5.5线程同步机制类封装及线程池实现

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5.5线程同步机制类封装及线程池实现

线程池

线程池是由服务器预先创建的一组子线程，线程池中的线程数据应该与CPU数据差不多。线程池中的所有子线程都运行着相同的代码。当有新的任务到来时，主线程将通过某种方式选择线程池中的某一个子线程来为之服务。相比与动态的创建子线程，选择一个已经存在的子线程的代价显然要小得多。至于主线程选择哪个子线程来为新任务服务，则有多种方式：

• 主线程使用某种算法来主动选择子线程。最简单、最常用的算法是随机算法和Round Robin（轮流选取）算法，但更优秀、更智能的算法将使任务在各个工作线程中更均匀地分配，从而减轻服务器的整体压力。
• 主线程和所有子线程通过一个共享的工作队列来同步，子线程都睡眠在该工作队列上。当有新的任务到来时，主线程将任务添加到工作队列中。这将唤醒正在等待任务的子线程，不过只有一个子线程将获得新任务的接管权，它可以从工作队列中取出任务并执行之，而其他子线程将继续睡眠在工作队列上。

线程池的一般模型为：

线程池中的线程数量最直接的限制因素是中央处理器（CPU）的处理器(process/cores)的数量N；如果你的CPU是4-cores的，对于CPU密集型的任务（如视频剪辑等消耗CPU计算资源的任务）来说，那线程池中的线程数量最好也设置为4（或者+1防止其他因素造成的线程阻塞）；对于IO密集型的任务，一般要多于CPU的核数，因为线程间竞争的不是CPU的计算资源而是IO，IO的处理一般较慢，多于cores数的线程将为CPU争取更多的任务，不至在线程处理IO的过程造成CPU空闲导致资源浪费。

• 空间换时间，浪费服务器的硬件资源，换取运行效率
• 池是一组资源的集合，这组资源在服务器启动之初就完全创建好并初始化，这称为静态资源
• 当服务器进入正式运行阶段，开始处理客户请求的时候，如果它需要相关的资源，可以直接从池中获取，无需动态分配
• 当服务器处理完一个客户连接后，可以把相关的资源放回池中，无需执行系统调用释放资源

线程同步机制类封装

#ifndef LOCKER_H
#define LOCKER_H

#include 
#include 
#include 

//线程同步机制封装类

//互斥锁类
class locker{
public:
    locker(){
        if(pthread_mutex_init(&m_mutex,NULL)!=0){
            throw std::exception();
        }
    }

    ~locker(){
        pthread_mutex_destroy(&m_mutex);
    }

    bool lock(){
        return pthread_mutex_lock(&m_mutex)==0;
    }

    bool unlock(){
        return pthread_mutex_unlock(&m_mutex)==0;
    }

    pthread_mutex_t *get(){
        return &m_mutex;
    }


private:
    pthread_mutex_t m_mutex;
};

//条件变量类
class cond{
public:
    cond(){
        if(pthread_cond_init(&m_cond,NULL)!=0){
            throw std::exception();
        }
    }

    ~cond(){
        pthread_cond_destroy(&m_cond);
    }

    bool wait(pthread_mutex_t *m_mutex){
        int ret=0;
        //pthread_cond_wait()线程同步函数，用于等待条件变量的信号
        //当线程调用该函数时，它会释放锁并进入等待状态，直到另一个线程发出信号并通知该线程条件变量已经满足
        //此时，该线程会重新获得锁并继续执行
        ret=pthread_cond_wait(&m_cond,m_mutex);
        return ret==0;
    }

    bool timewait(pthread_mutex_t *m_mutex,struct timespec t){
        //struct timespec t提供秒和纳秒级的时间精度
        int ret=0;
        //指定时间内有信号传过来时，pthread_cond_timedwait()返回0，否则返回一个非0数
        ret=pthread_cond_timedwait(&m_cond,m_mutex,&t);
        return ret==0;
    }

    bool signal(){
        //通知其他线程某个条件已经满足的函数
        return pthread_cond_signal(&m_cond)==0;
    }

    bool broadcast(){
        //唤醒所有在条件变量上等待的线程的函数
        return pthread_cond_broadcast(&m_cond)==0;
    }
private:
    pthread_cond_t m_cond;
};

