本章主要内容
· 线程池
· 处理线程池中任务的依赖关系
· 池中线程如何获取任务
· 中断线程
之前的章节中，我们通过创建std::thread对象来对线程进行管理。在一些情况下，这种方式不可行了，因为需要在线程的整个生命周期中对其进行管理，并根据硬件来确定线程数量，等等。理想情况是将代码划分为最小块，再并发执行，之后交给处理器和标准库，进行性能优化。
另一种情况是，当使用多线程来解决某个问题时，在某个条件达成的时候，可以提前结束。可能是因为结果已经确定，或者因为产生错误，亦或是用户执行终止操作。无论是哪种原因，线程都需要发送“请停止”请求，放弃任务，清理，然后尽快停止。
本章，我们将了解一下管理线程和任务的机制，从自动管理线程数量和自动管理任务划分开始。
9.1线程池****
很多公司里，雇员通常会在办公室度过他们的办公时光(偶尔也会外出访问客户或供应商)，或是参加贸易展会。虽然外出可能很有必要，并且可能需要很多人一起去，不过对于一些特别的雇员来说，一趟可能就是几个月，甚至是几年。公司要给每个雇员都配一辆车，这基本上是不可能的，不过公司可以提供一些共用车辆；这样就会有一定数量车，来让所有雇员使用。当一个员工要去异地旅游时，那么他就可以从共用车辆中预定一辆，并在返回公司的时候将车交还。如果某天没有闲置的共用车辆，雇员就得不延后其旅程了。
线程池就是类似的一种方式，在大多数系统中，将每个任务指定给某个线程是不切实际的，不过可以利用现有的并发性，进行并发执行。线程池就提供了这样的功能，提交到线程池中的任务将并发执行，提交的任务将会挂在任务队列上。队列中的每一个任务都会被池中的工作线程所获取，当任务执行完成后，再回到线程池中获取下一个任务。
创建一个线程池时，会遇到几个关键性的设计问题，比如：可使用的线程数量，高效的任务分配方式，以及是否需要等待一个任务完成。
在本节，我们将看到线程池是如何解决这些问题的，从最简单的线程池开始吧！
9.1.1** 最简单的线程池**
作为最简单的线程池，其拥有固定数量的工作线程(通常工作线程数量与std::thread::hardware_concurrency()相同)。当工作需要完成时，可以调用函数将任务挂在任务队列中。每个工作线程都会从任务队列上获取任务，然后执行这个任务，执行完成后再回来获取新的任务。在最简单的线程池中，线程就不需要等待其他线程完成对应任务了。如果需要等待，就需要对同步进行管理。
下面清单中的代码就展示了一个最简单的线程池实现。
清单9.1 简单的线程池
class thread_pool { std::atomic_bool done; thread_safe_queue > work_queue; // 1 std::vectorstd::threadthreads; // 2 join_threads joiner; //** 3** void worker_thread() {
while(!done) //** 4** { std::function<void()>task; if(work_queue.try_pop(task)) //** 5** { task(); // **6** } else { std::this_thread::yield(); // **7** } }
} public: thread_pool():
done(false),joiner(threads)
{
unsigned constthread_count=std::thread::hardware_concurrency(); // **8** try { for(unsignedi=0;i<thread_count;++i) { threads.push_back( std::thread(&thread_pool::worker_thread,this)); // **9** } } catch(...) { done=true; // **10** throw; }
} ~thread_pool() {
done=true; // **11**
} template void submit(FunctionType f) { work_queue.push(std::function(f)); // 12 } };
实现中有一组工作线程②，并且使用了一个线程安全队列(见第6章)①来管理任务队列。这种情况下，用户不用等待任务，并且任务不需要返回任何值，所以可以使用std::function对任务进行封装。submit()函数会将函数或可调用对象包装成一个std::function实例，并将其推入队列中⑫。
线程始于构造函数：使用std::thread::hardware_concurrency()来获取硬件支持多少个并发线程⑧，这些线程会在worker_thread()成员函数中执行⑨。
当有异常抛出时，线程启动就会失败，所以需要保证任何已启动的线程都能停止，并且能在这种情况下清理干净。当有异常抛出时，通过使用try-catch来设置done标志⑩，还有join_threads类的实例(来自于第8章)③用来汇聚所有线程。当然也需要析构函数：仅设置done标志⑪，并且join_threads确保所有线程在线程池销毁前全部执行完成。注意成员声明的顺序很重要：done标志和worker_queue必须在threads数组之前声明，而数据必须在joiner前声明。这就能确保成员能以正确的顺序销毁；比如，所有线程都停止运行时，队列就可以安全的销毁了。
worker_thread函数很简单：从任务队列上获取任务⑤，以及同时执行这些任务⑥，执行一个循环直到done标志被设置④。如果任务队列上没有任务，函数会调用std::this_thread::yield()让线程休息⑦，并且给予其他线程向任务队列上推送任务的机会。
