【Linux:线程池】

文章目录

  • 1 线程池概念
  • 2 第一个版本的线程池
  • 3 第二个版本的线程池
  • 4 第三个版本的线程池
  • 5 STL中的容器以及智能指针的线程安全问题
  • 6 其他常见的各种锁
  • 7 读者写者问题(了解)

1 线程池概念

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。

线程池的应用场景：

  • 1️⃣需要大量的线程来完成任务，且完成任务的时间比较短。 WEB服务器完成网页请求这样的任务，使用线程池技术是非常合适的。因为单个任务小，而任务数量巨大，你可以想象一个热门网站的点击次数。 但对于长时间的任务，比如一个Telnet连接请求，线程池的优点就不明显了。因为Telnet会话时间比线程的创建时间大多了。
  • 2️⃣对性能要求苛刻的应用，比如要求服务器迅速响应客户请求。
  • 3️⃣接受突发性的大量请求，但不至于使服务器因此产生大量线程的应用。突发性大量客户请求，在没有线程池情况下，将产生大量线程，虽然理论上大部分操作系统线程数目最大值不是问题，短时间内产生大量线程可能使内存到达极限，出现错误。

线程池示例：

    1. 创建固定数量线程池，循环从任务队列中获取任务对象，
    1. 获取到任务对象后，执行任务对象中的任务接口。

2 第一个版本的线程池

在创建线程池之前我们想想线程池的成员变量应该有哪些？首先我们需要一个容器来存放线程，所以不妨使用vector；还要使用一个整形变量来记录线程池中线程的个数；为了保证线程安全问题我们还得需要一把锁，同时为了维护同步关系我们还得需要一个条件变量(这里的同步关系是指当没有任务时线程库中的线程就休眠，当有任务时就执行任务)；另外我们还得需要一个任务队列。这里我们再封装一个任务类让等会儿验证时效果更加明显。

Task.hpp:

#pragma once
#include <iostream>
using namespace std;

class Task
{
public:
    Task(int x=0, int y=0, char op='+')
        : _x(x), _y(y), _op(op)
    {
    }
    void run()
    {
        switch (_op)
        {
        case '+':
            _res = _x + _y;
            break;
        case '-':
            _res = _x - _y;
            break;
        case '*':
            _res = _x * _y;
            break;
        case '/': 
            if(_y==0)
            {
                _exitCode=1;
                return;
            }
            _res = _x / _y;
            break;
            case '%':
            _res = _x % _y;
            break;
        }
    }

    void formatMsk()
    {
        cout<<"mask:"<<_x<<_op<<_y<<"==?"<<endl;
    }

    void formatRes()
    {
        cout<<"res:"<<_x<<_op<<_y<<"=="<<_res<<endl;
    }

private:
    int _x;
    int _y;
    char _op;
    int _res = 0;
    int _exitCode = 0;
};

现在我们来实现第一个版本：

#pragma once 
#include<iostream>
#include<vector>
#include<queue>
using namespace std;

const int N=5;
template<class T>
class threadPool
{
public:
    threadPool(int sz=N)
    :_sz(sz)
    ,_threads(sz)
    {
        pthread_mutex_init(&_mutex,nullptr);
        pthread_cond_init(&_cond,nullptr);
    }


    static void* Routine(void* args)//用内存池的多线程执行任务
    {
        pthread_detach(pthread_self());//先让自己与主线程分离
        threadPool<T> *ptp=static_cast<threadPool<T> *>(args);

        while(true)
        {
            pthread_mutex_lock(&(ptp->_mutex));

            while((ptp->_masks).empty())
            {
                pthread_cond_wait(&(ptp->_cond),&(ptp->_mutex));
            }

