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Qt之Concurrent框架

简述 QtConcurrent 命名空间提供了高级 API，使得可以在不使用低级线程原语（例如：互斥、读写锁、等待条件或信号量）的情况下编写多线程程序，使用 QtConcurrent 编写的程序根据可用的处理器核心数自动调整所使用的线程数。这意味着，当在未来部署多核系统时，现在编写的应用程序将继续适应。 简述 用法 Qt Concurrent 单词统计 更多参考 用法 在 C++ API changes 有关于 Qt Concurrent 的更改说明： Qt Concurrent has been moved from Qt Core to its own module 意思是说，Qt Concurrent 已经被从 Qt Core 中移到自己的模块中了。所以，要链接到 Qt Concurrent 模块，需要在 qmake 项目文件中添加： QT += concurrent 注意： QtConcurrent::Exception 类被重命名为 QException，并且 QtConcurrent::UnhandledException 类被重命名为 QUnhandledException，他们仍然位于 Qt Core 中。 Qt Concurrent QtConcurrent 包含了函数式编程风格 APIs 用于并行列表处理，包括用于共享内存（非分布式）系统的 MapReduce 和 FilterReduce 实现，以及用于管理 GUI 应用程序异步计算的类： Concurrent Map 和 Map-Reduce QtConcurrent::map()：将一个函数应用于一个容器中的每一项，就地修改 items。 QtConcurrent::mapped()：和 map() 类似，只是它返回一个包含修改内容的新容器。 QtConcurrent::mappedReduced()：和 mapped() 类似，只是修改后的结果减少或组合成一个单一的结果。 Concurrent Filter 和 Filter-Reduce QtConcurrent::filter()：从一个容器中删除所有 items，基于一个 filter 函数的结果。 QtConcurrent::filtered()：和 filter() 类似，只是它返回一个包含过滤内容的新容器。 QtConcurrent::filteredReduced()：和 filtered() 类似，只是过滤后的结果减少或组合成一个单一的结果。 Concurrent Run QtConcurrent::run()：在另一个线程中运行一个函数。 QFuture：表示异步计算的结果 QFutureIterator：允许通过 QFuture 遍历可用的结果 QFutureWatcher：允许使用信号槽来监控一个 QFuture QFutureSynchronizer：是一个方便的类，用于一些 QFutures 的自动同步 Qt Concurrent 支持多种兼容 STL 的容器和迭代器类型，但是最好使用具有随机访问迭代器的 Qt 容器，例如：QList 或 QVector。map 和 filter 函数都接受容器和 begin/end 迭代器。 STL 迭代器支持概述： 迭代器类型 示例类 支持状态 Input Iterator 不支持 Output Iterator 不支持 Forward Iterator std::slist 支持 Bidirectional Iterator QLinkedList, std::list 支持 Random Access Iterator QList, QVector, std::vector 支持和推荐 在 Qt Concurrent 迭代大量轻量级 items 的情况下，随机访问迭代器可以更快，因为它们允许跳过容器中的任何点。此外，使用随机访问迭代器允许 Qt Concurrent 通过 QFuture::progressValue() 和 QFutureWatcher::progressValueChanged() 来提供进度信息。 非就地修改的函数（例如：mapped() 和 filtered()），在调用时会创建容器的副本。如果正在使用的是 STL 容器，此复制操作可能需要一段时间，在这种情况下，建议为容器指定 begin 和 end 迭代器。 单词统计 厉害了 Concurrent，来看一个单词统计的示例： #include <QList> #include <QMap> #include <QTextStream> #include <QString> #include <QStringList> #include <QDir> #include <QTime> #include <QApplication> #include <QDebug> #include <qtconcurrentmap.h> using namespace QtConcurrent; // 递归搜索文件 QStringList findFiles(const QString &startDir, QStringList filters) { QStringList names; QDir dir(startDir); foreach (QString file, dir.entryList(filters, QDir::Files)) names += startDir + '/' + file; foreach (QString subdir, dir.entryList(QDir::AllDirs | QDir::NoDotAndDotDot)) names += findFiles(startDir + '/' + subdir, filters); return names; } typedef QMap<QString, int> WordCount; // 单线程单词计数器函数 WordCount singleThreadedWordCount(QStringList files) { WordCount wordCount; foreach (QString file, files) { QFile f(file); f.open(QIODevice::ReadOnly); QTextStream textStream(&f); while (textStream.atEnd() == false) foreach (const QString &word, textStream.readLine().split(' ')) wordCount[word] += 1; } return wordCount; } // countWords 计算单个文件的单词数，该函数由多个线程并行调用，并且必须是线程安全的。 WordCount countWords(const QString &file) { QFile f(file); f.open(QIODevice::ReadOnly); QTextStream textStream(&f); WordCount wordCount; while (textStream.atEnd() == false) foreach (const QString &word, textStream.readLine().split(' ')) wordCount[word] += 1; return wordCount; } // reduce 将 map 的结果添加到最终结果，该函数只能由一个线程一次调用。 void reduce(WordCount &result, const WordCount &w) { QMapIterator<QString, int> i(w); while (i.hasNext()) { i.next(); result[i.key()] += i.value(); } } int main(int argc, char** argv) { QApplication app(argc, argv); qDebug() << "finding files..."; QStringList files = findFiles("../../", QStringList() << "*.cpp" << "*.h"); qDebug() << files.count() << "files"; int singleThreadTime = 0; { QTime time; time.start(); // 单线程统计，与 mapreduce 机制实现的作对比 WordCount total = singleThreadedWordCount(files); singleThreadTime = time.elapsed(); // 打印出所耗费的时间 qDebug() << "single thread" << singleThreadTime; } int mapReduceTime = 0; { QTime time; time.start(); // mappedReduced 方式进行统计 WordCount total = mappedReduced(files, countWords, reduce); mapReduceTime = time.elapsed(); qDebug() << "MapReduce" << mapReduceTime; } // 输出 mappedReduced 方式比单线程处理方式要快的倍数 qDebug() << "MapReduce speedup x" << ((double)singleThreadTime - (double)mapReduceTime) / (double)mapReduceTime + 1; } 输出如下： finding files… 2185 files single thread 5221 MapReduce 2256 MapReduce speedup x 2.31427 可以看出，共查找了 2185 个文件，单线程使用了 5221 毫秒，MapReduce 方式使用了 2256 毫秒，比单线程要快 2.31427 倍。经过反复尝试，基本都在 2 倍以上。 更多参考 Qt之Concurrent Map和Map-Reduce Qt之Concurrent Filter和Filter-Reduce Qt之Concurrent Run Qt之QFuture Qt之QFutureWatcher
2016-07-28
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Storm Ack框架笔记

