22进程、线程与并行计算(windows 编程技术)
C语言并发编程多线程和多进程的应用
C语言并发编程多线程和多进程的应用C语言是一门广泛应用于系统级开发的编程语言,它具备高性能和低级别的特点,常用于操作系统、设备驱动和嵌入式系统的开发。
在实际应用中,多线程和多进程是C语言并发编程的两个重要概念和技术,它们可以提高程序的性能和响应能力。
本文将介绍C语言中多线程和多进程的应用,并探讨它们在不同场景中的优劣和适用性。
一、多线程的应用1. 线程概念及优势多线程是指在一个进程内创建多个并行执行的线程,每个线程可以独立执行不同的任务。
相比单线程程序,多线程程序具有以下优势:- 提高程序的性能:多线程能够将任务拆分为多个子任务,并在多个线程上同时执行,从而减少程序的执行时间。
- 增加程序的响应能力:通过将阻塞操作放在单独的线程中执行,可以避免主线程的阻塞,提高程序的响应速度。
- 使程序结构更清晰:多线程可以提升程序的模块化和可维护性,将不同的功能模块独立封装在不同的线程中,易于理解和扩展。
2. 多线程的创建和同步在C语言中,可以使用标准的线程库如pthread来创建和管理线程。
创建线程的步骤包括线程的初始化、启动和等待线程的结束。
多线程之间的同步可以通过互斥锁、条件变量和信号量等机制来实现。
互斥锁用于保护共享资源的访问,条件变量用于线程之间的通信,信号量则可以用于限制并发访问的数量。
3. 多线程的应用场景多线程适用于以下场景:- 超过单个核心能力的计算任务:通过将任务分解为多个子任务,可以在多个核心上并行执行,提高计算任务的执行效率。
- 服务器应用:通过多线程可以提高服务器的并发处理能力,同时处理多个客户端请求。
- 图形界面程序:通过将耗时操作放在后台线程执行,可以提高界面的流畅性和响应速度。
二、多进程的应用1. 进程概念及优势进程是指一个程序的执行实例,它拥有独立的地址空间和资源。
多进程是指在操作系统中同时运行多个独立的进程,每个进程可以执行不同的任务。
多进程编程的优势包括:- 提高系统的稳定性:通过将不同的任务独立在多个进程中执行,可以避免一个进程的崩溃导致整个系统的崩溃。
在C++中实现并行计算和并行算法
在C++中实现并行计算和并行算法并行计算和并行算法是指通过同时运行多个计算任务来提高计算效率的一种计算方法。
在C++中,可以使用多线程、OpenMP和MPI等工具实现并行计算和并行算法。
1.多线程:C++提供了多线程编程的支持,可以使用std::thread库来创建和管理线程。
多线程可以将一个计算任务划分为多个子任务,在多个线程中同时执行,从而提高计算效率。
下面以一个简单的例子来说明多线程的使用:```cpp#include <iostream>#include <thread>//子线程执行的函数void task(int id) {std::cout << "Thread " << id << " is running" <<std::endl;int main() {const int numThreads = 4;std::thread threads[numThreads];//创建多个线程,并分配不同的子任务for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { threads[i] = std::thread(task, i);}//等待所有线程执行完毕for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { threads[i].join();}return 0;}运行这段代码,我们可以看到输出结果显示了四个线程同时执行的情况。
2. OpenMP:OpenMP是一种并行编程接口,可以在C++中使用它来实现并行计算。
OpenMP提供了一系列的指令和函数,可以在循环、函数和代码段等级别上实现并行化。
下面是一个使用OpenMP实现的并行循环的例子:```cpp#include <iostream>#include <omp.h>int main() {const int size = 100;int arr[size];//使用OpenMP并行化循环初始化数组#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < size; ++i) { arr[i] = i;}//输出数组的内容for (int i = 0; i < size; ++i) { std::cout << arr[i] << " ";if (i % 10 == 9) {std::cout << std::endl;}}return 0;}```运行结果显示数组中的元素是按照顺序初始化的,这表明循环在多个线程中并行执行。
如何编程实现函数的并行计算
如何编程实现函数的并行计算在当今数字化时代,计算机编程已经成为了一项不可或缺的技能。
编程的核心目标之一是提高计算机程序的执行效率,而实现函数的并行计算是其中一个重要的方法。
本文将介绍如何编程实现函数的并行计算,并探讨其优势和应用。
并行计算是指将一个计算任务分解为多个子任务,并同时在多个处理单元上执行这些子任务的计算方式。
相比于传统的串行计算,并行计算可以显著提高程序的执行效率。
在函数编程中,实现函数的并行计算可以将一个函数的输入数据划分为多个子数据集,并在多个处理单元上并行地对这些子数据集进行计算,最后将结果汇总得到最终的输出。
要实现函数的并行计算,首先需要选择合适的编程语言和编程模型。
目前常用的编程语言和编程模型有C++、Java、Python等以及OpenMP、MPI、CUDA等。
选择合适的编程语言和编程模型取决于具体的应用场景和需求。
在编写并行计算的函数时,需要注意以下几个关键点:1. 并行化策略:确定如何将计算任务划分为多个子任务,并确定每个子任务的计算规则。
常见的并行化策略有任务并行、数据并行和流水线并行等。
根据具体的应用场景和算法特点,选择合适的并行化策略可以最大程度地提高程序的并行性。
2. 数据分布:将输入数据划分为多个子数据集,并将这些子数据集分配给不同的处理单元。
合理的数据分布可以减少数据通信和同步的开销,从而提高程序的执行效率。
常见的数据分布方式有均匀分布、循环分布和随机分布等。
3. 任务调度:在并行计算中,需要合理地调度各个子任务的执行顺序和执行时间。
任务调度的目标是最小化计算延迟和提高计算资源的利用率。
常见的任务调度策略有静态调度和动态调度等。
4. 数据通信和同步:在并行计算中,不同的处理单元之间需要进行数据通信和同步操作。
数据通信和同步的方式和频率直接影响程序的执行效率。
