C++线程池
C++线程池
1. 环境
C++17 Linux、 windows均可。
代码
#define THREAD_POOL_H_
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <memory>
#include <atomic>
#include <mutex>
#include <chrono>
#include <functional>
#include <future>
#include <condition_variable>
#include <unordered_map>
const int TASK_MAX_THRESHOLD = INT32_MAX;
const int THREAD_MAX_THRESHOLD = 100;
const int MAX_FREE_TIME = 4;
enum class Thread_Mode {
Thread_Fixed, // 固定线程数量
Thread_Cached, // 可调整的线程数量
};
// 任务抽象基类
// 用户可以自定义任意任务类型，从Task继承，重写run方
class Thread {
public:
using thread_func = std::function<void(int)>;
void start() {
// 执行一个线程函数
// 创建一个线程
std::thread t(func_, thread_id_);
t.detach(); // 设置分离线程 线程启动后，出作用域后，线程仍然存在
}
// 线程函数对象构造
Thread(thread_func func)
: func_(func), thread_id_(generate_id_++) {
}
// 线程析构
~Thread() = default;
int get_id() const {
return thread_id_;
}
private:
thread_func func_;
static int generate_id_;
int thread_id_; // 保存线程id
};
int Thread::generate_id_ = 0;
class Thread_Pool
{
public:
// Thread_Pool();
Thread_Pool()
: init_thread_size_(4)
, task_size_(0)
, task_maxsize_threshold_(TASK_MAX_THRESHOLD)
, mode_(Thread_Mode::Thread_Fixed)
, pool_running_(false)
, idle_thread_size_(0)
, threads_size_hold_(THREAD_MAX_THRESHOLD)
, current_thread_size_(0) {
}
~Thread_Pool() {
pool_running_ = false;
// 等待线程池所有线程结束
// 状态：阻塞 & 正在执行任务中
// 线程通信
// 唤醒线程，释放锁
std::unique_lock<std::mutex> lock(task_queue_mux);
not_empty_.notify_all();
exit_cond_.wait(lock, [&]() -> bool
{ return threads_.size() == 0; });
}
void set_mode(Thread_Mode mode) {
if (check_running())
{
return;
}
mode_ = mode;
}
// void set_maxtask_queue_threshold(int threashold);//设置最大线程池数量
void set_maxtask_queue_threshold(int threashold) {
if (check_running()) {
return;
}
task_maxsize_threshold_ = threashold;
} // 设置最大线程池数量
void set_thread_hold_size(int size) {
if (check_running()) {
return;
}
if (mode_ == Thread_Mode::Thread_Cached) {
threads_size_hold_ = size;
}
}
// void start(int size = std::thread::hardware_concurrency());//开启线程池 std::thread::hardware_concurrency 当前cpu的核心数量
// 开启线程池
void start(int size) {
// 记录初始线程数量个数
pool_running_ = true;
init_thread_size_ = size;
// set_init_threads_size(size);
current_thread_size_ = size;
// 创建线程对象
for (int i = 0; i < size; ++i) {
// 创建thread线程对象的时候，把线程函数给到Thread 对象
std::unique_ptr<Thread> ptr = std::make_unique<Thread>(std::bind(&Thread_Pool::thread_func, this, std::placeholders::_1));
// threads_.emplace_back(std::move(ptr)); //std::move是因为unique_ptr 是不支持拷贝跟赋值的
int threads_id = ptr->get_id();
threads_.emplace(threads_id, std::move(ptr));
// current_thread_size_ ++;
}
// 启动所有线程
for (int i = 0; i < size; ++i) {
threads_[i]->start();
++idle_thread_size_;
}
}
//线程池提交任务，使用可变参数模板编程，让submit可以接受任意参数的函数
// Result submit_task(std::shared_ptr<Task> sp) {
// }
//Func&& func 引用折叠，future函数返回值，decltype类型推导
//std::forward 保持其参数类型，左值就是左值
template<typename Func,typename... Args>
auto submit_task(Func&& func,Args&& ... args) -> std::future<decltype (func(args...))>{
//打包任务，放到任务队列里面
using return_type = decltype(func(args...));
//std::packaged_task 将任何可调用对象（比如函数、lambda 表达式等等）封装成一个 task，可以异步执行。执行结果可以使用 std::future 获取
auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(
std::bind(std::forward<Func>(func),std::forward<Args>(args)...));
//获取与该 std::packaged_task 关联的 std::future 对象，用于在未来的某个时刻获取任务的执行结果。
std::future<return_type> result = task->get_future();
// 1. 获取锁
std::unique_lock<std::mutex> lock(task_queue_mux);
// 2. 线程的通信，等待任务队列有空余
if (!not_full_.wait_for(lock, std::chrono::seconds(1), [&]() -> bool
{ return task_queue_.size() < task_maxsize_threshold_; })) {
std::cerr << "submit task failed ,the thread_pool is full" << std::endl;
auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(
[]() ->return_type{return return_type();} );
(*task)();
return task->get_future();
}
// 3.如果有空余的话，把任务队列放置到任务队中
// task_queue_.emplace(sp);
//using Task = std::function<void()>;
//去执行这个任务
