리눅스 계열이든 윈도우 계열이든 서버 모듈을 개발시  설정 문서에서 값을 읽어오는 건 필수적이다.

윈도우에서 가장 쉽게 쓸수 있는 GetPrivateProfileString는 윈도우에서만 사용을 할 수 있다.

다음 ACE 라이브러리 함수를 사용하면  리눅스든 윈도우든 똑같이 작동을 한다.

 

물론 윈도우에서만 개발 하는 사람들은  소스가 많이 길어지니 불편할듯... 하다.

리눅스 개발자는 이거라도 해주면 고마워 한다..

 

 

#include <ace/OS.h>
#include <ace/Configuration.h>
#include <ace/Configuration_Import_Export.h>

 

int ACE_TMAIN()
{        ACE_Configuration_Heap config ;

        if(config.open() == -1)
        {
                ACE_ERROR_RETURN((LM_ERROR, ACE_TEXT("config open error\n")), -1) ;
        }
               
        ACE_Ini_ImpExp config_importer(config) ;

       
        if(config_importer.import_config("as.conf")== -1)
        {
                ACE_ERROR_RETURN((LM_ERROR, ACE_TEXT("not found conf file\n")), -1) ;
        }
               
       
        ACE_Configuration_Section_Key secion ;
        if(config.open_section(config.root_section(), ACE_TEXT("CONF"), 0, secion) == -1 )
        {
                ACE_ERROR_RETURN((LM_ERROR, ACE_TEXT("secion open error\n")), -1) ;
        }
               
        ACE_TString strData ;

        if(config.get_string_value(secion, ACE_TEXT("result"), strData) == -1  )
        {
                ACE_ERROR_RETURN((LM_ERROR, ACE_TEXT("Get String Value Error\n")), -1) ;
        }                                 
               
       
        printf("%s\n", strData.c_str());
                
        config.remove_section(config.root_section(), ACE_TEXT("CONF"), 0) ;
                
        return 0 ;
}

 

 

 

 

그럼 프로그램에서 읽어들이는 설정 문서 파일의 이름은 as.conf 이고 안에 내용은 다음과 같다.[CONF]
result=  reading conf

 

 

 

결과적으로  프로그램 실행을 했을시 콘솔에 찍히는 내용은 다음과 같다.

 

 reading conf

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리눅스에서 ACE를 관련하여 Reactor 패턴을 구현을 할때  대부분 ACE_Dev_poll_Reactor에 관심을

많이 가질것이다.  왜냐 하면 하면  리눅스  2.4 이상의 커널에서 ACE를 빌드를 할때 ACE_HAS_EVENT_POLL 를 추가하면 리눅스에서 IOCP에 필적하는 Epoll을 사용 할 수 있기 때문이다.  물론 IOCP 자체가 Proactor 기반이고 Epoll은 Reactor 기반인지라 비교 하기에는 무리가 있기는 하지만.. 어차피 리눅스 자체가 Reactor에 최적화가 되어 있고 윈도우는 Proactor에 최적화 되어 있는

각 운영체제에서 최고의 효율을 낸다는 사실에서 비견을 할만하다.

 

하지만 ACE_TP_Reactor은 내부적으로 리더/팔로우 패턴으로 쓰레드 풀을 사용 되어 있다고 한다.

 

그런데 ACE_Dev_Poll_Reactor을 확인 하여 보았을때 이 역시 내부적으로 쓰레드풀을 사용하는지

 

아니면  Epoll 관련 함수가 자체적으로 Thread Safe해서인지  TP_Reactor 과 마찬가지로

 

run_reactor_events_loop를  복수의 쓰레드를 통해서 사용되어도 문제가 없는거 같다.

 

 

내부의 Handle_Event 함수도 쓰레드 세이프하게 되어 있고. Owner 내부에서도 사용되지를 않는데

 

마음놓고 TP_Reactor와 똑같은 방식으로 사용을 하면 될 듯 합니다. 

 

또한 구글 검색에서 건졌는데 ACE의 창시자 더글라스 교수님이 친절한 답변도 볼 수 있었습니다 :D

 

Hi Rafi,

> A small question.  May Dev_Poll_Reactor be driven by
> multiple-threads simultaneously, or something like TP_Reactor is
> needed?

You can use multiple threads.  BTW, to ensure that we have proper
version/platform/compiler information, please make sure you fill out
the appropriate problem report form (PRF), which is in

$ACE_ROOT/PROBLEM-REPORT-FORM
$TAO_ROOT/PROBLEM-REPORT-FORM

or in

$ACE_ROOT/BUG-REPORT-FORM
$TAO_ROOT/BUG-REPORT-FORM

in older versions of ACE+TAO.  Make sure to include this information
when asking any questions about ACE+TAO since otherwise we have to
"guess" what version/platform/compiler/options you've using, which is
very error-prone and slows down our responsiveness.  If you don't use
the PRF, therefore, it is less likely that someone from the core
ACE+TAO developer team will be able to answer your question.
Naturally, we encourage and appreciate other members of the ACE+TAO
user community who can respond to questions that they have the answers
to.

