如何提高C++大数据开发中的多线程并发效率?

#include <iostream>
#include <thread>

// 线程任务函数
void thread_func() {
    // 线程具体任务代码
    std::cout << "Hello, World!" << std::endl;
}

int main() {
    // 创建线程并启动
    std::thread t(thread_func);
    
    // 等待线程结束
    t.join();
    
    return 0;
}

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>

std::mutex mtx;  // 全局互斥锁

// 线程任务函数
void thread_func() {
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);  // 加锁
    
    // 具体任务代码
    std::cout << "Hello, World!" << std::endl;
    
    // 解锁
}

int main() {
    // 创建线程并启动
    std::thread t(thread_func);
    
    // 等待线程结束
    t.join();
    
    return 0;
}

#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
#include <algorithm>

const int num_threads = 4;  // 线程数量

// 线程任务函数
void thread_func(int thread_id, std::vector<int>& data) {
    int start = thread_id * (data.size() / num_threads);
    int end = (thread_id == num_threads - 1) ? data.size() : (thread_id + 1) * (data.size() / num_threads);
    for (int i = start; i < end; ++i) {
        // 具体任务代码
        data[i] *= 2;
    }
}

int main() {
    std::vector<int> data = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
    std::vector<std::thread> threads;
    
    // 创建线程并启动
    for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
        threads.emplace_back(thread_func, i, std::ref(data));
    }
    
    // 等待线程结束
    for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
        threads[i].join();
    }
    
    // 输出结果
    for (int num : data) {
        std::cout << num << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    
    return 0;
}