一些简单的情况，这样线程池就足以满足要求，特别是任务没有返回值，或需要执行一些阻塞操作的时候。不过，在很多情况下，这样简单的线程池完全不够用，其他情况使用这样简单的线程池可能会出现问题，比如：死锁。同样，在简单例子中，使用std::async能提供更好的功能(如第8章中的例子)。
在本章中，我们将了解一下更加复杂的线程池实现，通过添加特性满足用户需求，或减少问题的发生几率。
首先，从已经提交的任务开始说起。
9.1.2** 等待提交到线程池中的任务**
第8章中的例子中，线程间的任务划分完成后，代码会显式生成新线程，主线程通常就是等待新线程在返回调用之前结束，确保所有任务都完成。使用线程池，就需要等待任务提交到线程池中，而非直接提交给单个线程。这与基于std::async的方法(第8章等待future的例子)类似，使用清单9.1中的简单线程池，使用第4章中提到的工具：条件变量和future。虽然，会增加代码的复杂度，不过，要比直接对任务进行等待的方式好很多。
通过增加线程池的复杂度，可以直接等待任务完成。使用submit()函数返回一个对任务描述的句柄，用来等待任务的完成。任务句柄会用条件变量或future进行包装，这样能使用线程池来简化代码。
一种特殊的情况是，执行任务的线程需要返回一个结果到主线程上进行处理。你已经在本书中看到多个这样的例子，比如：parallel_accumulate()(第2章)。这种情况下，需要用future对最终的结果进行转移。清单9.2展示了对简单线程池的修改，通过修改就能等待任务完成，以及在工作线程完成后，返回一个结果到等待线程中去，不过std::packaged_task<>实例是不可拷贝的，仅是可移动的，所以不能再使用std::function<>来实现任务队列，因为std::function<>需要存储可复制构造的函数对象。包装一个自定义函数，用来处理只可移动的类型。这就是一个带有函数操作符的类型擦除类。只需要处理那些没有函数和无返回的函数，所以这是一个简单的虚函数调用。
清单9.2 可等待任务的线程池
class function_wrapper { struct impl_base {
virtual void call()=0; virtual ~impl_base() {}
}; std::unique_ptrimpl; template struct impl_type: impl_base {
F f; impl_type(F&& f_): f(std::move(f_)){} void call() { f(); }
}; public: template function_wrapper(F&&f):impl(new impl_type(std::move(f))) {} void operator()() {impl->call(); } function_wrapper() = default; function_wrapper(function_wrapper&&other):impl(std::move(other.impl)) {} function_wrapper&operator=(function_wrapper&& other) {
impl=std::move(other.impl); return *this;
} function_wrapper(constfunction_wrapper&)=delete; function_wrapper(function_wrapper&)=delete; function_wrapper&operator=(const function_wrapper&)=delete; }; class thread_pool { thread_safe_queue work_queue; // 使用function_wrapper，而非使用std::function void worker_thread() {
while(!done) { function_wrapper task; if(work_queue.try_pop(task)) { task(); } else { std::this_thread::yield(); } }
} public: template std::future::type> submit(FunctionType f) //** 1** {
typedef typenamestd::result_of<FunctionType()>::type result_type; // 2
std::packaged_task task(std::move(f)); // 3
std::future<result_type>res(task.get_future()); // **4** work_queue.push(std::move(task)); //** 5**
return res; // **6**
} // 休息一下 };
首先，修改的是submit()函数①返回一个std::future<>保存任务的返回值，并且允许调用者等待任务完全结束。因为需要知道提供函数f的返回类型，所以使用std::result_of<>：std::result_of::type是FunctionType类型的引用实例(如，f)，并且没有参数。同样，函数中可以对result_type typedef②使用std::result_of<>。
