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我应该使用ThreadPools或任务并行库进行IO绑定操作: 在我的一个项目中，这是一个聚合器，我从网上parsing源，播客等等。如果我使用顺序方法，考虑到大量资源，处理所有资源需要相当长的时间（由于networking问题和类似的东西）; foreach(feed in feeds) { read_from_web(feed) parse(feed) } 所以我想要实现并发性，并不能决定是否应该基本上使用ThreadPools来处理工作线程或只是依靠TPL来进行sorting。 ThreadPools肯定会用工作线程来处理我的工作，我会得到我所期望的（在多核CPU环境下，其他核心也将被使用）。但是我仍然想考虑TPL，因为它是推荐方法，但我有点担心。首先我知道TPL使用ThreadPools，但增加了额外的决策层。我主要关心的是单核环境存在的情况。如果我没有错，TPL从一开始就有一个数字的工作线程开始，等于可用CPU内核的数量。我害怕TPL在序列方法上产生类似的结果，这是我的IO界限的情况。所以对于IO绑定的操作（在我的情况下，从网上读取资源），是最好使用ThreadPools和控制的东西，或者更好的只是依靠TPL？ TPL也可以用于IO界限的情况吗？更新：我主要关心的是 – 在单核CPU环境下，TPL只是performance得像顺序方法，还是会提供并发性？我已经阅读了与Microsoft .NET并行编程，所以这本书，但无法find一个确切的答案。注意：这是我以前的问题的重新措辞[ 是否可以一起使用线程并发和并行？ ]这是错误的措词。

C ++ 11中的async（launch :: async）是否会使线程池过时，以避免代价高昂的线程创build？: 它与这个问题松散地相关： std :: thread是在C ++ 11中汇集的吗？。虽然问题不同，但意图是一样的：问题1：使用自己的（或第三方库）线程池以避免代价高昂的线程创build仍然有意义吗？在另一个问题的结论是，你不能依靠std::thread汇集（它可能或可能不）。然而， std::async(launch::async)似乎有更高的机会被汇集。它不认为这是由标准强制的，但恕我直言，我希望所有好的C ++ 11实现将使用线程池，如果线程创build速度慢。只有在创build新线程便宜的平台上，我才会期望它们总是产生一个新的线程。问题2：这只是我的想法，但我没有事实可以certificate。我很可能是错的。这是一个受过教育的猜测吗？最后，在这里，我提供了一些示例代码，首先显示了我认为线程创build可以通过async(launch::async) ：例1： thread t([]{ f(); }); // … t.join(); 变 auto future = async(launch::async, []{ f(); }); // … future.wait(); 示例2：启动并忘记线程 thread([]{ f(); }).detach(); 变 // a bit clumsy… auto dummy = async(launch::async, []{ f(); […]

在高stream量情况下在ASP.NET中使用ThreadPool.QueueUserWorkItem: 我一直认为使用ThreadPool（假设非关键）短命的后台任务被认为是最好的实践，即使在ASP.NET中，但是我接触到了这篇文章，似乎有其他的build议 -参数是你应该离开ThreadPool来处理ASP.NET相关的请求。所以下面是我迄今为止一直在做的小型asynchronous任务： ThreadPool.QueueUserWorkItem(s => PostLog(logEvent)) 而文章build议，而不是明确创build一个线程，类似于： new Thread(() => PostLog(logEvent)){ IsBackground = true }.Start() 第一种方法具有被pipe理和限制的优点，但是有潜力（如果文章是正确的话）后台任务正在争夺具有ASP.NET请求处理程序的线程。第二种方法释放了ThreadPool，但代价是没有限制，因此可能会占用太多的资源。所以我的问题是，文章中的build议是否正确？如果您的网站stream量太大，以至于您的ThreadPool已经满了，那么最好还是带外，或者一个完整的ThreadPool意味着无论如何您都会受到资源的限制，在这种情况下，您不应该试图开始自己的线程？澄清：我只是在小的非关键asynchronous任务（例如，远程日志logging）范围内请求，而不是昂贵的工作项目，这将需要一个单独的过程（在这种情况下，我同意你将需要一个更强大的解决scheme）。

什么时候在C＃中使用线程池？: 我一直在尝试学习C＃中的multithreading编程，我很困惑什么时候最好使用线程池，创build自己的线程。一本书build议使用一个线程池只用于小任务（不pipe这意味着什么），但我似乎无法find任何真正的指导方针。在做出这个编程决定时，你需要考虑什么？

