线程池，看这一篇就够了！
本文主要介绍如何设计一个高效通用的线程池。详细说明了一个线程池由哪几部分组成，最后通过100行C++代码实现一个高效通用的线程池。
1. 线程池的基础元素
- std::vector<std::thread> workers
- std::queue<std::function<void()>> tasks
- std::mutex queue_mutex
- std::condition_variable condition
- bool stop
2. 基础元素的说明
- workers：线程容器，用于从tasks队列中获取任务，并执行该任务
- tasks：任务队列，用于存储添加到线程池中的待执行任务
- queue_mutex：读写任务队列时的互斥锁，tasks队列是一个竞争资源，对tasks队列进行操作时需要保证互斥性
- condition：条件变量，用来监视资源是否可用（监视任务队列是否有任务和stop是否为true）
- stop：全局控制变量，用来控制是否可以往tasks队列中添加任务和队列为空时，线程池中的线程是否可以退出
3. condition的补充说明
- 当 std::condition_variable 对象的某个 wait 函数被调用的时候，它使用 std::unique_lock(通过 std::mutex 定义的) 来锁住当前线程。当前线程会一直被阻塞，直到另外一个线程在相同的 std::condition_variable 对象上调用了notify_one/notify_all 函数来唤醒当前线程
- 对于wait函数的pred参数，只有当 pred 条件为 false 时调用 wait() 才会阻塞当前线程，并且在收到其他线程的通知后只有当 pred 为 true 时才会被解除阻塞
4. C++实现
#ifndef THREAD_POOL_H
#define THREAD_POOL_H
#include <vector>
#include <queue>
#include <memory>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <future>
#include <functional>
#include <stdexcept>
class ThreadPool {
public:
ThreadPool(size_t);
template<class F, class... Args>
auto enqueue(F&& f, Args&&... args)
-> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type>;
~ThreadPool();
private:
// need to keep track of threads so we can join them
std::vector< std::thread > workers;
// the task queue
std::queue< std::function<void()> > tasks;
// synchronization
std::mutex queue_mutex;
std::condition_variable condition;
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(
[this]
{
for(;;)
{
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();
}
}
);
}
// add new work item to the pool
template<class F, class... Args>
auto ThreadPool::enqueue(F&& f, Args&&... args)
-> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type>
{
using return_type = typename std::result_of<F(Args...)>::type;
auto task = std::make_shared< std::packaged_task<return_type()> >(
std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...)
);
std::future<return_type> res = task->get_future();
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
// don't allow enqueueing after stopping the pool
if(stop)
throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
tasks.emplace([task](){ (*task)(); });
}
condition.notify_one();
return res;
}
// the destructor joins all threads
inline ThreadPool::~ThreadPool()
{
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
stop = true;
}
condition.notify_all();
for(std::thread &worker: workers)
worker.join();
}
#endif
