【C++实战(57)】C++20新特性实战：解锁C++编程新姿势

奔跑吧邓邓子2025-10-01 11:49

目录

  • [一、C++20 的语言特性增强](#一、C++20 的语言特性增强)
    • [1.1 概念（Concepts）：模板参数的编译期类型检查](#1.1 概念（Concepts）：模板参数的编译期类型检查)
    • [1.2 范围（Ranges）：统一容器与算法的接口，支持管道操作](#1.2 范围（Ranges）：统一容器与算法的接口，支持管道操作)
    • [1.3 协程（Coroutines）：轻量级异步编程模型，避免回调地狱](#1.3 协程（Coroutines）：轻量级异步编程模型，避免回调地狱)
  • [二、C++20 的标准库增强](#二、C++20 的标准库增强)
    • [2.1 std::views（视图，非拥有式范围，零开销迭代）](#2.1 std::views（视图，非拥有式范围，零开销迭代）)
    • [2.2 std::format（类型安全的字符串格式化，替代 printf）](#2.2 std::format（类型安全的字符串格式化，替代 printf）)
    • [2.3 std::jthread（自动管理生命周期的线程，替代 std::thread）](#2.3 std::jthread（自动管理生命周期的线程，替代 std::thread）)
  • [三、C++20 的实战场景](#三、C++20 的实战场景)
    • [3.1 概念简化模板代码（如限制模板参数类型）](#3.1 概念简化模板代码（如限制模板参数类型）)
    • [3.2 范围与视图优化数据处理流程（如管道式筛选与转换）](#3.2 范围与视图优化数据处理流程（如管道式筛选与转换）)
    • [3.3 协程在异步 IO 中的应用（如网络请求）](#3.3 协程在异步 IO 中的应用（如网络请求）)
  • [四、实战项目：高效数据处理流水线（C++20 版）](#四、实战项目：高效数据处理流水线（C++20 版）)
    • [4.1 项目需求（支持管道式数据处理、异步 IO、类型安全）](#4.1 项目需求（支持管道式数据处理、异步 IO、类型安全）)
    • [4.2 范围、视图与协程实现核心功能](#4.2 范围、视图与协程实现核心功能)
    • [4.3 流水线处理效率测试与资源占用优化](#4.3 流水线处理效率测试与资源占用优化)

一、C++20 的语言特性增强

1.1 概念（Concepts）：模板参数的编译期类型检查

在 C++20 之前，模板虽然提供了强大的泛型编程能力，但模板参数缺乏明确的约束，这使得在模板实例化时可能产生难以理解和调试的错误。C++20 引入的概念（Concepts）为模板参数提供了编译期类型检查，极大地增强了模板的安全性和可读性。

概念本质上是对模板参数的一种约束，它定义了模板参数必须满足的条件。通过使用概念，我们可以在编译期就确定模板参数是否符合要求，而不是等到模板实例化时才发现问题。例如，定义一个简单的概念用于判断类型是否为整数类型：

cpp 复制代码 
#include <type_traits>

template<typename T>
concept Integral = std::is_integral_v<T>;

template<Integral T>
T add(T a, T b) {
    return a + b;
}

在上述代码中，Integral概念通过std::is_integral_v判断类型T是否为整数类型。add函数模板使用了Integral概念来约束模板参数T，这意味着只有当T是整数类型时，add函数模板才能被实例化。如果尝试使用非整数类型调用add函数，编译器会在编译期报错，错误信息也更加直观和易于理解，而不是像以往那样产生复杂难懂的模板实例化错误。

使用概念还可以简化模板代码，提高代码的可维护性。比如在一个通用的数学计算库中，可能有多个函数模板需要对整数类型进行操作，通过定义一个统一的Integral概念，可以在各个函数模板中复用这个约束，减少重复代码，同时也使得代码结构更加清晰。

1.2 范围（Ranges）：统一容器与算法的接口，支持管道操作

C++20 的范围（Ranges）库是对传统容器和算法编程方式的一次重大改进，它提供了统一的接口来操作各种可迭代对象，包括容器、数组等，并且支持强大的管道操作，使得代码更加简洁和易读。

