Linux知识点 -- Linux多线程（四）

Linux知识点 – Linux多线程（四）

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一、线程池

1.概念

一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销，进而影响缓存局部性和整体性能。而线程池维护着多个线程，等待着监督管理者分配可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价。线程池不仅能够保证内核的充分利用，还能防止过分调度。可用线程数量应该取决于可用的并发处理器、处理器内核、内存、网络sockets等的数量。

• 预先申请资源，用空间换时间；
• 预先申请一批线程，任务到来就处理；
• 线程池就是一个生产消费模型；

2.实现

thread.hpp
线程封装：

#pragma once

#include
#include
#include
#include

typedef void* (*fun_t)(void*); // 定义函数指针类型，后面回调

class ThreadData  // 线程信息结构体
{
public:
    void* _args;
    std::string _name;
};

class Thread
{
public:
    Thread(int num, fun_t callback, void* args)
        : _func(callback)
    {
        char nameBuffer[64];
        snprintf(nameBuffer, sizeof(nameBuffer), "Thread-%d", num);
        _name = nameBuffer;

        _tdata._args = args;
        _tdata._name = _name;
    }

    void start() // 创建线程
    {
        pthread_create(&_tid, nullptr, _func, (void*)&_tdata); // 直接将_tdata作为参数传给回调函数
    }

    void join() // 线程等待
    {
        pthread_join(_tid, nullptr);
    }

    std::string name()
    {
        return _name;
    }

    ~Thread()
    {}

private:
    std::string _name;
    fun_t _func;
    ThreadData _tdata;
    pthread_t _tid;
};

lockGuard.hpp
锁的封装，构建对象时直接加锁，对象析构时自动解锁；

#pragma once

#include 
#include 

class Mutex
{
public:
    Mutex(pthread_mutex_t *mtx)
        : _pmtx(mtx)
    {
    }

    void lock()
    {
        pthread_mutex_lock(_pmtx);
    }

    void unlock()
    {
        pthread_mutex_unlock(_pmtx);
    }

    ~Mutex()
    {}

private:
    pthread_mutex_t *_pmtx;
};


class lockGuard
{
public:
    lockGuard(pthread_mutex_t *mtx)
        : _mtx(mtx)
    {
        _mtx.lock();
    }

    ~lockGuard()
    {
        _mtx.unlock();
    }
private:
    Mutex _mtx;
};

log.hpp

#pragma once

#include
#include
#include
#include
#include

//日志级别
#define DEBUG 0
#define NORMAL 1
#define WARNING 2
#define ERROR 3
#define FATAL 4

const char* gLevelMap[] = {
    "DEBUG",
    "NORMAL",
    "WARNING",
    "ERROR",
    "FATAL"
};

#define LOGFILE "./threadpool.log"

//完整的日志功能，至少需要：日志等级 时间 支持用户自定义（日志内容，文件行，文件名）

void logMessage(int level, const char* format, ...)
{
#ifndef DEBUG_SHOW
    if(level == DEBUG) return;
#endif

    char stdBuffer[1024];//标准部分
    time_t timestamp = time(nullptr);
    snprintf(stdBuffer, sizeof(stdBuffer), "[%s] [%ld] ", gLevelMap[level], timestamp);

    char logBuffer[1024];//自定义部分
    va_list args;
    va_start(args, format);
    vsnprintf(logBuffer, sizeof(logBuffer), format, args);
    va_end(args);

    FILE* fp = fopen(LOGFILE, "a");
    fprintf(fp, "%s %s\n", stdBuffer, logBuffer);
    fclose(fp);
}