Thanks,

        Doug
-- 
Dr. Douglas C. Schmidt                       Professor and Associate Chair
Electrical Engineering and Computer Science  TEL: (615) 343-8197
Vanderbilt University                        WEB: 
www.dre.vanderbilt.edu/~schmidt
Nashville, TN 37203                          NET: d.schmidt@xxxxxxxxxxxxxx

P.S 그런데 ACE 5.7에서  Dev_Pool_Reactor과 관련하여 쓰레드 안정성에 대해 FIX 하였다는 글을 본 적이 있었는데 아무튼.. 왠만하면 Dev_Poll 에서 멀티 쓰레드를 사용할려면 5.7 이상 사용하시는게 좋을 듯 합니다.

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간단한 TBB  parallel_for  예제  

여기서는 람다를 사용을 하고 있지만...

아직 C++0x가 적용 안된 컴파일러 (Windows의 경우 visual studio 2008 이하) 는 람다 함수를 사용 할 수가 없다.

람다 함수를 사용하는 대신에 functor를 이용 해야 한다.

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#include <stdio.h>
#include <tchar.h>
#include <tbb/task_scheduler_init.h>
#include <tbb/parallel_for.h>
#include <tbb/blocked_range.h>
#include <tbb/atomic.h> // atomic
#include <tbb/mutex.h> // 뮤텍스



#ifdef _DEBUG
#pragma  comment(lib, "tbb_debug.lib")
#else
#pragma  comment(lib, "tbb.lib")
#endif // _DEBUG



using namespace tbb ;

int main(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    task_scheduler_init init ;

    //int nOut = 0 ;
    atomic<int> nOut ;
    nOut  = 0 ;


    parallel_for(blocked_range<int>(0, 100000),
        [&nOut](const blocked_range<int>& iter)
    {
        for (int n = iter.begin() ; n != iter.end() ; ++n)
        {
            nOut += 1 ;
        }
    }
    ,  auto_partitioner()) ;

    printf("Result %d\n", nOut) ;



    // 다른 락거는 방법

    tbb::mutex _lock;
    int   _sum = 0;
    parallel_for(blocked_range<int>(0, 100000),
        [&_lock, &_sum](const blocked_range<int>& iter)
    {
        int sum = 0;
        for (int n = iter.begin() ; n != iter.end() ; ++n)
        {
            sum += 1 ;
        }

        _lock.lock() ;
        _sum += sum ;
        _lock.unlock() ;
    },  auto_partitioner()) ;

    printf("Result2 : %d\n", _sum) ;

    getchar() ;
    return 0;
}

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parallel_for문과는 달리  합산 및 정산을 할때 동기화 이슈가 없다.

각각 쓰레드 별로  body 객체가 생성이 되고  연산후

join문에서 합산되기때문이다.

 

 

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#include <stdio.h>
#include <tchar.h>
#include <tbb/tbb.h>


#ifdef _DEBUG
#pragma  comment(lib, "tbb_debug.lib")
#else
#pragma  comment(lib, "tbb.lib")
#endif // _DEBUG

using namespace tbb;

class CSumBody
{
public:
    CSumBody()
    {
        sum_ = 0 ;
    }

    CSumBody(CSumBody &body, split)
    {
        sum_ = 0 ;
    }

    void operator()(const tbb::blocked_range<__int64> &iter)
    {
        for (__int64 n = iter.begin() ; n != iter.end() ; ++n)
        {
            sum_ += 1 ;
        }
    }

    void join(const CSumBody &body)
    {
        sum_ += body.sum_ ;
    }
public:
    __int64 sum_ ;
};



int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{

    tick_count start,stop;
    __int64 sum = 0 ;
    task_scheduler_init  init ;


    start = tick_count::now();

    CSumBody body ;
    parallel_reduce(blocked_range<__int64>(0, 1000000000), body, auto_partitioner()) ;


    stop = tick_count::now();
    printf("Result %d  \t시간 %f\n", body.sum_, (stop - start).seconds()) ;

    getchar() ;
    return 0;
}






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범위를 알 수 없을 때 사용하는 while문을 병렬화 시킨 로직이다.

그리고 type은 정해져 있지 않으므로 포인터를 이용하여 리스트 자료구조를  순회를 할때도 문제 없다

 

 

 

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#include <stdio.h>
#include <tchar.h>
#include <time.h>
#include <tbb/tbb.h>
#include <tbb/parallel_while.h>

#ifdef _DEBUG
#pragma  comment(lib, "tbb_debug.lib")
#else
#pragma  comment(lib, "tbb.lib")
#endif // _DEBUG

using namespace tbb;

class CItemStream
{
public:
    CItemStream(int n) : num(n) {}

    // 여기서는 카운터 연산만 처리 해야함... 여기에서는 동기화 이슈가 없음
    bool pop_if_present(int &count)
    {
        // 언제 끝날지 모르게 하기 위해서 rand 함수를 사용
        // 실제로 count를 이용할 경우에는  if (func(num) == 0) 등등 꼴리는데로 사용!!!
        if(!(rand() % 10  != 0))
        {
            printf("루프종료...\n") ;
            return false ;
        }
        printf("Count %d\n", num) ;
        count = num ;
        num++ ;
        return true ;
    }
public:
    int num ;
};

class CBody
{
public:
    // 실제로 자료에 대한 처리는 여기서 해야 함
    void operator()(int n) const
    {
        printf("count : %d에 대한 처리 \n", n ) ;
    }
    typedef int argument_type ;
};

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    srand((unsigned int)time(0)) ;
    // 아래 직렬로직을  TBB로 병렬화 루틴...
    // 단 카운트가 순서대로 처리 되지 않는다.