            T task=(ptp->_masks).front();
            (ptp->_masks).pop();
            pthread_mutex_unlock(&(ptp->_mutex));

            task.run();//在临界区外执行任务
            task.formatRes();
        }

        return nullptr;
    }

    void Start()
    {
        for(int i=0;i<_sz;++i)
        {
            pthread_create(&_threads[i],nullptr,Routine,this);
        }
    }

    void PushTask(const T& task)
    {
        pthread_mutex_lock(&_mutex);
        _masks.push(task);
        pthread_mutex_unlock(&_mutex);
        pthread_cond_signal(&_cond);//记得唤醒休眠的线程去执行任务
    }

    ~threadPool()
    {
        pthread_mutex_destroy(&_mutex);
        pthread_cond_destroy(&_cond);
    }

    vector<pthread_t> _threads;
    queue<T> _masks;
    int _sz;//线程池中线程的个数
    pthread_mutex_t _mutex;
    pthread_cond_t _cond;
};

这里面有几个特别需要注意的点：
在这里插入图片描述

  1. Routine我们实现的是static版本的，因为创建线程所要求的函数指针与类内成员函数不吻合，类内成员函数有this指针。
  2. 创建了线程后让该线程与主线程分离，也就是主线程不管新线程的资源回收了。
  3. 执行任务时要在临界区外执行，这样并发执行的效率才会更加高效。
  4. 为了方便使用将类中成员变量都搞成了公有，建议不要这样搞，可以自己写一个get。

至于其他的方面都很简单，相信大家能够很容易理解。
测试程序：

const char *ops = "+-*/%";

int main()
{
    threadPool<Task> *threads = new threadPool<Task>(30);
    threads->Start();
    srand((size_t)time(nullptr));
    while (true)
    {
        int x = rand() % 30 + 1;
        int y = rand() % 30 + 1;
        char op = ops[rand() % strlen(ops)];

        Task t(x, y, op);
        threads->PushTask(t);
        t.formatMsk();
        sleep(1);
    }

    return 0;
}

我们来运行下结果：
在这里插入图片描述

3 第二个版本的线程池

其实第二个版本的线程池与第一个的核心思路基本一致，主要是第二个版本使用的是我们自己模拟实现的创建线程的类，比如我们之前自己模拟实现(本质是封装了库中的线程库接口)的一份Thread.hpp:

#pragma once
#include <iostream>
#include <functional>
using namespace std;

class threadProcess
{
public:
    enum stu
    {
        NEW,
        RUNNING,
        EXIT
    };

    template<class T>
    threadProcess(int num, T exe, void *args)
        : _tid(0)
        , _status(NEW)
        ,_exe(exe)
        , _args(args)
    {
        char name[26];
        snprintf(name, 26, "thread%d", num);
        _name = name;
    }

    static void* runHelper(void *args)
    {
        threadProcess *ts = (threadProcess *)args; 
        
        (*ts)();
        return nullptr;
    }

    void operator()() // 仿函数
    {
        if (_exe != nullptr)
            _exe(_args);
    }

    void Run()
    {
        int n = pthread_create(&_tid, nullptr, runHelper, this);
        if (n != 0)
            exit(-1);
        _status = RUNNING;
    }

    void Join()
    {
        int n = pthread_join(_tid, nullptr);
        if (n != 0)
            exit(-1);
        _status = EXIT;
    }


    string _name;
    pthread_t _tid;
    stu _status;
    function<void*(void*)> _exe;
    void *_args;
};

这样我们自己就能够用自己的线程库来完成了：

#pragma once 
#include"Thread.hpp"
#include<iostream>
#include<vector>
#include<queue>
using namespace std;

const int N=5;
template<class T>
class threadPool
{
public:
    threadPool(int sz=N)
        :_sz(sz)
    {
        pthread_mutex_init(&_mutex,nullptr);
        pthread_cond_init(&_cond,nullptr);
    }


    static void* Routine(void* args)//用内存池的多线程执行任务
    {
        //pthread_detach(pthread_self());调用自己写的线程接口不用在分离了，析构时在join掉就好了
        threadPool<T> *ptp=static_cast<threadPool<T> *>(args);

        while(true)
        {
            pthread_mutex_lock(&(ptp->_mutex));

            while((ptp->_masks).empty())
            {
                pthread_cond_wait(&(ptp->_cond),&(ptp->_mutex));
            }

