C++并发编程实战(第二版)中文翻译项目教程
2026-01-15 17:52:08作者:韦蓉瑛
1. 项目介绍
项目概述
本项目是对《C++ Concurrency in Action - SECOND EDITION》的中文翻译,由译者陈晓伟完成。该书是C++并发编程领域的权威指南,涵盖了C++14和C++17标准中的最新并发特性。本书旨在帮助开发者编写优雅且健壮的多线程应用,并详细介绍了并行开发的各个方面,从启动新线程到设计复杂的多线程算法和数据结构。
项目目标
- 提供C++并发编程的全面指南。
- 涵盖C++14和C++17标准中的最新并发特性。
- 通过示例和练习帮助开发者理解和应用并发编程技术。
项目结构
- content: 包含书籍的主要内容。
- images: 包含书籍中的图片资源。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍文件。
- SUMMARY.md: 书籍的目录文件。
- book.json: 书籍配置文件。
- cover.jpg: 书籍封面图片。
2. 项目快速启动
克隆项目
首先,克隆项目到本地:
git clone https://github.com/xiaoweiChen/CPP-Concurrency-In-Action-2ed-2019.git
查看项目内容
进入项目目录并查看内容:
cd CPP-Concurrency-In-Action-2ed-2019
ls
编译示例代码
本书提供了丰富的示例代码,可以通过以下步骤编译和运行示例代码:
-
进入示例代码目录:
cd content/examples -
使用C++编译器编译示例代码(假设使用g++):
g++ -std=c++17 -pthread example.cpp -o example -
运行编译后的程序:
./example
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
本书中的示例代码涵盖了多种并发编程的应用场景,例如:
- 线程管理: 如何启动和管理多个线程。
- 同步机制: 使用互斥锁、条件变量等同步机制来确保线程安全。
- 并发数据结构: 设计并实现高效的并发数据结构。
最佳实践
- 使用RAII管理资源: 通过RAII(资源获取即初始化)技术来管理线程和锁的生命周期,避免资源泄漏。
- 避免死锁: 在设计并发代码时,注意避免死锁的发生,例如通过固定锁的顺序来避免循环等待。
- 性能优化: 使用C++17中的新特性,如
std::shared_mutex和std::scoped_lock,来优化并发代码的性能。
4. 典型生态项目
相关项目
- C++标准库: 本书中的许多示例代码依赖于C++标准库中的并发组件,如
<thread>、<mutex>等。 - Boost.Thread: 如果需要更高级的并发功能,可以考虑使用Boost库中的
Boost.Thread模块。 - OpenMP: 对于并行计算任务,OpenMP是一个强大的工具,可以与C++并发编程结合使用。
社区资源
- GitHub仓库: CPP-Concurrency-In-Action-2ed-2019
- 书籍源码下载: Manning Publications
- 第一版翻译地址: Cpp_Concurrency_In_Action
通过以上内容,您可以快速了解并开始使用《C++ Concurrency in Action - SECOND EDITION》的中文翻译项目。希望本书能帮助您在C++并发编程领域取得更大的进步!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
479
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
321
暂无简介
Dart
730
175
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
11
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
248
105
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++
850
451
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885