常见的数据通信和同步方式有消息传递和共享内存等。
除了上述关键点外,还有一些其他的技术和工具可以帮助实现函数的并行计算。
106256-操作系统(第5版)-9-《操作系统教程》(5版)教学重点、难点及解决办法
《操作系统教程》(笫5版)教学重点、难点及解决办法(按十个核心知识单元排列)1、概念与原理重点:操作系统的发展历史、定义、作用、功能、特征、分类、发展动力和研究动向;操作系统在计算机系统中的地位,以及与其他软件的联系与区别;操作系统的资源管理技术:复用、虚拟和抽象;操作系统三个最基本抽象:进程抽象、虚存抽象和文件抽象;操作系统虚拟机及其实现原理;多道程序设计定义、实现基础、基本原理、主要特征、优点缺点。
难点:对并发性和共享性及其关系的深刻理解;多道程序运行的时间关系、处理器及设备利用率计算;操作系统在计算机系统中的地位和作用;操作系统与其他软件的联系与区别;对操作系统三个最基本抽象的深刻理解,虚拟机的定义及其实现原理。
解决办法:讲解操作系统是计算机系统的核心和灵魂,是各类软件系统中最复杂的软件之一,是软件系统中的基础软件;提醒学生注意学习方法、激发学习兴趣,学习本课程最终目标是建立起以操作系统为中心的计算机系统的系统级的认识和全局性把握;强调操作系统是理论性与实践性并重的课程,理论与实践相结合十分重要,既要学好原理,又要动手实践,做到课程教学与实验内容彼此呼应、掌握基本原理与提高编程能力相互并重;多道程序设计是讲授的重点之一,让学生理解和掌握多道程序设计原理,实现它必须解决的若干问题,基本调度思想,理解计算机效率的计算方法;可通过图解方法介绍操作系统三个最基本抽象,在此基础上再介绍虚拟机,让学生牢固掌握操作系统资源管理技术;本知识单元主要要求是讲清楚“操作系统是什么?为什么要它?它干什么?它如何干?”等问题,回顾操作系统的发展历史和分类,有助于理解操作系统的实质,提醒学生带着以上问题学习操作系统;建议学生多看参考书和参考资料,多浏览相关网站,并为学生提供这类信息资源。
2、接口与服务重点:操作系统接口、操作系统服务;POSIX标准、访管指令、应用编程接口API、标准库函数;程序接口与系统调用;操作接口与系统程序;shell概念、变量、命令、语句及其简单程序设计。
windows编程原理
windows编程原理Windows编程是指在Windows操作系统上进行软件开发的过程。
Windows操作系统是面向图形用户界面的操作系统,因此Windows编程主要涉及图形用户界面的设计和交互逻辑的实现。
Windows编程的原理包括以下几个核心概念:1. 窗口:Windows编程的核心是窗口的管理。
窗口是用户界面的基本单元,可以包含控件和其他组件。
窗口有不同的类型,如主窗口、对话框、工具栏等,每个窗口都有唯一的标识符。
2. 消息:在Windows编程中,窗口之间通过消息进行通信。
消息是Windows系统传递给应用程序的事件,如键盘输入、鼠标点击等。
每个窗口都有一个消息处理函数,用于处理接收到的消息。
3. 控件:控件是窗口中的可视化元素,用于实现用户界面的各种功能。
常见的控件包括按钮、文本框、列表框等。
控件可以通过事件处理函数来响应用户操作。
4. 资源:Windows编程中使用资源文件来存储应用程序的资源,如图像、音频、字符串等。
资源文件可以在程序运行时被加载和使用。
5. API函数:Windows编程使用Windows API函数来实现与操作系统的交互。
API函数提供了大量的功能,如创建窗口、处理消息、绘制图形等。
可以使用编程语言(如C++、C#等)来调用这些API函数。
在Windows编程中,开发者可以选择使用不同的编程语言和框架来进行开发。
最常用的编程语言包括C++、C#、 等,常用的框架包括MFC、WinForms、WPF等。
开发者可以根据自己的需求和熟悉程度选择合适的编程语言和框架。
总之,Windows编程是一种基于Windows操作系统的软件开发过程,涉及窗口管理、消息传递、控件操作等核心概念。
开发者需要熟悉Windows API函数和相应的编程语言来进行开发工作。
操作系统并发的名词解释
操作系统并发的名词解释操作系统是计算机的核心软件之一,负责管理和协调计算机硬件和软件资源。
在多任务环境下,操作系统必须处理并发的任务,以提高计算机的效率和性能。
并发是指在同一时间间隔内,多个事件、任务或进程同时执行的能力。
在操作系统中,有一些与并发相关的重要概念和术语,本文将对其进行解释。
1. 进程(Process)进程是计算机中运行的程序的实例。
每个进程都有自己的内存空间和资源,可以独立运行,并且可以与其他进程进行通信。
操作系统通过分配时间片来实现多个进程的并发执行,每个进程占用一定的CPU时间,然后切换到下一个进程。
2. 线程(Thread)线程是进程中的一个执行单元。
一个进程可以包含多个线程,它们共享进程的资源,如内存空间和打开的文件。
线程可以独立执行,通过操作系统的调度机制来实现并发。
多线程的好处在于可以更有效地利用计算机的CPU资源,提高程序的响应速度。
3. 上下文切换(Context Switching)上下文切换是指操作系统从一个正在执行的进程或线程切换到另一个进程或线程的过程。
在切换过程中,操作系统需要保存当前进程或线程的上下文信息,并加载需要执行的进程或线程的上下文信息。
上下文切换是实现并发的基本机制,但它也带来了一定的开销,因为保存和加载上下文信息需要时间和计算资源。
4. 同步(Synchronization)同步是多个进程或线程之间协调和共享资源的一种机制。
在并发环境中,多个进程或线程可能同时访问和修改共享资源,而没有适当的同步机制可能导致数据不一致和竞态条件等问题。
常见的同步机制包括互斥锁、信号量和条件变量等,它们可以确保临界区的互斥访问和协调进程或线程之间的顺序。
5. 互斥锁(Mutex)互斥锁是一种常用的同步机制,用于防止多个线程同时访问共享资源。
当一个线程获取了互斥锁后,其他线程必须等待锁的释放才能访问该资源。
互斥锁保证了对共享资源的互斥访问,防止了数据竞争和不一致性。
Python中的多线程和多进程编程技术
Python中的多线程和多进程编程技术随着计算机系统硬件性能的提高,多核心处理器的出现和并行计算能力的加强,多线程和多进程编程技术越来越受到了关注。
在Python编程中,使用多线程和多进程技术可以有效地提高程序的运行效率和性能。
本文将介绍Python中的多线程和多进程编程技术,以及它们的优缺点和适用条件。
一、多线程编程技术在计算机系统中,线程是指进程中的一个单独的执行路径,可以共享进程的资源和数据,每个线程独立地执行任务。
在Python 中,可以使用threading模块来实现多线程编程。
