线程池分析与设计

线程池

基本功能接口

C++11 及以后的标准中，std::packaged_task和std::future是并发编程中用于任务封装和结果获取的重要组件，它们通常与线程配合使用，实现异步操作。

std::packaged_task

std::packaged_task：封装可调用对象为异步任务，它是一个模板类，用于封装任何可调用对象（包括函数、lambda、函数对象等），并且它还需要与std::future关联使用，当std::packaged_task被执行时，其中封装的任务也会运行，结果会存储在内部，和这个std::packaged_task关联的std::future可以进行调用。

核心功能
  1. 异步任务封装：将任务（在线程池中每个任务起始就是一个函数）打包起来，让它可以异步执行
  2. 和std::future绑定：因为每一个std::packaged_task()会对应一个std::future,所以在std::packaged_task执行之后，其中的任务也运行了，结果就存储在内部，等待std::future通过get_future()调用.
  3. 执行任务：可以直接通过operator()调用，也可传递给线程执行（std::thread接收std::packaged_task()当参数就行）
简单函数的示例

这里先给出一个简单的小示例，之后会结合线程池进行阐述

#include <future>
#include <thread>
#include <iostream>int add(int a, int b) {return a + b;
}int main()
{// 1、首先需要封装任务-->这里是封装add()，需要一个int做返回值以及两个int参数std::packaged_task<int(int, int)> task(add);// 2、和std::future绑定   异步任务task调用get_future进行绑定std::future<int> f = task.get_future();// 3、在一个线程中执行这个封装好的异步任务std::thread t(std::move(task), 10, 20);// 这里需要强调一下，封装后的异步任务不可复制，只能进行移动，所以再传给线程做参数时，只能使用std::move()// 因为这里是异步执行的，所以主线程可以执行其他任务// 现在获取这个线程中执行的结果// future() 具有唯一性，使用get()获取一次之后，就不能获取第二次了，如果结果没有就绪就阻塞等待结果就绪int res = f.get();	// 现在就可以打印获得的这个结果了std::cout << "res = " << res << std::endl;// 在创建线程之后，必须 join或者detach，否则就会出现错误t.join();return 0;
}

那么接下来是关于std::future获取结果

std::future

用于获取异步操作（线程、任务）执行的结果，可以理解为一种类似于“未来结果的占位符”，因为你启动一个异步线程时，可能无法立即得到结果，但是可以使用std::future对象在未来某个时刻获取结果。

核心功能
  1. 可以通过get()方法获取异步操作得到的结果（返回值），如果在调用get()时，异步操作还未完成，那么就会阻塞当前线程等待有结果产生。
  2. 可以通过valid()判断future是否与一个有效的异步操作关联成功，可以通过wait()阻塞等待结果，也可以通过wait_for()或wait_until()等待指定时长之后返回状态。

上方已经给出了示例用法，都是一样的，这里就不给了，待会直接上线程池相关的示例。

任务入队操作

当有新任务到来时，任务会被添加到任务队列中，这个过程中，需要先获取互斥锁，保证任务队列的线程安全，添加任务后，通过条件变量通知等待的线程有新任务到来。我这里将任务划分成了不带返回值的普通任务和带返回值的任务，其中带返回值的任务使用异步封包的方式进行封装，分别如下：

带返回值的异步任务提交到任务队

步骤：

  1. 通过std::bind()和std::make_shared()创建一个包装了任务的std::package_task
  2. 获取其对应的std::future用于获取任务执行结果
  3. 在临界区内（加锁）将任务添加到任务队列tasks中
  4. 通知一个等待的线程有新任务

以下是线程池提交带有返回值的任务的示例过程

template<typename F, typename... Args>
auto SubmitRetTask(F&& func, Args... args) -> std::future<std::invoke_result_t<F, Args...>> {// 首先定义返回类型auto ret_type = std::invoke_result_t<F, Args...>;// 状态判断if (is_shuntdown_.load() || !is_available_.load()) {// 返回一个控制return std::future<ret_type>();}// 开始封装异步任务auto bind_task = std::bind(std::forward<F>(func), std::forward<Args>(args...));auto task = std::make_shared<std::packaged_task<ret_type>()>(std::move(bind_task));std::future<ret_type> res = task.get_future();{// 在临界区加锁，将任务添加到任务队列中std::lock_guard<std::mutex> lock(task_mutex_);tasks_.emplace([task](){(*task)();});}task_cv_.notify_one();return res;
}// 用到的成员变量
std::queue<std::function<void()> tasks_;	// 任务队列
std::atomic<bool> is_shutdown_;			// 线程是否关闭
std::atomic<bool> is_available_;		// 线程池是否还有效std::mutex task_mutex_;					// 任务锁
std::condition_variable task_cv_;		// 条件变量，用于阻塞任务

