在現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)中，多線程編程已經(jīng)成為提升程序性能的常見(jiàn)手段。無(wú)論是處理大量 I/O 請(qǐng)求的服務(wù)器，還是進(jìn)行 CPU 密集型計(jì)算的應(yīng)用，多線程都能顯著提高吞吐量和響應(yīng)速度。然而，直接頻繁創(chuàng)建和銷毀線程開(kāi)銷巨大，也容易導(dǎo)致資源浪費(fèi)和管理復(fù)雜度的增加。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，線程池應(yīng)運(yùn)而生。它的核心思想是：提前創(chuàng)建固定數(shù)量的工作線程，并將任務(wù)提交到一個(gè)任務(wù)隊(duì)列中，由線程池中的線程循環(huán)取任務(wù)執(zhí)行。這樣，不僅減少了線程創(chuàng)建和銷毀的開(kāi)銷，也能方便地控制系統(tǒng)的并發(fā)度。

這篇博客記錄了逐步實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)易版線程池的過(guò)程。

首先線程池的思想是創(chuàng)建預(yù)先創(chuàng)建一定數(shù)量的工作線程，它們循環(huán)等待任務(wù)隊(duì)列中的任務(wù)并執(zhí)行，從而避免頻繁創(chuàng)建和銷毀線程，實(shí)現(xiàn)資源復(fù)用，提高資源利用率和程序性能。所以我們首先需要一個(gè)vector<thread>的數(shù)組，還有一個(gè)任務(wù)隊(duì)列。同時(shí)，由于線程池可能會(huì)被多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)：工作線程需要取出任務(wù)隊(duì)列中的任務(wù)，其他使用線程池的線程可能同時(shí)提交任務(wù)，所以還需要加一把互斥鎖。上述還提到了其他線程會(huì)往線程池中提交任務(wù)，使得線程池中的工作線程可以取出任務(wù)隊(duì)列中的任務(wù)并且執(zhí)行，所以還需要一個(gè)公開(kāi)的提交任務(wù)函數(shù)?；炯軜?gòu)如下：

class ThreadPool{
public:
  ThreadPool(size_t);

  template<class F, class ...Args>
  auto enqueue(F&& f, Args&&... args) -> void;
  
  ~ThreadPool();

private:
  std::vector<std::thread> workers_;
  std::queue<std::function<void()>> tasks_;
  std::mutex mutex_;
};

這里解釋一下任務(wù)隊(duì)列為什么使用std::queue<std::function<void()>> tasks_，首先我們肯定需要一個(gè)統(tǒng)一的形式封裝任務(wù)隊(duì)列，這樣就可以統(tǒng)一封裝到stl容器中。而且我們期望工作線程執(zhí)行時(shí)是可以直接拿來(lái)調(diào)用的，工作線程是線程池內(nèi)部實(shí)現(xiàn)，不應(yīng)該依賴于用戶傳入任務(wù)的參數(shù)這層外部抽象，所以參數(shù)列表為空。參數(shù)列表為空之后用戶傳入帶有參數(shù)的函數(shù)還是可以執(zhí)行的，注意我們的enqueue函數(shù)中接受了用戶提供的任務(wù)函數(shù)和參數(shù)，在這個(gè)函數(shù)中會(huì)將二者進(jìn)行std::bind，這樣就把參數(shù)填入可調(diào)用對(duì)象了，所以工作線程取出任務(wù)時(shí)可以直接調(diào)用。至于用戶需要返回值怎么辦，這里先埋一個(gè)伏筆，先統(tǒng)一使用void表示無(wú)返回值，便于封裝。

接下來(lái)我們實(shí)現(xiàn)構(gòu)造函數(shù)：

ThreadPool::ThreadPool(size_t nums){
    for(size_t i = 0; i < nums; i++){
        workers_.emplace_back([this]{
            while(true){
                std::function<void()> task;
                {
                    std::unique_lock<std::mutex> lock(this->mutex_);
                    this->condition.wait(lock, [this]{!this->tasks_.empty(); });
                    task = std::move(this->tasks_.front());
                    this->tasks_.pop();
                }
                task();
            }
        });
    }
}

