C++ 多线程编程建议之 C++ 对多线程/并发的支持(下)
前言:
本文承接前文 c++ 对多线程/并发的支持(上) ,翻译自 c++ 之父 bjarne stroustrup
的 c++ 之旅(a tour of c++)一书的第 13 章 concurrency
。本文将继续介绍 c++ 并发中的 future/promise,packaged_task
以及 async()
的用法。
1、通信任务
标准库还在头文件 <future
> 中提供了一些机制,能够让编程人员基于更高的抽象层次任务来开发,而不是直接使用低层的线程、锁:
-
future
和promise
:用于从任务(另一个线程)中返回一个值 -
packaged
_task:帮助启动任务,封装了future
和promise
,并且建立两者之间的关联 -
async()
:像调用一个函数那样启动一个任务。形式最简单,但也最强大!
1.1 future 和 promise
future
和 promise
可以在两个任务之间传值,而无需显式地使用锁,实现了高效地数据传输。其基本想法很简单:当一个任务向另一个任务传值时,把值放入 promise
,通过特定的实现,使得值可以通过与之关联的 future
读出(一般谁启动了任务,谁从 future
中取结果)。
假如有一个 future<x>
叫 fx
,我们可以通过 get()
获取类型 x 的值:
x v = fx.get(); // if necessary, wait for the value to get computed
如果值还没有计算出,则调用 get()
的线程阻塞,直到有值返回。如果值无法计算出,get()
可能抛出异常。
promise
的主要目的是提供一个简单的“put
”的操作(set_value
或 set_exception
),和 future
的 get()
相呼应。
如果你有一个 promise
,需要发送一个类型为 x 的结果到一个 future
,你要么传递一个值,要么传递一个异常。举个例子:
void f(promise<x>& px) // 一个任务:把结果放入 px { try { x res; // 计算 res 的值 px.set_value(res); } catch(...) { // 如果无法计算 res 的值 px.set_exception(current_exception()); // 传异常到 future 的线程 } }
current_exception()
即捕获到的异常。
要处理通过 future
传递的异常,get()
的调用者必须在什么地方捕获,例如:
void g(future<x>& fx) // 一个任务;从 fx 提取结果 { try { x v = fx.get(); // 如有必要,等待值计算完成 // 使用 v } catch(...){ // 无法计算 v // 错误处理 } }
如果 g() 不需要自己处理错误,代码可以进一步简化:
void g(future<x>& fx) // 一个任务;从 fx 提取结果 { x v = fx.get(); // 如有必要,等待值计算完成 // 使用 v }
思考:future 和 promise 是怎么关联起来的?
1.2 packaged_task
如何把 future
放入一个需要结果的任务,并且把与之关联的、产生结果的 promise
放入线程?packaged_task
可以简化任务的设置,关联 future/promise
。packaged_task
封装了把返回值或异常放入 promise 的操作,并且调用 packaged_task
的 get_future()
方法,可以得到一个与 promise
关联的 future
。举个例子,我们可以设置两个任务,借助标准库的 accumulate()
分别累加 vector<double>
的前后部分:
double accum (double* beg, double* end, double init) // 计算以 init 为初值,[beg,end) 的和 { return accumulate(beg,end,init); } double comp2(vector<double>& v) { using task_type = double(double*,double*,double); // 任务的类型 packaged_task<task_type> pt0 {accum}; // 打包任务(即 accum) packaged_task<task_type> pt1 {accum}; future<double> f0 {pt0.get_future()}; // 取得 pt0 的 future future<double> f1 {pt1.get_future()}; // 取得 pt1 的 future double* first = &v[0]; thread t1{move(pt0),first,first+v.size()/2,0}; // 为 pt0 启动线程 thread t2{move(pt1),first+v.size()/2,first+v.size(),0}; // 为 pt1 启动线程 return f0.get() + f1.get(); }
packaged_task
模板以任务的类型(task_type,double
(double*,double*,double) 的别名)作为其模板参数,以任务(accum
)作为其构造函数的参数。move() 操作是必要的,因为 packaged_task
不可拷贝(只能移动)。packaged_task 不可拷贝是因为它是一个资源处理程序(resource handler
),拥有 promise
的所有权,并且(间接地)负责与之关联的任务可能拥有的资源。
请注意,这里的代码没有显式地使用锁:我们能够专注于要完成的任务,而不是来管理它们通信的机制。这两个任务在不同的线程中执行,具有了潜在的并发性。
1.3 async()
我在本章所追求的思路,最简单,但也非常强大:把任务看成是一个恰巧可能和其他任务同时运行的函数。这并不是 c++ 标准库所支持的唯一模型,但它能很好地满足各类广泛的需求。其他更微妙、棘手的模型,如依赖于共享内存的编程风格也可以根据实际需要使用。
要启动潜在异步执行的任务,我们可以用 async():
double comp4(vector<double>& v) // 如果 v 足够大,派生多个任务 { if(v.size()<10000) // 犯得着用并发吗? return accum(v.begin(),v.end(),0); auto v0 = &v[0]; auto sz = v.size(); auto f0 = async(accum,v0,v0+sz/4,0.0); auto f1 = async(accum,v0+sz/4,v0+sz/2,0.0); auto f2 = async(accum,v0+sz/2,v0+sz*3/4,0.0); auto f3 = async(accum,v0+sz*3/4,v0+sz,0.0); return f0.get()+f1.get()+f2.get()+f3.get(); // 收集 4 部分的结果,求和 }
大体上,async()
把“调用部分”和“获取结果部分“分离开来,并且将两者和实际执行的任务分离。使用 async()
你不需要考虑线程、锁;你只要从任务(潜在地、异步地计算结果)的角度去考虑就可以了。async()
也有明显的限制:使用了共享资源、需要上锁的任务无法使用 async()
,你甚至不知道会用到多少线程,这完全是由 async()
决定的,它会根据调用时系统可用资源的情况,决定使用多少线程。例如,async()
在决定使用几个线程前,会检查有多少核心(处理器)空闲。
示例代码中的猜测计算开销和启动线程的相对开销(v.size()<10000)只是一个很原始、粗略的性能估计。这里不适合展开讨论怎么去管理线程,但这个估计仅仅是一个简单(可能很烂)的猜测。
请注意,async()
不仅仅是专门用于并行计算、提高性能的机制。例如,它也能用于派生任务,从用户获取输入,让“主程序”忙其他事情。
2、建议
使用并发改善响应性和吞吐量
尽可能在*别的抽象上工作(比如优先考虑 async
、packaged_task
而不是 thread
、mutex
)
考虑使用进程作为线程的替代方案
标准库的并发支持是类型安全的
内存模型把多数程序员从考虑机器架构的工作中解放出来
内存模型使得内存的表现和我们的预期基本一致
原子操作为无锁编程提供了可能性
把无锁编程留给专家
有时顺序操作比起并发更简单、更快
避免数据竞争(不受控地同时访问可变数据)std::thread
是类型安全的系统线程接口
用 join()
等待一个线程结束
尽量避免显式共享数据
用 unique_lock
管理 mutexes
用 lock()
一次性获取多个锁
用 condition_variable
管理线程之间的通信
从(可以并行执行的)任务的角度思考,而非线程
不要低估“简单性”的价值
选择 packaged_task
和 future
,而不是直接使用 thread
和 mutex
用 promise
返回结果,从 future
获取结果
用 packaged_task
处理任务抛出的异常或返回值
用 packaged_task
和 future
来表示对外部服务的请求,以及等待其回复
用 async()
启动简单的任务
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