Storm利用Acker Bolt节点跟踪消息，当Spout发送出去的消息以及这些消息所衍生出来的消息均被处理后，Spout将受到对应于该消息的Ack。实现要点： 1、Storm中每条发送出去的消息都会对应一个随机的消息ID。 2、Spout发送消息后，将向Acker Bolt发送一条消息，该消息内容为<RootId,消息ID>，Acker bolt将为该消息创建一条跟踪项。 3、Bolt产生要发送的消息时，会计算每条新消息的消息ID，并将消息ID发送至Acker Bolt，Acker Bolt对消息ID进行异或后存储。于是，Storm对新发送的消息进行了跟踪。 4、Blot对输入的消息进行Ack时，也会将该消息ID发送到Acker Bolt,Acker Bolt对每条消息ID进行异或存储，由于该消息在被发送时，已经向Acker Bolt发送过消息ID，之后再被Acker时又再次发送该消息ID。根据异或的语义，这相当于对该消息的跟踪结束。 5、Acker Bolt在更新某一个消息的跟踪值时，若发现其跟踪值变为零，则向Spout节点发送消息，表明Spout发送的这条消息已经被成功处理。 6、若Spout在发送消息时未指定用于消息跟踪的ID，系统则不对消息进行跟踪，Blot新产生的消息并不会被单独跟踪。 7、Spout的每条消息以及由该消息演化而来的所有消息的跟踪负载为16个字节，8个字节的根消息ID以及8个字节的消息跟踪值AckValue.但是，由于Storm中采用HashMap对其进行存储，在32位的JVM中，每条消息至少需要20个字节的额外负载，故一条消息的跟踪需要40个字节左右的负载。 （一）1与2中，Spout发送T1到Bolt1,发送T2到Bolt2.T1和T2具有相同的内容，但表示不同的备份，每条消息都会对应一个ID,消息T1的anchors为<RootId,T1>,消息T2的anchors为<RootId,T2> （二）3中，Spout在Acker Bolt中注册了一条记录RootId=T1^T2。 （三）4与6中，Bolt1发送新的消息T3、T4、T5到Blot3,同时对输入的消息进行Ack操作，消息内容为<RootId,T1^T3^T4^T5>,此时，Acker Bolt中的跟踪项为<RootId,T1^T2^T1^T3^T4^T5=>T2^T3^T4^T5>。 （四）在5中，Bolt2对输入的消息T2进行Ack操作，它没有产生新的消息，发送到Acker Bolt的消息为<RootId,T2>,T2异或后消失。 （五）在7中，Blot3对输入的消息进行Ack操作，发送的消息为<RootId,T3^T4^T5>,此时Acker Bolt中的跟踪项为<RootId,T3^T4^T5^T3^T4^T5 =>0> （六）Acker Bolt发现RootId对应的值为零，它认为该RootId对应的消息以及所有衍生出来的消息均已经被成功处理，于是它向Spout发送消息，而Spout将调用Ack回调方法。 那么每条被处理的消息必须进行Ack或者Fail操作，否则，虽然有超时机制可以对过期消息进行清空，但可能导致消息不断重传。（所以项目中每次进入bolt都有唯一性过滤?) 参考：《Storm 源码分析》
2016-06-04
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[android]AndroidInject框架——我的第一个android小型框架