在范围库中，范围是一个表示可迭代对象的抽象概念，它可以是容器、数组或者其他支持迭代器的类型。通过范围库，我们可以使用统一的语法来操作不同类型的范围，而无需关心其具体实现。例如，对一个std::vector进行过滤和转换操作：

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <vector>
#include <ranges>

int main() {
    std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5};
    auto result = vec | std::views::filter([](int n) { return n % 2 == 0; })
                          | std::views::transform([](int n) { return n * n; });
    for (int i : result) {
        std::cout << i << " ";
    }
    return 0;
}

在上述代码中，首先定义了一个std::vector容器vec。然后使用范围库的管道操作符|，将vec依次传递给std::views::filter和std::views::transform视图适配器。std::views::filter用于过滤出偶数元素，std::views::transform用于对过滤后的元素进行平方操作。最后通过范围for循环遍历结果并输出。

这种管道操作的方式使得代码的逻辑更加清晰，可读性大大提高。与传统的使用迭代器和循环的方式相比，范围库减少了手动管理迭代器和循环条件的繁琐工作，同时也降低了出错的可能性。而且范围库采用惰性求值机制，只有在真正需要结果时才会执行操作，这在处理大数据集时可以显著提高性能，避免不必要的计算和内存分配。

1.3 协程（Coroutines）：轻量级异步编程模型，避免回调地狱

在异步编程中，传统的回调函数方式虽然能够实现异步操作，但随着业务逻辑的复杂，回调函数的嵌套会越来越深，导致代码难以阅读和维护，这就是所谓的 "回调地狱"。C++20 引入的协程（Coroutines）为异步编程提供了一种更优雅、更简洁的解决方案。

协程是一种可以在执行过程中暂停并在之后继续执行的函数，它通过co_await、co_yield、co_return等关键字来实现非抢占式任务调度。与传统线程不同，协程的切换完全由程序控制，无需操作系统介入，因此切换开销极低，适合处理大量的轻量级异步任务。

下面通过一个简单的网络请求示例来展示协程的使用：

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <coroutine>
#include <future>

// 模拟异步网络请求
std::future<int> async_network_request() {
    std::promise<int> p;
    std::future<int> f = p.get_future();
    // 这里可以是实际的异步网络请求逻辑，完成后设置promise的值
    std::thread([p = std::move(p)]() mutable {
        // 模拟网络延迟
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
        p.set_value(42);
    }).detach();
    return f;
}

struct Task {
    struct promise_type {
        Task get_return_object() { return {}; }
        std::suspend_never initial_suspend() { return {}; }
        std::suspend_never final_suspend() noexcept { return {}; }
        void return_void() {}
        void unhandled_exception() {}
    };
};

Task async_operation() {
    auto result = co_await async_network_request();
    std::cout << "Received result: " << result << std::endl;
    co_return;
}

int main() {
    async_operation();
    // 主线程可以继续执行其他任务
    std::cout << "Main thread is doing other things" << std::endl;
    return 0;
}

在上述代码中，async_network_request函数模拟了一个异步网络请求，返回一个std::future。async_operation函数是一个协程，通过co_await关键字等待异步网络请求的结果。当执行到co_await时，协程会暂停执行，将执行权交回给调用者，主线程可以继续执行其他任务。当异步网络请求完成后，co_await会恢复协程的执行，获取请求结果并输出。

通过协程，异步代码的编写方式更加接近同步代码，大大提高了代码的可读性和可维护性。同时，由于协程的轻量级特性，在处理大量异步任务时，能够显著提高系统的性能和资源利用率。

二、C++20 的标准库增强

2.1 std::views（视图，非拥有式范围，零开销迭代）

std::views是 C++20 范围库中的一个重要组件，它提供了一种惰性求值的视图操作方式，允许我们以零开销迭代的方式处理数据。视图是一种非拥有式的范围，它并不实际存储数据，而是提供了一种对现有数据的抽象视图，通过这种视图可以对数据进行各种操作，并且只有在真正需要时才会进行计算，这就是所谓的惰性求值。

视图的一个显著特性是它的组合性，我们可以通过管道操作符|将多个视图操作组合在一起，形成一个数据处理管道。例如，假设有一个包含整数的std::vector，我们想要对其中的偶数进行平方操作并输出：

