基于C++11的线程池(threadpool),简洁且可以带任意多的参数

咳咳。C++11 加入了线程库，从此告别了标准库不支持并发的历史。然而 c++ 对于多线程的支持还是比较低级，稍微高级一点的用法都需要自己去实现，譬如线程池、信号量等。线程池(thread pool)这个东西，在面试上多次被问到，一般的回答都是：“管理一个任务队列，一个线程队列，然后每次取一个任务分配给一个线程去做，循环往复。” 貌似没有问题吧。但是写起程序来的时候就出问题了。废话不多说，先上实现，然后再啰嗦。(dont talk, show me ur code !)#pragma once#ifndef THREAD_POOL_H#define THREAD_POOL_H#include <vector>#include <queue>#include <thread>#include <atomic>#include <condition_variable>#include <future>#include <functional>#include <stdexcept>namespace std{#define  MAX_THREAD_NUM 256    //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 = std::function<void()>;        // 线程池        std::vector<std::thread> pool;        // 任务队列        std::queue<Task> tasks;        // 同步        std::mutex m_lock;        // 条件阻塞        std::condition_variable cv_task;        // 是否关闭提交        std::atomic<bool> stoped;        //空闲线程数量        std::atomic<int>  idlThrNum;    public:        inline threadpool(unsigned short size = 4) :stoped{ false }        {            idlThrNum = size < 1 ? 1 : size;            for (size = 0; size < idlThrNum; ++size)            {   //初始化线程数量                pool.emplace_back(                    [this]                { // 工作线程函数                    while (!this->stoped)                    {                        std::function<void()> task;                        {   // 获取一个待执行的 task                            std::unique_lock<std::mutex> lock{ this->m_lock };// unique_lock 相比 lock_guard 的好处是：可以随时 unlock() 和 lock()                            this->cv_task.wait(lock,                                [this] {                                return this->stoped.load() || !this->tasks.empty();                            }                            ); // wait 直到有 task                            if (this->stoped && this->tasks.empty())                                return;                            task = std::move(this->tasks.front()); // 取一个 task                            this->tasks.pop();                        }                        idlThrNum--;                        task();                        idlThrNum++;                    }                }                );            }        }        inline ~threadpool()        {            stoped.store(true);            cv_task.notify_all(); // 唤醒所有线程执行            for (std::thread& thread : pool) {                //thread.detach(); //4000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), &dog)        template<class F, class... Args>        auto commit(F&& f, Args&&... args) ->std::future<decltype(f(args...))>        {            if (stoped.load())    // stop == true ??                throw std::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 = std::make_shared<std::packaged_task<RetType()> >(                std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...)                );    // wtf !            std::future<RetType> future = task->get_future();            {    // 添加任务到队列                std::lock_guard<std::mutex> lock{ m_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{...})                    (*task)();                }                );            }            cv_task.notify_one(); // 唤醒一个线程执行            return future;        }        //空闲线程数量        int idlCount() { return idlThrNum; }    };}#endif#include "ThreadPool.h"#include <iostream>#include <functional>std::function<int(int)> func;void fun1(int slp){    printf("  hello, fun1 !  %d\n", std::this_thread::get_id());    if (slp>0) {        printf(" ======= fun1 sleep %d  =========  %d\n", slp, std::this_thread::get_id());        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(slp));    }}struct gfun {    int operator()(int n) {        printf("%d  hello, gfun !  %d\n", n, std::this_thread::get_id());        return 42;    }};class A {public:    static int Afun(int n = 0) {   //函数必须是 static 的才能直接使用线程池        std::cout << n << "  hello, Afun !  " << std::this_thread::get_id() << std::endl;        return n;    }    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;    }};auto lambda = [](int) {    std::cout << "Hello,World!!!" << std::endl;    return 10;}; 代码不多吧,上百行代码就完成了 线程池, 并且, 看看 commit,  哈,  不是固定参数的, 无参数数量限制!  这得益于可变参数模板.int main(int argc,char* argv)try {    std::threadpool executor{ 50 };    A a;    std::future<void> ff = executor.commit(fun1, 0);    std::future<int> fg = executor.commit(gfun{}, 0);    std::future<int> gg = executor.commit(a.Afun, 9999); //IDE提示错误,但可以编译运行    std::future<std::string> gh = executor.commit(A::Bfun, 9998, "mult args", 123);    std::future<std::string> fh = executor.commit([]()->std::string { std::cout << "hello, fh !  " << std::this_thread::get_id() << std::endl; return "hello,fh ret !"; });    std::cout << " =======  sleep ========= " << std::this_thread::get_id() << std::endl;    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::microseconds(900));    for (int i = 0; i < 50; i++) {        executor.commit(fun1, i * 100);    }    std::cout << " =======  commit all ========= " << std::this_thread::get_id() << " idlsize=" << executor.idlCount() << std::endl;    std::cout << " =======  sleep ========= " << std::this_thread::get_id() << std::endl;    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(3));    ff.get(); //调用.get()获取返回值会等待线程执行完,获取返回值    std::cout << fg.get() << "  " << fh.get().c_str() << "  " << std::this_thread::get_id() << std::endl;    std::cout << " =======  sleep ========= " << std::this_thread::get_id() << std::endl;    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(3));    std::cout << " =======  fun1,55 ========= " << std::this_thread::get_id() << std::endl;    executor.commit(fun1, 55).get();    //调用.get()获取返回值会等待线程执行完    std::cout << "end... " << std::this_thread::get_id() << std::endl;    std::threadpool pool(4);    std::vector< std::future<int> > results;    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;        })        );    }    std::cout << " =======  commit all2 ========= " << std::this_thread::get_id() << std::endl;    for (auto && result : results)        std::cout << result.get() << ' ';    std::cout << std::endl;    return 0;}catch (std::exception& e) {    std::cout << "some unhappy happened...  " << std::this_thread::get_id() << e.what() << std::endl;}为了避嫌，先进行一下版权说明：代码是 me “写”的，但是思路来自 Internet， 特别是这个线程池实现(基本 copy 了这个实现,加上这位同学的实现和解释，好东西值得 copy ! 然后综合更改了下,更加简洁)。

