实现一个线程池
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2022-04-13 11:48:58
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一.线程最主要的三个同步机制
三.实现线程池
1.信号量
2.互斥锁
3.条件变量
二.对三个同步机制分别实现一个包装类
#ifdef LOCKER_H #define LOCKER_H #include#include /*信号量的封装*/ class sem { public: sem() { if( sem_init( &sem_like, 0, 0)) { throw std::exception(); } } ~sem() { sem_destroy( &sem_like); } bool wait() { return sem_wait( &sem_like)== 0; } bool post() { return sem_post( &sem_like)== 0; } private: sem_t sem_like; } /*互斥锁的封装*/ class locker { public: locker() { if( pthread_mutex_init( &mutex_like,NULL) !=0) { throw std::exception(); } } ~locker() { pthread_mutex_destroy( &mutex_like); } bool lock() { return pthread_mutex_lock( &mutex_like)== 0; } bool unlock() { return pthread_mutex_unlock( &mutex_like); } private: pthread_mutex_t mutex_like; } /*条件变量的封装*/ class cond { public: cond() { if( pthread_mutex_init( &mutex_like,NULL)!= 0) { throw std::exception; } if( pthread_cond_init( &cond_like, NULL)!= 0) { //释放对应的互斥锁 pthread_mutex_destroy( &mutex_like); throw std::exception; } } ~cond() { pthread_mutex_destroy( &mutex_like); pthread_cond_destroy( &cond_like); } bool wait() { int flag= 0; pthread_mutex_lock( &mutex_like); flag= pthread_cond_wait( &cond_like, &mutex_like); pthread_mutex_unlock( &mutex_like); return flag== 0; } bool signal() { return pthread_cond_signal( &cond_like)== 0; } private: pthread_mutex_t mutex_like; pthread_cond_t cond_like; } #endif
三.实现线程池
动态创建线程十分消耗时间,如果有一个线程池,用户请求到来时,从线程池取一个空闲的线程来处理用户的请求,请求处理完后,线程又变为空闲状态,等待下次被使用。
核心数据结构有两个:线程容器 、请求队列
1.线程容器
这里用一个vector容器来存放线程池里面所有线程的id
2.请求队列
这里用list容器来存放所有请求,请求处理按fifo的顺序
#ifndef THREADPOOL_H #define THREADPOOL_H #include#include
#include #include #include "locker.h" template class threadpool { public: threadpool( int thread_number = 8, int max_requests = 10000 ); ~threadpool(); bool append( T* request ); private: static void* worker( void* arg ); void run(); private: int thread_number_like;//当前线程池中的线程个数 int max_requests_like;//最大请求数 //pthread_t* threads_like; vector threads_like;//线程容器 std::list workqueue_like;//请求队列 locker queuelocker_like;//请求队列的访问互斥锁 sem queuestat_like;//用于请求队列与空闲线程同步的信号量 bool stop_like;//结束所有线程,线程池此时没有线程 }; template threadpool::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 threadpool::~threadpool() { stop_like = true; } template bool threadpool::append( T* request ) { queuelocker_like.lock(); if ( workqueue_like.size() > max_requests_like ) { queuelocker_like.unlock(); return false; } workqueue_like.push_back( request ); queuelocker_like.unlock(); queuestat_like.post(); return true; } template void* threadpool::worker( void* arg ) { threadpool* pool = ( threadpool* )arg;//静态函数要调用动态成员run,必须通过参数arg得到 pool->run();//线程的执行体 return pool; } template void threadpool::run() { while ( ! m_stop ) { queuestat_like.wait(); queuelocker_like.lock(); if ( workqueue_like.empty() ) { queuelocker_like.unlock(); continue; } T* request = workqueue_like.front(); workqueue_like.pop_front(); queuelocker_like.unlock(); if ( ! request ) { continue; } request->process();//执行当前请求所对应的处理函数 } } #endif
注:1.这里的线程池模型中,每一个线程对应一个请求
2.这种方式保证了用户请求的及时处理,对请求的处理函数性能要求更小,因为这种模型并不要求请求处理过程是非堵塞的,因为一个请求的处理时延不会影响到系统对其他请求的处理(当然线程数必须能动态增加)。
3.这种方式对于高并发服务器并不是最优的,类似于nginx的一个进程对应多个用户请求的方式更有优势,nginx模型的优势主要有两个:一:进程数固定,不会因为同时有很多线程或者进程而占用过多的内存。二:nginx的工作进程数一般与cpu的核数一致,并可以把一个进程绑定到一个核上,这样就节省了进程切换或线程切换带来的系统开销
以上就介绍了实现一个线程池,包括了方面的内容,希望对PHP教程有兴趣的朋友有所帮助。