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <vector>
#include <ranges>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
    auto result = numbers | std::views::filter([](int n) { return n % 2 == 0; })
                          | std::views::transform([](int n) { return n * n; });
    for (int i : result) {
        std::cout << i << " ";
    }
    return 0;
}

在上述代码中，std::views::filter视图操作会过滤出numbers中的偶数，std::views::transform视图操作会对过滤后的偶数进行平方操作。这里的关键在于，这些操作并不会立即执行，而是在我们迭代result时才会惰性求值，每次迭代时才会依次执行过滤和转换操作，这样就避免了中间结果的存储和不必要的计算，实现了零开销迭代。

视图的这种特性在处理大数据集时尤为重要，它可以大大提高程序的性能和资源利用率。同时，视图还支持无限序列的处理，例如通过std::views::iota生成一个无限递增的整数序列，再结合其他视图操作对这个无限序列进行有限的处理，这在传统的容器和算法编程中是很难实现的。

2.2 std::format（类型安全的字符串格式化，替代 printf）

在 C++20 之前，进行字符串格式化通常使用printf函数或者std::ostream相关的流操作，这些方式存在一些不足。printf函数的格式化字符串语法复杂，并且缺乏类型安全检查，容易导致运行时错误，例如参数类型不匹配时可能会引发未定义行为。而流操作虽然类型安全，但在处理复杂格式化需求时代码较为繁琐。

C++20 引入的std::format旨在解决这些问题，它提供了一种类型安全且更简洁的字符串格式化方式。std::format借鉴了 Python 中str.format()函数的思想，使用花括号{}作为占位符，通过在占位符内定义格式规范来实现灵活的格式化输出。例如：

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <format>

int main() {
    std::string name = "Alice";
    int age = 30;
    std::cout << std::format("Name: {}, Age: {}", name, age) << std::endl;
    return 0;
}

上述代码中，std::format函数根据格式化字符串"Name: {}, Age: {}"，将name和age的值替换到相应的占位符位置，输出Name: Alice, Age: 30。与printf相比，std::format在编译期就会检查参数类型是否匹配，避免了因类型错误导致的运行时问题。

std::format还支持更多的格式化选项，比如格式化数字时可以指定小数位数、添加前导零、设置对齐方式和填充字符等。例如：

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <format>

int main() {
    const double pi = 3.1415926;
    int num = 123;
    std::cout << std::format("PI with 3 decimal places: {:.3f}", pi) << std::endl;
    std::cout << std::format("Number with leading zeros: {:05}", num) << std::endl;
    std::cout << std::format("Left aligned: {:<10}, Right aligned: {:>10}", "Hello", "World") << std::endl;
    return 0;
}

在这个例子中，{:.3f}表示保留 3 位小数，{:05}表示总宽度为 5，不足部分用 0 填充，{:<10}和{:>10}分别表示左对齐和右对齐，宽度为 10。通过这些丰富的格式化选项，std::format能够满足各种复杂的字符串格式化需求，并且代码更加简洁易读。

2.3 std::jthread（自动管理生命周期的线程，替代 std::thread）

在 C++11 中引入的std::thread为多线程编程提供了基础支持，但在使用std::thread时，开发者需要手动管理线程的生命周期，例如在std::thread对象析构前必须手动调用join()（等待线程结束）或detach()（分离线程，让其后台运行），否则程序可能会异常终止。这种手动管理方式容易出错，尤其是在代码逻辑复杂或存在异常处理的情况下。

C++20 引入的std::jthread旨在解决这些问题，它自动管理线程的生命周期，遵循 RAII（Resource Acquisition Is Initialization）原则。当std::jthread对象离开其作用域时，它会自动判断线程是否仍在运行且可连接（joinable），如果是，则自动调用join()等待线程正常结束，从而避免了因忘记调用join()而导致的程序崩溃问题，大大简化了代码并增强了健壮性。例如：

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <thread>

void task() {
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << "Task is running: " << i << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
    }
}

int main() {
    {
        std::jthread jt(task);
        // 在jt离开作用域时，会自动调用join()等待task线程结束
    }
    std::cout << "Main thread continues" << std::endl;
    return 0;
}

