スレッドプールについて
簡単に言えば、たくさんのスレッドが作成され (最大数は決まっています)、最初はすべてアイドル状態です。新しいタスクが発生すると、スレッド プールからアイドル スレッドが取得されてタスクが処理されます。タスクが処理されると、スレッドはスレッド プールに戻され、他のタスクで使用できるようになります。スレッド プール内のスレッドがすべて処理中のタスクである場合、使用するアイドル スレッドはありません。このとき、新しいタスクが生成された場合、スレッド プール内に終了するスレッドがあり、タスクが終了した場合にのみ実行できます。アイドルです。
スレッドプールの利点
スレッドは本質的に再利用可能なリソースであり、使用するたびに初期化する必要はありません。したがって、限られた数のスレッドを使用して無制限のタスクを処理できます。速度と効率を向上させるだけでなく、頻繁にスレッドを作成するオーバーヘッドを削減することもできます。たとえば、非同期で作業を行う場合、待機する必要はありません。処理のためにスレッド プールにスローすると、結果がコールバックで処理されます。頻繁に実行される非同期タスクの場合、毎回スレッドを作成すると必然的に多くのオーバーヘッドが発生します。Java で頻繁に実行される非同期タスクの場合、単に new Therad{}.start() を実行し、それを無視するのは適切な方法ではありません。頻繁な呼び出しは GC をトリガーし、深刻なパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。同様のタスク プールにはスレッドを使用する必要があります。
例えば、すべての計算タスクをメイン スレッドで実行すると、必然的にメイン スレッドの処理フローがブロックされ、リアルタイム処理が実現できなくなります。マルチスレッド テクノロジを使用することは、誰もが自然に考えるソリューションです。上記のシナリオでは、スレッドが頻繁に作成および破棄され、そのようなオーバーヘッドは許容できないと考えられます. 現時点では、スレッド プール テクノロジが適切な選択です.
さらに、一部の同時実行性の高いネットワーク アプリケーションでは、スレッド プールも一般的に使用されるテクノロジです。Chen Shuo が推奨する C++ マルチスレッド サーバー プログラミング モデルは、スレッドごとに 1 つのループ + スレッド プールです。専用のコンピューティング スレッド プール。
実現原理と考え方
一般的な原則は、タスク キューとスレッド キューを管理するクラスを作成することです。その後、タスクがスレッドに割り当てられて実行されるたびに、サイクルが繰り返されます。タスク キューは、メイン スレッドが処理する必要があるタスクを格納する役割を担います. ワーカー スレッド キューは、実際には無限ループであり、タスク キューからタスクを取り出して実行する役割を担います.複数の消費者。
c++11 ではスレッド ライブラリ thread が追加されましたが、c++ のマルチスレッドのサポートはまだ比較的低レベルであり、もう少し高度な使用法は自分で実装する必要があります. また、待望のネットワーク ライブラリもあり、これはサポートされていませんこれまでの標準ライブラリではなく、asio が一般的に使用されています。インターネット上の偉大な神々の献身のおかげで、ソースコードをここに貼り付け、主に使用例とコールバック関数の使用を追加して、使用方法を改善します。
サポート資料とソースコードがあります。ここをクリックして入手してください
使用例
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <thread>
#include <future>
#include "threadpool.h"
using namespace std;
using namespace std::chrono;
//仿函数示例
struct gfun {
int operator()(int n) {
printf("%d hello, gfun ! %d\n" ,n, std::this_thread::get_id() );
return 42;
}
};
class A {
public:
static std::string Bfun(int n, std::string str, char c) {
std::cout << n << " hello, Bfun ! "<< str.c_str() <<" " << (int)c <<" " << std::this_thread::get_id() << std::endl;
return str;
}
};
int main() {
cout << "hello,this is a test using threadpool" <<endl;
me::ThreadPool pool(4);
std::vector< std::future<int> > results;
//lambada表达式 匿名函数线程中执行
pool.commit([] {
std::cout << "this is running in pool therad " << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
});
//仿函数放到线程池中执行
std::future<int> fg = pool.commit(gfun{},0);
std::future<std::string> gh = pool.commit(A::Bfun, 999,"mult args", 123);
//回调函数示例,模拟耗时操作,结果回调输出
auto fetchDataFromDB = [](std::string recvdData,std::function<int(std::string &)> cback) {
// Make sure that function takes 5 seconds to complete
std::this_thread::sleep_for(seconds(5));
//Do stuff like creating DB Connection and fetching Data
if(cback != nullptr){
std::string out = "this is from callback ";
cback(out);
}
return "DB_" + recvdData;
};
//模拟，回调
fetchDataFromDB("aaa",[&](std::string &result){
std::cout << "callback result:" << result << std::endl;
return 0;
} );
//把fetchDataFromDB这一IO耗时任务放到线程里异步执行
//
std::future<std::string> resultFromDB = std::async(std::launch::async, fetchDataFromDB, "Data0",
[&](std::string &result){
std::cout << "callback result from thread:" << result << std::endl;
return 0;
});
//把fetchDataFromDB这一IO耗时操作放到pool中的效果
