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RabbmitMQ从入门到精通课程(第1季)--RabbitMQ快速入门以及API介绍
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队列:queue
易学笔记(qq:1776565180)
2023-01-13 00:42:14
课时名称
课时知识点
队列:queue
队列:queue
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队列:queue
课时名称课时知识点队列:queue队列:queue
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手写单向
队列
性能秒杀std::
queue
std::
queue
即单向
队列
,是一种先入先出的FIFO
队列
。具有以下特点: 只允许从队尾插入元素,从队头删除元素 先进先出(First In First Out) 不允许在中间部位进行操作 一共6个函数front()、back()、push()、pop()、empty()、size(),自己手写实现,也是比较简单的。 接下来, 我们就手写实现一个定制的
queue
队列
,然后将其与std::
queue
性能进行对比。 一、IORequest
Queue
队列
类实现 IORequest
Queue
.h #ifnde
std::
queue
std::
queue
是 stl 里面的容器适配器, 用来适配FIFO的数据结构。std::
queue
, 入
队列
的方法是: std::
queue
::push(), 出
队列
的方法是: std::
queue
::pop(), 为了异常安全, 这个方法返回void, 所以通常调用std::
queue
::front(), 查看
队列
头部的元素, 然后调用std::
queue
::pop(), 让元素出
队列
. 今天在写一个服务器程序的时候,发现请求量大的时候,程序发生崩溃,原因是我传入某个函数的string的size()
使用boost::lockfree::
queue
实现并发
队列
通过使用boost::lockfree::
queue
,可以避免多线程环境下的锁竞争和阻塞,从而提高程序的性能。在使用该
队列
时,需要注意内存池大小的设置,并保证对
队列
的操作都是原子的。boost::lockfree::
queue
是一个高性能的无锁
队列
,它采用了多种技术保证在多线程环境下的线程安全性。boost::lockfree::
queue
是boost库的一部分,所以先需要安装Boost库。该程序创建了一个可以容纳100个元素的
队列
,将10个元素添加到
队列
中,并通过循环取出
队列
中的所有元素并输出。
C++11:基于std::
queue
和std::mutex构建一个线程安全的
队列
C++中的模板std::
queue
提供了一个
队列
容器,但这个容器并不是线程安全的,如果在多线程环境下使用
队列
,它是不能直接拿来用的。 基于它做一个线程安全的
队列
也并不复杂。基本的原理就是用std::mutext信号量对std::
queue
进行访问访问,以保证任何一个线程都是独占式访问,下面是完整的代码。/* * threadsafe_
queue
.h * * Created on: 2016
C++,std::
queue
详解
std::
queue
是 C++ 标准模板库(STL)中的一个容器适配器,它提供了一种先进先出(FIFO)的数据结构。std::
queue
通常被用于存储元素集合,并且只允许在尾部添加新元素(push),在头部移除元素(pop)。这种特性使得 std::
queue
成为实现
队列
行为的理想选择。
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十年IT从业经验,从底层编码开始一步步到现在系统架构设计,推崇全栈技术开发,积累大量个人学习资料,非常适合入门和提高学习。十年工作经验前后积累了多种技术: 开发语言:C/C++/JAVA/PYTHON/GO/JSP WEB架构:Servlets/springMVC/springBoot/springClound 容器架构:Docker容器/Docker集群/Docker与微服务集成/ 数据库:Oracle/Mysql/Redis/MongoDB 中间件:Nginx/消息队列/ 大数据:Hadoop/Hbase/hlive等 人工智能:数学基础/机器学习/深度学习/数据挖掘/推荐系统
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十年IT从业经验,从底层编码开始一步步到现在系统架构设计,推崇全栈技术开发,积累大量个人学习资料,非常适合入门和提高学习。十年工作经验前后积累了多种技术: 开发语言:C/C++/JAVA/PYTHON/GO/JSP WEB架构:Servlets/springMVC/springBoot/springClound 容器架构:Docker容器/Docker集群/Docker与微服务集成/ 数据库:Oracle/Mysql/Redis/MongoDB 中间件:Nginx/消息队列/ 大数据:Hadoop/Hbase/hlive等 人工智能:数学基础/机器学习/深度学习/数据挖掘/推荐系统
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