            T task=(ptp->_masks).front();
            (ptp->_masks).pop();
            pthread_mutex_unlock(&(ptp->_mutex));

            task.run();//在临界区外执行任务
            task.formatRes();

        }

        return nullptr;

    }

    void Init()
    {
        for(int i=0;i<_sz;++i)
        {
           _threads.push_back(threadProcess(i+1,Routine,this));
        }
    }

    void Start()
    {
        for(auto& e:_threads)
        {
            e.Run();
        }
    }

    void PushTask(const T& task)
    {
        
        pthread_mutex_lock(&_mutex);
        _masks.push(task);
        pthread_mutex_unlock(&_mutex);
        pthread_cond_signal(&_cond);//记得唤醒休眠的线程去执行任务
    }

    ~threadPool()
    {
        for(auto& e:_threads)
        {
            e.Join();
        }
        pthread_mutex_destroy(&_mutex);
        pthread_cond_destroy(&_cond);
    }

    void Check()
    {
        for(auto& e:_threads)
        {
            cout<<"name:"<<e._name<<" id"<<e._tid<<endl;
        }
    }

    vector<threadProcess> _threads;
    queue<T> _masks;
    int _sz;//线程池中线程的个数
    pthread_mutex_t _mutex;
    pthread_cond_t _cond;
};

测试代码：

int main()
{
    threadPool<Task> *threads = new threadPool<Task>(8);
    threads->Init();
    threads->Start();
    srand((size_t)time(nullptr));
    while (true)
    {
        int x = rand() % 30 + 1;
        int y = rand() % 30 + 1;
        char op = ops[rand() % strlen(ops)];

        Task t(x, y, op);
        threads->PushTask(t);
        t.formatMsk();
        sleep(1);
    }
    return 0;
}

运行结果：
在这里插入图片描述

4 第三个版本的线程池

这个版本的线程池在前面版本的基础上加了一个单例模式。因为我们发现其实线程池只需要一个就可以了，我们使用懒汉模式来创建单例。

代码实现：

#pragma once
#include "Thread.hpp"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;

const int N = 5;
template <class T>
class threadPool
{
public:

    static threadPool<T>* GetInstance(int sz=N)
    {
        if(_sta_obj==nullptr)
        {
            pthread_mutex_lock(&_mutex);
            if(_sta_obj==nullptr)
            {
                _sta_obj=new threadPool<T>(sz);
            }
            pthread_mutex_unlock(&_mutex);
        }
    }

    static void *Routine(void *args) // 用内存池的多线程执行任务
    {
        // pthread_detach(pthread_self());调用自己写的线程接口不用在分离了，析构时在join掉就好了
        threadPool<T> *ptp = static_cast<threadPool<T> *>(args);

        while (true)
        {
            pthread_mutex_lock(&(ptp->_mutex));

            while ((ptp->_masks).empty())
            {
                pthread_cond_wait(&(ptp->_cond), &(ptp->_mutex));
            }

            T task = (ptp->_masks).front();
            (ptp->_masks).pop();
            pthread_mutex_unlock(&(ptp->_mutex));

            task.run(); // 在临界区外执行任务
            task.formatRes();
        }

        return nullptr;
    }

    void Init()
    {
        for (int i = 0; i < _sz; ++i)
        {
            _threads.push_back(threadProcess(i + 1, Routine, this));
        }
    }

    void Start()
    {
        for (auto &e : _threads)
        {
            e.Run();
        }
    }

    void PushTask(const T &task)
    {

        pthread_mutex_lock(&_mutex);
        _masks.push(task);
        pthread_mutex_unlock(&_mutex);
        pthread_cond_signal(&_cond); // 记得唤醒休眠的线程去执行任务
    }

