并行与分布式计算

1. 并行计算概述

• 1.1 定义与概念

  • 什么是并行计算？
  • 与串行计算的对比

• 1.2 并行计算的必要性

  • 提高计算速度
  • 处理大数据集的能力

2. C语言中的并行编程

• 2.1 线程基础

  • 线程的定义
  • 线程与进程的区别

• 2.2 POSIX 线程（Pthreads）

  • Pthreads的基本使用

  • 创建和终止线程

  • 线程同步：互斥锁（Mutex）

    #include <pthread.h>
    
    pthread_mutex_t lock;
    
    void* thread_function(void* arg) {
        pthread_mutex_lock(&lock);
        // 关键代码区
        pthread_mutex_unlock(&lock);
        return NULL;
    }

• 2.3 线程分配与调度

  • 线程的优先级
  • 使用sched_setscheduler函数进行调度

3. 并行计算模型

• 3.1 数据并行与任务并行

  • 数据并行：将数据分块进行处理
  • 任务并行：并行执行不同的任务

• 3.2 MapReduce模型

  • 定义与基本工作流

  • C语言实现的简单示例

    // Map函数示例
    void map(const char* input, const char* output) {
        // 读取输入文件并进行处理
    }
    
    // Reduce函数示例
    void reduce(const char* intermediate, const char* output) {
        // 合并处理结果
    }

4. 分布式计算概述

• 4.1 分布式系统的特点

  • 各节点之间的独立性
  • 可靠性和容错性

• 4.2 典型的分布式计算框架

  • MapReduce
  • Apache Hadoop

5. C语言中的分布式编程

• 5.1 网络编程基础

  • 使用socket进行进程间通信（IPC）

  • TCP与UDP的区别

    int sockfd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);
    // 创建套接字和相关设置

• 5.2 RPC（远程过程调用）

  • RPC的定义
  • C语言中的RPC库使用（如 gRPC）

6. 并行与分布式计算的性能优化

• 6.1 性能瓶颈分析

  • 运用Profiler工具分析性能

• 6.2 负载均衡的策略

  • 动态与静态负载均衡的比较

• 6.3 锁优化

  • 减少锁的竞争
  • 使用读写锁

7. 实际案例与应用

• 7.1 大规模数据处理案例

  • 使用C语言实现简单的并行数据处理框架

• 7.2 分布式计算的云计算应用

  • 在云环境中搭建分布式计算集群示例

8. 结论

• 8.1 并行与分布式计算的发展趋势

• 8.2 学习与实践的建议

以上是关于 C语言进阶到上手大纲 中，与并行和分布式计算相关的内容。每个小节可以进一步细化和展开，带入具体的示例和代码，以便更深入地了解和掌握该主题。