前言

线程池(threadpool)作为五大池之一(内存池、连接池、线程池、进程池、协程池),线程池的应用非常广泛,不管事客户端程序还是后台服务端,都是提高业务处理能力的必备模块。

什么是线程

线程是进程中的⼀个执⾏单元,负责当前进程中程序的执⾏,⼀个进程中⾄少有⼀个线程。⼀个进程中是可以有多个线程的,这个应⽤程序也可以称之为多线程程序。多线程程序作为一种多任务、并发的工作方式
并发与并⾏
早期计算机的 CPU 都是单核的,一个 CPU 在同一时间只能执行一个进程/线程,当系统中有多个进程/线程等待执行时,CPU 只能执行完一个再执行下一个。为了提高 CPU 利用率,减少等待时间,人们提出了一种 CPU 并发工作的理论.
并发:指两个或多个事件在同⼀个时间段内发⽣,当系统中有多个进程/线程等待执行时,CPU只能执行完一个再执行下一个。
并⾏:指两个或多个事件在同⼀时刻发⽣(同时发⽣),多核 CPU 的每个核心都可以独立地执行一个任务,而且多个核心之间不会相互干扰。在不同核心上执行的多个任务,是真正地同时运行,这种状态就叫做并行。。

什么是线程池

顾名思义:线程池就是线程的池子,有很多线程,但是数量不会超过池子的限制。需要用到多执行流进行任务出路的时候,就从池子中取出一个线程去处理,线程池就类似于一个实现了消费者业务的生产者与消费者模型。
本质上:这就是一个基于生产者消费者模型来实现的线程池,那么同样遵守三种规则,生产者和生产者之间存在互斥,处理任务的线程之间存在互斥关系,生产者和消费者之间存在同步和互斥关系

线程池解决什么问题

线程池维护者多个线程,等待着分配可并发执行的任务,可以避免在短时间创建和销毁大量线程带来时间成本。
总结为三点:
1.避免线程因为不限制创建数量导致的资源耗尽风险
2.任务队列缓冲任务,支持忙线不均的作用
3.节省了大量频繁创建/销毁线程的时间成本

怎么用线程池

下面展示一些 threadpool实现,源码来自openharmony。
实现思路

/*
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 *
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 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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 * limitations under the License.
 */
 
#ifndef NETSTACK_THREAD_POOL
#define NETSTACK_THREAD_POOL
 
#include <atomic>
#include <condition_variable>
#include <queue>
#include <thread>
#include <vector>
 
namespace OHOS::NetStack {
template <typename Task, const size_t DEFAULT_THREAD_NUM, const size_t MAX_THREAD_NUM> class ThreadPool {
public:
    /**
     * disallow default constructor
     */
    ThreadPool() = delete;
 
    /**
     * disallow copy and move
     */
    ThreadPool(const ThreadPool &) = delete;
 
    /**
     * disallow copy and move
     */
    ThreadPool &operator=(const ThreadPool &) = delete;
 
    /**
     * disallow copy and move
     */
    ThreadPool(ThreadPool &&) = delete;
 
    /**
     * disallow copy and move
     */
    ThreadPool &operator=(ThreadPool &&) = delete;
 
    /**
     * make DEFAULT_THREAD_NUM threads
     * @param timeout if timeout and runningThreadNum_ < DEFAULT_THREAD_NUM, the running thread should be terminated
     */
    explicit ThreadPool(uint32_t timeout) : timeout_(timeout), idleThreadNum_(0), needRun_(true)
    {
        for (int i = 0; i < DEFAULT_THREAD_NUM; ++i) {
            std::thread([this] { RunTask(); }).detach();
        }
    }
 
    /**
     * if ~ThreadPool, terminate all thread
     */
    ~ThreadPool()
    {
        // set needRun_ = false, and notify all the thread to wake and terminate
        needRun_ = false;
        while (runningNum_ > 0) {
            needRunCondition_.notify_all();
        }
    }
 
    /**
     * push it to taskQueue_ and notify a thread to run it
     * @param task new task to Execute
     */
    void Push(const Task &task)
    {
        PushTask(task);
 
        if (runningNum_ < MAX_THREAD_NUM && idleThreadNum_ == 0) {
            std::thread([this] { RunTask(); }).detach();
        }
 
        needRunCondition_.notify_all();
    }
 
private:
    bool IsQueueEmpty()
    {
        std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex_);
        return taskQueue_.empty();
    }
 
    bool GetTask(Task &task)
    {
        std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex_);
 
        // if taskQueue_ is empty, means timeout
        if (taskQueue_.empty()) {
            return false;
        }
 
        // if run to this line, means that taskQueue_ is not empty
        task = taskQueue_.top();
        taskQueue_.pop();
        return true;
    }
 
    void PushTask(const Task &task)
    {
        std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex_);
        taskQueue_.push(task);
    }
 
    class NumWrapper {
    public:
        NumWrapper() = delete;
 
        explicit NumWrapper(std::atomic<uint32_t> &num) : num_(num)
        {
            ++num_;
        }
 
