 智算中国行”北京站陆续召开&#xff0c;星辰天合持续拥抱鲲鹏生态&#xff0c;以重要的合作伙伴身份受邀参加&#xff0c;并在鲲鹏昇腾开发者大会上荣获“甄选解决方案最佳应用软件奖”&#xff0c;在广电五舟“2024 智算…

C++学习~~string类

1.STL简单介绍 &#xff08;1&#xff09;标准模版库&#xff0c;是C里面的标准库的一部分&#xff0c;C标准库里面还有其他的东西&#xff0c;但是我们不经常使用&#xff0c;我们经常使用的还是STL这个标准库部分。 &#xff08;2&#xff09;六大件&#xff1a;仿函数&…

Microsoft Threat Modeling Tool 使用(三)

Boundary&#xff08;边界&#xff09; 本文介绍信任边界&#xff0c;基于 SDL TM Knowledge Base (Core) 模版&#xff0c;这是一个通用的威胁建模模板&#xff0c;非常适合初学者和大多数威胁建模需求。 这些边界&#xff08;Boundary&#xff09;在微软威胁建模工具中用于表…

如何重启Windows系统上的Mysql服务

很久很久之前&#xff0c;我想把我的一台windows笔记本当比服务使用&#xff0c;当时还没有搞wsl, 试了vmware在局域网内总是断连。然后就直接在 windows系统上装了一个 windows版本的Mysql81。 有一天需要修改最大连接数&#xff0c; 费了挺大的劲终于找到了配置文件 my.ini…

在云服务器上运行StyleGAN3生成伪样本

首先是传入数据&#xff0c;这里我们不做赘述。 对于数据格式的裁剪&#xff0c;可以通过以下代码进行&#xff1a; from glob import glob from PIL import Image import os from tqdm import tqdm from tqdm.std import trangeimg_path glob(r"C:\Users\Administrato…

Windows Docker安装运行Nacos

#下载Nacos docker pull nacos/nacos-server #可以创建docker中nacos网络&#xff0c;如果以后要使用docker中的mysql存储nacos配置的话&#xff0c;本文使用本地机器mysql&#xff0c;暂用不到 docker network create nacos_network #暂时先运行docker docker run --nam…

python手写数字识别(PaddlePaddle框架、MNIST数据集)

python手写数字识别&#xff08;PaddlePaddle框架、MNIST数据集&#xff09; import paddle import paddle.nn.functional as F from paddle.vision.transforms import Compose, Normalizetransform Compose([Normalize(mean[127.5],std[127.5],data_formatCHW)]) # 使用tran…

农业四情监测站在农业生产中有哪些作用

TH-Q3农业四情监测站是一种先进的农业监测设备&#xff0c;可以对土壤、虫情、气象、苗情、孢子等生产环境状况进行实时动态监控&#xff0c;为农业生产提供全面的数据支持和决策依据。 该监测站通常包括土壤温度、湿度、PH值、电导率等土壤参数传感器&#xff0c;虫情监测仪、…

AI绘图Stable Diffusion,如何无损高清放大图片,保姆级教程建议收藏!

前言 我们在用 stable diffusion 制作AI图片时&#xff0c;默认生成图片的尺寸为512*512&#xff0c;即使是竖图一般也就是512*768&#xff0c;如果再把尺寸设置大一些&#xff0c;就会因为硬件算力不够而造成系统崩溃&#xff0c;今天就来跟大家聊一聊&#xff0c;如何将制作…

Sam Blackshear谈Move如何赋能开发者

Move编程语言提供了直观的编码体验&#xff0c;让开发者能够快速上手。Mysten Labs的联合创始人兼CTO Sam Blackshear创建了Move&#xff0c;这是一种用于编写智能合约的语言&#xff0c;更像传统编程语言&#xff0c;如JavaScript或Rust。 https://youtu.be/iYe_hG8Mzx8 视频…

利用if-else,while-do,case-end,的存储过程

DDL CREATE TABLE student (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- 自增ID作为主键createDate TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL, -- 记录创建时间&#xff0c;默认为当前时间userName VARCHAR(255) NOT NULL, -- 用户名&#xff0c;不能为空phone VARCHAR(2…

加速大模型落地,阿里云大模型最新进展

今天在阿里云AI智领者峰会上&#xff0c;阿里云正式发布通义千问2.5&#xff0c;模型性能全面赶超GPT-4 Turbo&#xff0c;成为地表最强中文大模型。同时&#xff0c;通义千问最新开源的1100亿参数模型在多个基准测评收获最佳成绩&#xff0c;超越Meta的Llama-3-70B&#xff0c…

无人机摄影测量数据处理、三维建模及在土方量计算

原文链接&#xff1a;无人机摄影测量数据处理、三维建模及在土方量计算https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzUzNTczMDMxMg&mid2247603776&idx2&snd96440e116900a46a71c45ff77316896&chksmfa8217a7cdf59eb15da39dd6366378b98ca39b9c836b76a473ff292b67ee37a6ff6…

从Photoshop到AutoCAD,TeamOS在线预览全搞定:可道云TeamOS系统的在线预览功能深度体验

我们每天都要处理大量的文件&#xff0c;领导发过来的压缩包、同事发来的psd文件等&#xff0c;各种格式的文件杂乱又不好查阅…… 迫切需要一个能够在线预览、管理文件的平台。 初次搭建teamOS 可道云teamOS是一个企业级的在线文件管理平台&#xff0c;支持上百种格式的在线…