下面是一个基本的多线程示例:```pythonimport threadingdef say_hello(name):print("Hello, %s!" %name)if __name__ == '__main__':t1 = threading.Thread(target=say_hello, args=('Alice',))t2 = threading.Thread(target=say_hello, args=('Bob',))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()```在上面的示例中,我们定义了一个名为say_hello的函数,该函数接收一个参数name,并在控制台打印出“Hello, name!”。
然后,我们使用threading.Thread类创建两个线程t1和t2,将say_hello 函数作为线程的目标函数,并将参数传递给args参数。
然后,我们通过调用t1和t2的start()方法启动这两个线程,并使用join()方法等待它们完成。
多线程编程技术的优点在于可以充分利用多核心处理器的并行计算能力,提高程序的运行效率和性能。
另外,多线程编程适用于一些CPU密集型的任务,例如图像处理、密码破解等。
操作系统习题2(含答案)
操作系统总复习及相关习题第一章引论名词解释1操作系统操作系统是管理和控制计算机系统内各种硬件和软件资源,有效地组织多道程序运行的系统软件(或程序集合),是用户与计算机之间的接口。
2管态当执行操作系统程序时,处理机所处的状态3目态当执行普通用户程序时,处理机所处的状态。
4多道程序设计在这种设计技术下,内存中能同时存放多道程序,在管理程序的控制下交替的执行。
这些作业共享CPU和系统中的其他资源。
5并发是指两个或多个活动在同一给定的时间间隔中进行。
它是宏观上的概念。
6并行是指两个或多个活动在同一时刻同时执行的情况。
7吞吐量在一段给定的时间内,计算机所能完成的总工作量。
8分时就是对时间的共享。
在分时系统中,分时主要是指若干并发程序对CPU时间的共享。
9实时表示“及时”或“既时”。
10系统调用是用户在程序中能以“函数调用”形式调用的、由操作系统提供的子功能的集合。
每一个子功能称作一条系统调用命令。
它是操作系统对外的接口,是用户级程序取得操作系统服务的唯一途径。
11特权指令指指令系统中这样一些指令,如启动设备指令、设置时钟指令、中断屏蔽指令和清内存指令,这些指令只能由操作系统使用。
12命令解释程序其主要功能是接收用户输入的命令,然后予以解释并且执行。
13脱机I/O是指输入/输出工作不受主机直接控制,而由卫星机专门负责完成I/O,主机专门完成快速计算任务,从而二者可以并行操作。
14联机I/O是指作业的输入、调入内存及结果输出都在cpu直接控制下进行。
15资源共享是指计算机系统中的资源被多个进程所功用。
例如,多个进程同时占用内存,从而对内存共享;它们并发执行时对cpu进行共享;各个进程在执行过程中提出对文件的读写请求,从而对磁盘进行共享等等。
简答题1什么是操作系统?它的主要功能是什么?答:操作系统是控制和管理计算机系统内各种硬件和软件资源,有效地组织多道程序运行的系统软件(或程序集合),是用户与计算机之间的接口。
C语言的多核编程与并行执行
C语言的多核编程与并行执行概述C语言是一种广泛使用的编程语言,可以用于开发各种类型的应用程序。
在当今计算机硬件技术的快速发展中,多核处理器已经成为主流。
多核处理器具有多个独立的CPU核心,可以同时执行多个任务。
为了充分利用多核处理器的潜力,开发人员需要使用适当的技术和编程模型来进行多核编程和并行执行。
本文将介绍C语言中的多核编程和并行执行的基本概念和技术,并提供一些实例来帮助读者理解。
什么是多核编程和并行执行多核编程是指在多核处理器上编写代码以利用多个CPU核心并行执行任务的过程。
在单核处理器上,程序的执行是线性的,即一次只能执行一个指令。
而在多核处理器上,不同的CPU核心可以同时执行不同的代码片段,从而加快程序的执行速度。
并行执行是指多个任务同时进行,每个任务在一个独立的线程中执行。
通过在不同的CPU核心上创建线程,可以实现多个任务的并行执行。
多核编程的挑战虽然多核处理器有助于提高计算机系统的性能,但多核编程也带来了一些挑战。
以下是一些常见的挑战:数据共享和同步在多核编程中,多个线程可以同时访问和修改共享的数据。
这可能导致数据竞争和不一致的结果。
为了解决这个问题,开发人员需要使用同步机制来确保线程之间的正确协同工作,例如使用互斥锁、条件变量等。
负载平衡在多核处理器上,任务的负载应该平衡在不同的CPU核心上。
如果负载不平衡,某些核心可能一直处于空闲状态,而其他核心却忙于处理更多的任务。
开发人员需要设计和实现合适的调度算法来平衡任务的负载。
可扩展性多核编程要求程序能够有效地扩展到多个CPU核心上。
如果程序的设计和实现不具备可扩展性,增加CPU核心的数量可能无法提高性能。
开发人员需要使用可扩展的算法和数据结构来实现可扩展的程序。
C语言中的多核编程技术C语言提供了一些用于多核编程的技术和库。
以下是一些常用的技术:线程库C语言提供了线程库(pthread)来创建和管理线程。
线程库提供了创建线程、销毁线程、同步线程等功能。
软件开发中的并行编程技术
软件开发中的并行编程技术在现代软件开发中,并行编程已经成为了越来越重要的一个话题,它可以将计算机的多核心处理技术发挥到极致,提高软件运行的效率和性能。
那么,在软件开发中,我们该如何使用并行编程技术呢?一、什么是并行编程并行编程是指使用多个处理器或计算机来同时执行任务,加快计算机处理速度的编程技术。
这种技术的好处是可以将计算机的总处理能力分配给多个处理单元,从而加快程序的处理速度。
二、为什么要使用并行编程技术随着计算机处理能力的不断提高,单个处理器已经不能满足我们的需求了,而多核处理技术可以将计算机的处理能力进行有效的利用。
因此,使用并行编程技术可以实现加速计算机处理速度的目的。
三、并行编程的常用技术在软件开发中,常用的并行编程技术包括多线程编程、MPI编程、CUDA编程等等。
下面我们对这些技术进行详细的介绍和说明。
1.多线程编程多线程编程是指在一个进程中同时运行多个线程,每个线程可以分别执行不同的任务。
多线程编程可以有效地利用计算机的多核技术,提高程序的运行效率和性能。
在Java中,多线程编程可以通过Java的线程机制实现。
2.MPI编程MPI是“消息传递接口”的缩写,是并行计算领域中常用的编程技术。
MPI编程是指在多个计算节点之间进行数据的传输和交换,从而实现多节点计算的目的。