不带返回值的普通任务

template<typename F, typename... Args>
void SubmitTask(F&& func, Args... args) {// 终止条件if (is_shutdown_.load() || !is_available_.load()) {return;}// 封装任务auto task = std::bind(std::forward<F>(func), std::forward<Args>(args...));{std::lock_guard<std::mutex> lock(task_mutex_);tasks.emplace([task](){task();		// 调用对应的任务});}// 唤醒一个阻塞中的线程task_cv_.notify_one();
}

所以可以看出，起始线程池中任务的提交过程整体思路都是一致的，只是有返回值的提交上，添加了std::packaged_task与std::future来做异步任务的封装而已。

工作线程取出任务执行过程

在工作线程开启之后，需要去任务队列中取出任务然后执行。主要的过程是，获取互斥锁保证资源的互斥访问，然后检查任务队列是否为空，如果为空，就需要通过条件变量阻塞，等待任务添加进来。获取到任务之后就会执行任务，执行完毕马上继续获取任务，除非线程池停止并且任务队列为空。

主要的过程如下：

  1. 由于每次都会取出一个任务task，每个任务都是一个函数std::function<void()>
  2. 无限循环，一直访问任务队列，直到线程池停止，然后任务队列为空
  3. 取出任务队列中的任务，执行

我的取出任务的接口函数

成员变量信息：

using ThreadPtr = std::shared_ptr<std::thread>;
using Task = std::function<void()>;// 一个线程信息结构体，包含管理线程的智能指针
struct ThreadInfo {ThreadInfo();~ThreadInfo();ThreadPtr ptr{nullptr};
}// 每一个线程的信息都是有一个智能指针来管理
using ThreadInfoPtr = std::shared_ptr<ThreadInfo>;// 线程数组
std::vector<ThreadInfoPtr> work_threads_;

添加线程函数：

void ThreadPool::AddThread() {// 先从任务队列中取出一个任务auto func = [this]() {while (true) {Task task;{// 首先获取互斥锁std::unique_lock<std::mutex> lock(task_mutex_);// 通过条件变量等待条件满足task_cv_.wait(lock, [this](){return is_shutdown_.load() || !tasks.empty();});if (is_shutdown_.load() && tasks.empty()) {return;}// 取出任务task = std::move(tasks.front());tasks.pop();}task();}};// 将取出来的任务封装到线程中添加到线程池ThreadInfoPtr thread_ptr = std::shared_ptr<std::thread>();thread_ptr->ptr = std::make_shared<ThreadInfo>(std::move(func));// 添加到线程池中work_threads_.emplace_back(std::move(thread_ptr));
}