    ~threadPool()
    {
        for (auto &e : _threads)
        {
            e.Join();
        }
        pthread_mutex_destroy(&_mutex);
        pthread_cond_destroy(&_cond);
    }

    void Check()
    {
        for (auto &e : _threads)
        {
            cout << "name:" << e._name << " id" << e._tid << endl;
        }
    }

    vector<threadProcess> _threads;
    queue<T> _masks;
    int _sz; // 线程池中线程的个数
    pthread_mutex_t _mutex;
    pthread_cond_t _cond;

private:
    threadPool(int sz = N)
        : _sz(sz)
    {
        pthread_mutex_init(&_mutex, nullptr);
        pthread_cond_init(&_cond, nullptr);
    }

    threadPool(const threadPool<T>& th)=delete;
    threadPool<T>& operator=(const threadPool<T>& th)=delete;

    static threadPool<T>* _sta_obj;
};
template<class T>
threadPool<T>* threadPool<T>::_sta_obj=nullptr;

其中注意点：
在这里插入图片描述
在加锁时为了高效我们是用了双重if条件判断。

在这里插入图片描述
注意将构造函数搞成了私有，拷贝构造和拷贝赋值都删掉了。

5 STL中的容器以及智能指针的线程安全问题

STL中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。

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, 原子的操作引用计数。

6 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，公平锁，非公平锁。

7 读者写者问题(了解)

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，中间耗时很长。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。

读写锁的行为：

当前锁的状态读锁请求写锁请求
无锁可以可以
读锁可以阻塞
写锁阻塞阻塞
  • 注意：写独占，读共享，读锁优先级高

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Nios初体验之——Hello world!

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文章目录 前言一、系统设计1、系统模块框图2、系统涉及到的模块1、时钟2、nios2_qsys3、片内存储&#xff08;onchip_rom、onchip_ram&#xff09;4、串行通信&#xff08;jtag_uart&#xff09;5、System ID&#xff08;sysid_qsys&#xff09; 二、硬件设计1、创建Qsys2、重命…
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VGGNet剪枝实战：使用VGGNet训练、稀疏训练、剪枝、微调等，剪枝出只有3M的模型

VGGNet剪枝实战：使用VGGNet训练、稀疏训练、剪枝、微调等，剪枝出只有3M的模型

摘要 本文讲解如何实现VGGNet的剪枝操作。剪枝的原理&#xff1a;在BN层网络中加入稀疏因子&#xff0c;训练使得BN层稀疏化&#xff0c;对稀疏训练的后的模型中所有BN层权重进行统计排序&#xff0c;获取指定保留BN层数量即取得排序后权重阈值thres。遍历模型中的BN层权重&am…
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MySQL事务管理

MySQL事务管理

MySQL事务管理 MySQL增删查改时的问题一.什么是事务&#xff1f;二.为什么会出现事务&#xff1f;三.事务的其他属性1. 事务的版本支持2. 事务的提交方式 四.事务的准备工作五.事务的操作1. 事务的正常操作2. 事务的异常验证与产出结论 六.事务的隔离级别1. 事务隔离级别概念2.…
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CentOS 安装 Jenkins

CentOS 安装 Jenkins

本文目录 1. 安装 JDK2. 获取 Jenkins 安装包3. 将安装包上传到服务器4. 修改 Jenkins 配置5. 启动 Jenkins6. 打开浏览器访问7. 获取并输入 admin 账户密码8. 跳过插件安装9. 添加管理员账户 1. 安装 JDK Jenkins 需要依赖 JDK&#xff0c;所以先安装 JDK1.8。输入以下命令&a…
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如何打造属于自己的个人IP?

如何打造属于自己的个人IP?

在当今信息爆炸的时代&#xff0c;个人 IP 已经成为人们在网络世界中的独特标签。无论是在职场上、创业中&#xff0c;还是在社交生活中&#xff0c;拥有个人 IP 的人都能脱颖而出&#xff0c;吸引更多的关注和机会。那么&#xff0c;如何打造属于自己的个人 IP 呢&#xff1f;…
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