MPI编程主要应用于科学计算、天文学、气象学、图像处理等领域。
3.CUDA编程CUDA是NVIDIA公司开发的一个并行计算平台,可以实现在GPU上执行高性能并行计算。
CUDA编程是指利用CUDA平台进行计算机并行编程。
CUDA编程特别适合于需要大量数据处理的任务,比如视频处理、图像处理、科学计算等领域。
四、并行编程的挑战虽然并行编程技术可以提高软件的运行效率和性能,但是它也带来了一些挑战。
首先,编写并行程序需要考虑更多的细节问题,包括线程同步、数据一致性等等。
其次,并行程序的调试比较困难,需要使用一些特殊的调试技术来解决。
指令,程序,进程,线程的概念及其之间的关系
指令,程序,进程,线程的概念及其之间的关系指令(Instruction)是计算机执行特定操作的命令。
它是由一系列位(Value)组成的,在计算机处理器中表示为二进制代码。
计算机通过执行一条指令,完成特定的操作,如算数运算、内存读取、数据传输等。
指令是计算机硬件和软件之间的桥梁,它告诉计算机硬件如何执行某项功能。
程序(Program)是一组有序的指令集合,通过执行这组指令,可以实现预定的计算机功能。
程序一般由程序员使用编程语言编写,并保存在磁盘或存储器中。
程序包含了实现特定功能的算法和逻辑结构。
当用户需要计算机执行某项任务时,可以通过调用相应的程序来完成。
程序可以是操作系统、应用程序、驱动程序等。
进程(Process)是指正在运行的一个程序的实例。
当一个程序被调用执行时,计算机系统会为该程序分配一些资源,如CPU时间、内存空间、文件句柄等,形成一个独立的执行环境,即进程。
进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。
每个进程都有自己的地址空间和执行状态,并与其他进程相互独立、互不干扰。
进程可以同时执行多个任务,通过操作系统的调度机制,使得多个进程能够并发执行。
线程(Thread)是指进程中的一个执行单元。
一个进程可以包含多个线程,这些线程共享进程的资源,如内存、打开的文件等。
线程拥有自己的栈空间,以及指令执行顺序、程序计数器等。
多线程的机制使得多个线程能够在同一个进程中并发执行,提高系统的并发处理能力。
线程的调度由操作系统负责,通过时间分片等算法,实现不同线程之间的切换和并发执行。
指令、程序、进程和线程之间存在着以下关系:1.指令是程序的基本组成单位,程序是由一系列指令构成的。
程序是静态的,存储在磁盘或存储器中,通过调用执行。
2.程序是进程的载体,进程是程序的一次执行过程。
进程是动态的,是程序在计算机中运行的状态。
进程可以同时运行多个线程,完成多个任务。
3.线程是进程中的一个执行单元,多个线程共享进程的资源。
编程语言中的并行计算模型介绍
编程语言中的并行计算模型介绍并行计算是指在多个处理器、多个核心或者多个计算机上同时进行计算任务的方法。
它是通过将一个大问题分解成多个小问题,然后并行地解决这些小问题,最后将结果合并得到最终结果。
在编程语言中,有几种常见的并行计算模型。
下面将介绍一些常见的并行计算模型,包括共享内存模型、消息传递模型和数据并行模型。
1. 共享内存模型共享内存模型是指在多个处理器或者多个核心之间共享同一块内存。
这些处理器可以通过读写这个共享内存来实现彼此之间的通信和数据交换。
共享内存模型常用的编程语言有OpenMP和Pthreads(POSIX threads)等。
在共享内存模型中,通常通过使用锁(Mutex)来保护共享数据的完整性。
锁可以在访问共享数据之前加锁,在访问完成后释放锁。
这样可以确保同一时间只有一个线程可以访问共享数据,避免并发访问导致的数据混乱。
2. 消息传递模型消息传递模型是指通过消息的发送和接收来实现不同处理器或者计算机之间的通信。
每个处理器有自己独立的地址空间,彼此之间无法直接访问对方的内存。
消息传递模型常用的编程语言有MPI(Message Passing Interface)和OpenMPI等。
在消息传递模型中,通常需要明确指定消息的发送和接收方。
发送方将消息发送到指定接收方的地址,接收方则通过接收指定地址的消息来获取数据。
消息传递模型可以实现点对点通信,也可以实现广播和集合等通信操作。
3. 数据并行模型数据并行模型是指将数据划分成多个块,然后同时对这些数据块进行计算的模型。
每个处理器或者核心负责计算其中的一个数据块,最后将结果合并得到最终结果。
数据并行模型常用的编程语言有CUDA和OpenCL等。
在数据并行模型中,数据划分的方式需要根据具体的问题来设计。
通常可以使用数据循环(Data Loop)来将数据块分配给不同的处理器或者核心。
数据并行模型可以充分利用硬件的并行性,提高计算任务的执行效率。
并行计算加速计算任务的方法与技术
并行计算加速计算任务的方法与技术随着科技的不断发展和计算需求的增加,单一计算机无法满足较大规模的计算任务。
为了提高计算效率和加速计算任务,人们开始研究并行计算技术。
本文将介绍并行计算的基本概念、方法和技术,并探讨其在加速计算任务方面的应用。
一、并行计算的基本概念并行计算是指将一个大型计算任务分解成若干个子任务,并在多个处理器上同时执行这些子任务的过程。
通过这种方式可以加速计算任务的完成,并提高计算效率。
在并行计算中,需要考虑以下几个关键概念:1. 任务划分:将一个大型计算任务分解成若干个小的子任务,每个子任务可以独立计算,从而实现并行计算。
2. 数据通信:在并行计算中,不同的处理器之间需要进行数据的传输和交换,以完成各自的计算任务。
3. 同步机制:因为各个子任务的计算速度可能不同,为了保证计算结果的正确性,需要引入同步机制来协调各个子任务的执行。
二、并行计算的方法实现并行计算的方法有多种,常见的方法包括任务并行和数据并行。
1. 任务并行:将一个大的计算任务划分成多个独立的子任务,每个子任务在不同的处理器上独立执行。
任务并行适用于问题复杂度较高、计算量较大的计算任务。
2. 数据并行:将大规模的数据划分成多个小的数据集,每个处理器负责处理其中一部分数据。
数据并行适用于数据规模较大、计算密集度较低的计算任务。
三、并行计算的技术实现并行计算的技术主要包括共享内存并行和分布式并行两种。
1. 共享内存并行:各个处理器共享同一主存,通过读写主存中的数据进行进程间的通信和同步。
共享内存并行适用于处理器数量较少、任务规模较小的情况。
2. 分布式并行:各个处理器拥有自己的独立内存,通过消息传递的方式进行进程间的通信和同步。
分布式并行适用于处理器数量较多、任务规模较大的情况。
四、并行计算在加速计算任务中的应用并行计算技术在加速计算任务上有着广泛的应用,例如科学计算、图像处理、大规模数据分析等领域。