構(gòu)造函數(shù)的目的就是向std::vector<std::thread> workers_中填充工作線程，工作線程的邏輯如下：首先嘗試獲取鎖，獲取鎖之后查看任務(wù)隊(duì)列是否為空，如果不為空的話就取出元素執(zhí)行，如果為空的話就釋放鎖進(jìn)行下一輪循環(huán)。

下面我們從細(xì)節(jié)上具體說(shuō)明，獲取鎖之后使用條件變量進(jìn)行等待，wait(lock, [this]{!this->tasks_.empty(); })，這樣當(dāng)任務(wù)隊(duì)列不為空時(shí)就可以不阻塞往下執(zhí)行，如果為空的話，就會(huì)釋放鎖，并且將該線程添加到對(duì)應(yīng)條件變量的阻塞隊(duì)列中，之后如果enqueue時(shí)填充了任務(wù)就可以發(fā)signal喚醒阻塞于這個(gè)條件變量的一個(gè)線程。如果獲取鎖之后發(fā)現(xiàn)任務(wù)隊(duì)列中有任務(wù)可以執(zhí)行，那么就取出任務(wù)隊(duì)列中的第一個(gè)任務(wù)執(zhí)行，因?yàn)橐ＷC調(diào)用順序。

注意在emplace_back函數(shù)中直接調(diào)用了線程的構(gòu)造函數(shù)，先在vector 尾部直接原地構(gòu)造一個(gè)線程對(duì)象。構(gòu)造線程對(duì)象時(shí)會(huì)立即創(chuàng)建一個(gè)新線程，在這個(gè)線程里執(zhí)行傳入的 lambda。所以在執(zhí)行條件變量的wait時(shí)就已經(jīng)有實(shí)際創(chuàng)建的線程對(duì)象了。

我們?cè)跇?gòu)造函數(shù)中新使用了condition這個(gè)條件變量，所以應(yīng)該在ThreadPool類的私有成員中添加對(duì)應(yīng)變量。上述構(gòu)造函數(shù)構(gòu)造的線程函數(shù)是一個(gè)死循環(huán)，因此會(huì)一直等待，獲取任務(wù)隊(duì)列中的任務(wù)然后執(zhí)行。我們還要給線程函數(shù)加上停止邏輯，不然主線程調(diào)用join的時(shí)候就會(huì)一直阻塞，因?yàn)榇藭r(shí)線程函數(shù)中還沒(méi)有返回邏輯，所以需要給線程函數(shù)添加返回的分支。

線程函數(shù)返回的時(shí)任務(wù)隊(duì)列應(yīng)該為空，因?yàn)閺倪壿嬌现v我要把用戶給我的任務(wù)全部完成，所以任務(wù)隊(duì)列為空是檢測(cè)是否可以返回的條件。如果只檢測(cè)這個(gè)條件也是不可以的，因?yàn)榭赡芫€程池中其他線程已經(jīng)把任務(wù)隊(duì)列中的所有任務(wù)取出來(lái)執(zhí)行完，此時(shí)任務(wù)隊(duì)列也為空，但是用戶還可能enqueue任務(wù)進(jìn)去，所以此時(shí)線程池不應(yīng)該關(guān)閉。此時(shí)我們需要一個(gè)標(biāo)志位，在ThreadPool的析構(gòu)函數(shù)中將這個(gè)標(biāo)志位設(shè)置為true，此時(shí)用戶也不需要使用線程池了，因?yàn)檎{(diào)用析構(gòu)函數(shù)時(shí)肯定已經(jīng)退出用戶代碼作用域了，所以應(yīng)該使用這個(gè)標(biāo)志位和任務(wù)隊(duì)列是否為空檢測(cè)。下面給出完善后代碼：