C＃对象池模式的实现: 有没有人有一个很好的资源实施共享对象池战略的有限资源的Sql连接池？（即完全实现它是线程安全的）。为了跟进@Aaronaught的澄清要求，池的使用将是负载平衡请求到外部服务。把它放在一个可能更容易立即理解的场景中，而不是我的直接情景。我有一个会话对象，其function类似于NHibernate的ISession对象。每个独特的会话pipe理它连接到数据库。目前我有1长时间运行的会话对象，并遇到问题，我的服务提供商是速率限制我个人会话的使用。由于他们没有期望将一个会话视为一个长期运行的服务帐户，他们显然把它视为一个锤击他们的服务的客户端。这使我想到我的问题，而不是有一个单独的会话，我会创build一个不同的会话池，并跨越这些多个会话将请求分离到服务，而不是像我以前那样创build一个焦点。希望背景提供一些价值，但直接回答你的一些问题：问：创build对象是否昂贵？答：没有对象是一个有限的资源池问：他们会被频繁获得/释放吗？答：是的，他们可以再次想到NHibernate的ISessions，其中1通常是在每个页面请求期间获取和发布的。问：简单的先到先得的服务是否足够，还是需要更聪明的东西，即能够防止饥饿？答：一个简单的循环型分布就足够了，通过饥饿我假设你是指如果没有可用的会话，呼叫者被阻止等待发布。这是不适用的，因为会话可以由不同的呼叫者共享。我的目标是分配使用跨多个会话，而不是一个单一的会议。我认为这可能与对象池的正常使用有所分歧，这就是为什么我最初离开这个部分并计划只是为了适应模式，允许共享对象，而不是让饥饿的情况发生。问：关于优先级，懒惰与急切加载等事情呢？答：不涉及优先级，为了简单起见，假设我将在创build池本身时创build可用对象池。

ThreadPool.QueueUserWorkItem vs Task.Factory.StartNew: 下面有什么区别 ThreadPool.QueueUserWorkItem VS Task.Factory.StartNew 如果上面的代码被称为500次的一些长时间运行的任务是否意味着所有的线程池线程将被占用？或者TPL（第二选项）是否足够聪明，可以占用less于或等于处理器数量的线程？

string跨翻译单位的文字地址: 我想问问是否可移植性依赖跨翻译单位的string文字地址？即：一个给定的文件foo.c引用了一个string文字"I'm a literal!" ，它是正确的和可移植的依赖在其他给定的文件， bar.c在实例，相同的string文字 "I'm a literal!" 会有相同的内存地址？考虑到每个文件将被翻译成个人.o文件。为了更好地说明，请遵循一个示例代码： # File foo.c /* … */ const char * x = "I'm a literal!" # File bar.c /* … */ const char * y = "I'm a literal!" # File test.c /* … */ extern const char * x; extern […]

我可以在由Pool.imap调用的函数中使用多处理队列吗？: 我正在使用Python 2.7，并尝试在自己的进程中运行一些CPU繁重的任务。我希望能够发送消息回到父进程，以通知进程的当前状态。多处理队列似乎是完美的，但我不知道如何得到它的工作。所以，这是我的基本工作示例，减去使用队列。 import multiprocessing as mp import time def f(x): return x*x def main(): pool = mp.Pool() results = pool.imap_unordered(f, range(1, 6)) time.sleep(1) print str(results.next()) pool.close() pool.join() if __name__ == '__main__': main() 我试过用几种方式传递队列，并且他们得到错误消息“RuntimeError：队列对象应该只通过inheritance在进程间共享”。这是我根据我发现的早期答案尝试的方法之一。（我遇到同样的问题，试图使用Pool.map_async和Pool.imap） import multiprocessing as mp import time def f(args): x = args[0] q = args[1] q.put(str(x)) time.sleep(0.1) return […]

C＃中一个简单的线程池的代码: 寻找一些简单的线程池实现的示例代码（C＃）。我在codeproject上find了一个，但代码库只是巨大的，我不需要所有的function。无论如何，这是更多的教育目的。

如何在Python多处理中将Pool.map和Array（共享内存）结合起来？: 我有一个非常大的（只读）数据数组，我想要由多个进程并行处理。我喜欢Pool.map函数，并希望使用它来并行计算该数据上的函数。我看到可以使用Value或Array类在进程之间使用共享内存数据。但是当我尝试使用这个时，我得到了一个RuntimeError：'SynchronizedString对象应该只在使用Pool.map函数时通过inheritance在进程之间共享：这是我正在尝试做的一个简单的例子： from sys import stdin from multiprocessing import Pool, Array def count_it( arr, key ): count = 0 for c in arr: if c == key: count += 1 return count if __name__ == '__main__': testData = "abcabcs bsdfsdf gdfg dffdgdfg sdfsdfsd sdfdsfsdf" # want to share it using shared memory […]