线程池类设计

线程池类负责创建线程池、销毁线程池以及管理线程队列、任务队列以及添加任务或者取出任务执行等操作。

类定义如下：

class ThreadPool{
public:explicit ThreadPool(uint32_t thread_count);// 禁止拷贝线程池ThreadPool(const ThreadPool&) = delete;ThreadPool& operator=(const ThreadPool&) = delete;~ThreadPool();bool Start();	// 启动线程池void Stop();	// 停止线程池// 提交任务，分别有普通任务和带返回值的任务template<typename F, typename... Args>void SubmitTask(F&& func, Args... args) {if (is_shutdown_.load() || !is_available_.load()) {return;}auto task = std::bind(std::forward<F>(func), std::forward<Args>(args...));{std::unique_lock<std::mutex> lock(task_mutex_);// 添加任务tasks.emplace([task](){task();});}// 唤醒一个等待任务的阻塞线程task_cv_.notify_one();}// 提交带有返回值的任务template<typename F, typename... Args>auto SubmitRetTask(F&& func, Args... args) -> std::future<std::invoke_result_t<F, Args...>> {auto ret_type = std::invoke_result_t<F, Args...>;// 检查变量判断是否还能继续if (is_shutdown_.load() || !is_available_.load()) {return std::future<ret_type>();		// 此时需要返回一个空对象}auto bind_task = std::bind(std::forward<F>(func), std::forward<Args>(args...));// 用packaged_task和shared_ptr封装异步任务auto task = std::make_shared<std::packaged_task<ret_type>()>(std::move(bind_task));// 与future绑定std::future<ret_type> res = task.get_future();{std::unique_lock<std::mutex> lock(task_mutex_);tasks_.emplace([task](){(*task)();});}// 唤醒等待线程task_cv_.notify_one();return res;}private:// 增加线程函数void AddThread();// 通过智能指针来管理线程using ThreadPtr = std::shared_ptr<std::thread>;using Task = std::function<void()>;struct ThreadInfo{ThreadInfo();~ThreadInfo();ThreadInfo ptr{nullptr};}using ThreadInfoPtr = std::shared_ptr<ThreadInfo>;std::vector<ThreadInfoPtr> works_threads_;	std::queue<Task> tasks_;std::mutex task_mutex_;std::condition_variable task_cv_;std::atomic<uint32_t> thread_count_;std::atomic<bool> is_shutdown_;std::atomic<bool> is_available_;
}

接口实现

构造与析构

我这里的思路是构造函数初始化一些基本的成员变量，比如thread_count_,is_shutdown_,is_available_就够了，在启动线程池时采取初始化，并且创建线程添加到线程池中，所以构造函数如下：

explicit ThreadPool::ThreadPool(uint32_t thread_count) : thread_count_(thread_count), is_shutdown_(false), is_available(false){}

析构函数和构造函数的思路类似，里面由Stop()这个接口来处理线程池的终止

ThreadPool::~ThreadPool() { Stop();}
Start() 启动线程池和 Stop()终止线程池

Start()负责启动线程池，然后循环创建线程并且添加到容器中

bool ThreadPool::Start() {if (!is_available_.load()) {is_availeable_.store(true);uint32_t thread_count = thread_count_.load();for (uint32_t i = 0; i < thread_count; i++) {AddThread();	// 由这个添加函数完成创建线程并且绑定任务添加到容器中}return true;}return false;
}

Stop()代表线程池停止接口，首先需要将所有相关的成员变量置为停止状态下对应的值，然后停止所有进程，回收所有进程，保证所有进程只join()一次

void ThreadPool::Stop() {if (!is_shotdown_.load()) {return ;}// 将对应的变量置为退出状态is_shutdown_.store(true);is_available_.store(false);// 通知所有线程task_cv_.notify_all();// 回收所有线程for (auto& thread_info_ptr : work_threads_) {if (thread_info_ptr && thread_info_ptr->ptr) {std::thread& t = *thread_info_ptr->ptr;if (t.joinable()) {t.join();}}}// 清空所有线程容器work_threads_.clear();{// 在线程池关闭的时候，还需要将任务队列中的所有任务popstd::lock_guard<std::mutex> lock(task_mutex_);while (!tasks_.empty()) {tasks_.pop();}}
}

取出任务绑定线程然后添加到线程函数 AddThread()

AddThread()这个函数主要是从任务队列中取出任务，然后将其绑定到线程，并且添加到容器中.

void ThreadPool::AddThread() {// 取出任务auto func = [this]() {while(true) {Task task;{std::unqiue_lock<std::mutex> lock(task_mutex_);task_cv_.wait(lock, [this](){return is_shutdown_.load() || !tasks.empty(); });if (is_shutdown_.load() && tasks.empty()) {return;}// 取出任务task = std::move(tasks.front());tasks.pop();}task();}}// 将其封装为线程ThreadInfoPtr thread_ptr = std::make_shared<ThreadInfo>();thread_ptr->ptr = std::make_shared<std::thread>(std::move(func));work_threads_.emplace_back(std::move(thread_ptr));
}