在上述代码中，std::jthread jt(task)创建了一个线程并启动task函数的执行。当jt离开其作用域时，它会自动调用join()等待task线程执行完毕，无需手动调用join()。

此外，std::jthread还与std::stop_token和std::stop_source紧密集成，提供了内建的协作式线程取消机制。std::stop_source用于发起停止请求，std::stop_token用于接收停止请求，线程函数可以通过检查std::stop_token来判断是否收到停止请求并做出相应处理。这种协作式取消机制比传统的通过共享布尔标志位来停止线程的方式更加安全和标准化，并且可以方便地与条件变量等设施集成，提高了多线程编程的安全性和便捷性。例如：

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <thread>
#include <chrono>

void worker(std::stop_token stoken) {
    while (!stoken.stop_requested()) {
        std::cout << "Worker is working" << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
    }
    std::cout << "Worker stopped" << std::endl;
}

int main() {
    std::stop_source stopSource;
    std::jthread jt(worker, stopSource.get_token());
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(3));
    stopSource.request_stop();
    return 0;
}

在这个例子中，worker函数接收一个std::stop_token，在循环中不断检查是否收到停止请求。主线程创建了std::stop_source和std::jthread，并在 3 秒后通过stopSource.request_stop()请求线程停止，worker函数检测到停止请求后会优雅地退出循环并结束线程。

三、C++20 的实战场景

3.1 概念简化模板代码（如限制模板参数类型）

假设我们正在开发一个通用的数学运算库，其中有一个函数模板用于计算两个数的平均值。在没有概念的情况下，代码可能如下：

cpp 复制代码 
template<typename T>
T average(T a, T b) {
    return (a + b) / 2;
}

这段代码看起来很简洁，但它存在一个问题：它没有对模板参数T进行任何约束。这意味着我们可以传入任何类型，包括不支持+和/运算符的类型，这样在编译时可能会产生难以理解的错误。

使用 C++20 的概念，我们可以对模板参数进行约束，使其只接受数值类型。首先，定义一个用于判断数值类型的概念：

cpp 复制代码 
#include <type_traits>

template<typename T>
concept Numeric = std::is_arithmetic_v<T>;

然后，使用这个概念来约束average函数模板：
template<Numeric T>
T average(T a, T b) {
    return (a + b) / 2;
}

现在，如果我们尝试使用非数值类型调用average函数，编译器会在编译期报错，提示模板参数不符合Numeric概念的要求。这样不仅能在早期发现错误，而且错误信息更加直观，大大提高了代码的健壮性和可维护性。例如：

cpp 复制代码 
int main() {
    int result1 = average(3, 5); // 正确，int是数值类型
    // std::string result2 = average("hello", "world"); // 错误，std::string不是数值类型
    return 0;
}

上述代码中，调用average(3, 5)是合法的，因为int类型满足Numeric概念；而尝试调用average("hello", "world")会导致编译错误，因为std::string类型不满足Numeric概念。通过这种方式，概念使得模板代码更加安全和易于理解。

3.2 范围与视图优化数据处理流程（如管道式筛选与转换）

假设我们有一个包含大量整数的std::vector，我们需要从中筛选出所有的偶数，并将这些偶数平方后再进行求和。在传统的 C++ 编程中，实现这个功能可能需要使用迭代器和循环，代码如下：

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
    std::vector<int> even_numbers;
    std::copy_if(numbers.begin(), numbers.end(), std::back_inserter(even_numbers), [](int n) { return n % 2 == 0; });
    std::vector<int> squared_numbers;
    std::transform(even_numbers.begin(), even_numbers.end(), std::back_inserter(squared_numbers), [](int n) { return n * n; });
    int sum = 0;
    std::for_each(squared_numbers.begin(), squared_numbers.end(), [&sum](int n) { sum += n; });
    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;
    return 0;
}