• 注：
  （1）提取可变参数
  
  使用宏来提取可变参数：
  
  将可变参数格式化打印到对应地点：
  
  format是打印的格式；
  
  （2）条件编译：
  
  条件编译，不想调试的时候，就不加DEBUG宏，不打印日志信息；
  
  -D：在命令行定义宏 ；

threadPool.hpp

线程池封装：

#include "thread.hpp"
#include 
#include 
#include 
#include "log.hpp"
#include "Task.hpp"
#include "lockGuard.hpp"

const int g_thread_num = 3;

template <class T>
class ThreadPool
{
public:
    pthread_mutex_t *getMutex()
    {
        return &_lock;
    }

    bool isEmpty()
    {
        return _task_queue.empty();
    }

    void waitCond()
    {
        pthread_cond_wait(&_cond, &_lock);
    }

    T getTask()
    {
        T t = _task_queue.front();
        _task_queue.pop();
        return t;
    }

    ThreadPool(int thread_num = g_thread_num)
        : _num(thread_num)
    {
        pthread_mutex_init(&_lock, nullptr);
        pthread_cond_init(&_cond, nullptr);
        for (int i = 1; i <= _num; i++)
        {
            _threads.push_back(new Thread(i, routine, this));
            // 线程构造传入的this指针，是作为ThreadData结构体的参数的，ThreadData结构体才是routine回调函数的参数
        }
    }

    void run()
    {
        for (auto &iter : _threads)
        {
            iter->start();
            logMessage(NORMAL, "%s %s", iter->name().c_str(), "启动成功");
        }
    }

    // 消费过程：线程调用回调函数取任务就是所谓的消费过程，访问了临界资源，需要加锁
    static void *routine(void *args)
    {
        ThreadData *td = (ThreadData *)args;
        ThreadPool<T> *tp = (ThreadPool<T> *)td->_args; // 拿到this指针
        while (true)
        {
            T task;
            {
                lockGuard lockguard(tp->getMutex());
                while (tp->isEmpty())
                {
                    tp->waitCond();
                }
                // 读取任务
                task = tp->getTask();
                // 任务队列是共享的，将任务从共享空间，拿到私有空间
            }
            task(td->_name); // 处理任务
        }
    }

    void pushTask(const T &task)
    {
        lockGuard lockguard(&_lock); // 访问临界资源，需要加锁
        _task_queue.push(task);
        pthread_cond_signal(&_cond); // 推送任务后，发送信号，让进程处理
    }

    ~ThreadPool()
    {
        for (auto &iter : _threads)
        {
            iter->join();
            delete iter;
        }
        pthread_mutex_destroy(&_lock);
        pthread_cond_destroy(&_cond);
    }

private:
    std::vector<Thread *> _threads; // 线程池
    int _num;
    std::queue<T> _task_queue; // 任务队列
    pthread_mutex_t _lock;     // 锁
    pthread_cond_t _cond;      // 条件变量
};

• 注：
  （1）如果回调函数routine放在thread类里面，由于成员函数会默认传this指针，因此参数识别的时候可能会出错，所以需要设置成静态成员；
  
  （2）如果设置成静态类内方法，这个函数只能使用静态成员，而不能使用其他类内成员；
  可以让routine函数拿到整体对象，在构造线程的时候，routine的参数传入this指针；
  
  在构造函数的初始化列表中是参数的初始化，在下面的函数体中是赋值的过程，因此在函数体中对象已经存在了，就可以使用this指针了；
  （3）类内公有接口让静态成员函数routine通过this指针能够访问类内成员；
  
  testMain.cc

#include"threadPool.hpp"
#include"Task.hpp"
#include
#include
#include
#include

int main()
{
    srand((unsigned long)time(nullptr) ^ getpid());

    ThreadPool<Task>* tp = new ThreadPool<Task>();
    tp->run();

    while(true)
    {
        //生产的时候，只做任务要花时间
        int x = rand()%100 + 1;
        usleep(7756);
        int y = rand()%30 + 1;
        Task t(x, y, [](int x, int y)->int{
            return x + y;
        });

        logMessage(DEBUG, "制作任务完成：%d+%d=?", x, y);

