uWebSockets多线程应用中defer的正确使用方式
2025-05-12 06:46:20作者:卓艾滢Kingsley
在基于uWebSockets开发多线程网络应用时,开发者经常会遇到线程间通信的问题。特别是在需要从非事件循环线程向事件循环线程发送指令时,如何正确使用defer机制就显得尤为重要。
问题背景
在多线程uWebSockets应用中,常见的一个场景是:主线程需要关闭WebSocket服务器,而WebSocket服务器运行在另一个独立线程中。直接调用关闭方法会导致线程安全问题,因此uWebSockets提供了Loop::defer机制来实现线程安全的跨线程调用。
核心问题分析
在示例代码中,开发者尝试通过以下方式关闭服务器:
void close() {
loop_->defer([](){
uWSApp->close();
});
}
这种方法看似正确,但实际上存在一个关键问题:loop_是在WebSocket连接建立时(on_open)获取的,而这个获取操作发生在事件循环线程中。当从其他线程调用close()时,使用的loop_实际上属于错误线程的循环。
正确解决方案
要正确实现跨线程关闭,需要:
- 在创建App时保存全局Loop引用
- 确保所有线程都能访问正确的Loop实例
- 使用该Loop实例的defer方法
修改后的关键代码应如下:
std::shared_ptr<uWS::Loop> globalLoop;
void init() {
uWSThread_ = std::thread([] {
uWSApp = std::make_unique<uWS::App>();
globalLoop = uWS::Loop::get();
// ...其他初始化代码...
});
}
void close() {
if(globalLoop) {
globalLoop->defer([](){
if(uWSApp) uWSApp->close();
});
}
}
深入理解Loop::defer机制
uWebSockets的Loop::defer实际上是一个线程安全的事件队列机制,它允许:
- 任何线程可以向事件循环线程提交任务
- 提交的任务会在下一次事件循环迭代时执行
- 保证了线程安全性,避免了竞态条件
这种机制不仅适用于关闭操作,还可用于:
- 跨线程发送消息
- 安全地修改共享状态
- 执行需要同步的IO操作
最佳实践建议
- 尽早获取并保存Loop实例,最好在App初始化时
- 使用智能指针管理Loop生命周期
- 在defer回调中检查资源有效性
- 考虑添加线程同步机制确保初始化完成
- 对于复杂应用,可以封装专门的线程间通信类
通过正确理解和使用uWebSockets的线程模型和defer机制,开发者可以构建出既高效又安全的多线程网络应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1