class ThreadPool{
    public:
    ThreadPool(size_t){
        stoped_ = false;
        for(size_t i = 0; i < nums; i++){
            workers_.emplace_back([this]{
                while(true){
                    std::function<void()> task;
                    {
                        std::unique_lock<std::mutex> lock(this->mutex_);
                        this->condition.wait(lock, [this]{!this->tasks_.empty(); });
                        if(this->stopd_ && this->tasks_.empty()){
                            return;
                        }
                        task = std::move(this->tasks_.front());
                        this->tasks_.pop();
                    }
                    task();
                }
            });
        }
    }

    template<class F, class ...Args>
        auto enqueue(F&& f, Args&&... args) -> void;

    ~ThreadPool();

    private:
    std::vector<std::thread> workers_;
    std::queue<std::function<void()>> tasks_;
    std::condition_variable condition;
    std::mutex mutex_;
    bool stoped_;
};

接下來(lái)是析構(gòu)函數(shù)，析構(gòu)函數(shù)應(yīng)該是否線程池相關(guān)資源，循環(huán)調(diào)用join回收所有線程。

inline ThreadPool::~ThreadPool()
{
  {
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_);
    stoped_ = true;
  }
  condition.notify_all();
  for(std::thread &worker: workers_)
    worker.join();
}

這里我們將stoped_設(shè)置為true之后會(huì)喚醒所有在該條件變量上阻塞的工作線程，但是條件變量的喚醒只有一個(gè)線程可以重新獲取鎖，這個(gè)獲取鎖的線程就可以繼續(xù)執(zhí)行線程函數(shù)的邏輯，判斷隊(duì)列是不是為空，為空的話就可以直接return了，因?yàn)榇藭r(shí)任務(wù)隊(duì)列不會(huì)再有任務(wù)進(jìn)來(lái)，但是也只有這個(gè)線程會(huì)return，其他的線程沒(méi)有獲取到鎖，繼續(xù)阻塞在條件變量的阻塞隊(duì)列上。因此我們要修改條件變量的wait條件，目標(biāo)是調(diào)用析構(gòu)之后所有的線程都可以感知到并且被喚醒，盡管一次只有一個(gè)線程可以獲取鎖。

將條件變量的wait邏輯修改為如下就好了：

this->condition.wait(lock, [this]{this->stoped_ || !this->tasks_.empty(); });

最后我們來(lái)實(shí)現(xiàn)enqueue函數(shù)，這個(gè)函數(shù)的作用是添加新任務(wù)到任務(wù)隊(duì)列，下面給出初版實(shí)現(xiàn)：

template<class F, class ...Args>
    auto ThreadPool::enqueue(F&& f, Args&&... args) -> void{
    auto task = std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...);

    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_);
        if(stoped_){
            throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
        }

        tasks_.emplace([task](){task()});
    }
    condition.notify_one();
}

這段代碼就是將用戶傳入的可調(diào)用對(duì)象和參數(shù)綁定，這樣工作線程取出來(lái)之后就可以直接調(diào)用，不需要再傳參。再將這個(gè)任務(wù)放入任務(wù)隊(duì)列，通知一個(gè)工作線程可以取出任務(wù)執(zhí)行。

上述代碼其實(shí)很粗糙，我們來(lái)逐步優(yōu)化。

tasks_.emplace([task](){task()});

這段將任務(wù)放入任務(wù)隊(duì)列的代碼，調(diào)用了拷貝構(gòu)造函數(shù)，如果對(duì)象很大的話會(huì)影響性能，比如說(shuō)一個(gè)可調(diào)用對(duì)象內(nèi)部封裝了大量變量，和上下文信息。所以我們應(yīng)該使用移動(dòng)或者指針的方式，這里不可以使用移動(dòng)，因?yàn)閰?shù)F是通過(guò)引用傳入的，移動(dòng)意味著放棄所有權(quán)，假如用戶聲明了一個(gè)F，傳參之后在后續(xù)用戶代碼想調(diào)用這個(gè)F時(shí)就會(huì)發(fā)生報(bào)錯(cuò)，因?yàn)榇藭r(shí)F已經(jīng)被移動(dòng)了，用戶代碼失去了所有權(quán)。這里只可以使用指針來(lái)做，而且應(yīng)該使用共享指針，這樣可以確保用戶代碼擁有所有權(quán)。

template<class F, class ...Args>
auto ThreadPool::enqueue(F&& f, Args&&... args) -> void{
  using TaskType = decltype(std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...));
  auto taskPtr = std::make_shared<TaskType>(
    std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...)
  );

