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使用C++11实现一个半同步半异步线程池

2016-10-23 08:31 841 查看


前言

C++11之前我们使用线程需要系统提供API、posix线程库或者使用boost提供的线程库,C++11后就加入了跨平台的线程类std::thread,线程同步相关类std::mutex、std::lock_guard、std::condition_variable、std::atomic以及异步操作相关类std::async、std::future、std::promise等等,这使得我们编写跨平台的多线程程序变得容易,线程的一个高级应用就是线程池,使用线程池可以充分利用多核CPU的并行计算能力,以及避免了使用单个线程的创建和销毁的开销,所以线程池在实际项目中用的很广泛,很多RPC框架都是用了线程池来处理事务,比如说Thrifteasyrpc等等,接下来我们将使用C++11来实现一个通用的半同步半异步线程池(个人博客也发表了《使用C++11实现一个半同步半异步线程池》)。

实现

一个半同步半异步线程池分为三层。

同步服务层:它处理来自上层的任务请求,上层的请求可能是并发的,这些请求不是马上就会被处理的,而是将这些任务放到一个同步排队层中,等待处理。

同步排队层: 来自上层的任务请求都会加到排队层中等待处理,排队层实际就是一个std::queue。

异步服务层: 这一层中会有多个线程同时处理排队层中的任务,异步服务层从同步排队层中取出任务并行的处理。

这三个层次之间需要使用std::mutex、std::condition_variable来进行事件同步,线程池的实现代码如下。

#ifndef _THREADPOOL_H
#define _THREADPOOL_H

#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <memory>
#include <functional>
#include <condition_variable>
#include <atomic>
#include <type_traits>

static const std::size_t max_task_quque_size = 100000;
static const std::size_t max_thread_size = 30;

class thread_pool
{
public:
using work_thread_ptr = std::shared_ptr<std::thread>;
using task_t = std::function<void()>;

explicit thread_pool() : _is_stop_threadpool(false) {}

~thread_pool()
{
stop();
}

void init_thread_num(std::size_t num)
{
if (num <= 0 || num > max_thread_size)
{
std::string str = "Number of threads in the range of 1 to " + std::to_string(max_thread_size);
throw std::invalid_argument(str);
}

for (std::size_t i = 0; i < num; ++i)
{
work_thread_ptr t = std::make_shared<std::thread>(std::bind(&thread_pool::run_task, this));
_thread_vec.emplace_back(t);
}
}

// 支持普通全局函数、静态函数、以及lambda表达式
template<typename Function, typename... Args>
void add_task(const Function& func, Args... args)
{
if (!_is_stop_threadpool)
{
// 用lambda表达式来保存函数地址和参数
task_t task = [&func, args...]{ return func(args...); };
add_task_impl(task);
}
}

// 支持函数对象(仿函数)
template<typename Function, typename... Args>
typename std::enable_if<std::is_class<Function>::value>::type add_task(Function& func, Args... args)
{
if (!_is_stop_threadpool)
{
task_t task = [&func, args...]{ return func(args...); };
add_task_impl(task);
}
}

// 支持类成员函数
template<typename Function, typename Self, typename... Args>
void add_task(const Function& func, Self* self, Args... args)
{
if (!_is_stop_threadpool)
{
task_t task = [&func, &self, args...]{ return (*self.*func)(args...); };
add_task_impl(task);
}
}

void stop()
{
// 保证terminate_all函数只被调用一次
std::call_once(_call_flag, [this]{ terminate_all(); });
}

private:
void add_task_impl(const task_t& task)
{
{
// 任务队列满了将等待线程池消费任务队列
std::unique_lock<std::mutex> locker(_task_queue_mutex);
while (_task_queue.size() == max_task_quque_size && !_is_stop_threadpool)
{
_task_put.wait(locker);
}

_task_queue.emplace(std::move(task));
}

// 向任务队列插入了一个任务并提示线程池可以来取任务了
_task_get.notify_one();
}

void terminate_all()
{
_is_stop_threadpool = true;
_task_get.notify_all();

for (auto& iter : _thread_vec)
{
if (iter != nullptr)
{
if (iter->joinable())
{
iter->join();
}
}
}
_thread_vec.clear();

clean_task_queue();
}

void run_task()
{
// 线程池循环取任务
while (true)
{
task_t task = nullptr;
{
// 任务队列为空将等待
std::unique_lock<std::mutex> locker(_task_queue_mutex);
while (_task_queue.empty() && !_is_stop_threadpool)
{
_task_get.wait(locker);
}

if (_is_stop_threadpool)
{
break;
}

if (!_task_queue.empty())
{
task = std::move(_task_queue.front());
_task_queue.pop();
}
}

if (task != nullptr)
{
// 执行任务,并通知同步服务层可以向队列放任务了
task();
_task_put.notify_one();
}
}
}

void clean_task_queue()
{
std::lock_guard<std::mutex> locker(_task_queue_mutex);
while (!_task_queue.empty())
{
_task_queue.pop();
}
}

private:
std::vector<work_thread_ptr> _thread_vec;
std::condition_variable _task_put;
std::condition_variable _task_get;
std::mutex _task_queue_mutex;
std::queue<task_t> _task_queue;
std::atomic<bool> _is_stop_threadpool;
std::once_flag _call_flag;
};

#endif

测试代码

#include <iostream>
#include <string>
#include <chrono>
#include "thread_pool.hpp"

void test_task(const std::string& str)
{
std::cout << "Current thread id: " << std::this_thread::get_id() << ", str: " << str << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(50));
}

class Test
{
public:
void print(const std::string& str, int i)
{
std::cout << "Test: " << str << ", i: " << i << std::endl;
}
};

class Test2
{
public:
void operator()(const std::string& str, int i)
{
std::cout << "Test2: " << str << ", i: " << i << std::endl;
}
};

int main()
{
Test t;
Test2 t2;
thread_pool pool;
// 启动10个线程
pool.init_thread_num(10);

std::string str = "Hello world";

for (int i = 0; i < 1000; ++i)
{
// 支持lambda表达式
pool.add_task([]{ std::cout << "Hello ThreadPool" << std::endl; });
// 支持全局函数
pool.add_task(test_task, str);
// 支持函数对象
pool.add_task(t2, str, i);
// 支持类成员函数
pool.add_task(&Test::print, &t, str, i);
}

std::cin.get();
std::cout << "##############END###################" << std::endl;
return 0;
}

测试程序启动了十个线程并调用add_task函数加入了4000个任务,add_task支持普通全局函数、静态函数、类成员函数、函数对象(仿函数)以及lambda表达式,并且支持函数传入,该线程池的实现以及测试代码我已经放到了github上。

参考资料

《深入应用C++11--代码优化与工程级应用》
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