[url=https://www.sourceware.org/pthreads-win32/]pthread[/url]最新版本。由于我对gyp不熟，link依赖lib搞了半天没搞定，最后我的方式是，直接把pthread的源代码放到了项目目录下，并在binding.gyp中把pthread.c添加到源代码列表中，在编译项目的时候把pthread也编译一次。修改后的binding.gyp是这样的：
{
"targets": [
{
"target_name": "hello",
"sources": [ "hello.cc","pthreads/pthread.c" ],
"include_dirs": [
"<!(node -e \"require('nan')\")",
"pthreads"
],
"libraries": ["Ws2_32.lib"]
}
]
}
当然了，我这种方法很麻烦，如果你们只添加pthread中lib和include目录的引用，并且不出现依赖问题，那是最好的，就没有必要用我的方法来做。
那么接下来就进入C/C++多线程的一切了，定义一个线程处理函数：
pthread_mutex_t lock;
void *thread_p(void *null){
int num, x=0;
do{
pthread_mutex_lock(&lock);
num=count--;
pthread_mutex_unlock(&lock);
if(num>0){
if(zhishu(num))x++;
}else{
break;
}
}while(true);
std::cout<<' '<<x<<' ';
pthread_exit(NULL);
return null;
}
在线程与线程之间，对于count这个变量是相互竞争的，我们需要确保同时只能有一个线程操作count变量。我们通过 pthread_mutex_t lock; 添加一个互斥锁。当执行 pthread_mutex_lock(&lock); 时，线程检查lock锁的情况，如果已锁定，则等待、重复检查，阻塞后续代码运行；如果锁已释放，则锁定，并执行后续代码。相应的， pthread_mutex_unlock(&lock); 就是解除锁状态。
由于编译器在编译的同时，进行编译优化，如果一个语句没有明确做什么事情，对其他语句的执行也没有影响时，会被编译器优化掉。在上面的代码中，我加入了统计质数数量的代码，如果不加的话，像这样的代码：
for (int j = 0; j < 4000000; j++) {
zhishu(j);
}
是会直接被编译器跳过的，实际不会运行。
添加addon的写法已经介绍过了，我们实现从javascript接收一个参数，表示线程数，然后在c中创建指定数量的线程完成质数检索。完整代码：
#include <nan.h>
#include <math.h>
#include <iostream>
#include "pthreads\pthread.h"
#define MAX_THREAD 100
using namespace v8;
int count=4000000;
pthread_t tid[MAX_THREAD];
pthread_mutex_t lock;
void *thread_p(void *null){
int num, x=0;
do{
pthread_mutex_lock(&lock);
num=count--;
pthread_mutex_unlock(&lock);
if(num>0){
if(zhishu(num))x++;
}else{
break;
}
}while(true);
std::cout<<' '<<x<<' ';
pthread_exit(NULL);
return null;
}
NAN_METHOD(Zhishu){
NanScope();
pthread_mutex_init(&lock,NULL);
double arg0=args[0]->NumberValue();
int c=0;
for (int j = 0; j < arg0 && j<MAX_THREAD; j++) {
pthread_create(&tid[j],NULL,thread_p,NULL);
}
for (int j = 0; j < arg0 && j<MAX_THREAD; j++) {
pthread_join(tid[j],NULL);
}
NanReturnUndefined();
}
void Init(Handle<Object> exports){
exports->Set(NanSymbol("zhishu"), FunctionTemplate::New(Zhishu)->GetFunction());
}
NODE_MODULE(hello, Init);
phread_create可以创建线程，默认是joinable的，这个时候子线程受制于主线程；phread_join阻塞住主线程，等待子线程join，直到子线程退出。如果子线程已退出，则phread_join不会做任何事。所以对所有的线程都执行thread_join，可以保证所有的线程退出后才会例主线程继续进行。
完善一下nodejs脚本：
var zhishu_c=require('./build/Release/hello.node').zhishu;
function zhishu(num) {
if (num == 1) {
return false;
}
if (num == 2) {
return true;
}
for (var i = 2; i <= Math.sqrt(num); i++) {
if (num % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
console.time("c");
zhishu_c(100);
console.timeEnd("c");
console.time("js");
var count=0;
for (j = 1; j < 4000000; j++) {
if(zhishu(j)){
count++;
}
}
console.log(count);
console.timeEnd("js");
看一下测试结果：
[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201503/2015324101357597.png?201522410146[/img]
单线程时，虽然C/C++的运行速度是nodejs的181%，但这个成绩我们认为在动态语言中，还是非常不错的。双线程时速度提升最明显，那是因为我的电脑是双核四线程CPU，这个时候已经可能在使用两个核心在进行处理。4线程时速度达到最大，此时应该是双核四线程能达到的极限，当线程再增加时，并不能再提升速度了。上述Amdahl定律中，p已达上限4。再增加线程，会增加操作系统进程调度的时间，增加锁的时间，尽管同时也能增加对CPU时间的竞争，但总体而言，Ws的增加更加明显，性能是下降的。如果在一台空闲的机器上做这个实验，数据应该会更好一点。
从这个实验中，我们可以得出这样的结论，对于CPU密集型的运算，交给静态语言去做，效率会提高很多，如果计算中较多涉及内存、字符串、数组、递归等操作（以后再验证），性能提升更为惊人。同时，合理地利用多线程能有效地提高处理效率，但并不是线程越多越好，要根据机器的情况合理配置。
对于nodejs本身，的确是不擅长处理CPU密集的任务，但有了本文的经验，我想，想克服这个障碍，并非什么不可能的事情。
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