//信号量类
class sem{
public:
    sem(){
        //sem_init()：初始化一个信号量
        //第二个参数0表示此信号量只能为当前进程的所有线程共享
        //第三个参数0表示信号量的初始值为0
        if(sem_init(&m_sem,0,0)!=0){
            throw std::exception();
        }
    }

    sem(int num){
        if(sem_init(&m_sem,0,num)!=0){
            throw std::exception();
        }
    }

    ~sem(){
        sem_destroy(&m_sem);
    }

    //等待信号量
    //从信号量的值减去一个1，但它永远会先等待该信号量为一个非零值才开始做减法
    bool wait(){
        return sem_wait(&m_sem)==0;
    }
    //增加信号量
    //给信号量的值加上一个1，当有线程阻塞在这个信号量上时，调用这个函数会使其中一个线程不再阻塞
    bool post(){
        return sem_post(&m_sem)==0;
    }

private:
    sem_t m_sem;

};
#endif

线程池实现

#ifndef THREADPOOL_H
#define THREADPOOL_H

#include 
#include 
#include 
#include 
#include "locker.h"

// 线程池类，将它定义为模板类是为了代码复用，模板参数T是任务类
template<typename T>
class threadpool {
public:
    /*thread_number是线程池中线程的数量，max_requests是请求队列中最多允许的、等待处理的请求的数量*/
    threadpool(int thread_number = 8, int max_requests = 10000);
    ~threadpool();
    bool append(T* request);

private:
    /*工作线程运行的函数，它不断从工作队列中取出任务并执行之*/
    static void* worker(void* arg);
    void run();

private:
    // 线程的数量
    int m_thread_number;  
    
    // 描述线程池的数组，大小为m_thread_number    
    pthread_t * m_threads;

    // 请求队列中最多允许的、等待处理的请求的数量  
    int m_max_requests; 
    
    // 请求队列
    std::list< T* > m_workqueue;  

    // 保护请求队列的互斥锁
    locker m_queuelocker;   

    // 是否有任务需要处理
    sem m_queuestat;

    // 是否结束线程          
    bool m_stop;                    
};

template< typename T >
threadpool< T >::threadpool(int thread_number, int max_requests) : 
        m_thread_number(thread_number), m_max_requests(max_requests), 
        m_stop(false), m_threads(NULL) {

    if((thread_number <= 0) || (max_requests <= 0) ) {
        throw std::exception();
    }

    m_threads = new pthread_t[m_thread_number];
    if(!m_threads) {
        throw std::exception();
    }

    // 创建thread_number 个线程，并将他们设置为脱离线程。
    for ( int i = 0; i < thread_number; ++i ) {
        printf( "create the %dth thread\n", i);
        if(pthread_create(m_threads + i, NULL, worker, this ) != 0) {
            delete [] m_threads;
            throw std::exception();
        }
        
        if( pthread_detach( m_threads[i] ) ) {
            delete [] m_threads;
            throw std::exception();
        }
    }
}

template< typename T >
threadpool< T >::~threadpool() {
    delete [] m_threads;
    m_stop = true;
}

template< typename T >
bool threadpool< T >::append( T* request )
{
    // 操作工作队列时一定要加锁，因为它被所有线程共享。
    m_queuelocker.lock();
    if ( m_workqueue.size() > m_max_requests ) {
        m_queuelocker.unlock();
        return false;
    }
    m_workqueue.push_back(request);
    m_queuelocker.unlock();
    m_queuestat.post();
    return true;
}

template< typename T >
void* threadpool< T >::worker( void* arg )
{
    threadpool* pool = ( threadpool* )arg;
    pool->run();
    return pool;
}

template< typename T >
void threadpool< T >::run() {

    while (!m_stop) {
        m_queuestat.wait();
        m_queuelocker.lock();
        if ( m_workqueue.empty() ) {
            m_queuelocker.unlock();
            continue;
        }
        T* request = m_workqueue.front();
        m_workqueue.pop_front();
        m_queuelocker.unlock();
        if ( !request ) {
            continue;
        }
        request->process();
    }

}

#endif