1. 科学计算:科学计算通常包含大规模的数学模型和复杂的计算过程。
深入理解并行计算原理提高程序计算速度
深入理解并行计算原理提高程序计算速度随着科技的进步和计算机技术的发展,计算速度的提高成为了程序设计中的一个重要问题。
并行计算作为一种有效的方法,已经在很多领域得到了广泛应用。
本文将深入理解并行计算的原理,并探讨如何通过并行计算来提高程序的计算速度。
一、并行计算的概念和原理并行计算是指将一个计算任务划分为多个子任务,并通过同时执行这些子任务来提高计算速度的方法。
并行计算的核心思想是任务的分解和并行执行。
具体来说,可以将一个大的计算任务分解成多个小的子任务,然后同时运行这些子任务,最后将它们的结果合并得到最终的计算结果。
并行计算的主要原理包括任务划分、通信和同步等。
任务划分指的是将一个大的计算任务分解成多个子任务,每个子任务独立执行。
通信是指在并行执行过程中,不同的子任务之间需要进行数据交换和消息传递。
同步是指多个子任务之间需要协调和同步执行,以确保计算的正确性和一致性。
二、并行计算的应用领域并行计算广泛应用于各个领域,包括科学计算、人工智能、图像处理等。
在科学计算领域,通过并行计算可以加快复杂模型的求解速度,提高科学研究的效率。
在人工智能领域,通过并行计算可以加速机器学习和深度学习算法的训练过程,提高人工智能系统的性能。
在图像处理领域,通过并行计算可以实现实时的图像识别和处理,满足各种应用的需求。
三、并行计算的方法和技术实现并行计算的方法和技术有很多种,包括共享内存模型、分布式计算模型、向量计算模型等。
共享内存模型是指多个处理器共享同一块内存,在并行执行过程中对内存进行读写操作。
分布式计算模型是指将任务分布到不同的处理器上进行计算,并通过网络进行通信和数据交换。
向量计算模型是指通过向量处理器对数据进行并行计算,提高计算速度。
在实际应用中,根据任务的特点和需求,选择合适的并行计算方法和技术是至关重要的。
对于具有数据依赖性的任务,适合使用共享内存模型;对于需要处理大规模数据或者需要跨多台计算机进行计算的任务,适合使用分布式计算模型;对于需要高速向量计算的任务,适合使用向量计算模型。
编程技术的使用中常见问题及解决方案
编程技术的使用中常见问题及解决方案在当今数字化时代,编程技术已经成为了一项必备的技能。
无论是在工作中还是在日常生活中,我们都会遇到各种各样的编程问题。
本文将探讨一些常见的编程问题,并提供相应的解决方案。
一、代码错误问题在编写代码的过程中,我们经常会遇到各种各样的错误。
例如,语法错误、逻辑错误等。
这些错误可能导致程序无法正常运行,或者产生错误的结果。
为了解决这些问题,我们可以采取以下几个步骤:1. 仔细检查代码:首先,我们应该仔细检查自己的代码,寻找可能存在的错误。
可以逐行阅读代码,确保每一行都是正确的。
同时,我们还可以运用调试工具,例如断点调试,来定位错误的位置。
2. 查找错误信息:当程序出现错误时,通常会提供相应的错误信息。
我们可以通过查看错误信息来了解问题所在。
错误信息通常会指出错误的位置以及具体的错误类型。
根据错误信息,我们可以有针对性地修改代码。
3. 参考文档和社区:如果我们无法解决代码错误问题,我们可以查阅相关的编程文档和社区。
这些资源通常会提供常见错误的解决方案,并且有其他开发者的经验分享。
在社区中提问也是一个不错的选择,其他开发者可能会提供有用的建议和解决方案。
二、性能问题在编程过程中,我们经常会遇到性能问题。
例如,程序运行速度慢、占用过多的内存等。
为了解决这些问题,我们可以采取以下几个方法:1. 优化算法:首先,我们可以尝试优化算法。
有时候,一个简单的算法改进就可以显著提高程序的性能。
我们可以通过减少循环次数、使用更高效的数据结构等方式来优化算法。
2. 并行计算:如果程序需要处理大量的数据,我们可以考虑使用并行计算来提高性能。
并行计算可以将任务分配给多个处理单元同时执行,从而加快程序的运行速度。
我们可以使用多线程、多进程等技术来实现并行计算。
3. 内存管理:如果程序占用过多的内存,我们可以考虑优化内存管理。
例如,及时释放不再使用的变量、使用内存池等方式来减少内存占用。
同时,我们还可以使用内存映射文件等技术来减少磁盘IO操作,提高性能。
进程与线程、并行与并发的理解
进程与线程、并⾏与并发的理解进程与线程1.定义进程是具有⼀定独⽴功能的程序关于某个数据集合上的⼀次运⾏活动,进程是系统进⾏资源分配和调度的⼀个独⽴单位.线程是进程的⼀个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是⽐进程更⼩的能独⽴运⾏的基本单位.线程⾃⼰基本上不拥有系统资源,只拥有⼀点在运⾏中必不可少的资源(如程序计数器,⼀组寄存器和栈),但是它可与同属⼀个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源.2.关系⼀个线程可以创建和撤销另⼀个线程;同⼀个进程中的多个线程之间可以并发执⾏.相对进程⽽⾔,线程是⼀个更加接近于执⾏体的概念,它可以与同进程中的其他线程共享数据,因此线程可以读写同样的数据结构和变量,便于线程之间的通信,但拥有⾃⼰的栈空间,拥有独⽴的执⾏序列。
3.区别进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理⽅式。
进程有独⽴的地址空间,⼀个进程崩溃后,在保护模式下不会对其它进程产⽣影响,⽽线程只是⼀个进程中的不同执⾏路径。
线程有⾃⼰的堆栈和局部变量,但线程之间没有单独的地址空间,⼀个线程死掉就等于整个进程死掉,所以多进程的程序要⽐多线程的程序健壮,但在进程切换时,耗费资源较⼤,效率要差⼀些。
但对于⼀些要求同时进⾏并且⼜要共享某些变量的并发操作,只能⽤线程,不能⽤进程。
1) 简⽽⾔之,⼀个程序⾄少有⼀个进程,⼀个进程⾄少有⼀个线程.2) 线程的划分尺度⼩于进程,使得多线程程序的并发性⾼。
3) 另外,进程在执⾏过程中拥有独⽴的内存单元,⽽多个线程共享内存,从⽽极⼤地提⾼了程序的运⾏效率。
4) 线程在执⾏过程中与进程还是有区别的。
每个独⽴的线程有⼀个程序运⾏的⼊⼝、顺序执⾏序列和程序的出⼝。
但是线程不能够独⽴执⾏,必须依存在应⽤程序中,由应⽤程序提供多个线程执⾏控制。
5) 从逻辑⾓度来看,多线程的意义在于⼀个应⽤程序中,有多个执⾏部分可以同时执⾏。
但操作系统并没有将多个线程看做多个独⽴的应⽤,来实现进程的调度和管理以及资源分配。
编程技术中的并行计算常见问题解析
编程技术中的并行计算常见问题解析在当今信息技术高速发展的时代,计算机科学领域的并行计算技术日益成为热门话题。