task_queue_.emplace([task]() {(*task)();});
task_size_++;
// 3. 释放锁，通知消费者线程去处理 ,分配线程执行这个任务
not_empty_.notify_all();
if (mode_ == Thread_Mode::Thread_Cached &&
task_size_ > idle_thread_size_ &&
current_thread_size_ < threads_size_hold_) {
// 创建新线程 std::placeholders::_1 参数占位符
std::unique_ptr<Thread> ptr = std::make_unique<Thread>(std::bind(&Thread_Pool::thread_func, this, std::placeholders::_1));
// threads_.emplace_back(std::move(ptr)); //std::move是因为uniq
std::cout << "create new thread" << std::endl;
int threads_id = ptr->get_id();
threads_.emplace(threads_id, std::move(ptr));
threads_[threads_id]->start();
current_thread_size_++;
idle_thread_size_++;
}
std::cout << "create success" << std::endl;
//std::cout << "threads_ size =" << threads_.size() << std::endl;
return result;
}
Thread_Pool(const Thread_Pool &) = delete;
Thread_Pool &operator=(const Thread_Pool &) = delete;
// void set_thread_hold_size(int size);//设置cache模式下的线程阈值
private:
void thread_func(int thread_id) {
auto last = std::chrono::high_resolution_clock().now();
for (;;) {
Task task;
{
// 1.先获取锁
std::unique_lock<std::mutex> lock(task_queue_mux);
std::cout << "tid:" << std::this_thread::get_id() << "尝试获取任务" << std::endl;
// cache 模式下，创建出来的线程，若其等待时间超过60s的话，则需要将其回收
// 超过初始化线程数量的线程要回收
// 每一秒钟返回一次：怎么区分超时返回还是有任务返回
// std::cout << __LINE__ << " \t size =" << (task_size_ == 0) << std::endl;
// 双重判断锁
while (task_size_ == 0) {
// 线程要结束，回收线程资源
std::cout << "pool_running_ =" << pool_running_ << "\t thread_id =" << thread_id << "\t threads_ find it ? " << (threads_.find(thread_id) == threads_.end()) << std::endl;
std::cout << "threads size =" << threads_.size() << std::endl;
if (!pool_running_) {
threads_.erase(thread_id);
// current_thread_size_--;
// idle_thread_size_--;
exit_cond_.notify_all();
std::cout << "thread_id =" << std::this_thread::get_id() << "exit" << std::endl;
return;
}
// 条件变量，超时返回
if (mode_ == Thread_Mode::Thread_Cached) {
if (std::cv_status::timeout ==
not_empty_.wait_for(lock, std::chrono::seconds(1))) {
auto now = std::chrono::high_resolution_clock().now();
auto dur = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(now - last);
std::cout << "current_thread_size_ =" << current_thread_size_ << "\t MAX_FREE_TIME= " << MAX_FREE_TIME << "\t \
init_thread_size_ ="
<< init_thread_size_ << "\t dur.count() =" << dur.count() << std::endl;
if (dur.count() >= MAX_FREE_TIME &&
current_thread_size_ > init_thread_size_) {
// 开始回收当前线程
// 记录线程数量的相关变量值的修改
// 把线程对象从线程列表中删除 无办法去匹配哪个thread对象
threads_.erase(thread_id);
current_thread_size_--;
idle_thread_size_--;
std::cout << "thread_id =" << std::this_thread::get_id() << "exit" << std::endl;
return;
}
}
} else {
// 2. 等待not_empty条件
not_empty_.wait(lock);
}
// 线程池要结束，回收线程资源
}
--idle_thread_size_;
std::cout << "tid:" << std::this_thread::get_id() << "获取任务成功" << std::endl;
// 3. 取任务
task = task_queue_.front();
task_queue_.pop();
task_size_--;
// 如果依然有剩余任务，则需要继续通知其他线程执行任务
if (task_queue_.size() > 0) {
not_empty_.notify_all();
}
// 取除任务完之后，得进行通知
not_full_.notify_all();
}
// 4. 执行任务
if (task != nullptr)
{
// task->run();
//task->exec(); // 把任务返回值给set_value
task(); //执行绑定的函数对象
}
++idle_thread_size_;
last = std::chrono::high_resolution_clock().now();
}
// threads_.erase(thread_id);
// exit_cond_.notify_all();
// std::cout << "thread_id =" << std::this_thread::get_id() << "exit
}
bool check_running() const {
return pool_running_;
}
private:
/// std::vector<std::unique_ptr<Thread>> threads_; //线程列表
std::unordered_map<int, std::unique_ptr<Thread>> threads_;
size_t init_thread_size_; // 初始线程数量
int threads_size_hold_; // 线程数量上线阈值
// std::queue<Task*> task_queue_;//存储的是任务队列 ，要考虑任务是否释放
//所谓任务实际上是函数对象
using Task = std::function<void()>;
std::queue<Task> task_queue_; // 存储的是任务队列 ，要考虑任务是否释放
std::atomic_int task_size_; // 任务个数，原子是为了保证线程安全
int task_maxsize_threshold_; // 任务队列的上线阈值
std::mutex task_queue_mux; // 保证任务队列的线程安全
std::condition_variable not_full_;
