C++笔记--thread pool【转】
版权声明：转载著名出处 https://blog.csdn.net/gcola007/article/details/78750220
背景
刚粗略看完一遍c++ primer第五版，一直在找一些c++小项目练手，实验楼里面有很多项目，但是会员太贵了，学生党就只能google+github自行搜索完成项目了。注：本文纯提供自己的理解，代码完全照抄，有想法的欢迎评论留言一起讨论。
本文参考:
- c++11线程池实现
- A simple C++11 Thread Pool implementation
- 详解：https://blog.csdn.net/GavinGreenson/article/details/72770818
涉及到的c++11的特性：
- std::vector
- std::thread
- std::mutex
- std::future
- std::condition_variable
线程池原理介绍
线程池是一种多线程处理形式，处理过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务。线程池线程都是后台线程。每个线程都使用默认的堆栈大小，以默认的优先级运行，并处于多线程单元中。
线程池的组成部分：
- 线程池管理器（ThreadPoolManager）:用于创建并管理线程池
- 工作线程（WorkThread）: 线程池中线程
- 任务接口（Task）:每个任务必须实现的接口，以供工作线程调度任务的执行。
- 任务队列:用于存放没有处理的任务。提供一种缓冲机制。
代码
#ifndef ThreadPool_h #define ThreadPool_h #include <vector> #include <queue> #include <thread> #include <mutex> #include <condition_variable> #include <future> #include <functional> class ThreadPool { public: ThreadPool(size_t); //构造函数，size_t n 表示连接数 template<class F, class... Args> auto enqueue(F&& f, Args&&... args) //任务管道函数 -> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type>; //利用尾置限定符 std future用来获取异步任务的结果 ~ThreadPool(); private: // need to keep track of threads so we can join them std::vector< std::thread > workers; //追踪线程 // the task queue std::queue< std::function<void()> > tasks; //任务队列，用于存放没有处理的任务。提供缓冲机制 // synchronization 同步？ std::mutex queue_mutex; //互斥锁 std::condition_variable condition; //条件变量？ bool stop; }; // the constructor just launches some amount of workers inline ThreadPool::ThreadPool(size_t threads): stop(false) { for(size_t i = 0;i<threads;++i) workers.emplace_back( //以下为构造一个任务，即构造一个线程 [this] { for(;;) { std::function<void()> task; //线程中的函数对象 {//大括号作用：临时变量的生存期，即控制lock的时间 std::unique_lock<std::mutex> lock(this->queue_mutex); this->condition.wait(lock, [this]{ return this->stop || !this->tasks.empty(); }); //当stop==false&&tasks.empty(),该线程被阻塞 !this->stop&&this->tasks.empty() if(this->stop && this->tasks.empty()) return; task = std::move(this->tasks.front()); this->tasks.pop(); } task(); //调用函数，运行函数 } } ); } // add new work item to the pool template<class F, class... Args> auto ThreadPool::enqueue(F&& f, Args&&... args) //&& 引用限定符，参数的右值引用， 此处表示参数传入一个函数 -> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type> { using return_type = typename std::result_of<F(Args...)>::type; //packaged_task是对任务的一个抽象，我们可以给其传递一个函数来完成其构造。之后将任务投递给任何线程去完成，通过 //packaged_task.get_future()方法获取的future来获取任务完成后的产出值 auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()> >( //指向F函数的智能指针 std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...) //传递函数进行构造 ); //future为期望，get_future获取任务完成后的产出值 std::future<return_type> res = task->get_future(); //获取future对象，如果task的状态不为ready，会阻塞当前调用者 { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); //保持互斥性，避免多个线程同时运行一个任务 // don't allow enqueueing after stopping the pool if(stop) throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool"); tasks.emplace([task](){ (*task)(); });
//将task投递给线程去完成，vector尾部压入,std::packaged_task 重载了 operator()，重载后的operator()执行function。因此可以(*task)()可以压入vector<function<void()>> } condition.notify_one(); //选择一个wait状态的线程进行唤醒，并使他获得对象上的锁来完成任务(即其他线程无法访问对象) return res; }//notify_one不能保证获得锁的线程真正需要锁，并且因此可能产生死锁 // the destructor joins all threads inline ThreadPool::~ThreadPool() { { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); stop = true; } condition.notify_all(); //通知所有wait状态的线程竞争对象的控制权，唤醒所有线程执行 for(std::thread &worker: workers) worker.join(); //因为线程都开始竞争了，所以一定会执行完，join可等待线程执行完 } #endif /* ThreadPool_h */
线程池大约100行，下面是运行代码
#include <iostream> #include <vector> #include <chrono> #include "ThreadPool.h" int main() { ThreadPool pool(4); std::vector< std::future<int> > results; for(int i = 0; i < 8; ++i) { results.emplace_back( pool.enqueue([i] { std::cout << "hello " << i << std::endl; std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); std::cout << "world " << i << std::endl; return i*i; }) ); } for(auto && result: results) //通过future.get()获取返回值 std::cout << result.get() << ' '; std::cout << std::endl; return 0; }
代码剖析
通过新建一个线程池类，以类来管理资源(《c++ effective》资源管理一章有提到)。该类包含3个公有成员函数与5个私有成员：构造函数与析构函数即满足(RAII:Resource Acquisition Is Initialization)。
- 构造函数接受一个size_t类型的数，表示连接数
- enqueue表示线程池部分中的任务管道，是一个模板函数
- workers是一个成员为thread的vector，用来监视线程状态
- tasks表示线程池部分中的任务队列，提供缓冲机制
- queue_mutex表示互斥锁
- condition表示条件变量(互斥锁，条件变量以及stop将在后面通过例子说明)
queue_mutex、condition与stop这三个成员让初次接触多线程的我非常的迷惑，互斥到底是什么意思？为什么需要一个bool量来控制？条件变量condition又是什么？
不懂的可以搜索：多线程的生产者与消费者模型
同时附上condition_variable详解
构造函数ThreadPOOL(size_t):
- 省略了参数
- emplace_back相当于push_back但比push_back更为高效
- wokers压入了一个lambda表达式(即一个匿名函数)，表示一个任务(线程)，使用for的无限循环，task表示函数对象，线程池中的函数接口在enqueue传入的参数之中，condition.wait(lock,bool)，当bool为false的时候，线程将会被堵塞挂起，被堵塞时需要notify_one来唤醒线程才能继续执行
任务队列函数enqueue(F&& f, Args&&… args)
- 这类多参数模板的格式就是如此
- -> 尾置限定符，语法就是如此，用来推断auto类型
- typename与class的区别
- result_of用来得到返回类型的对象，它有一个成员::type
析构函数~ThreadPool()
- 通过notify_all可以唤醒线程竞争任务的执行，从而使所有任务不被遗漏