然后，将f包装入std::packaged_task③，因为f是一个无参数的函数或是可调用对象，能够返回result_type类型的实例。向任务队列推送任务⑤和返回future⑥前，就可以从std::packaged_task<>中获取future④。注意，要将任务推送到任务队列中时，只能使用std::move()，因为std::packaged_task<>是不可拷贝的。为了对任务进行处理，队列里面存的就是function_wrapper对象，而非std::function对象。
现在线程池允许等待任务，并且返回任务后的结果。下面的清单就展示了，如何让parallel_accumuate函数使用线程池。
清单9.3 parallel_accumulate使用一个可等待任务的线程池
template T parallel_accumulate(Iterator first,Iterator last,T init) { unsigned long constlength=std::distance(first,last); if(!length)
return init;
unsigned long const block_size=25; unsigned long constnum_blocks=(length+block_size-1)/block_size; // 1 std::vector futures(num_blocks-1); thread_pool pool; Iterator block_start=first; for(unsigned longi=0;i<(num_blocks-1);++i) {
Iterator block_end=block_start;
std::advance(block_end,block_size);
futures[i]=pool.submit(accumulate_block()); // 2
block_start=block_end;
} Tlast_result=accumulate_block()(block_start,last); T result=init; for(unsigned longi=0;i<(num_blocks-1);++i) {
result+=futures[i].get();
} result += last_result; return result; }
与清单8.4相比，有几个点需要注意一下。首先，工作量是依据使用的块数(num_blocks①)，而不是线程的数量。为了利用线程池的最大化可扩展性，需要将工作块划分为最小工作块。当线程池中线程不多时，每个线程将会处理多个工作块，不过随着硬件可用线程数量的增长，会有越来越多的工作块并发执行。
当你选择“因为能并发执行，最小工作块值的一试”时，就需要谨慎了。向线程池提交一个任务有一定的开销；让工作线程执行这个任务，并且将返回值保存在std::future<>中，对于太小的任务，这样的开销不划算。如果任务块太小，使用线程池的速度可能都不及单线程。
假设，任务块的大小合理，就不用为这些事而担心：打包任务、获取future或存储之后要汇入的std::thread对象；使用线程池的时候，这些都需要注意。之后，就是调用submit()来提交任务②。
线程池也需要注意异常安全。任何异常都会通过submit()返回给future，并在获取future的结果时，抛出异常。如果函数因为异常退出，线程池的析构函数会丢掉那些没有完成的任务，等待线程池中的工作线程完成工作。
在简单的例子中，这个线程池工作的还算不错，因为这里的任务都是相互独立的。不过，当任务队列中的任务有依赖关系时，这个线程池就不能胜任了。
9.1.3** 等待依赖任务**
快速排序算法为例，原理很简单：数据与中轴数据项比较，在中轴项两侧分为大于和小于的两个序列，然后再对这两组序列进行排序。这两组序列会递归排序，最后会整合成一个全排序序列。要将这个算法写成并发模式，需要保证递归调用能够使用硬件的并发能力。
回到第4章，第一次接触这个例子，我们使用std::async来执行每一层的调用，让标准库来选择，是在新线程上执行这个任务，还是当对应get()调用时，进行同步执行。运行起来很不错，因为每一个任务都在其自己的线程上执行，或当需要的时候进行调用。
当回顾第8章时，使用了一个固定线程数量(根据硬件可用并发线程数)的结构体。在这样的情况下，使用了栈来挂起要排序的数据块。当每个线程在为一个数据块排序前，会向数据栈上添加一组要排序的数据，然后对当前数据块排序结束后，接着对另一块进行排序。这里，等待其他线程完成排序，可能会造成死锁，因为这会消耗有限的线程。有一种情况很可能会出现，就是所有线程都在等某一个数据块被排序，不过没有线程在做排序。通过拉取栈上数据块的线程，对数据块进行排序，来解决这个问题；因为，已处理的指定数据块，就是其他线程都在等待排序的数据块。
如果只用简单的线程池进行替换，例如：第4章替换std::async的线程池。只有固定数量的线程，因为线程池中没有空闲的线程，线程会等待没有被安排的任务。因此，需要和第8章中类似的解决方案：当等待某个数据块完成时，去处理未完成的数据块。如果使用线程池来管理任务列表和相关线程——使用线程池的主要原因——就不用再去访问任务列表了。可以对线程池做一些改动，自动完成这些事情。
最简单的方法就是在thread_pool中添加一个新函数，来执行任务队列上的任务，并对线程池进行管理。高级线程池的实现可能会在等待函数中添加逻辑，或等待其他函数来处理这个任务，优先的任务会让其他的任务进行等待。下面清单中的实现，就展示了一个新run_pending_task()函数，对于快速排序的修改将会在清单9.5中展示。
清单9.4 run_pending_task()函数实现