作为一个移动应用开发者，随着需求的日益增多，Android项目的越来越臃肿，代码量越来越大， 现在冷静下来回头看看我们的代码，有多少代码跟业务逻辑没什么关系的 所以，本人自不量力，在github上建了个开源项目，希望能一定程度地简化我的代码-。- 现在第一个版本完成，希望有兴趣的朋友能加入一起完善。 本人才疏学浅，代码中有写得不妥的地方希望大家不吝赐教哈！ github地址： https://github.com/wangjiegulu/androidInject androidInject_1.0.jar： http://pan.baidu.com/s/1rcSiy 主要的思想就是通过注解的方式，把我们要做的事情直接注入进来给我们，“不是我去调用对象，而是对象自己来找我” 现在刚写完了10个注解： @AINoTitle， @AIFullScreen， @AILayout， @AIView， @AIBean， @AISystemService， @AIClick， @AIItemClick， @AILongClick， @AIItemLongClick 使用方法如下： Activity中使用： View Code Fragment中使用： View Code 具体注解如下： @AINoTitle: 类注解, 只适用于Activity(需继承于AIActivity), 设置Activity不显示Title @AIFullScreen: 类注解, 只适用于Activity(需继承于AIActivity), 设置Activity全屏 @AILayout: 类注解 value[int]: 用于设置该Activity的布局 ---- setContentView(resId); @AIView: 属性注解 id[int]: 用于绑定控件 ---- findViewById(resId);(default identifier[R.id.{field name}] if did not set id) clickMethod[String]: 用于设置控件点击事件的回调方法, 可选, 方法名称任意, 参数必须为(View view) longClickMethod[String]: 用于设置控件长按的回调方法, 可选, 方法名任意, 参数必须为(View view) itemClickMethod[String]: 用于设置控件item点击的回调方法, 可选, 方法名任意, 参数必须为(AdapterView, View, int, long) itemLongClickMethod[String]: 用于设置控件item长按的回调方法, 可选, 方法名任意, 参数必须为(AdapterView, View, int, long) @AIBean: 属性注解, 为该属性生成一个对象并注入, 该对象必须有个默认的不带参数的构造方法 @AISystemService: 属性注解，为该属性注入系统服务对象 @AIClick: 方法注解 value[int[], 所要绑定控件的id]: 用于绑定控件点击事件的回调方法, 方法名称任意, 参数必须为(View view) @AIItemClick: 方法注解 value[int[], 所要绑定控件的id]: 用于绑定控件item点击事件的回调方法, 方法名称任意, 参数必须为(AdapterView, View, int, long) @AILongClick: 方法注解 value[int[], 所要绑定控件的id]: 用于绑定控件长按事件的回调方法, 方法名称任意, 参数必须为(View view) @AIItemLongClick: 方法注解 value[int[], 所要绑定控件的id]: 用于绑定控件item长按事件的回调方法, 方法名称任意, 参数必须为(AdapterView, View, int, long) 本文转自天天_byconan博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/tiantianbyconan/p/3459139.html ，如需转载请自行联系原作者
2017-10-24

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

时间: 2026-08-21 大小: 5MB 下载: 2次
Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2026-08-21 大小: 9.84MB 下载: 40次
WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

时间: 2025-12-13 大小: 249.54MB 下载: 22次
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