boost之ThreadPool
threadpool是基于boost库实现的一个线程池子库，但线程池实现起来不是很复杂。我们从threadpool中又能学到什么东西呢？
它是基于boost库实现的，如果大家对boost库有兴趣，看看一个简单的实现还是可以学到点东西的。
threadpool基本功能
1、任务封装，包括普通任务（task_func）和优先级任务（prio_task_func）。
2、调度策略，包括fifo_scheduler（先进先出）、lifo_scheduler（后进先出）、prio_scheduler（优先级）。
3、结束策略，包括wait_for_all_tasks（全部任务等待）、wait_for_active_tasks（激活任务等待）、immediately（立即结束）。
4、动态修改线程池个数功能。
5、基于future封装的异步返回值获取功能。
在sorceforge上有一个用boost编写的线程池。该线程池和boost结合的比较好，并且提供了多种任务执行策略，使用也非常简单。 下载地址： http://threadpool.sourceforge.net/ 这个线程池不需要编译，只要在项目中包含其头文件就可以了。
一、源代码分析
quickstart分析（\threadpool\libs\threadpool\quickstart）
这个例子的代码很简单，但已经全部展示了线程池的核心内容，包括建立、调度、同步等操作。
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// Create fifo thread pool container with two threads.
pool tp(2);
// Add some tasks to the pool.
tp.schedule(&first_task);
tp.schedule(&second_task);
// Wait until all tasks are finished.
tp.wait();
// Create fifo thread pool container with two threads.
pool tp(2);
// Add some tasks to the pool.
tp.schedule(&first_task);
tp.schedule(&second_task);
// Wait until all tasks are finished.
tp.wait();
pool的定义具体见pool.hpp，但使用了pimpl模式，核心代码见pool_core.hpp文件。
下面是pool的定义
typedef thread_pool<task_func, fifo_scheduler, static_size, resize_controller, wait_for_all_tasks> fifo_pool;
typedef fifo_pool pool;
从上面可以知道，pool实际就是fifo_pool，从模板参数可以看到，使用了fifo_scheduler和wait_for_all_tasks。
对于线程池有点理解的都知道，一般都是那几样东西，线程的封装，条件变量，队列数据结构。
所以简单的能做的很简单，复杂的的就看你的策略需求了。
对基于boost库的threadpool子库来说，上面的三样东西都是现成的，线程封装和条件变量直接使用thread子库就行，队列使用stl的标准容器。
task_adaptors.hpp
对线程任务的封装，所谓task，我们可以理解成需要运行的函数。
threadpool最大限度的使用了function和bind功能来封装函数，这点和thread子库类似。
文件中涉及的内容主要有三个：task_func、prio_task_func和looped_task_func。
对普通task的封装
typedef function0<void> task_func;
如果对bind和function熟悉的应该很好理解。
对优先级任务的封装
class prio_task_func
这个类很简单，重载了两个方法，
operator()是仿函数的用法，
operator<是用于优先级比较使用的，用于stl容器的元素比较。
size_policies.hpp
对size的封装，包括empty_controller、resize_controller和static_size。
shutdown_policies.hpp
对线程池结束的策略封装，包括wait_for_all_tasks、wait_for_active_tasks和immediately。
这几个类很简单，具体操作封装在pool中。
线程池运行过程中，包括队列中等待的task，线程正在运行的task。
所以结束的时候，对这些task的策略操作是有选择的。
scheduling_policies.hpp
对任务调度测试的封装，包括fifo_scheduler、lifo_scheduler和prio_scheduler。
实际上，这三个类的相似程度很高，大家可能更喜欢用继承和虚函数实现。
前面说到保存task的队列数据结构，在这里就看的很清楚了。
fifo和lifo使用的是std::deque，prio使用的是std::priority_queue，其他部分代码没什么好说的了。
pool_adaptors.hpp
对全局schedule函数的几种封装。
future.hpp
好像thread子库也有future，但不清楚是否是一样的内容。
threadpool的future是为了封装异步函数调用返回值实现的。
简单点理解，就是schedule任务的时候，把一个指针在两者间绑定起来，后面就可以通过future来获取返回值了。
当然，获取返回值的过程应该是阻塞的，任务未完成时只能wait。
locking_ptr.hpp
LockingPtr的简单封装，具体可google《volatile - Multithreaded Programmer's Best Friend》。
threadpool大量使用了volatile关键字，所以需要LockingPtr保护。
scope_guard.hpp
对函数对象的封装，利用C++析构函数时调用一个在构造函数时绑定的函数对象。
worker_thread.hpp
对工作线程的封装，这个封装不是指底层线程api封装，因为这部分是由boost的thread子库提供的。
封装针对的是循环执行task的逻辑函数（线程跑起来就loop run某个函数，从队列中获取task执行，空闲时等待。）
我们重点看的是run和create_and_attach。
这两个函数连起来看，就很清楚了，create_and_attach通过bind方式生成一个thread执行run方法。
run方法中的这条语句就是一个简单的loop操作，
while(m_pool->execute_task()) {}
所以，当execute_task返回值为false时，run函数就结束了，bind该函数的thread也就结束了。
ok，来到这里，有必要简单的把整个调用过程说明一下。
// Create fifo thread pool container with two threads.