并行计算是指同时执行多个计算任务,通过充分利用计算机系统中的多个处理器或计算核心,以提高计算速度和效率。
然而,并行计算技术的实施并非易事,常常伴随着一系列问题和挑战。
本文将对编程技术中的并行计算常见问题进行解析,帮助读者更好地理解并行计算的本质和应用。
一、并行计算的基本概念和原理在深入讨论并行计算的常见问题之前,我们首先需要了解并行计算的基本概念和原理。
并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务,并通过同时执行这些子任务来提高计算效率的方法。
并行计算的基本原理是任务分解和任务调度。
任务分解是将一个大型计算任务分解成多个小型子任务,每个子任务独立执行,最后将结果合并得到最终结果。
任务调度是指将这些子任务分配给不同的处理器或计算核心执行,以充分利用计算资源。
二、并行计算中的数据依赖性问题在并行计算中,数据依赖性是一个常见的问题。
数据依赖性指的是不同的计算任务之间存在数据依赖关系,即后续任务需要等待前面任务的结果才能继续执行。
数据依赖性会导致计算任务之间的串行化,从而降低并行计算的效率。
为了解决数据依赖性问题,可以采用数据并行化和任务并行化两种方法。
数据并行化是将数据分成多个部分,每个处理器或计算核心处理其中一部分数据;任务并行化则是将不同的计算任务分配给不同的处理器或计算核心同时执行。
三、并行计算中的负载均衡问题负载均衡是指在并行计算中,将计算任务均匀地分配给不同的处理器或计算核心,以充分利用计算资源,提高计算效率。
然而,由于不同计算任务的复杂性和计算量的差异,负载均衡常常成为一个难题。
负载不均衡会导致某些处理器或计算核心负载过重,而其他处理器或计算核心处于空闲状态,从而降低整体的计算效率。
为了解决负载均衡问题,可以采用静态负载均衡和动态负载均衡两种方法。
静态负载均衡是在程序运行之前,根据任务的复杂性和计算量进行任务分配;动态负载均衡则是在程序运行过程中,根据实际情况动态调整任务的分配。
线程、进程、多线程、多进程和多任务之间的区别与联系
线程、进程、多线程、多进程和多任务之间的区别与联系可能学习操作系统开发的读者都听说过这些专业名词,但又多少人理解了?首先,从定义开始,先看一下教科书上进程和线程定义:进程:资源分配的最小单位。
线程:程序执行的最小单位。
1进程进程是程序执行时的一个实例,即它是程序已经执行到课中程度的数据结构的汇集。
从内核的观点看,进程的目的就是担当分配系统资源(CPU时间、内存等)的基本单位。
举例说明进程:想象一位有一手好厨艺的计算机科学家正在为他的女儿烘制生日蛋糕,他有做生日蛋糕的食谱,厨房里有所需的原料:面粉、鸡蛋、糖、香草汁等。
在这个比喻中,做蛋糕的食谱就是程序(即用适当形式描述的算法)计算机科学家就是处理器(CPU),而做蛋糕的各种原料就是输入数据。
进程就是厨师阅读食谱、取来各种原料以及烘制蛋糕等一系列动作的总和。
现在假设计算机科学家的儿子哭着跑了进来,说他的头被一只蜜蜂蛰了。
计算机科学家就记录下他照着食谱做到哪儿了(保存进程的当前状态),然后拿出一本急救手册,按照其中的指示处理蛰伤。
这里,我们看到处理机制是从一个进程(做蛋糕)切换到另一个高优先级的进程(实施医疗救治),每个进程拥有各自的程序(食谱和急救手册)。
当蜜蜂蛰伤处理完之后,这位计算机科学家又回来做蛋糕,从他离开时的那一步继续做下去。
2线程线程是CPU调度的最小单位(程序执行流的最小单元),它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单元。
一条线程是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。
一个标准的线程有线程ID、当前指令指针(PC),寄存器集合和堆栈组成。
另外,线程是进程中的一个实体,是被系统独立调度和分派的基本单元,线程自己不拥有系统资源,只拥有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其他线程共享进程所拥有的全部资源。
一个线程可以创建和撤销另一个线程,同一进程中的多个线程之间可以并发执行。
由于线程之间的相互制约,致使线程在运行中呈现处间断性。
现代计算机系统中常见的并行计算技术
现代计算机系统中常见的并行计算技术在现代计算机系统中,咱们经常听到“并行计算”这个词,乍一听是不是觉得高深莫测?简单来说,就是让计算机的多个“脑袋”一起干活,分担任务。
就像一群小伙伴儿一起搬家,一个人搬一张桌子,另一位搬几箱书,省时又省力,效果杠杠的。
这样一来,整个过程就变得轻松多了,谁还想一个人单打独斗呢?咱们先来聊聊“多线程”技术。
这可是并行计算的一个大招啊!就像你在厨房做饭,左手切菜,右手炒菜,一心二用。
计算机里的线程就像你那双忙碌的手,能够同时处理多个任务。
想象一下,如果只用一个线程,嘿,真是慢得像蜗牛爬行。
多线程就把这个速度提升了,瞬间让人感觉“这效率简直飞起来了!”不过,这也有点风险,几条线程同时忙碌,万一有个不小心,俩线程就可能抢食了,搞得你手忙脚乱,哦,真是“自乱阵脚”。
再说说“分布式计算”。
这个就像咱们常说的“众人拾柴火焰高”。
不同的计算机分布在不同的地方,各自分担任务。
比如,一个大项目需要处理海量数据,咱们可以把这些数据切分成小块,让不同的计算机来处理。
每台计算机就像一个小工蜂,忙得热火朝天,最后把结果汇总起来。
真是有了团队合作,事情做起来就像“打游戏时组队”,一个人没办法通关,大家一起出击,胜利的感觉那叫一个爽啊!咱们聊聊“图形处理单元”,简称GPU。
很多人只知道它是用来玩游戏的,其实它在并行计算方面可厉害了。
GPU的设计就是为了处理大量相同的任务,特别是在图像处理和科学计算上,简直如虎添翼。
就像一个乐队,鼓手、吉他手、贝斯手同时演奏,配合得天衣无缝,出来的音乐美得不要不要的。
想象一下,如果所有乐器都只有一个人来演奏,那画面就不堪入目了,真是“听着都心累”。
然后就是“大数据”的时代了。
咱们每天产生的数据量简直是天文数字,没几台计算机可真处理不过来。
这时候并行计算的优势就凸显出来了。
想象一下,处理这些数据就像在海滩上捡贝壳,单靠一个人,简直是望洋兴叹。
可是如果一大群人一起捡,效果立马翻倍,海滩都能捡个底朝天。
计算机程序设计并行计算概念及定义全面详解
