CP.4: Think in terms of tasks, rather than threads

CP.4:按照任务思考问题，而不是线程

 

Reason（原因）

A thread is an implementation concept, a way of thinking about the machine. A task is an application notion, something you'd like to do, preferably concurrently with other tasks. Application concepts are easier to reason about.

线程是实现层面的概念，一种理解机器动作的方式。任务是应用层面的观念，你希望它可以和其他任务并发执行。应用概念更容易理解。

 

Example（示例）

void some_fun()
{
    std::string msg, msg2;
    std::thread publisher([&] { msg = "Hello"; });       // bad: less expressive
                                                         //      and more error-prone
    auto pubtask = std::async([&] { msg2 = "Hello"; });  // OK
    // ...
    publisher.join();
}

 

Note（注意）

With the exception of async(), the standard-library facilities are low-level, machine-oriented, threads-and-lock level. This is a necessary foundation, but we have to try to raise the level of abstraction: for productivity, for reliability, and for performance. This is a potent argument for using higher level, more applications-oriented libraries (if possibly, built on top of standard-library facilities).

除了async()以外，标准库功能都是低层次，面向机器，线程/锁层次的。这些作为基础有必要，但是我们必须努力提高抽象的层次：为了生产性，为了可靠性，也为了性能。这是一个事关使用更高层次，更加面向应用的库的具有重大影响的话题（如果可能，将其构建在标注库功能的顶层）。

 

Enforcement（实施建议）

???

 

原文链接

​​https:///isocpp/CppCoreGuidelines/blob/master/#cp4-think-in-terms-of-tasks-rather-than-threads​​

 

 

新书介绍

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C++核心准则CP.4:按照任务思考问题，而不是线程_线程

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对设计模式感兴趣而且希望随学随用的读者通过本书可以快速跨越从理解到运用的门槛；希望学习Python GUI 编程的读者可以将本书中的示例作为设计和开发的参考；使用Python 语言进行图像分析、数据处理工作的读者可以直接以本书中的示例为基础，迅速构建自己的系统架构。

 

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