基于c++11的100行实现简单线程池

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

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

// do
4000
n'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
}
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