实现原理

接着前面的废话说。“管理一个任务队列，一个线程队列，然后每次取一个任务分配给一个线程去做，循环往复。” 这个思路有神马问题？线程池一般要复用线程，所以如果是取一个 task 分配给某一个 thread，执行完之后再重新分配，在语言层面基本都是不支持的：一般语言的 thread 都是执行一个固定的 task 函数，执行完毕线程也就结束了(至少 c++ 是这样)。so 要如何实现 task 和 thread 的分配呢？让每一个 thread 都去执行调度函数：循环获取一个 task，然后执行之。idea 是不是很赞！保证了 thread 函数的唯一性，而且复用线程执行 task 。即使理解了 idea，代码还是需要详细解释一下的。一个线程 pool，一个任务队列 queue ，应该没有意见；任务队列是典型的生产者-消费者模型，本模型至少需要两个工具：一个 mutex + 一个条件变量，或是一个 mutex + 一个信号量。mutex 实际上就是锁，保证任务的添加和移除(获取)的互斥性，一个条件变量是保证获取 task 的同步性：一个 empty 的队列，线程应该等待(阻塞)；atomic<bool> 本身是原子类型，从名字上就懂：它们的操作 load()/store() 是原子操作，所以不需要再加 mutex。

c++语言细节

即使懂原理也不代表能写出程序，上面用了众多c++11的“奇技淫巧”，下面简单描述之。using Task = function<void()> 是类型别名，简化了 typedef 的用法。function<void()> 可以认为是一个函数类型，接受任意原型是 void() 的函数，或是函数对象，或是匿名函数。void() 意思是不带参数，没有返回值。pool.emplace_back([this]{...}) 和 pool.push_back([this]{...}) 功能一样，只不过前者性能会更好；pool.emplace_back([this]{...}) 是构造了一个线程对象，执行函数是拉姆达匿名函数 ；所有对象的初始化方式均采用了 {}，而不再使用 () 方式，因为风格不够一致且容易出错；匿名函数： [this]{...} 不多说。[] 是捕捉器，this 是引用域外的变量 this指针， 内部使用死循环, 由cv_task.wait(lock,[this]{...}) 来阻塞线程；delctype(expr) 用来推断 expr 的类型，和 auto 是类似的，相当于类型占位符，占据一个类型的位置；auto f(A a, B b) -> decltype(a+b) 是一种用法，不能写作 decltype(a+b) f(A a, B b)，为啥？！ c++ 就是这么规定的！commit 方法是不是略奇葩！可以带任意多的参数，第一个参数是 f，后面依次是函数 f 的参数！(注意:参数要传struct/class的话,建议用pointer,小心变量的作用域) 可变参数模板是 c++11 的一大亮点，够亮！至于为什么是 Arg... 和 arg... ，因为规定就是这么用的！commit 直接使用智能调用stdcall函数，但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), &dog)；make_shared 用来构造 shared_ptr 智能指针。用法大体是 shared_ptr<int> p = make_shared<int>(4) 然后 *p == 4 。智能指针的好处就是， 自动 delete ！bind 函数，接受函数 f 和部分参数，返回currying后的匿名函数，譬如 bind(add, 4) 可以实现类似 add4 的函数！forward() 函数，类似于 move() 函数，后者是将参数右值化，前者是... 肿么说呢？大概意思就是：不改变最初传入的类型的引用类型(左值还是左值，右值还是右值)；packaged_task 就是任务函数的封装类，通过 get_future 获取 future ， 然后通过 future 可以获取函数的返回值(future.get())；packaged_task 本身可以像函数一样调用 () ；queue 是队列类， front() 获取头部元素， pop() 移除头部元素；back() 获取尾部元素，push() 尾部添加元素；lock_guard 是 mutex 的 stack 封装类，构造的时候 lock()，析构的时候 unlock()，是 c++ RAII 的 idea；condition_variable cv; 条件变量， 需要配合 unique_lock 使用；unique_lock 相比 lock_guard 的好处是：可以随时 unlock() 和 lock()。 cv.wait() 之前需要持有 mutex，wait 本身会 unlock() mutex，如果条件满足则会重新持有 mutex。最后线程池析构的时候,join() 可以等待任务都执行完在结束,很安全![copy right from url: http://blog.csdn.net/zdarks/article/details/46994607, https://github.com/progschj/ThreadPool/blob/master/ThreadPool.h]本文转载自:https://www.cnblogs.com/lzpong/p/6397997.html