// int num = 0 ;
// while (rand() % 10 == 0 )
// {
// printf("count : %d에 대한 처리 \n", num ) ;
// num++ ;
// }


    parallel_while<CBody> w ;
    CItemStream stream_(0) ;
    CBody body ;

    w.run(stream_, body) ;
    printf("루프 끝\n") ;


    getchar() ;
    return 0;
}

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병렬 처리 쓰레드로 정렬을 한다. 

정렬할 데이터가 많고 CPU 코어 갯수가 높을 수록 일반 sort보다 많이 빨라지게 된다.

parallel_while이나 다른 알고리즘에 비해 아주 간단하게 쓸 수 있다.. -ㅅ-...

 

여기서는 람다를 사용을 하고 있지만...

아직 C++0x가 적용 안된 컴파일러 (Windows의 경우 visual studio 2008 이하) 는 람다 함수를 사용 할 수가 없다.

람다 함수를 사용하는 대신에 functor를 이용 해야 한다.

 

 

[-] Collapse
#include <stdio.h>
#include <tchar.h>
#include <time.h>
#include <tbb/tbb.h>

#ifdef _DEBUG
#pragma  comment(lib, "tbb_debug.lib")
#else
#pragma  comment(lib, "tbb.lib")
#endif // _DEBUG

using namespace tbb ;

class CNObject
{
public:
    bool operator<(const CNObject & t) const
    {
        return  (data < t.data) ;
    }
public:
    int data ;
    char dumy ;
};

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    task_scheduler_init init ;
    srand((unsigned int)time(NULL)) ;
    printf("병렬 처리 정렬 알고리즘\n") ;

    // 정렬을 테스트를 위한 데이터 생성
    CNObject aValue[10] ;
    for (int n = 0 ; n < 10 ; ++n )
    {
        aValue[n].data = rand() % 10 ;
        printf("%d ", aValue[n].data) ;
    }
    printf("\n") ;

    // 연산자 오버로딩을 이용한 연산
    parallel_sort(aValue, aValue + 10 ) ;

    for (int n = 0  ; n < 10 ; ++n )
    {
        printf("%d ", aValue[n].data) ;
    }
    printf("\n") ;

    // 이번엔 람다를 이용해서 정렬
    parallel_sort(aValue, aValue + 10,
        [](const CNObject &t1, const CNObject &t2)->bool
    {
        return (t1.data > t2.data);
    }) ;

    for (int n = 0  ; n < 10 ; ++n )
    {
        printf("%d ", aValue[n].data) ;
    }
    printf("\n") ;

    getchar() ;
    return 0;
}


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여러 루틴이 순서와 상관 없이 병렬로 실행되게 하고 싶을때 사용을 한다.

 

parallel_invoke 루틴은 반환할때는 모든 처리 루틴이 전부 동작되고 난 다음에야 리턴이 된다.

 

총 9개 까지 람다식 및 functor가 등록 될 수 있다.

 

 

[-] Collapse
#include <stdio.h>
#include <tchar.h>
#include <time.h>
#include <tbb/tbb.h>

#ifdef _DEBUG
#pragma  comment(lib, "tbb_debug.lib")
#else
#pragma  comment(lib, "tbb.lib")
#endif // _DEBUG

using namespace tbb ;



int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    task_scheduler_init init ;
    parallel_invoke(
        []() -> void
    {
        ::Sleep(1000);
        ::printf("finish : %d\n", 1000);
    },
        []() -> void
    {
        ::Sleep(10000);
        ::printf("finish : %d\n", 10000);
    }) ;

    printf("모든 작업 종료 \n") ;

    getchar() ;
    return 0;
}

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리눅스 네트워크 프로그램을 개발하다가 보면 도메인 관련으로 해서  dns 서버를 변경을 해야 하는 

경우가 생깁니다. 

저 같은 경우는 gethostbyname_r 함수로 도메인으로 ip 주소를 가져 오는 경우가 많은데 

기존 kt dns서버를 사용을 했을때 딜레이가 걸리는 경우가 많이 생겨 dns를 변경하고 아주 

딜레이 없이 작동 되었습니다.

/etc/resolv.conf 


해당 파일을 수정하면 dns ip를 변경 할 수 있습니다.

nameserver 168.126.63.1

nameserver 168.126.63.2


윈도우는 주 dns, 보조 dns 두개를 설정 할 수 있는데에 비해서 리눅스는 5개까지 설정이 가능 하다고 합니다.

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