计算机程序设计并⾏计算概念及定义全⾯详解⽬录1 摘要2 概述2.1 什么是并⾏计算?2.2 为什么要并⾏计算?2.3 谁都在使⽤并⾏计算?科学界和⼯程界:⼯业界和商业界:全球应⽤:3 概念和术语3.1 冯诺依曼体系结构3.2 弗林的经典分类3.3 ⼀些常见的并⾏计算术语3.4 并⾏程序的缺陷和代价复杂性:可移植性:资源需求:可扩展性:4 并⾏计算机的内存架构4.1 共享内存统⼀内存存取(Uniform Memory Access):⾮统⼀内存存取(Non-Uniform Memory Access):4.2 分布式内存4.3 混合分布式-共享内存5. 并⾏计算模型5.1 概述在分布式内存架构上的共享内存模型在共享内存架构上的分布式内存模型5.2 共享内存模型(⽆线程)5.3 线程模型5.4 分布式内存/消息传递模型5.5 数据并⾏模型5.6 混合模型5.7 单程序多数据模型(SPMD)和多程序多数据模型(MPMD)单程序多数据模型(Single Program Multiple Data (SPMD)):多程序多数据模型(Multiple Program Multiple Data (MPMD)):6 并⾏程序设计6.1 ⾃动 vs. ⼿动并⾏化完全⾃动:程序员指令:6.2 理解问题和程序识别程序的关键点 (hotspots):识别程序中的瓶颈 (bottlenecks):6.3 分割 (Partitioning)6.4 通讯 (Communications)通讯开销:延迟 vs. 带宽:通讯可见性:同步 vs. 异步通讯:通讯的范围:通讯的效率:开销和复杂性:6.5 同步 (Synchronization)同步的类型:6.6 数据依赖性 (Data Dependencies)6.7 负载均衡 (Load Balancing)6.8 粒度 (Granularity)计算通讯⽐ (computation / Communication Ratio):细粒度并⾏化 (Fine-grain Parallelism):粗粒度并⾏化 (Coarse-grain Parallelism):6.9 输⼊输出 (I/O)6.10 调试 (Debugging)6.11 性能分析和调优 (Performance Analysis and Tuning)7 并⾏⽰例7.1 数组处理7.2 圆周率计算7.3 简单热⽅程7.4 ⼀维波动⽅程8 参考⽂献和更多信息(本⼈刚刚完成这篇长⽂章的翻译,尚未认真校对。
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第22章 进程、线程与并行计算进程是正在运行的程序,线程是轻量级的进程。
多任务的并发执行会用到多线程(multithreading ),而CPU 的多核(mult-core )化又将原来只在巨型机和计算机集群中才使用的并行计算带入普通PC 应用的多核程序设计中。
本章先介绍进程与线程的概念和编程,再给出并行计算的基本概念和内容。
下一章讨论基于多核CPU 的并行计算的若干具体编程接口和方法。
22.1 进程与线程进程(process )是执行中的程序,线程(thread )是一种轻量级的进程。
22.1.1 进程与多任务现代的操作系统都是多任务(multitask )的,即可同时运行多个程序。
进程(process )是位于内存中正被CPU 运行的可执行程序实例,参见图22-1。
图22-1 程序与进程目前的主流计算机采用的都是冯·诺依曼(John von Neumann )体系结构——存储程序计算模型。
程序(program )是在内存中顺序存储并以线性模式在CPU 中串行执行的指令序列。
对于传统的单核CPU 计算机,多任务操作系统的实现是通过CPU 分时(time-sharing )和程序并发(concurrency )完成的。
即在一个时间段内,操作系统将CPU 分配给不同的程序,虽然每一时刻只有一个程序在CPU 中运行,但是由于CPU 的速度非常快,在很短的时间段中可在多个进程间进行多次切换,所以用户的感觉就像多个程序在同时执行,我们称之为多任务的并发。
22.1.2 进程与线程程序一般包括代码段、数据段和堆栈,对具有GUI (Graphical User Interfaces ,图形用户界面)的程序还包含资源段。
进程(process )是应用程序的执行实例,即正在被执行的程进程(内存中) 可执行文件(盘上) 运行序。
每个进程都有自己的虚拟地址空间,并拥有操作系统分配给它的一组资源,包括堆栈、寄存器状态等。
线程(thread)是CPU的调度单位,是进程中的一个可执行单元,是一条独立的指令执行路径。
线程只有一组CPU指令、一组寄存器和一个堆栈,它本身没有其他任何资源,而是与拥有它的进程共享几乎一切,包括进程的数据、资源和环境变量等。
线程的创建、维护和管理给操作系统的负担比进程要小得多,所以才叫轻量级的进程(lightweight process)。
一个进程可以拥有多个线程,而一个线程只能属于一个进程。
每个进程至少包含一个线程——主线程,它负责程序的初始化工作,并执行程序的起始指令。
随后,主线程可为执行各种不同的任务而分别创建多个子线程,参见图22-2。
图22-2 多线程(分叉-接合)图示其中:A为主线程,B、C、D皆为A的子线程;不同并行任务中的同名子线程可以互不相同一个程序的多个运行,可以通过启动该程序的多个实例(即多个进程)来完成,也可以只运行该程序的一个实例(一个进程),而由该进程创建多个线程来做到。
显然后者要比前者更高效,更能节约系统的有限资源。
这对需要在同一时段响应成千上万个用户请求的Web 服务器程序和网络数据库管理程序等来说是至关重要的。
有关进程和线程的进一步内容,可以阅读与操作系统相关的图书资料。
22.1.3 多线程编程的困难因为同一程序(进程)的多个线程共享同样的数据和资源,所以会出现同步、排队和竞争等问题,可能导致死锁、无限延迟和数据竞争等现象的发生,这些都需要我们在程序中加以解决。
MFC虽然提供了一个线程类和若干同步类,但是仍然属于线程的低级编程,既困难又繁琐。
利用.NET框架类库中的线程命名空间下的线程类,则可以简化线程编程。
22.2 传统的进程和线程编程使用传统的Win32/64 API和MFC直接进行进程和线程编程异常复杂和繁琐,需要程序员自己处理线程间的同步、互斥、死锁等具体问题。
22.2.1 创建、管理和终止进程由于MFC中并没有提供处理进程的类,所以我们需要直接使用Windows的API函数来创建、管理和终止进程。