线程池

基本功能接口

C++11 及以后的标准中，std::packaged_task和std::future是并发编程中用于任务封装和结果获取的重要组件，它们通常与线程配合使用，实现异步操作。

std::packaged_task

std::packaged_task：封装可调用对象为异步任务，它是一个模板类，用于封装任何可调用对象（包括函数、lambda、函数对象等），并且它还需要与std::future关联使用，当std::packaged_task被执行时，其中封装的任务也会运行，结果会存储在内部，和这个std::packaged_task关联的std::future可以进行调用。

核心功能
  1. 异步任务封装：将任务（在线程池中每个任务起始就是一个函数）打包起来，让它可以异步执行
  2. 和std::future绑定：因为每一个std::packaged_task()会对应一个std::future,所以在std::packaged_task执行之后，其中的任务也运行了，结果就存储在内部，等待std::future通过get_future()调用.
  3. 执行任务：可以直接通过operator()调用，也可传递给线程执行（std::thread接收std::packaged_task()当参数就行）
简单函数的示例

这里先给出一个简单的小示例，之后会结合线程池进行阐述

#include <future>
#include <thread>
#include <iostream>int add(int a, int b) {return a + b;
}int main()
{// 1、首先需要封装任务-->这里是封装add()，需要一个int做返回值以及两个int参数std::packaged_task<int(int, int)> task(add);// 2、和std::future绑定   异步任务task调用get_future进行绑定std::future<int> f = task.get_future();// 3、在一个线程中执行这个封装好的异步任务std::thread t(std::move(task), 10, 20);// 这里需要强调一下，封装后的异步任务不可复制，只能进行移动，所以再传给线程做参数时，只能使用std::move()// 因为这里是异步执行的，所以主线程可以执行其他任务// 现在获取这个线程中执行的结果// future() 具有唯一性，使用get()获取一次之后，就不能获取第二次了，如果结果没有就绪就阻塞等待结果就绪int res = f.get();	// 现在就可以打印获得的这个结果了std::cout << "res = " << res << std::endl;// 在创建线程之后，必须 join或者detach，否则就会出现错误t.join();return 0;
}

那么接下来是关于std::future获取结果

std::future

用于获取异步操作（线程、任务）执行的结果，可以理解为一种类似于“未来结果的占位符”，因为你启动一个异步线程时，可能无法立即得到结果，但是可以使用std::future对象在未来某个时刻获取结果。

核心功能
  1. 可以通过get()方法获取异步操作得到的结果（返回值），如果在调用get()时，异步操作还未完成，那么就会阻塞当前线程等待有结果产生。
  2. 可以通过valid()判断future是否与一个有效的异步操作关联成功，可以通过wait()阻塞等待结果，也可以通过wait_for()或wait_until()等待指定时长之后返回状态。

上方已经给出了示例用法，都是一样的，这里就不给了，待会直接上线程池相关的示例。

任务入队操作

当有新任务到来时，任务会被添加到任务队列中，这个过程中，需要先获取互斥锁，保证任务队列的线程安全，添加任务后，通过条件变量通知等待的线程有新任务到来。我这里将任务划分成了不带返回值的普通任务和带返回值的任务，其中带返回值的任务使用异步封包的方式进行封装，分别如下：

带返回值的异步任务提交到任务队

步骤：

  1. 通过std::bind()和std::make_shared()创建一个包装了任务的std::package_task
  2. 获取其对应的std::future用于获取任务执行结果
  3. 在临界区内（加锁）将任务添加到任务队列tasks中
  4. 通知一个等待的线程有新任务

以下是线程池提交带有返回值的任务的示例过程

template<typename F, typename... Args>
auto SubmitRetTask(F&& func, Args... args) -> std::future<std::invoke_result_t<F, Args...>> {// 首先定义返回类型auto ret_type = std::invoke_result_t<F, Args...>;// 状态判断if (is_shuntdown_.load() || !is_available_.load()) {// 返回一个控制return std::future<ret_type>();}// 开始封装异步任务auto bind_task = std::bind(std::forward<F>(func), std::forward<Args>(args...));auto task = std::make_shared<std::packaged_task<ret_type>()>(std::move(bind_task));std::future<ret_type> res = task.get_future();{// 在临界区加锁，将任务添加到任务队列中std::lock_guard<std::mutex> lock(task_mutex_);tasks_.emplace([task](){(*task)();});}task_cv_.notify_one();return res;
}// 用到的成员变量
std::queue<std::function<void()> tasks_;	// 任务队列
std::atomic<bool> is_shutdown_;			// 线程是否关闭
std::atomic<bool> is_available_;		// 线程池是否还有效std::mutex task_mutex_;					// 任务锁
std::condition_variable task_cv_;		// 条件变量，用于阻塞任务

