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 = ;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();
std::vector< std::future<int> > results; for(int i = ; i < ; ++i) {
results.emplace_back(
pool.enqueue([i] {
std::cout << "hello " << i << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds());
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 ;
}
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