  {
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_);
    if(stoped_){
      throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
    }

    tasks_.emplace([taskPtr]() {
      (*taskPtr)();
    });
  }
  condition.notify_one();
}

注意我們使用智能指針時(shí)需要知道對(duì)象具體的類型，但是std::bind是一個(gè)函數(shù)模板，它會(huì)返回一個(gè)可調(diào)用對(duì)象，這里返回的可調(diào)用對(duì)象是一個(gè)未命名類型的對(duì)象，你不能寫(xiě)出它的確切類型名字（它不是 std::function），但它可以像函數(shù)一樣調(diào)用。也就是說(shuō)返回一個(gè)具有operator()的匿名類型。

因?yàn)檫@個(gè)匿名類型我們沒(méi)法直接寫(xiě)出來(lái)，所以需要讓編譯器幫我們推導(dǎo)。

decltype(std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...))

上述enqueue函數(shù)還有一個(gè)問(wèn)題，就是它沒(méi)有返回值，用戶無(wú)法獲得任務(wù)結(jié)果，也無(wú)法知道任務(wù)是否執(zhí)行完成。因此我們需要一種機(jī)制，當(dāng)用戶調(diào)用enqueue函數(shù)時(shí)可以拿到一個(gè)句柄，當(dāng)任務(wù)被工作線程執(zhí)行完成后，用戶檢測(cè)這個(gè)句柄就會(huì)發(fā)現(xiàn)任務(wù)已經(jīng)執(zhí)行完成，然后獲取返回值。這個(gè)機(jī)制其實(shí)就是future和promise，下面我們來(lái)繼續(xù)完善：

template<class F, class ...Args>
auto ThreadPool::enqueue(F&& f, Args&&... args) -> std::future<std::invoke_result_t<F, Args...>>{
  using return_type = typename std::invoke_result_t<F, Args...>;

  auto taskPtr = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(
    std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...)
  );

  std::future<return_type> res = taskPtr->get_future();
  {
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_);
    if(stoped_){
      throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
    }

    tasks_.emplace([taskPtr]() {
      (*taskPtr)();
    });
  }
  condition.notify_one();
  return res;
}

其中using return_type = std::invoke_result_t<F, Args...>;是推導(dǎo)調(diào)用 f(args...) 的返回類型，std::packaged_task<return_type()>用于把一個(gè)可調(diào)用對(duì)象封裝成一個(gè)可以產(chǎn)生 std::future 的任務(wù)。其中return_type()表示一個(gè)無(wú)參數(shù)，返回類型為 return_type的任務(wù)，正好對(duì)應(yīng)std::bind后的類型。

之后我們就可以調(diào)用taskPtr->get_future()：取得與該 packaged_task 關(guān)聯(lián)的 std::future，將這個(gè)future返回出去之后，調(diào)用者可以通過(guò)res.get()獲取返回值，類似下面的調(diào)用：

auto future = pool.enqueue([](int x){ return x * 2; }, 21);
int result = future.get(); // result == 42

至此，我們的簡(jiǎn)易線程池就完成了，完整代碼可參考這個(gè)倉(cāng)庫(kù)，下面給出用戶使用線程池的示例代碼：

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)
        std::cout << result.get() << ' ';
    std::cout << std::endl;
    
    return 0;
}

到此這篇關(guān)于C++實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)易線程池的使用小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)C++ 線程池內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！