不带返回值的普通任务

template<typename F, typename... Args>
void SubmitTask(F&& func, Args... args) {// 终止条件if (is_shutdown_.load() || !is_available_.load()) {return;}// 封装任务auto task = std::bind(std::forward<F>(func), std::forward<Args>(args...));{std::lock_guard<std::mutex> lock(task_mutex_);tasks.emplace([task](){task();		// 调用对应的任务});}// 唤醒一个阻塞中的线程task_cv_.notify_one();
}

所以可以看出，起始线程池中任务的提交过程整体思路都是一致的，只是有返回值的提交上，添加了std::packaged_task与std::future来做异步任务的封装而已。

工作线程取出任务执行过程

在工作线程开启之后，需要去任务队列中取出任务然后执行。主要的过程是，获取互斥锁保证资源的互斥访问，然后检查任务队列是否为空，如果为空，就需要通过条件变量阻塞，等待任务添加进来。获取到任务之后就会执行任务，执行完毕马上继续获取任务，除非线程池停止并且任务队列为空。

主要的过程如下：

  1. 由于每次都会取出一个任务task，每个任务都是一个函数std::function<void()>
  2. 无限循环，一直访问任务队列，直到线程池停止，然后任务队列为空
  3. 取出任务队列中的任务，执行

我的取出任务的接口函数

成员变量信息：

using ThreadPtr = std::shared_ptr<std::thread>;
using Task = std::function<void()>;// 一个线程信息结构体，包含管理线程的智能指针
struct ThreadInfo {ThreadInfo();~ThreadInfo();ThreadPtr ptr{nullptr};
}// 每一个线程的信息都是有一个智能指针来管理
using ThreadInfoPtr = std::shared_ptr<ThreadInfo>;// 线程数组
std::vector<ThreadInfoPtr> work_threads_;

添加线程函数：

void ThreadPool::AddThread() {// 先从任务队列中取出一个任务auto func = [this]() {while (true) {Task task;{// 首先获取互斥锁std::unique_lock<std::mutex> lock(task_mutex_);// 通过条件变量等待条件满足task_cv_.wait(lock, [this](){return is_shutdown_.load() || !tasks.empty();});if (is_shutdown_.load() && tasks.empty()) {return;}// 取出任务task = std::move(tasks.front());tasks.pop();}task();}};// 将取出来的任务封装到线程中添加到线程池ThreadInfoPtr thread_ptr = std::shared_ptr<std::thread>();thread_ptr->ptr = std::make_shared<ThreadInfo>(std::move(func));// 添加到线程池中work_threads_.emplace_back(std::move(thread_ptr));
}