1.创建进程下面的CreateProcess函数用于在当前进程中创建一个新进程(和其主线程),以运行指定(路径/文件名或命令行)的应用程序:BOOL CreateProcess( // 成功返回非0,失败返回0(可用GetLastError函数返回出错代码)LPCTSTR lpApplicationName, // 可执行文件的全路径或文件名,有命令行时可为NULL LPTSTR lpCommandLine, // 命令行参数字符串,有可应用名时可为NULL LPSECURITY_A TTRIBUTES lpProcessAttributes, // 进程的安全属性,NULL表默认安全LPSECURITY_A TTRIBUTES lpThreadAttributes, // 主线程的安全属性,NULL表默认安全BOOL bInheritHandles, // 子进程是否继承新进程的句柄DWORD dwCreationFlags, // 创建标志,用于设置进程的创建状态和优先级别,可为0 LPVOID lpEnvironment, // 环境变量,为NULL时同当前进程的LPCTSTR lpCurrentDirectory, // 进程运行的当前目录,为NULL时同当前进程的LPSTARTUPINFO lpStartupInfo, // 指向设置进程主窗口或控制条的各种属性的结构指针LPPROCESS_INFORMA TION lpProcessInformation // 指向返回进程信息的结构指针);其中,启动信息结构STARTUPINFO和进程信息结构PROCESS_INFORMA TION的定义分别为:typedef struct _STARTUPINFO {DWORD cb; // 结构的长度(字节数)LPTSTR lpReserved; // 保留,必须为NULLLPTSTR lpDesktop; // 桌面-窗口站的名称LPTSTR lpTitle; // 控制台进程的标题DWORD dwX; // 窗口位置的横坐标DWORD dwY; // 窗口位置的纵坐标DWORD dwXSize; // 窗口的水平尺寸DWORD dwYSize; // 窗口的垂直尺寸DWORD dwXCountChars; // 控制台窗口的屏幕缓冲区宽度(字符数)DWORD dwYCountChars; // 控制台窗口的屏幕缓冲区高度(字符数)DWORD dwFillAttribute; // 控制台窗口的初始文本和背景色DWORD dwFlags; // 窗口的创建标志WORD wShowWindow; // 用作窗口显示函数ShowWindow的缺省参数WORD cbReserved2; // 保留,必须为0LPBYTE lpReserved2; // 保留,必须为NULLHANDLE hStdInput; // 标准输入的句柄HANDLE hStdOutput; // 标准输出的句柄HANDLE hStdError; // 标准错误的句柄} STARTUPINFO, *LPSTARTUPINFO;和typedef struct _PROCESS_INFORMA TION {HANDLE hProcess; // 返回的进程句柄HANDLE hThread; // 返回的主线程句柄DWORD dwProcessId; // 返回的进程IDDWORD dwThreadId; // 返回的主线程ID} PROCESS_INFORMATION, *LPPROCESS_INFORMA TION;2.管理进程管理进程包括获取进程的句柄和ID、获取与设置进程的优先级、等待进程返回等操作。
1)获取进程的句柄和ID除了可从创建进程函数CreateProcess的最后一个(返回)参数——进程信息结构PROCESS_INFORMA TION变量来获取所创建的新进程及其主线程的句柄和ID外,还可利用API函数GetCurrentProcess和GetCurrentProcessId来获取当前进程的句柄和ID:HANDLE GetCurrentProcess(void);DWORD GetCurrentProcessId(void);不过用GetCurrentProcess返回的是一个伪句柄,只能在当前进程中使用。
可以调用API函数DuplicateHandle将此伪句柄转换为一个真正的句柄。
2)获取和设置进程的优先级在Windows操作系统中,进程有6种优先级别(priority level/class),从低到高分别为:空闲(Idel)、低普通(Below normal)、普通(Normal)、高普通(Above normal)、高(High)和实时(Real time),对应的符号常量和数值见表22-1。
表22-1 进程优先级符号常量优先级符号常量对应数值高↑| | | ↓低实时REALTIME_PRIORITY_CLASS 0x00000100 高HIGH_PRIORITY_CLASS 0x00000080 高普通ABOVE_NORMAL_PRIORITY_CLASS 0x00008000 普通NORMAL_PRIORITY_CLASS 0x00000020 低普通BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS 0x00004000 空闲IDLE_PRIORITY_CLASS 0x00000040可以在创建新进程时,利用其创建标志参数dwCreationFlags来设置。
也可以用API函数GetPriorityClass和SetPriorityClass来获取和设置指定进程的优先级:DWORD GetPriorityClass( HANDLE hProcess );BOOL SetPriorityClass( HANDLE hProcess, DWORD dwPriorityClass );例如:DWORD p = GetPriorityClass(GetCurrentProcess());SetPriorityClass(GetCurrentProcess(), IDLE_PRIORITY_CLASS);3)等待进程返回可以调用API函数WaitForSingleObject来等待指定进程(或线程)结束后返回:DWORD WINAPI WaitForSingleObject( HANDLE hHandle, DWORD dwMilliseconds );例如:WaitForSingleObject( pi.hProcess, INFINITE );3.结束进程结束进程的方法有多种,可以调用API函数ExitProcessk来结束当前进程(及其所有线程)(对控制台程序,在接收到CTRL+C或CTRL+BREAK信号后会调用此函数):VOID ExitProcess( UINT uExitCode );或调用API函数ExitProcess来结束指定进程(及其所有线程):BOOL TerminateProcess(HANDLE hProcess, UINT uExitCode );进程的所有线程终止后进程也会自动终止。