Qt之Concurrent框架
简述
QtConcurrent 命名空间提供了高级 API,使得可以在不使用低级线程原语(例如:互斥、读写锁、等待条件或信号量)的情况下编写多线程程序,使用 QtConcurrent 编写的程序根据可用的处理器核心数自动调整所使用的线程数。这意味着,当在未来部署多核系统时,现在编写的应用程序将继续适应。
- 简述
- 用法
- Qt Concurrent
- 单词统计
- 更多参考
用法
在 C++ API changes 有关于 Qt Concurrent 的更改说明:
Qt Concurrent has been moved from Qt Core to its own module
意思是说,Qt Concurrent 已经被从 Qt Core 中移到自己的模块中了。所以,要链接到 Qt Concurrent 模块,需要在 qmake 项目文件中添加:
QT += concurrent
注意: QtConcurrent::Exception 类被重命名为 QException,并且 QtConcurrent::UnhandledException 类被重命名为 QUnhandledException,他们仍然位于 Qt Core 中。
Qt Concurrent
QtConcurrent 包含了函数式编程风格 APIs 用于并行列表处理,包括用于共享内存(非分布式)系统的 MapReduce 和 FilterReduce 实现,以及用于管理 GUI 应用程序异步计算的类:
Concurrent Map 和 Map-Reduce
- QtConcurrent::map():将一个函数应用于一个容器中的每一项,就地修改 items。
- QtConcurrent::mapped():和 map() 类似,只是它返回一个包含修改内容的新容器。
- QtConcurrent::mappedReduced():和 mapped() 类似,只是修改后的结果减少或组合成一个单一的结果。
Concurrent Filter 和 Filter-Reduce
- QtConcurrent::filter():从一个容器中删除所有 items,基于一个 filter 函数的结果。
- QtConcurrent::filtered():和 filter() 类似,只是它返回一个包含过滤内容的新容器。
- QtConcurrent::filteredReduced():和 filtered() 类似,只是过滤后的结果减少或组合成一个单一的结果。
Concurrent Run
- QtConcurrent::run():在另一个线程中运行一个函数。
QFuture:表示异步计算的结果
- QFutureIterator:允许通过 QFuture 遍历可用的结果
- QFutureWatcher:允许使用信号槽来监控一个 QFuture
- QFutureSynchronizer:是一个方便的类,用于一些 QFutures 的自动同步
Qt Concurrent 支持多种兼容 STL 的容器和迭代器类型,但是最好使用具有随机访问迭代器的 Qt 容器,例如:QList 或 QVector。map 和 filter 函数都接受容器和 begin/end 迭代器。
STL 迭代器支持概述:
迭代器类型 | 示例类 | 支持状态 |
---|---|---|
Input Iterator | 不支持 | |
Output Iterator | 不支持 | |
Forward Iterator | std::slist | 支持 |
Bidirectional Iterator | QLinkedList, std::list | 支持 |
Random Access Iterator | QList, QVector, std::vector | 支持和推荐 |
在 Qt Concurrent 迭代大量轻量级 items 的情况下,随机访问迭代器可以更快,因为它们允许跳过容器中的任何点。此外,使用随机访问迭代器允许 Qt Concurrent 通过 QFuture::progressValue() 和 QFutureWatcher::progressValueChanged() 来提供进度信息。
非就地修改的函数(例如:mapped() 和 filtered()),在调用时会创建容器的副本。如果正在使用的是 STL 容器,此复制操作可能需要一段时间,在这种情况下,建议为容器指定 begin 和 end 迭代器。
单词统计
厉害了 Concurrent,来看一个单词统计的示例:
#include <QList>
#include <QMap>
#include <QTextStream>
#include <QString>
#include <QStringList>
#include <QDir>
#include <QTime>
#include <QApplication>
#include <QDebug>#include <qtconcurrentmap.h>using namespace QtConcurrent;// 递归搜索文件
QStringList findFiles(const QString &startDir, QStringList filters)
{QStringList names;QDir dir(startDir);foreach (QString file, dir.entryList(filters, QDir::Files))names += startDir + '/' + file;foreach (QString subdir, dir.entryList(QDir::AllDirs | QDir::NoDotAndDotDot))names += findFiles(startDir + '/' + subdir, filters);return names;
}typedef QMap<QString, int> WordCount;// 单线程单词计数器函数
WordCount singleThreadedWordCount(QStringList files)
{WordCount wordCount;foreach (QString file, files) {QFile f(file);f.open(QIODevice::ReadOnly);QTextStream textStream(&f);while (textStream.atEnd() == false)foreach (const QString &word, textStream.readLine().split(' '))wordCount[word] += 1;}return wordCount;
}// countWords 计算单个文件的单词数,该函数由多个线程并行调用,并且必须是线程安全的。
WordCount countWords(const QString &file)
{QFile f(file);f.open(QIODevice::ReadOnly);QTextStream textStream(&f);WordCount wordCount;while (textStream.atEnd() == false)foreach (const QString &word, textStream.readLine().split(' '))wordCount[word] += 1;return wordCount;
}// reduce 将 map 的结果添加到最终结果,该函数只能由一个线程一次调用。
void reduce(WordCount &result, const WordCount &w)
{QMapIterator<QString, int> i(w);while (i.hasNext()) {i.next();result[i.key()] += i.value();}
}int main(int argc, char** argv)
{QApplication app(argc, argv);qDebug() << "finding files...";QStringList files = findFiles("../../", QStringList() << "*.cpp" << "*.h");qDebug() << files.count() << "files";int singleThreadTime = 0;{QTime time;time.start();// 单线程统计,与 mapreduce 机制实现的作对比WordCount total = singleThreadedWordCount(files);singleThreadTime = time.elapsed();// 打印出所耗费的时间qDebug() << "single thread" << singleThreadTime;}int mapReduceTime = 0;{QTime time;time.start();// mappedReduced 方式进行统计WordCount total = mappedReduced(files, countWords, reduce);mapReduceTime = time.elapsed();qDebug() << "MapReduce" << mapReduceTime;}// 输出 mappedReduced 方式比单线程处理方式要快的倍数qDebug() << "MapReduce speedup x" << ((double)singleThreadTime - (double)mapReduceTime) / (double)mapReduceTime + 1;
}
输出如下:
finding files…
2185 files
single thread 5221
MapReduce 2256
MapReduce speedup x 2.31427
可以看出,共查找了 2185 个文件,单线程使用了 5221 毫秒,MapReduce 方式使用了 2256 毫秒,比单线程要快 2.31427 倍。经过反复尝试,基本都在 2 倍以上。
更多参考
- Qt之Concurrent Map和Map-Reduce
- Qt之Concurrent Filter和Filter-Reduce
- Qt之Concurrent Run
- Qt之QFuture
- Qt之QFutureWatcher
转载于:https://www.cnblogs.com/new0801/p/6146553.html
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