探索并发性能的新境界:Fast Wait Free Queue
2024-05-23 17:09:52作者:凤尚柏Louis
在多线程编程中,高效的数据结构是关键,尤其是在高并发场景下。Fast Wait Free Queue,一个基准测试框架,正是为评估并发队列性能而生。它包含了四种不同的并发队列实现,以及一个用于测试系统fetch-and-add性能的合成队列基准。
1. 项目介绍
这个开源项目不仅提供了等待自由(wait-free)的队列wfqueue,还有Morrison和Afek的lcrq、Fatourou和Kallimanis的ccqueue以及Michael和Scott的经典msqueue。此外,pairwise基准通过模拟双操作顺序——enqueue和dequeue,并引入随机延迟来避免缓存行长时间被单个线程持有,以更真实地反映实际工作负载。
2. 项目技术分析
并发队列实现:
wfqueue:快速且无等待,利用原子操作确保线程安全。lcrq:基于链表的循环队列,使用CAS2进行高效更新。ccqueue:采用条件变量实现的并发队列,适用于低冲突环境。msqueue:经典的Michael-Scott队列,简单高效,适用于大多数场景。
合成队列基准faa:
此基准不直接实现队列,而是通过fetch-and-add操作模拟,以测量硬件对这种原子操作的支持。
3. 项目及技术应用场景
这些队列实现和技术广泛适用于需要高度并发处理任务的场景,如分布式系统、网络I/O、实时数据分析等。在这些环境中,高效的并发数据结构可以显著提升整体系统的吞吐量和响应速度。
4. 项目特点
- 全面的基准测试:Fast Wait Free Queue提供了一套综合的测试方案,可以帮助开发者对比不同队列在各种情况下的表现。
- 跨平台支持:需要GCC 4.1.0及以上版本和Linux 2.5.8以上内核,可兼容多种处理器架构。
- 自定义线程映射:允许开发者自定义线程到核心的映射策略,以优化特定硬件布局的性能。
- 易于扩展:添加新的队列实现或基准测试只需遵循简单的接口规范,代码结构清晰,适合进一步研究与开发。
为了体验这个框架的威力,您只需下载源码,安装必要的依赖,然后执行make即可。之后,您可以通过简单的命令运行不同的队列实现并观察其性能。
对于那些追求极致并发性能的开发者来说,Fast Wait Free Queue是一个不容错过的工具,它将帮助您找到最适合您的应用需求的并发队列实现。立即尝试,探索您的系统可能达到的速度极限!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322