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aardio 并行任务处理

并行任务处理学习

今天开始学习编程中的并行任务处理,突然发现这和生活中的"一心多用"很像。就像边听音乐边打扫房间一样,程序也能同时执行多个任务。

一、初识多线程

学到了在aardio中用多线程实现并行任务的方法,感觉就像组建了一支工人团队。每个线程都是一个独立干活的"工人",可以同时处理不同任务。

试着写了第一个多线程例子:

import console;
import thread.works;var works = thread.works( 10,function(id) {import console;for(i=1;10;1){thread.delay(100)console.log("任务" + id + "执行第" + i + "次")} }
);works.push(1);
works.push(2);
console.pause(true);

截图一

 

这里用thread.works创建了任务管理器,最多能同时处理10个任务。往里面push了两个任务后,发现它们真的在同时执行!每个任务循环10次,中间用thread.delay(100)模拟执行时间,控制台里两个任务的输出交错出现,这就是并行的效果吧~

二、线程同步:解决"抢锤子"的麻烦

遇到了一个关键问题:当多个线程同时访问共享资源时会出乱子,就像多个工人抢一把锤子。这时候需要用"互斥锁"来协调。

试着写了带锁的例子:

  import console;import thread.works;cycle = function(...){var works = thread.works( 10,function(id) {import console;thread.lock("写控制台")for(i=1;10;1){thread.delay(100)console.log("任务" + id + "执行第" + i + "次")thread.unlock("写控制台")}});return works.push(...);}thread.create(function( ... ){import win;         },cycle(1));thread.delay(700)thread.create(function( ... ){import win;         },cycle(2));thread.delay(2000);console.pause();

截图二

 

这里用thread.lock("写控制台")加锁,thread.unlock("写控制台")解锁。确保同一时间只有一个线程能操作控制台。试运行时发现输出不再混乱,每个任务的日志都完整输出,锁的作用太重要了!

三、线程池

当任务很多时,频繁创建和销毁线程太浪费资源。这时候学到了线程池的概念,就像一个固定编制的工人团队,任务来了直接分配给空闲工人,不用反复招人解雇。

试着用线程池写了例子:

import console;
import thread.manage//创建线程管理器
manage = thread.manage(3)var task = function(id){import console;console.log("任务"+id+"开始执行");thread.delay(1000);console.log("任务"+id+"执行完成");
}for(i=1;10;1){manage.create(task,i);
}manage.waitClose()
console.pause();

截图三

 

这里创建了最多3个线程的线程池,然后提交10个任务。发现线程池会自动分配任务,3个线程轮流工作,不用自己管理线程的创建和销毁,代码简洁了很多。manage.waitClose()能等待所有任务完成。

四、挑战

用线程池并行执行5个任务,每个任务打印编号并模拟执行2秒。

我的代码:

import console;
import thread.manage//创建线程管理器
manage = thread.manage(3)var task = function(id){import console;console.log("任务"+id+"开始执行");thread.delay(2000);console.log("任务"+id+"执行完成");
}for(i=1;5;1){manage.create(task,i);
}manage.waitClose()
console.pause();

截图四

 

虽然线程池最多3个线程,但提交5个任务时,前3个先执行,完成后自动接手剩下的2个。看着控制台按顺序输出"任务开始-执行完成"的日志,感觉自己对并行处理的理解更深入了。明天得试试用多线程处理更复杂的任务,比如同时下载多个文件~

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