pool tp(2);
该操作会调用pool的构造函数
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thread_pool(size_t initial_threads = 0)
: m_core(new pool_core_type)
, m_shutdown_controller(static_cast<void*>(0), bind(&pool_core_type::shutdown, m_core))
{
size_policy_type::init(*m_core, initial_threads);
}
thread_pool(size_t initial_threads = 0)
: m_core(new pool_core_type)
, m_shutdown_controller(static_cast<void*>(0), bind(&pool_core_type::shutdown, m_core))
{
size_policy_type::init(*m_core, initial_threads);
}
由于pimpl模式，所以所有代码都封装在m_core内实现的。
pool默认的线程个数为0，通过size_policy_type::init来初始化。
而size_policy_type是一个模板参数，pool对应的是fifo，所以也就是static_size类型了。
//static_size类的init函数
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static void init(Pool& pool, size_t const worker_count)
{
pool.resize(worker_count);
}
static void init(Pool& pool, size_t const worker_count)
{
pool.resize(worker_count);
}
//pool_core的resize函数
这个函数有点长，主要是做动态配置线程个数的逻辑操作，create_and_attach也是在这里调用的。
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//worker_thread的create_and_attach函数
static void create_and_attach(shared_ptr<pool_type> const & pool)
{
shared_ptr<worker_thread> worker(new worker_thread(pool));
if(worker)
{
//run是线程的loop函数
worker->m_thread.reset(new boost::thread(bind(&worker_thread::run, worker)));
}
}
//worker_thread的create_and_attach函数
static void create_and_attach(shared_ptr<pool_type> const & pool)
{
shared_ptr<worker_thread> worker(new worker_thread(pool));
if(worker)
{
//run是线程的loop函数
worker->m_thread.reset(new boost::thread(bind(&worker_thread::run, worker)));
}
}
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//worker_thread的run函数
void run()
{
scope_guard notify_exception(bind(&worker_thread::died_unexpectedly, this));
while(m_pool->execute_task()) {} //loop直到返回值为false
notify_exception.disable();
m_pool->worker_destructed(this->shared_from_this());
}
//worker_thread的run函数
void run()
{
scope_guard notify_exception(bind(&worker_thread::died_unexpectedly, this));
while(m_pool->execute_task()) {} //loop直到返回值为false
notify_exception.disable();
m_pool->worker_destructed(this->shared_from_this());
}
//pool_core的execute_task函数
这个函数有点长，简单点说，就是从队列中获取task然后执行，如果队列为空，则线程需要wait操作。
由于threadpool支持动态resize线程个数，从该函数我们也是可以看出来是如何做到的。
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// decrease number of threads if necessary
if(m_worker_count > m_target_worker_count)
{
return false; // terminate worker
}
// decrease number of threads if necessary
if(m_worker_count > m_target_worker_count)
{
return false; // terminate worker
}
pool内部使用了多个整数来记录现在个数，譬如m_worker_count和m_target_worker_count。
m_worker_count是当前激活运行中的线程个数。
m_target_worker_count是最新动态配置的线程个数。
当个数不匹配时，通过返回false方式结束线程。
// Add some tasks to the pool.
tp.schedule(&first_task);
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//thread_pool的schedule函数
bool schedule(task_type const & task)
{
return m_core->schedule(task);
}
//pool_core的schedule函数（和execute_task函数强相关）
bool schedule(task_type const & task) volatile
{
locking_ptr<pool_type, recursive_mutex> lockedThis(*this, m_monitor);
if(lockedThis->m_scheduler.push(task))
{
//task成功入队列后，notify_one一个线程。
lockedThis->m_task_or_terminate_workers_event.notify_one();
return true;
}
else
{
return false;
}
}
//thread_pool的schedule函数
bool schedule(task_type const & task)
{
return m_core->schedule(task);
}
//pool_core的schedule函数（和execute_task函数强相关）
bool schedule(task_type const & task) volatile
{
locking_ptr<pool_type, recursive_mutex> lockedThis(*this, m_monitor);
if(lockedThis->m_scheduler.push(task))
{
//task成功入队列后，notify_one一个线程。
lockedThis->m_task_or_terminate_workers_event.notify_one();
return true;
}
else
MsoNo