        //推送任务到线程池中
        tp->pushTask(t);

        sleep(1);
    }

    return 0;
}

运行结果：

3.单例模式的线程池

threadPool.hpp

#include "thread.hpp"
#include 
#include 
#include 
#include "log.hpp"
#include "Task.hpp"
#include "lockGuard.hpp"

const int g_thread_num = 3;

template <class T>
class ThreadPool
{
public:
    pthread_mutex_t *getMutex()
    {
        return &_lock;
    }

    bool isEmpty()
    {
        return _task_queue.empty();
    }

    void waitCond()
    {
        pthread_cond_wait(&_cond, &_lock);
    }

    T getTask()
    {
        T t = _task_queue.front();
        _task_queue.pop();
        return t;
    }

//单例模式线程池：懒汉模式
private:
    //构造函数设为私有
    ThreadPool(int thread_num = g_thread_num)
        : _num(thread_num)
    {
        pthread_mutex_init(&_lock, nullptr);
        pthread_cond_init(&_cond, nullptr);
        for (int i = 1; i <= _num; i++)
        {
            _threads.push_back(new Thread(i, routine, this));
            // 线程构造传入的this指针，是作为ThreadData结构体的参数的，ThreadData结构体才是routine回调函数的参数
        }
    }

    ThreadPool(const ThreadPool<T> &other) = delete;
    const ThreadPool<T>& operator=(const ThreadPool<T> &other) = delete;

public:
    //创建单例对象的类内静态成员函数
    static ThreadPool<T>* getThreadPool(int num = g_thread_num)
    {
        //在这里再加上一个条件判断，可以有效减少未来必定要进行的加锁检测的问题
        //拦截大量的在已经创建好单例的时候，剩余线程请求单例而直接申请锁的行为
        if(nullptr == _thread_ptr)
        {
            //加锁
            lockGuard lockguard(&_mutex);
            //未来任何一个线程想要获取单例，都必须调用getThreadPool接口
            //一定会存在大量的申请锁和释放锁的行为，无用且浪费资源
            if(nullptr == _thread_ptr)
            {
                _thread_ptr = new ThreadPool<T>(num);
            }
        }
        return _thread_ptr;
    }

    void run()
    {
        for (auto &iter : _threads)
        {
            iter->start();
            logMessage(NORMAL, "%s %s", iter->name().c_str(), "启动成功");
        }
    }

    // 消费过程：线程调用回调函数取任务就是所谓的消费过程，访问了临界资源，需要加锁
    static void *routine(void *args)
    {
        ThreadData *td = (ThreadData *)args;
        ThreadPool<T> *tp = (ThreadPool<T> *)td->_args; // 拿到this指针
        while (true)
        {
            T task;
            {
                lockGuard lockguard(tp->getMutex());
                while (tp->isEmpty())
                {
                    tp->waitCond();
                }
                // 读取任务
                task = tp->getTask();
                // 任务队列是共享的，将任务从共享空间，拿到私有空间
            }
            task(td->_name); // 处理任务
        }
    }

    void pushTask(const T &task)
    {
        lockGuard lockguard(&_lock); // 访问临界资源，需要加锁
        _task_queue.push(task);
        pthread_cond_signal(&_cond); // 推送任务后，发送信号，让进程处理
    }

    ~ThreadPool()
    {
        for (auto &iter : _threads)
        {
            iter->join();
            delete iter;
        }
        pthread_mutex_destroy(&_lock);
        pthread_cond_destroy(&_cond);
    }

private:
    std::vector<Thread *> _threads; // 线程池
    int _num;
    std::queue<T> _task_queue; // 任务队列

    static ThreadPool<T>* _thread_ptr;
    static pthread_mutex_t _mutex;

    pthread_mutex_t _lock;     // 锁
    pthread_cond_t _cond;      // 条件变量
};

//静态成员在类外初始化
template<class T>
ThreadPool<T>* ThreadPool<T>::_thread_ptr = nullptr;

template<class T>
pthread_mutex_t ThreadPool<T>::_mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

