C++11之future,promise,packaged_task,async详解

C++11为了给我们提供更便利的并发编程，加入了 future，promise，packaged_task，async 这几个新特性，那么它们到底有什么作用又能给我们带来哪些便利呢？

经典的生产-消费模型

mutex + condition_variable:

首先让我们来看一个最经典的生产-消费模型：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

struct _data
{
	bool ready;
	int32_t value;
};

_data data = { false, 0 };
std::mutex data_mutex;
std::condition_variable data_con;

int main()
{
	//生产数据的线程
	std::thread prepare_data_thread([](){
		std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));    //模拟生产过程， 

		std::unique_lock ulock(data_mutex);
		data.ready = true;
		data.value = 1;

		data_con.notify_one();
	});

	//消费数据的线程
	std::thread process_data_thread([](){
		std::unique_lock ulock(data_mutex);
		cv.wait(ulock, [](){ return data.ready; });
		
		std::cout << data.value << std::endl;
	});

	prepare_data_thread.join();
	process_data_thread.join();

	system("pause");
	return 0;
}

为了不浪费系统资源，我们使用条件变量来使 process_thread 即消费线程进入休眠等待，直到数据准备好了然后通知它来处理。这里为了在线程间进行数据传递，我们需要一个全局变量 data，然后利用锁和条件变量这些机制来保证共享数据的安全。有没有更简便的方法来实现线程间的通信及同步呢？答案当然是 of course，下面我将使用C++11的这些新特性来实现这些需求。

在实现之先，还是有必要先简单讲一讲 future，promise，packaged_task，async 之间的关系：

从字面意思来看，future 翻译成期望，期望得到某一个结果，当然想要获取这个结果肯定是需要一定等待的，而产出这个结果的就可以是一个异步操作了。那么这个结果从哪里获取呢？这个时候就不得不用到 promise，packaged_task，async 这几个东西了。

promise:

顾名思义，承诺，承诺给别人反馈一个结果，那么 promise 必定就是和 future 是好基友了，通过 promise 反馈一个结果，然后再通过 future 来获取这个结果。具体怎么来使用呢？让我们还是用上面的生产-消费者模型来解释：

#include 
#include 
#include 
#include 

struct _data
{
	int32_t value;
};

_data data = { 0 };

int main()
{
	std::promise<_data> data_promise;      //创建一个承诺
	std::future<_data> data_future = data_promise.get_future();     //得到这个承诺封装好的期望

	std::thread prepare_data_thread([](std::promise<_data> &data_promise){
		std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));    //模拟生产过程

		data_promise.set_value({ 1 });       //通过set_value()反馈结果
	}, std::ref(data_promise));

	std::thread process_data_thread([](std::future<_data> &data_future){
		std::cout << data_future.get().value << std::endl;    //通过get()获取结果
	}, std::ref(data_future));

	prepare_data_thread.join();
	process_data_thread.join();

	system("pause");
	return 0;
}

promise 是一个类模板，模板参数便是产出值的类型。同样的，future 也是一个类模板，模板参数是获取的值的类型。

我们首先创建了一个 _data 类型data_promise ，而在 data_promise 里已经封装好了一个 _data类型的future，我们可以调用 promise 的 get_future() 方法得到与之对应的 future。然后我们把 data_promise 传递给了 prepare_data_thread，于是我们便可以在 prepare_data_thread 里面来产出值了，在休眠2S之后，我们调用了 set_value() 方法来产出值。我们又将和 data_promise 相关联的 data_future 传递给了 process_data_thread，所以我们便可以在 process_data_thread 里调用 data_future 的 get() 方法获取 data_promise 的产出值。这里需要注意的一点是，future 的 get() 方法是阻塞的，所以在与其成对的 promise 还未产出值，也就是未调用 set_value() 方法之前，调用 get() 的线程将会一直阻塞在 get()处直到其他任何人调用了 set_value() 方法。

简单来说，promise 用来产出值，future 用来获取值，但这个 promise 和 future 必须是配对的，也就是说 future 是通过调用 promise 的 get_future() 方法来获得的。

packaged_task:

packaged_task 是对一个任务的抽象，我们可以给其传递一个函数来完成其构造。相较于 promise，它应该算是更高层次的一个抽象了吧，同样地，我们可以将任务投递给任何线程去完成，然后通过 packaged_task.get_future() 方法获取的 future 来获取任务完成后的产出值。那么，下面还是原来的配方：

#include 
#include 
#include 

struct _data
{
	int32_t value;
};

_data data = { 0 };

int main()
{
	std::packaged_task<_data()> prepare_data_task([]()->_data{
		std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));    //模拟数据生产过程

		return{ 1 };
	});
	auto data_future = prepare_data_task.get_future();          //获取future

	std::thread do_task_thread([](std::packaged_task<_data()> &task){
		task();              //调用packaged_task的调用符来运行任务
	}, std::ref(prepare_data_task));

	std::thread process_data_thread([](std::future<_data> &data_future){
		std::cout << data_future.get().value << std::endl;
	}, std::ref(data_future));

	do_task_thread.join();
	process_data_thread.join();

	system("pause");
	return 0;
}

packaged_task 也是一个类模板，模板参数为函数签名，也就是传递函数的类型，如上例中为 _data()，返回值为 _data 类型，函数参数为 void，其中返回值类型将决定 future 的类型也就是产出值类型。

我们创建了一个任务，并投递给了 do_task_thread 去完成这个任务，然后将对应的 data_future投递 给了process_data_thread ，于是我们就可以在 process_data_thread 里获取任务产出值了。同样地，获取值之前必须等待任务的完成。

到了这里，还差一个 async 没有讲，可能你会有一肚子问题，说到底这几个东西不就是可以在线程之间实现通信及同步吗？是的，它为我们省去了使用 mutex，condition_variable 这些枯燥的细节，也降低了我们出错的可能，但是绝对不要以为 future 是线程安全的，future.get()只能被调用一次，多次调用会触发异常，如果想要在多个线程中多次获取产出值请查阅 shared_future。当然，智者见智仁者见仁，用不用是你的选择。

async:

最后，来看看 async 怎么使用。

当我想要异步完成一个操作，并在主线程中阻塞地或者非阻塞地获取这个异步操作的结果时，通常我们的做法是 new 一个子线程来完成这个异步操作，并结合锁，条件变量在主线程中来获取共享内存中的值。async 为我们实现了这些细节，让我们无需再亲自去开辟线程，并且提供了更多可选的功能。为了与之前的内容形成对比，我们仍然采用老套的生产-消费模型来举例：

#include 
#include 
#include 
#include 

struct _data
{
	int32_t value;
};

_data data = { 0 };

int main()
{
	auto start = std::chrono::steady_clock::now();

	std::future<_data> data_future = std::async(std::launch::async, []()->_data{
		std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));           //模拟生产过程
		return { 1 };
	});

	std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
	std::cout << data_future.get().value << std::endl;              //使用产出值

	auto end = std::chrono::steady_clock::now();
	std::cout << std::chrono::duration_cast(end - start).count() << std::endl;

	system("pause");
	return 0;
}

async 返回一个与函数返回值相对应类型的 future，通过它我们可以在其他任何地方获取异步结果。

由于我们给 async 提供了 std::launch::async 策略，所以生产过程将被异步执行，具体执行的时间取决于各种因素，最终输出的时间为 2000ms+，可见生产过程和主线程是并发执行的。

除了 std::launch::async，还有一个 std::launch::deferred 策略，它会延迟线程地创造，也就是说只有当我们调用 future.get() 时子线程才会被创建以执行任务。你可以自己改一下看看最终的输出结果是不是 3000ms+。