pool.commit(fetchDataFromDB,"Data1",[&](std::string &result){
std::cout << "callback result from pool thread:" << result << std::endl;
return 0;
});
for(int i = 0; i < 8; ++i) {
results.emplace_back(
pool.commit([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){
std::cout << result.get() << ' ';
}
std::cout << std::endl;
}具体的な実装プロセスは次のとおりです。
#pragma once
#ifndef THREAD_POOL_H
#define THREAD_POOL_H
#include <vector>
#include <queue>
#include <atomic>
#include <future>
//#include <condition_variable>
//#include <thread>
#include <functional>
#include <stdexcept>
namespace me
{
using namespace std;
//线程池最大容量,应尽量设小一点
#define THREADPOOL_MAX_NUM 16
//#define THREADPOOL_AUTO_GROW
//线程池,可以提交变参函数或拉姆达表达式的匿名函数执行,可以获取执行返回值
//不直接支持类成员函数, 支持类静态成员函数或全局函数,Opteron()函数等
class ThreadPool
{
using Task = function<void()>; //定义类型
vector<thread> _pool; //线程池
queue<Task> _tasks; //任务队列
mutex _lock; //同步
condition_variable _task_cv; //条件阻塞
atomic<bool> _run{ true }; //线程池是否执行
atomic<int> _idlThrNum{ 0 }; //空闲线程数量
public:
inline ThreadPool(unsigned short size = 4) { addThread(size); }
inline ~ThreadPool()
{
_run=false;
_task_cv.notify_all(); // 唤醒所有线程执行
for (thread& thread : _pool) {
//thread.detach(); // 让线程“自生自灭”
if(thread.joinable())
thread.join(); // 等待任务结束， 前提：线程一定会执行完
}
}
public:
// 提交一个任务
// 调用.get()获取返回值会等待任务执行完,获取返回值
// 有两种方法可以实现调用类成员，
// 一种是使用 bind： .commit(std::bind(&Dog::sayHello, &dog));
// 一种是用 mem_fn： .commit(std::mem_fn(&Dog::sayHello), this)
template<class F, class... Args>
auto commit(F&& f, Args&&... args) ->future<decltype(f(args...))>
{
if (!_run) // stoped ??
throw runtime_error("commit on ThreadPool is stopped.");
using RetType = decltype(f(args...)); // typename std::result_of<F(Args...)>::type, 函数 f 的返回值类型
auto task = make_shared<packaged_task<RetType()>>(
bind(forward<F>(f), forward<Args>(args)...)
); // 把函数入口及参数,打包(绑定)
future<RetType> future = task->get_future();
{ // 添加任务到队列
lock_guard<mutex> lock{ _lock };//对当前块的语句加锁 lock_guard 是 mutex 的 stack 封装类，构造的时候 lock()，析构的时候 unlock()
_tasks.emplace([task](){ // push(Task{...}) 放到队列后面
(*task)();
});
}
#ifdef THREADPOOL_AUTO_GROW
if (_idlThrNum < 1 && _pool.size() < THREADPOOL_MAX_NUM)
addThread(1);
#endif // !THREADPOOL_AUTO_GROW
_task_cv.notify_one(); // 唤醒一个线程执行
return future;
}
//空闲线程数量
int idlCount() { return _idlThrNum; }
//线程数量
int thrCount() { return _pool.size(); }
#ifndef THREADPOOL_AUTO_GROW
private:
#endif // !THREADPOOL_AUTO_GROW
//添加指定数量的线程
void addThread(unsigned short size)
{
for (; _pool.size() < THREADPOOL_MAX_NUM && size > 0; --size)
{ //增加线程数量,但不超过 预定义数量 THREADPOOL_MAX_NUM
_pool.emplace_back( [this]{ //工作线程函数
while (_run)
{
Task task; // 获取一个待执行的 task
{
// unique_lock 相比 lock_guard 的好处是：可以随时 unlock() 和 lock()
unique_lock<mutex> lock{ _lock };
_task_cv.wait(lock, [this]{
return !_run || !_tasks.empty();
}); // wait 直到有 task
if (!_run && _tasks.empty())
return;
task = move(_tasks.front()); // 按先进先出从队列取一个 task
_tasks.pop();
}
_idlThrNum--;
task();//执行任务
_idlThrNum++;
}
});
_idlThrNum++;
}
}
};
}
#endif //https://github.com/lzpong/参考ブログ 侵入と削除: C++11スレッドプールの実装原理とコールバック関数の使い方_Maverick Cat A Yang Yongzhenの技術ブログ_51CTOブログ
Linux C/C++ バックグラウンド アーキテクチャ開発に関連するコンテンツを不定期に更新します; アーキテクチャ システム学習ルートの Lion ホームページのホームページにも更新された例があります; 学習したい友人はそれを見逃してはなりません; 関連する学習教材と補助教材ここで入手できます：
