pthread之工作模式

pthread之工作模式

呵呵，本来只想写写今年学习多线程时碰到的一些问题，没有想到随意列个表，竟然成了一个系列，这一系列包含了互斥、条件变量、信号量等相关的内容、也包括了内存可视性、线程的取消等一些线程使用的高级话题。以这些知识为元素、以
现实现中遇到的问题为对象，为解决这些问题构成下面的几种基本的线程模型（就像编程语言中的for,while,if,switch这些编程的基本结构一样）

线程编程模型

流水线	每个线程反复地在数据系列上执行同一种操作，并把操作结果传递给下一步骤 的其他线程，这就是“流水线“（assembly line)方式
工作组	每个线程在自己的数据上执行操作，工作组中的线程可能执行同样的操作，也可 能执行不同的操作，但是它们一定独立执行
客户端/服务器端	一个客户为每一件工作与一个独立的服务器“订契约”，通常“订契约”是匿名 的－－一个请求通过某种接口提交

流水线：流水线模型在一种意义上讲，是一种串型化的操作，一般来讲下一步的操作需要用到上一步的结果。这种情景从对单
个对象处理的角度来看，性能并没有什么提高，但是如果从大处着眼，并行度大大的增加了。可以看看CPU的流水结构，和这
个差不多一个想法。如果将其比作一个管道的话，它的最大的并行性，就是管道能放下处理对象的容量。

工作组：这 种模型中的线程都各自己狂跑，不会被工作组中的其它线程影响，比如等待线程组中其它线程、或者需要被线程组中的其它线程唤醒、或者和工作组中的其它线程操 作同一块内存而需要等待共享锁。工作组中的线程在不同的数据上完成相同的任务，这是单指令多数据[SIMD]的应用；工作组中的线程在不同数据上完成不同 的任务(多指令多数据据（MIMD）的应用)。

比如我们要对一个巨大的数据矩阵中的数据进行运算，可以同时启动几个线程，其任务就是对给定的地址范围内的数值进
行数学运算。在多CPU的系统中，这种高密集度运算将会大大提高运算速度，然后再通过对各个线程返回的地址进行汇总，即
可得到有效的结果。同样对大量数据的排序、搜索都可以利用上面的这种方法。

再举一个例子,就是下载文件时，对文件做合理分切后，用多个线程对文件进行下载，文件下载完之后，再对文件做相应的
合并即可增加下载的速度。

上面的两个例子都是工作组中的线程作同样的、但又互不干涉的任务，大大增加了并发度，有效利用了现有的资源。（呵呵，补一句，并发度高，并不一定运行速度更加快噢：） 多线程也是需要代价的。

再举一个对不同的任务并行处理，这样的例子更加的多，比如两个线程各自操作不同的文件。或者工作队列

客户端/服务器端： 这种模型与网络编程的概念相当，由一方提供另一方一种服务，而另一方能在一定的协议之下得到这种服务。

感受：
      线程提供了一种异步机制，但面对的最大问题就是同步！