以上就是C#中如何监控数据库的长时间运行查询？
线程池的基本组成 一个基础的线程池通常包含以下几个部分： 线程数组：用于存储工作线程（std::thread） 任务队列：存放待执行的任务（通常为函数对象） 互斥锁（mutex）：保护任务队列的线程安全 条件变量（condition_variable）：用于通知线程有新任务到来 控制开关：标记线程池是否运行，用于优雅关闭 线程池类的实现 // threadpool.h #include <vector> #include <queue> #include <thread> #include <functional> #include <mutex> #include <condition_variable> class ThreadPool { public:     explicit ThreadPool(size_t numThreads);     ~ThreadPool();     template<class F>     void enqueue(F&& f); private:     std::vector<std::thread> workers; // 工作线程     std::queue<std::function<void()>> tasks; // 任务队列     std::mutex queue_mutex; // 保护队列     std::condition_variable condition; // 唤醒线程     bool stop; // 是否停止 }; // 构造函数：启动指定数量的线程 ThreadPool::ThreadPool(size_t numThreads) : stop(false) {     for (size_t i = 0; i < numThreads; ++i) {         workers.emplace_back([this] {             for (;;) {                 // 等待任务                 std::function<void()> task;                 {                     std::unique_lock<std::mutex> lock(this->queue_mutex);                     this->condition.wait(lock, [this] {                         return this->stop || !this->tasks.empty();                     });                     if (this->stop && this->tasks.empty())                         return;                     task = std::move(this->tasks.front());                     this->tasks.pop();                 }                 task(); // 执行任务             }         });     } } // 析构函数：清理资源 ThreadPool::~ThreadPool() {     {         std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);         stop = true;     }     condition.notify_all(); // 唤醒所有线程     for (std::thread &worker : workers)         worker.join(); // 等待线程结束 } // 添加任务 template<class F> void ThreadPool::enqueue(F&& f) {     {         std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);         tasks.emplace(std::forward<F>(f));     }     condition.notify_one(); // 通知一个线程 } 使用示例 下面是一个简单的使用例子，展示如何创建线程池并提交多个任务： 豆包AI编程 豆包推出的AI编程助手 483 查看详情 // main.cpp #include "threadpool.h" #include <iostream> #include <chrono> int main() {     // 创建一个包含4个线程的线程池     ThreadPool pool(4);     // 提交10个任务     for (int i = 0; i < 10; ++i) {         pool.enqueue([i] {             std::cout << "任务 " << i << " 正在由线程 "                 << std::this_thread::get_id() << " 执行\n";             std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));         });     }     // 主函数退出前，析构函数会自动等待所有线程完成     std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));     return 0; } 关键点说明 这个简单线程池的关键设计包括： 立即进入“豆包AI人工智官网入口”； 立即学习“豆包AI人工智能在线问答入口”； 每个线程在构造时启动，并进入无限循环等待任务 使用条件变量避免忙等，节省CPU资源 析构时设置 stop 标志并唤醒所有线程，确保干净退出 模板方法 enqueue 支持任意可调用对象（函数、lambda、bind结果等） 任务通过右值引用和完美转发高效传递 基本上就这些。
这个对象需要被显式地提交给事件循环才能运行。
当我们在Menu的Display方法中遍历Children并调用child.Display()时，Go运行时会根据child实际存储的具体类型（是*MenuItem还是*Menu）来调用其对应的方法。
适合轻量级、非频繁的IO操作，比如读取配置文件或网络请求。
关键点是：直接用 erase 处理单个或区间元素，结合 remove/remove_if 处理值或条件匹配的情况。
本文详细介绍几种常用的字符串替换方式。
要正确获取数组元素个数，可以在编译期使用： int arr[10]; size_t count = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // 40 / 4 = 10 结构体和类的sizeof 结构体的大小不仅取决于成员变量的大小之和，还受到内存对齐的影响。
只要涉及动态资源管理，手动实现拷贝构造函数并做深拷贝，是保证程序稳定的关键。
关联数组是存储这些操作的常见选择。
操作步骤： 导入ElementTree模块 使用parse()方法加载XML文件 通过getroot()获取根节点 遍历子节点并提取所需数据 示例代码： import xml.etree.ElementTree as ET # 加载XML文件 tree = ET.parse('example.xml') root = tree.getroot() # 遍历所有子节点 for child in root:     print(child.tag, child.attrib)使用Java读取XML文件（DOM解析） Java中可以使用DocumentBuilderFactory和DocumentBuilder进行DOM解析。
start_index: 起始片段在parsed_lib中的索引。
编写有效的基准测试 基准测试函数以Benchmark开头，接收*testing.B参数。
本文将重点介绍如何使用 itertools.groupby 函数，结合自定义的键函数，根据数值元素是否大于指定阈值来聚类列表元素。
这可能由多种原因引起，例如连接到了错误的端口、服务器未运行、网络问题或防火墙阻挡。
set 使用简单高效，适合大多数需要自动排序和唯一性的场景。
请重试。
解析基本URL结构 使用 url.Parse() 函数可以将字符串形式的URL转换为 *url.URL 类型，从而访问其各个组成部分。
在实际应用中，请根据你的具体需求进行调整和优化。
例如，在追踪多项式方程的根时，当方程的系数发生微小变化时，我们需要确定哪些根对应于之前的根。

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