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總之，我一直在努力完成以下任務：我希望能夠有效地管理很多（數十億/他們不需要很長時間就能完成，但我是創建數組以進行高速處理，如果我不馬上將東西傳遞給線程，數組變得非常大以至於導致段錯誤），這些線程在必要時將數據傳遞給JNI，並且需要存儲在向量中。創建矢量管理的JNI線程[C++]
我一直面臨兩個問題：
第一個是，如果我試圖產卵比約45線程都同時運行JNI，Java的崩潰了。如果他們沒有在同一時間運行，它可以正常工作，但我從GC得到很多抱怨，說它沒有獲得足夠的內存，儘管這似乎沒有影響任何內容。
第二個是，如果我以我現在的速度產生線程，那麼我用來管理和稍後加入它的向量會變得太大。
因此，總而言之，我需要一種快速的方式來跟蹤我創建的線程，而不會犧牲任何時間。
//g++ -std=c++11 -I/usr/lib/jvm/java-8-openjdk/include -I/usr/lib/jvm/java-8-openjdk/include/linux cpptest/Test.cpp -L/usr/lib/jvm/java-8-openjdk/jre/lib/amd64/server -ljvm -lpthread
#include <jni.h>
#include <iostream>
#include <thread>
#include <string.h>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <mutex>
#include <fstream>
#include <algorithm>
jclass cls;
jmethodID mid;
JNIEnv* env;
JavaVM* jvm;
std::mutex m;
typedef struct {
long seed;
int chunkX;
int chunkZ;
int eyes;
} Stronghold;
void ThreadFunc(Stronghold strhld, std::ofstream *outfile) {
jvm->AttachCurrentThread((void**)&env, NULL);
jlongArray rt = (jlongArray)env->CallStaticLongMethod(cls, mid, (jlong)strhld.seed, (jint)strhld.chunkX, (jint)strhld.chunkZ, (jint)strhld.eyes);
jsize size = env->GetArrayLength(rt);
std::vector<long> rtVec(size);
env->GetLongArrayRegion(rt, 0, size, &rtVec[0]);
jvm->DetachCurrentThread();
std::string write;
m.lock();
for(long &element : rtVec) {
write = std::to_string(element) + "; ";
*outfile << write;
}
*outfile << std::endl;
m.unlock();
}
int main(int argc, char* argv[]) {
std::ofstream outfile("./new.txt",std::ofstream::binary);
std::vector<std::thread> threads;
const int kNumOptions = 3;
JavaVMOption options[kNumOptions] = {
{ const_cast<char*>("-Xmx512m"), NULL },
{ const_cast<char*>("-verbose:gc"), NULL },
{ const_cast<char*>("-Djava.class.path=/home/jewe37/Desktop/"), NULL }
};
JavaVMInitArgs vm_args;
vm_args.version = JNI_VERSION_1_8;
vm_args.options = options;
vm_args.nOptions = sizeof(options)/sizeof(JavaVMOption);
env = NULL;
jvm = NULL;
JNI_CreateJavaVM(&jvm, reinterpret_cast<void**>(&env), &vm_args);
const char* kClassName = "Processor";
cls = env->FindClass(kClassName);
if (cls == NULL) {
std::cerr << "FINDCLASS" << std::endl;
return 1;
}
const char* kMethodName = "ProcessSeed";
mid = env->GetStaticMethodID(cls, kMethodName, "(JIII)[J");
if (mid == NULL) {
std::cerr << "FINDMETHOD" << std::endl;
return 1;
}
Stronghold strhld;
for(int i = 0; i < std::stoi(argv[1]); i++) {
strhld = {i, i*2, i*3, i*4};
threads.emplace_back(ThreadFunc, strhld, &outfile);
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::microseconds(50));
}
std::cout << threads.size() << std::endl;
for (std::thread &thread : threads) if (thread.joinable()) thread.join();
jvm->DestroyJavaVM();
outfile.close();
return 0;
}
這聽起來像你正在尋找一個線程池。創建一個新的線程相對昂貴，而且你正在做一些瘋狂的事情。此外，擁有比您擁有更多併發線程的執行資源通常不會有幫助，並且可能有害。無論如何，我沒有看到在實際執行任務之前獲得如此遠的價值。把它們放在一個有界的隊列中，這樣，當它變得太遠時，無論什麼線程產生它們。這可以釋放資源來運行實際工作。 –
@JohnBollinger擁有這麼多線程似乎是最好的選擇來處理其他計算的輸出在每〜350us進來。我確實需要使用線程，因爲我需要分離出來，讓其餘部分繼續。我會看看一個線程池是否會在我的具體情況下工作。 – JeWe37
你的矢量變得如此之大意味着你的任務執行不能跟上他們的一代。刪除創建和加入線程的開銷（通過使用線程池）可能有助於解決這個問題，但如果這還不夠，那麼你就會遇到更深層次的問題。 –