C++并发编程实战第二版中文翻译项目教程
项目介绍
本项目是对《C++ Concurrency in Action - SECOND EDITION》的中文翻译,由译者陈晓伟进行翻译。第二版根据C++14和C++17标准进行更新和修订。翻译是译者用自己的思想,换一种语言,对原作者想法的重新阐释。鉴于译者的学识所限,误解和错译在所难免。如果你能买到本书的原版,且有能力阅读英文,请直接去读原文,因为与之相较,译文可能根本不值得一读。
项目快速启动
克隆项目
首先,你需要克隆项目到本地:
git clone https://github.com/xiaoweiChen/CPP-Concurrency-In-Action-2ed-2019.git
查看文档
进入项目目录后,你可以查看README.md文件以获取更多信息:
cd CPP-Concurrency-In-Action-2ed-2019
cat README.md
编译示例代码
项目中包含了一些示例代码,你可以通过以下命令进行编译和运行:
g++ -std=c++17 -pthread example.cpp -o example
./example
应用案例和最佳实践
应用案例
《C++ Concurrency in Action》第二版提供了丰富的并发编程案例,涵盖了从基础的多线程操作到高级的并发数据结构和算法。例如,书中详细介绍了如何使用C++17的std::jthread和std::atomic进行线程管理和同步操作。
最佳实践
在并发编程中,确保线程安全和避免数据竞争是至关重要的。书中提供了以下最佳实践:
- 使用RAII管理资源:确保在对象构造时获取资源,在对象析构时释放资源。
- 避免共享数据:尽量减少线程间的数据共享,使用局部变量和线程局部存储(TLS)。
- 使用原子操作:对于简单的读写操作,使用
std::atomic类型以避免锁的开销。 - 合理使用锁:选择合适的锁类型(如
std::mutex、std::shared_mutex),并确保锁的粒度适中。
典型生态项目
Boost.Thread
Boost.Thread是一个广泛使用的C++并发编程库,提供了丰富的线程管理和同步机制。虽然C++11标准库已经包含了许多Boost.Thread的功能,但Boost.Thread仍然提供了一些额外的特性,如线程池和高级锁机制。
TBB (Threading Building Blocks)
Intel的Threading Building Blocks (TBB)是一个强大的并行编程库,提供了高级的并行算法和数据结构。TBB的设计目标是简化并行编程的复杂性,并提供高效的并行执行。
Folly
Folly是Facebook开源的一个C++库集合,其中包含了许多用于并发编程的高效组件,如无锁数据结构和高效的内存管理工具。Folly的设计目标是提供高性能和易用性。
通过结合这些生态项目,你可以构建出更加健壮和高效的并发应用程序。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0171
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook092
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BitCPM-CANN-8BBitCPM-CANN 是首个基于华为昇腾 NPU 原生构建的端到端 1.58 位(三值化)大语言模型训练系统。该系统将量化感知训练(QAT)集成到 Megatron-LM 框架中,并结合 MindSpeed 加速,覆盖了从自定义三值算子到基于昇腾 910B 的分布式并行训练的完整训练栈。Python00
MiniCPM5-1BMiniCPM5-1B,这是 MiniCPM5 系列的首款模型。它是一个专为端侧、本地部署和资源受限场景打造的 10 亿参数密集型 Transformer 模型,达到了 10 亿参数级开源模型的 SOTA 水平Jinja00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0239