多线程同时调用单例过程，由于创建过程是非原子的，有可能被创建多个对象，是非线程安全的；
需要对创建对象的过程加锁，就可以保证在多线程场景当中获取单例对象；
但是未来任何一个线程想调用单例对象，都必须调用这个成员函数，就会存在大量申请和释放锁的行为；
可以在之间加一个对单例对象指针的判断，若不为空，就不进行对象创建；

testMain.cc

#include"threadPool.hpp"
#include"Task.hpp"
#include
#include
#include
#include

int main()
{
    srand((unsigned long)time(nullptr) ^ getpid());

    //ThreadPool* tp = new ThreadPool();
    //tp->run();    
    ThreadPool<Task>::getThreadPool()->run();//创建单例对象

    

    while(true)
    {
        //生产的时候，只做任务要花时间
        int x = rand()%100 + 1;
        usleep(7756);
        int y = rand()%30 + 1;
        Task t(x, y, [](int x, int y)->int{
            return x + y;
        });

        logMessage(DEBUG, "制作任务完成：%d+%d=?", x, y);

        //推送任务到线程池中
        ThreadPool<Task>::getThreadPool()->pushTask(t);

        sleep(1);
    }

    return 0;
}

运行结果：

二、STL、智能指针和线程安全

1.STL的容器是否是线程安全的

不是；
原因是, STL的设计初衷是将性能挖掘到极致，而一旦涉及到加锁保证线程安全，会对性能造成巨大的影响；
而且对于不同的容器，加锁方式的不同，性能可能也不同(例如hash表的锁表和锁桶)。
因此STL默认不是线程安全。如果需要在多线程环境下使用，往往需要调用者自行保证线程安全。

2.智能指针是否是线程安全的

对于unique_ ptr，由于只是在当前代码块范围内生效，因此不涉及线程安全问题；
对于shared_ptr，多个对象需要共用一个引用计数变量，所以会存在线程安全问题.但是标准库实现的时候考虑到了这个问题,基于原子操作(CAS)的方式保证shared_ptr 能够高效,原子的操作弓|用计数；

三、其他常见的各种锁

• 悲观锁：在每次取数据时，总是担心数据会被其他线程修改，所以会在取数据前先加锁(读锁,写锁，行锁等) ,当其他线程想要访问数据时，被阻塞挂起；
• 乐观锁：每次取数据时候，总是乐观的认为数据不会被其他线程修改,因此不上锁。但是在更新数据前，会判断其他数据在更新前有没有对数据进行修改。主要采用两种方式:版本号机制和CAS操作；
  CAS操作：当需要更新数据时，判断当前内存值和之前取得的值是否相等。如果相等则用新值更新。若不等则失败，失败则重试，一般是一个自旋的过程，即不断重试；
• 自旋锁
  临界资源就绪的时间决定了线程等待的策略；
  不断检测资源是否就绪就是自旋（轮询检测）；
  自旋锁本质就是通过不断检测锁状态，来检测资源是否就绪的方案；
  
  互斥锁是检测到资源未就绪，就挂起线程；
  临界资源就绪的时间决定了使用哪种锁；

四、读者写者问题

1.读写锁

在编写多线程的时候，有一种情况是十分常见的。那就是,有些公共数据修改的机会比较少，相比较改写，它们读的机会反而高的多。通常而言，在读的过程中，往往伴随着查找的操作,中间耗时长。给这种代码段加锁，会极大地降低我们程序的效率。那么有没有一种方法，可以专门]处理这种多读少写的情况呢？有，那就是读写锁。

• 读者写者模型与生产消费模型的本质区别：
  生产消费模型中消费者会取走数据，而读者写者模型中读者不会取走数据；

• 读锁的优先级高；

2.读写锁接口

• 初始化：
  

• 读者加锁：
  

• 写者加锁：

生产消费模型中，生产者和消费者的地位是对等的，这样才能达到最高效的状态
而读写者模型中，写者只有在读者全部退出的时候才能写，是读者优先的，这样就会发生写者饥饿问题；
读者写者问题中读锁的优先级高，是因为这种模型的应用场景为：数据的读取频率非常高，而被修改的频率特别低，这样有助于提升效率；