Qt Concurrent模塊擴展了Qt Core模塊中的基本線程支持，簡化了可以在所有可用的CPU核心上並行執行的代碼開發。
一些常用API：
- Concurrent Map 和 Map-Reduce
QtConcurrent::map()：將一個函數應用於一個容器中的每一項，就地修改 items。
QtConcurrent::mapped()：和 map() 類似，只是它返回一個包含修改內容的新容器。
QtConcurrent::mappedReduced()：和 mapped() 類似，只是修改后的結果減少或組合 成一個單一的結果。
- Concurrent Filter 和 Filter-Reduce
QtConcurrent::filter()：從容器中刪除所有滿足某個條件的item。
QtConcurrent::filtered()：和 filter() 類似，只是它返回一個包含過濾內容的新容器。
QtConcurrent::filteredReduced()：和 filtered() 類似，只是過濾后的結果減少或組合成一個單一的結果。
- Concurrent Run
QtConcurrent::run()：在另一個線程中運行一個函數。
QFuture：表示異步計算的結果
QFutureIterator：允許通過 QFuture 遍歷可用的結果
QFutureWatcher：允許使用信號槽來監控一個 QFuture
QFutureSynchronizer：是一個方便的類，用於一些 QFutures 的自動同步
Qt Concurrent 支持多種兼容 STL 的容器和迭代器類型，但是最好使用具有隨機訪問迭代器的 Qt 容器，例如：QList 或 QVector。map 和 filter 函數都接受容器和 begin/end 迭代器。
在 Qt Concurrent 迭代大量輕量級 items 的情況下，隨機訪問迭代器可以更快，因為它們允許跳過容器中的任何點。此外，使用隨機訪問迭代器允許 Qt Concurrent 通過 QFuture::progressValue() 和 QFutureWatcher::progressValueChanged() 來提供進度信息。
非就地修改的函數（例如：mapped() 和 filtered()），在調用時會創建容器的副本。如果正在使用的是 STL 容器，此復制操作可能需要一段時間，在這種情況下，建議為容器指定 begin 和 end 迭代器。
Concurrent Map 和 Map-Reduce示例：
1 void add(int &num) 2 { 3 num +=1; 4 } 5
6 int mappedReducedFunction(const int& num) 7 { 8 return num + 1; 9 } 10
11 void ReduceFunction(int& result, const int& item) 12 { 13 result = item > result ? item : result; 14 } 15
16 { 17 QVector<int> vector; 18
19 for(int i=0; i<3; i++) 20 vector.append(i); 21
22 qDebug() << "start: " << vector; 23
24 QFuture<void> vFuture = QtConcurrent::map(vector, add); 25 vFuture.waitForFinished(); 26
27 qDebug() << "map result: " << vector; 28
29 QFuture<int> iFuture = QtConcurrent::mappedReduced(vector, mappedReducedFunction, ReduceFunction); 30
31 qDebug() << "mappedReduced result: " << iFuture.result(); 32 }
結果輸出：
start: QVector(0, 1, 2)
map result: QVector(1, 2, 3)
mappedReduced result: 4
QtConcurrent::mappedReduced() 類似於 QtConcurrent::mapped()，但是不是返回具有新結果的序列，而是使用 reduce 函數將結果組合成單個值。
reduce 函數必須是以下形式：
V function(T &result, const U &intermediate)
T 是最終結果的類型，U 是 map 函數的返回類型。注意： reduce 函數的返回值、返回類型沒有被使用。
對於 map 函數返回的每個結果，reduce 函數將被調用一次，並且應該將中間體合並到結果變量中。QtConcurrent::mappedReduced() 保證一次只有一個線程調用 reduce，所以沒有必要用一個 mutex 鎖定結果變量。
QtConcurrent::ReduceOptions 枚舉提供了一種方法來控制 reduction 完成的順序。如果使用 QtConcurrent::UnorderedReduce（默認），順序是不確定的；而 QtConcurrent::OrderedReduce 確保 reduction 按照原始序列的順序完成。
Concurrent Filter Filter-Reduce 與 Concurrent Map Map-Reduce 使用基本一致。
QtConcurrent::run() 函數在一個單獨的線程中運行一個函數， 函數的返回值通過 QFuture API 提供。
Concurrent Run示例：
1 int add(int &num) 2 { 3 return ++num; 4 } 5
6 { 7 QFuture<int> future = QtConcurrent::run(add, 1); 8 future.waitForFinished(); 9
10 qDebug() << "result: " << future.result(); 11 }
結果輸出：
result: 2
上述兩個示例中，我們都是QFuture阻塞線程等待計算完成；QFuture 還提供了很多方法與正在進行的異步調用進行交互。例如，使用 cancel() 函數取消計算；要暫停計算，使用 setPaused() 函數或 pause()，resume()、togglePaused() 便利函數之一。
注意：並非所有異步計算都可以取消或暫停。例如，QtConcurrent::run() 返回的 future 不能被取消，但 QtConcurrent::mappedReduced() 返回的可以。