这段代码虽然能实现功能，但代码较为繁琐，涉及多个中间容器和循环操作，不仅增加了代码量，还可能导致性能问题，因为中间容器的创建和销毁会带来额外的开销。

使用 C++20 的范围与视图，我们可以用更简洁高效的方式实现相同的功能：

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <vector>
#include <ranges>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
    auto sum = numbers | std::views::filter([](int n) { return n % 2 == 0; })
                       | std::views::transform([](int n) { return n * n; })
                       | std::views::reduce(0, std::plus<>());
    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;
    return 0;
}

在这段代码中，通过管道操作符|将std::views::filter、std::views::transform和std::views::reduce连接起来，形成一个数据处理管道。std::views::filter用于筛选出偶数，std::views::transform用于对筛选出的偶数进行平方操作，std::views::reduce用于对平方后的结果进行求和。这种方式不仅代码简洁易读，而且由于视图的惰性求值特性，只有在最终需要结果（调用std::views::reduce时）才会实际执行操作，避免了中间结果的存储，大大提高了效率。

3.3 协程在异步 IO 中的应用（如网络请求）

在网络编程中，经常需要处理大量的异步网络请求。例如，我们要编写一个程序，从多个 URL 获取数据并进行处理。如果使用传统的同步方式，每个请求都会阻塞线程，导致程序效率低下；而使用回调函数方式，又容易陷入回调地狱。

下面通过一个示例展示如何使用 C++20 的协程来处理异步网络请求。这里我们使用cpp-httplib库来简化网络请求操作（假设已经安装并正确配置了该库）：

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <cpp-httplib/httplib.h>
#include <coroutine>
#include <vector>
#include <future>

// 用协程包装网络请求
std::coroutine_handle<> http_get(const std::string& host, const std::string& path, std::promise<std::string>& p) {
    httplib::Client cli(host);
    auto res = cli.Get(path.c_str());
    if (res) {
        p.set_value(res->body);
    }
    else {
        p.set_value(httplib::to_string(res.error()));
    }
    return std::noop_coroutine();
}

// 定义一个协程函数来发起多个网络请求
std::coroutine_handle<> fetch_data(const std::vector<std::pair<std::string, std::string>>& urls) {
    std::vector<std::future<std::string>> futures;
    for (const auto& [host, path] : urls) {
        std::promise<std::string> p;
        auto f = p.get_future();
        futures.push_back(std::move(f));
        http_get(host, path, p);
    }
    for (auto& f : futures) {
        auto result = f.get();
        std::cout << "Received data: " << result << std::endl;
        // 这里可以进行数据处理
    }
    return std::noop_coroutine();
}

int main() {
    std::vector<std::pair<std::string, std::string>> urls = {
        {"http://example.com", "/data1"},
        {"http://example.com", "/data2"},
        {"http://example.com", "/data3"}
    };
    fetch_data(urls);
    // 主线程可以继续执行其他任务
    std::cout << "Main thread is doing other things" << std::endl;
    return 0;
}

在上述代码中，http_get函数使用协程包装了一个异步网络请求，fetch_data函数通过循环发起多个网络请求，并在每个请求完成后获取结果并进行处理。在main函数中，调用fetch_data后，主线程不会被阻塞，可以继续执行其他任务。通过这种方式，协程将异步操作以同步的方式编写，提高了代码的可读性和可维护性，同时也提高了程序在处理异步 IO 时的性能。

四、实战项目：高效数据处理流水线（C++20 版）

4.1 项目需求（支持管道式数据处理、异步 IO、类型安全）

本项目旨在构建一个高效的数据处理流水线，用于处理大规模的数据集合。具体需求如下：

  • 管道式数据处理：能够以管道的方式对数据进行一系列的操作，包括过滤、转换、聚合等。每个操作可以独立编写和组合，以满足不同的数据处理逻辑。例如，从一个包含大量日志记录的文件中，先过滤出特定时间段内的记录，再将这些记录中的特定字段提取出来进行转换，最后对转换后的结果进行统计聚合。
  • 异步 IO：在数据读取和写入阶段，采用异步 IO 操作，以避免线程阻塞，提高系统的并发处理能力。特别是在处理大文件或网络数据传输时，异步 IO 能够显著提升性能。比如从网络上的多个数据源异步获取数据，或者将处理结果异步写入到分布式存储系统中。
  • 类型安全：整个数据处理过程要保证类型安全，避免因类型错误导致的运行时错误。利用 C++20 的类型系统和概念特性，对数据处理函数的参数和返回值进行严格的类型检查。例如，确保数据过滤函数只接受符合特定类型要求的数据输入，并且转换函数的输出类型与后续处理函数的输入类型兼容。