线程池类设计

线程池类负责创建线程池、销毁线程池以及管理线程队列、任务队列以及添加任务或者取出任务执行等操作。

类定义如下：

class ThreadPool{
public:explicit ThreadPool(uint32_t thread_count);// 禁止拷贝线程池ThreadPool(const ThreadPool&) = delete;ThreadPool& operator=(const ThreadPool&) = delete;~ThreadPool();bool Start();	// 启动线程池void Stop();	// 停止线程池// 提交任务，分别有普通任务和带返回值的任务template<typename F, typename... Args>void SubmitTask(F&& func, Args... args) {if (is_shutdown_.load() || !is_available_.load()) {return;}auto task = std::bind(std::forward<F>(func), std::forward<Args>(args...));{std::unique_lock<std::mutex> lock(task_mutex_);// 添加任务tasks.emplace([task](){task();});}// 唤醒一个等待任务的阻塞线程task_cv_.notify_one();}// 提交带有返回值的任务template<typename F, typename... Args>auto SubmitRetTask(F&& func, Args... args) -> std::future<std::invoke_result_t<F, Args...>> {auto ret_type = std::invoke_result_t<F, Args...>;// 检查变量判断是否还能继续if (is_shutdown_.load() || !is_available_.load()) {return std::future<ret_type>();		// 此时需要返回一个空对象}auto bind_task = std::bind(std::forward<F>(func), std::forward<Args>(args...));// 用packaged_task和shared_ptr封装异步任务auto task = std::make_shared<std::packaged_task<ret_type>()>(std::move(bind_task));// 与future绑定std::future<ret_type> res = task.get_future();{std::unique_lock<std::mutex> lock(task_mutex_);tasks_.emplace([task](){(*task)();});}// 唤醒等待线程task_cv_.notify_one();return res;}private:// 增加线程函数void AddThread();// 通过智能指针来管理线程using ThreadPtr = std::shared_ptr<std::thread>;using Task = std::function<void()>;struct ThreadInfo{ThreadInfo();~ThreadInfo();ThreadInfo ptr{nullptr};}using ThreadInfoPtr = std::shared_ptr<ThreadInfo>;std::vector<ThreadInfoPtr> works_threads_;	std::queue<Task> tasks_;std::mutex task_mutex_;std::condition_variable task_cv_;std::atomic<uint32_t> thread_count_;std::atomic<bool> is_shutdown_;std::atomic<bool> is_available_;
}

接口实现

构造与析构

我这里的思路是构造函数初始化一些基本的成员变量，比如thread_count_,is_shutdown_,is_available_就够了，在启动线程池时采取初始化，并且创建线程添加到线程池中，所以构造函数如下：

explicit ThreadPool::ThreadPool(uint32_t thread_count) : thread_count_(thread_count), is_shutdown_(false), is_available(false){}

析构函数和构造函数的思路类似，里面由Stop()这个接口来处理线程池的终止

ThreadPool::~ThreadPool() { Stop();}
Start() 启动线程池和 Stop()终止线程池

Start()负责启动线程池，然后循环创建线程并且添加到容器中

bool ThreadPool::Start() {if (!is_available_.load()) {is_availeable_.store(true);uint32_t thread_count = thread_count_.load();for (uint32_t i = 0; i < thread_count; i++) {AddThread();	// 由这个添加函数完成创建线程并且绑定任务添加到容器中}return true;}return false;
}

Stop()代表线程池停止接口，首先需要将所有相关的成员变量置为停止状态下对应的值，然后停止所有进程，回收所有进程，保证所有进程只join()一次

void ThreadPool::Stop() {if (!is_shotdown_.load()) {return ;}// 将对应的变量置为退出状态is_shutdown_.store(true);is_available_.store(false);// 通知所有线程task_cv_.notify_all();// 回收所有线程for (auto& thread_info_ptr : work_threads_) {if (thread_info_ptr && thread_info_ptr->ptr) {std::thread& t = *thread_info_ptr->ptr;if (t.joinable()) {t.join();}}}// 清空所有线程容器work_threads_.clear();{// 在线程池关闭的时候，还需要将任务队列中的所有任务popstd::lock_guard<std::mutex> lock(task_mutex_);while (!tasks_.empty()) {tasks_.pop();}}
}

取出任务绑定线程然后添加到线程函数 AddThread()

AddThread()这个函数主要是从任务队列中取出任务，然后将其绑定到线程，并且添加到容器中.

void ThreadPool::AddThread() {// 取出任务auto func = [this]() {while(true) {Task task;{std::unqiue_lock<std::mutex> lock(task_mutex_);task_cv_.wait(lock, [this](){return is_shutdown_.load() || !tasks.empty(); });if (is_shutdown_.load() && tasks.empty()) {return;}// 取出任务task = std::move(tasks.front());tasks.pop();}task();}}// 将其封装为线程ThreadInfoPtr thread_ptr = std::make_shared<ThreadInfo>();thread_ptr->ptr = std::make_shared<std::thread>(std::move(func));work_threads_.emplace_back(std::move(thread_ptr));
}

最后，希望自己继续加油，学无止境，还请各位大佬海涵，如有错误请直接指出，我一定会及时修改。如果侵权，请联系我删除~

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GPT-5 将在周五凌晨1点正式发布，王炸模型将免费使用？？