        ~NumWrapper()
        {
            --num_;
        }
 
    private:
        std::atomic<uint32_t> &num_;
    };
 
    void Sleep()
    {
        std::mutex needRunMutex;
        std::unique_lock<std::mutex> lock(needRunMutex);
 
        /**
         * if the thread is waiting, it is idle
         * if wake up, this thread is not idle:
         *     1 this thread should return
         *     2 this thread should run task
         *     3 this thread should go to next loop
         */
        NumWrapper idleWrapper(idleThreadNum_);
        (void)idleWrapper;
 
        needRunCondition_.wait_for(lock, std::chrono::seconds(timeout_),
                                   [this] { return !needRun_ || !IsQueueEmpty(); });
    }
 
    void RunTask()
    {
        NumWrapper runningWrapper(runningNum_);
        (void)runningWrapper;
 
        while (needRun_) {
            Task task;
            if (GetTask(task)) {
                task.Execute();
                continue;
            }
 
            Sleep();
 
            if (!needRun_) {
                return;
            }
 
            if (GetTask(task)) {
                task.Execute();
                continue;
            }
 
            if (runningNum_ > DEFAULT_THREAD_NUM) {
                return;
            }
        }
    }
 
private:
    /**
     * other thread put a task to the taskQueue_
     */
    std::mutex mutex_;
    std::priority_queue<Task> taskQueue_;
    /**
     * 1 terminate the thread if it is idle for timeout_ seconds
     * 2 wait for the thread started util timeout_
     * 3 wait for the thread notified util timeout_
     * 4 wait for the thread terminated util timeout_
     */
    uint32_t timeout_;
    /**
     * if idleThreadNum_ is zero, make a new thread
     */
    std::atomic<uint32_t> idleThreadNum_;
    /**
     * when ThreadPool object is deleted, wait until runningNum_ is zero.
     */
    std::atomic<uint32_t> runningNum_;
    /**
     * when ThreadPool object is deleted, set needRun_ to false, mean that all thread should be terminated
     */
    std::atomic_bool needRun_;
    std::condition_variable needRunCondition_;
};
} // namespace OHOS::NetStack
#endif /* NETSTACK_THREAD_POOL */

这份源码的实现,没有使用一些较难理解的语法,基本上就是使用线程+优先级队列实现的。提前创建指定数目的线程,每次取一个任务并执行。任务队列负责存放线程需要处理的任务,工作线程负责从任务队列中取出和运行任务,可以看成是一个生产者和多个消费者的模型。

#include "doctest.h"
DOCTEST_MAKE_STD_HEADERS_CLEAN_FROM_WARNINGS_ON_WALL_BEGIN
#include <stdexcept>
DOCTEST_MAKE_STD_HEADERS_CLEAN_FROM_WARNINGS_ON_WALL_END
 
//#define DOCTEST_CONFIG_IMPLEMENT_WITH_MAIN
//#define DOCTEST_CONFIG_DISABLE
#include <string>
#include <iostream>
#include "thread_pool.h"
//
// Created by Administrator on 2022/8/10.
//
class Task {
public:
    Task() = default;
 
    explicit Task(std::string context){
        mContext = context;
    }
 
    bool operator<(const Task &e) const{
        return priority_ < e.priority_;
    }
 
    void Execute(){
        std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex_);
        std::cout <<  "task is execute,name is:"<<mContext<<std::endl;
    }
 
public:
    uint32_t priority_;
private:
    std::string mContext;
    static std::mutex mutex_;
};
 
 
#define DEFAULT_THREAD_NUM 3
#define MAX_THREAD_NUM 6
#define TIME_OUT 500
 
std::mutex Task::mutex_;
 
static int threadpoolTest(){
    static OHOS_NetStack::ThreadPool<Task, DEFAULT_THREAD_NUM, MAX_THREAD_NUM> threadPool_(TIME_OUT);
 
    Task task1("name_1");
    Task task2("name_2");
    Task task3("name_3");
    Task task4("name_4");
    threadPool_.Push(task1);
    threadPool_.Push(task2);
    threadPool_.Push(task3);
    threadPool_.Push(task4);

    return 0;
}
 
TEST_CASE("threadPool simple use example, test by doctest unit tool") {
    threadpoolTest();
}

以上该版本thread_pool的简单使用示例,可以看到使用稍微麻烦了些。必须定义格式如下的task类,必须实现operator<和Execute()方法,不过整体实现还是很不错的,通俗易懂!

总结

线程池的应用场景:当有大量的数据请求,需要多执行流并发/并行处理时,可以采用线程池来处理任务,可避免大量线程频繁创建或销毁所带来的时间成本,也可避免在峰值压力下,系统资源耗尽的风险。

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