4.2 范围、视图与协程实现核心功能

下面展示如何使用 C++20 的范围、视图与协程来实现上述核心功能。

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <vector>
#include <ranges>
#include <future>
#include <coroutine>
#include <fstream>

// 定义数据类型
using Data = std::vector<int>;

// 模拟异步读取数据
std::future<Data> async_read_data(const std::string& file_path) {
    std::promise<Data> p;
    std::future<Data> f = p.get_future();
    std::thread([file_path = file_path, p = std::move(p)]() mutable {
        std::ifstream file(file_path);
        Data data;
        int num;
        while (file >> num) {
            data.push_back(num);
        }
        p.set_value(std::move(data));
    }).detach();
    return f;
}

// 数据处理函数
Data process_data(const Data& input) {
    auto result = input | std::views::filter([](int n) { return n > 10; })
                          | std::views::transform([](int n) { return n * 2; })
                          | std::views::common;
    return {result.begin(), result.end()};
}

// 模拟异步写入数据
std::future<void> async_write_data(const Data& data, const std::string& file_path) {
    std::promise<void> p;
    std::future<void> f = p.get_future();
    std::thread([data = data, file_path = file_path, p = std::move(p)]() mutable {
        std::ofstream file(file_path);
        for (int num : data) {
            file << num << " ";
        }
        p.set_value();
    }).detach();
    return f;
}

struct Task {
    struct promise_type {
        Task get_return_object() { return {}; }
        std::suspend_never initial_suspend() { return {}; }
        std::suspend_never final_suspend() noexcept { return {}; }
        void return_void() {}
        void unhandled_exception() {}
    };
};

Task data_processing_pipeline(const std::string& input_file, const std::string& output_file) {
    auto data = co_await async_read_data(input_file);
    auto processed_data = process_data(data);
    co_await async_write_data(processed_data, output_file);
    co_return;
}

在上述代码中：

  • async_read_data 函数使用 std::future 和 std::promise 模拟异步读取文件数据，返回一个包含数据的 std::future。
  • process_data 函数利用 C++20 的范围和视图，对输入数据进行过滤和转换操作。std::views::filter 用于过滤出大于 10 的数据，std::views::transform 用于将过滤后的数据乘以 2。
  • async_write_data 函数模拟异步将处理后的数据写入文件。
  • data_processing_pipeline 函数是一个协程，它通过 co_await 依次等待异步读取数据、处理数据和异步写入数据的操作完成，实现了一个完整的数据处理流水线。

4.3 流水线处理效率测试与资源占用优化

为了评估流水线的处理效率，我们可以进行以下测试：

  • 性能测试：使用不同规模的数据集进行测试，记录数据读取、处理和写入的时间。例如，准备小、中、大三种规模的输入文件，分别测量流水线处理每个文件所需的总时间，以及各个阶段（读取、处理、写入）的时间。
cpp 复制代码 
#include <chrono>

auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
data_processing_pipeline("input.txt", "output.txt");
auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end_time - start_time).count();
std::cout << "Total processing time: " << duration << " ms" << std::endl;
  • 资源占用测试：使用工具（如 top 命令在 Linux 系统下，或任务管理器在 Windows 系统下）监测程序运行时的 CPU 和内存占用情况。观察随着数据集规模的增加，资源占用的变化趋势。

根据测试结果，可以采取以下优化措施：

  • 优化数据处理算法：如果处理阶段耗时较长，可以尝试优化数据处理算法，例如使用更高效的过滤和转换算法，减少不必要的计算。
  • 调整异步任务数量：如果发现异步操作过多导致资源竞争，可以适当调整异步任务的并发数量，避免过多的线程或协程同时竞争资源。
  • 内存管理优化：在数据处理过程中，合理管理内存，避免内存泄漏和不必要的内存分配。例如，使用 std::vector 的 reserve 方法预先分配足够的内存，减少动态内存分配的次数。
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