GPT-5 将在周五凌晨1点正式发布，王炸模型将免费使用？？

就在今晚凌晨1点&#xff0c;OpenAI 又要搞大新闻了。 是的&#xff0c;就是大家期待已久的 GPT-5 发布会。 虽然官方还没明说&#xff0c;但各种“预热”已经安排得明明白白&#xff0c;Sam Altman 这波营销属实拉满了&#xff0c;发布会都还没开始&#xff0c;相关的代码和页…
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MySQL UNION 操作符详细说明

MySQL UNION 操作符详细说明

目录 MySQL UNION 操作符详细说明 1. UNION 操作符简介 2. 基本语法 3. 使用规则和限制 4. UNION vs UNION ALL 5. 示例演示 6. 注意事项 MySQL UNION 操作符详细说明 MySQL 中的 UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集&#xff0c;生成一个单一的结果集。…
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Dify 从入门到精通（第 20/100 篇）：Dify 的自动化测试与 CI/CD

Dify 从入门到精通（第 20/100 篇）：Dify 的自动化测试与 CI/CD

Dify 从入门到精通&#xff08;第 20/100 篇&#xff09;&#xff1a;Dify 的自动化测试与 CI/CD Dify 入门到精通系列文章目录 第一篇《Dify 究竟是什么&#xff1f;真能开启低代码 AI 应用开发的未来&#xff1f;》介绍了 Dify 的定位与优势第二篇《Dify 的核心组件&#x…
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VSCode ssh一直在Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp等待

VSCode ssh一直在Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp等待

原因 大概率是远程服务器的下载有问题 原因1 远程服务器的网络不好 原因2 远程服务器的磁盘满了 我遇到的就是第二种&#xff0c;解决方法也很简单 VSCode ——> Help ——> About 会出现一些信息&#xff0c;例如下面的 Version: 1.97.2 (user setup) Commit: e54c774e0…
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Spring Cloud 项目注册 Nacos 时设置真实 IP 的多种方式【多网卡/虚拟机实用指南】

Spring Cloud 项目注册 Nacos 时设置真实 IP 的多种方式【多网卡/虚拟机实用指南】

&#x1f680; Spring Cloud 项目注册 Nacos 时设置真实 IP 的多种方式【多网卡/虚拟机实用指南】 前言 在使用 Spring Cloud Alibaba Nacos 注册服务时&#xff0c;常常会遇到 注册 IP 异常 的问题&#xff1a; 本机有多个网卡&#xff08;如 Docker、VM 虚拟机、VPN&#xf…
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单片机裸机程序设计架构

单片机裸机程序设计架构

文章目录一、前后台系统&#xff08;Foreground-Background System&#xff09;二、时间片轮询架构&#xff08;Time-Slicing Polling&#xff09;三、状态机架构&#xff08;State Machine&#xff09;四、事件驱动架构&#xff08;Event-Driven&#xff09;五、架构设计原则总…
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odoo-061 PostgreSQL 中处理 NULL 值的 SQL 条件写法

odoo-061 PostgreSQL 中处理 NULL 值的 SQL 条件写法

文章目录1. 检查是否为 NULL2. NULL 值与比较运算符3. 在聚合函数中处理 NULL4. 在 WHERE 子句中的复杂条件注意事项在 PostgreSQL 中处理 NULL 值需要特别注意&#xff0c;因为 NULL 表示"未知"或"不存在"的值&#xff0c;与普通值的行为不同。以下是几种…
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Flink CDC 介绍

Flink CDC 介绍

一、什么是 CDCCDC 是 Change Data Capture(变更数据获取)的简称。核心思想是&#xff0c;监测并捕获数据库的变动&#xff08;包括数据或数据表的插入、更新以及删除等&#xff09;&#xff0c;将这些变更按发生的顺序完整记录下来&#xff0c;写入到消息中间件中以供其他服务…
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暑期第三周（7.28-8.3）

暑期第三周（7.28-8.3）

其实 web [SWPUCTF 2021 新生赛]easy_sql 开启环境后看到一个提示“球球你输入点东西吧&#xff01;”没有其他信息&#xff0c;就看看源码 直接试试get传参 有所显示 看看是字符型还是数字型 可以判定是字符型 接下来判断闭合类型 根据显示&#xff0c;可以得知是单引…
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