参考这个 benchmark,分别对不同的 ThreadPool 进行测试,在我的机器上面会发现 crossbeam 的性能会明显好很多,标准库 channel 其次,最后才是 condition variable。 test thread_pool::benchmark_condvar_thread_pool ... bench:128,924,340 ns/iter (+/-39,853,735) test thread_pool::benchmark...
max_workers:usize,// 定义最大线程数}implPool{fnnew(max_workers:usize)->Pool {}fnexecute<F>(&self, f:F)whereF:FnOnce() +'static+Send{} } 用execute来执行任务,F: FnOnce() + 'static + Send是使用thread::spawn线程执行需要满足的trait, 代表F是一个能在线程里执行的闭包函数。 另一点自然...
worker.thread.join().unwrap() } } } 1 我们实现了一个新的函数来创建WorkerPool的新实例,这个新函数我们添加了一个参数size,其类型是usize整数。它将决定这个池中有多少个工作线程。这个函数返回一个WorkerPool的实例。 在新函数体中,我们创建了一个新的通道,我们将使用这个通道将任务发送给工作线程。我们创建...
title: rust scoped thread pool date: 2021-08-09 16:53:11 用rayon即可。 mod a { fn fun(a: &mut i32) -> i32 { *a += 1; return *a + 233; } pub fn main
futures有两种executor:LocalPool和ThreadPool。 本文介绍ThreadPool。 对于ThreadPool,它通过把任务提交到线程池,然后让一组固定的线程去执行任务,并且为每一个任务增加了状态机,从而实现了异步的方式。 我们来看看ThreadPool的代码: /// A general-purpose thread pool for scheduling tasks that poll futures to /...
Terminate, } /// a simple thread pool /// /// example /// ``` /// let pool = lhaot_thread_pool::thread::ThreadPool::new(3); /// for i in 0..5 { /// pool.execute(move || println!("task {i}")); /// } /// ``` /// /// if you need to resize thread pool....
1.背景 如果在rust中使用线程沲,因rust自身没有ThreadPool,需要使用第三方库;例如:知名的rayon 2.解决方案 在Cargo.toml中添加rayon的配置,最新版本为1.8 [dependencies] rayon="1.8.0" 3.使用示例 userayon::prelude::*; pubfnthread_pool_test() { ...
usestd::thread;usestd::sync::{mpsc,Arc,Mutex};typeJob=Box<dynFnOnce()+Send+'static>;enumMessage{NewJob(Job),Terminate,}structThreadPool{workers:Vec<Worker>,sender:mpsc::Sender<Message>,}structWorker{id:usize,thread:Option<thread::JoinHandle<()>>,}implThreadPool{fnnew(size:usize)->Thread...
threadpool A thread pool for running a number of jobs on a fixed set of worker threads. Usage Add this to your Cargo.toml: [dependencies] threadpool = "1.0" and this to your crate root: extern crate threadpool; Minimal requirements This crate requires Rust >= 1.13.0 Memory performance ...
线程池(ThreadPool):使用线程池可以避免频繁创建和销毁线程带来的开销,提高性能。 线程局部存储(Thread Local Storage, TLS):允许每个线程拥有其自己的数据副本,这对于需要隔离数据的场景非常有用。 线程优先级(Thread Priority):虽然Rust标准库不直接支持设置线程优先级,但可以通过操作系统提供的API来实现。