; // 任务队列不满
std::condition_variable not_empty_; // 任务队列不空
Thread_Mode mode_; // 当前线程池的mode
std::condition_variable exit_cond_; // 等待线程资源全部回收
std::atomic_bool pool_running_; // 表示当前线程池的启动状态
std::atomic_int idle_thread_size_; // 空闲数量线程
std::atomic_int current_thread_size_; // 记录当前线程池中总的线程数量
};
#endif
使用
// thread_pool_last.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//
// #include <iostream>
// #include<functional>
// #include<future>
// #include<thread>
// #include "threadpool.h"
#include "thread_pool.h"
// int sum1(int a, int b) {
// return a + b;
// }
// int sum2(int a, int b,int c) {
// return a + b + c;
// }
// int main()
// {
// // //std::packaged_task 支持get_future直接拿到返回值
// // std::packaged_task<int(int, int)> task(sum1);
// // std::future<int> res = task.get_future();
// // std::thread t(std::move(task), 10, 20);
// // t.detach();
// // std::cout << res.get() << std::endl;//若任务相对耗时，则会阻塞
// // Thread_Pool pool;
// // pool.set_mode(Thread_Mode::Thread_Cached);
// // pool.start(2);
// // std::future<int>r1 = pool.submit_task(sum1,10,10);
// // std::future<int>r2 = pool.submit_task(sum1,10,10);
// // std::future<int>r3 = pool.submit_task(sum1,10,10);
// // std::future<int>r4 = pool.submit_task(sum1,10,10);
// // std::cout << "r1 =" << r1.get() << std::endl;
// // std::cout << "r2 =" << r2.get() << std::endl;
// // std::cout << "r3 =" << r1.get() << std::endl;
// // std::cout << "r4 =" << r2.get() << std::endl;
// // ThreadPool pool;
// // pool.setMode(PoolMode::MODE_CACHED);
// // pool.start(2);
// // std::future<int>r1 = pool.submitTask(sum1,10,10);
// // std::future<int>r2 = pool.submitTask(sum1,10,10);
// // std::future<int>r3 = pool.submitTask(sum1,10,10);
// // std::future<int>r4 = pool.submitTask(sum1,10,10);
// // std::cout << "r1 =" << r1.get() << std::endl;
// // std::cout << "r2 =" << r2.get() << std::endl;
// // std::cout << "r3 =" << r1.get() << std::endl;
// // std::cout << "r4 =" << r2.get() << std::endl;
// //pool.start(4);
// }
// 线程池项目-最终版.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//
#include <iostream>
#include <functional>
#include <thread>
#include <future>
#include <chrono>
using namespace std;
// #include "threadpool.h"
/*
如何能让线程池提交任务更加方便
1. pool.submitTask(sum1, 10, 20);
pool.submitTask(sum2, 1 ,2, 3);
submitTask:可变参模板编程
2.
C++11 线程库 thread packaged_task(function函数对象) async
使用future来代替Result节省线程池代码
*/
int sum1(int a, int b)
{
//this_thread::sleep_for(chrono::seconds(2));
// 比较耗时
return a + b;
}
int sum2(int a, int b, int c)
{
//this_thread::sleep_for(chrono::seconds(2));
return a + b + c;
}
// io线程
void io_thread(int listenfd)
{
}
// worker线程
void worker_thread(int clientfd)
{
}
int main()
{
Thread_Pool pool;
pool.set_mode(Thread_Mode::Thread_Cached);
//pool.start(2);
future<int> r1 = pool.submit_task(sum1, 1, 2);
future<int> r2 = pool.submit_task(sum2, 1, 2, 3);
future<int> r3 = pool.submit_task([](int b, int e)->int {
int sum = 0;
for (int i = b; i <= e; i++)
sum += i;
return sum;
}, 1, 100);
future<int> r4 = pool.submit_task([](int b, int e)->int {
int sum = 0;
for (int i = b; i <= e; i++)
sum += i;
return sum;
}, 1, 100);
future<int> r5 = pool.submit_task([](int b, int e)->int {
int sum = 0;
for (int i = b; i <= e; i++)
sum += i;
return sum;
}, 1, 100);
//future<int> r4 = pool.submitTask(sum1, 1, 2);
//在get之前这个任务是有效的，在get之后这个任务失效，get只有第一次获取的时候是有效的r1.valid()
cout << r1.get() << endl;
cout << r2.get() << endl;
cout << r3.get() << endl;
cout << r4.get() << endl;
cout << r5.get() << endl;
//packaged_task<int(int, int)> task(sum1);
future <=> Result
//future<int> res = task.get_future();
task(10, 20);
//thread t(std::move(task), 10, 20);
//t.detach();
//cout << res.get() << endl;
/*thread t1(sum1, 10, 20);
thread t2(sum2, 1, 2, 3);
t1.join();
t2.join();*/
}
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_45313714/article/details/143494619
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