void thread_pool::run_pending_task() { function_wrapper task; if(work_queue.try_pop(task)) {
task();
} else {
std::this_thread::yield();
}
}
run_pending_task()的实现去掉了在worker_thread()函数的主循环。函数任务队列中有任务的时候，执行任务；要是没有的话，就会让操作系统对线程进行重新分配。
下面快速排序算法的实现要比清单8.1中版本简单许多，因为所有线程管理逻辑都被移入到线程池。
清单9.5 基于线程池的快速排序实现
template struct sorter // 1 { thread_pool pool; //** 2** std::listdo_sort(std::list& chunk_data) {
if(chunk_data.empty()) { return chunk_data; } std::list<T> result;
result.splice(result.begin(),chunk_data,chunk_data.begin());
T const&partition_val=*result.begin(); typenamestd::list<T>::iterator divide_point= std::partition(chunk_data.begin(),chunk_data.end(),[&](T const&val){return val<partition_val;}); std::list<T>new_lower_chunk;
new_lower_chunk.splice(new_lower_chunk.end(),chunk_data,chunk_data.begin(),divide_point);
std::future new_lower=
pool.submit(std::bind(&sorter::do_sort,this,std::move(new_lower_chunk)));// **3** std::list<T>new_higher(do_sort(chunk_data));
result.splice(result.end(),new_higher);
while(!new_lower.wait_for(std::chrono::seconds(0))== std::future_status::timeout) { pool.run_pending_task(); // **4** }
result.splice(result.begin(),new_lower.get());
return result;
} }; template std::list parallel_quick_sort(std::list input) { if(input.empty()) {
return input;
} sorter s; return s.do_sort(input); }
与清单8.1相比，这里将实际工作放在sorter类模板的do_sort()成员函数中执行①，即使例子中仅对thread_pool实例进行包装②。
线程和任务管理，在线程等待的时候，就会少向线程池中提交一个任务③，并且执行任务队列上未完成的任务④。需要显式的管理线程和栈上要排序的数据块。当有任务提交到线程池中，可以使用std::bind()绑定this指针到do_sort()上，绑定是为了让数据块进行排序。这种情况下，需要对new_lower_chunk使用std::move()将其传入函数，数据移动要比拷贝的方式开销少。
虽然，使用等待其他任务的方式，解决了死锁问题，这个线程池距离理想的线程池很远。
首先，每次对submit()的调用和对run_pending_task()的调用，访问的都是同一个队列。在第8章中，当多线程去修改一组数据，就会对性能有所影响，所以需要解决这个问题。
9.1.4** 避免队列中的任务竞争**
线程每次调用线程池的submit()函数，都会推送一个任务到工作队列中。就像工作线程为了执行任务，从任务队列中获取任务一样。这意味着随着处理器的增加，在任务队列上就会有很多的竞争，这会让性能下降。使用无锁队列会让任务没有明显的等待，但是乒乓缓存会消耗大量的时间。
为了避免乒乓缓存，每个线程建立独立的任务队列。这样，每个线程就会将新任务放在自己的任务队列上，并且当线程上的任务队列没有任务时，去全局的任务列表中取任务。下面列表中的实现，使用了一个thread_local变量，来保证每个线程都拥有自己的任务列表(如全局列表那样)。
清单9.6 线程池——线程具有本地任务队列
class thread_pool { thread_safe_queue pool_work_queue; typedefstd::queue local_queue_type; // 1 static thread_localstd::unique_ptr local_work_queue; // 2 void worker_thread() {
local_work_queue.reset(newlocal_queue_type); // **3** while(!done) { run_pending_task(); }
} public: template std::future::type> submit(FunctionType f) {
typedef typenamestd::result_of<FunctionType()>::type result_type;
std::packaged_task task(f);
std::future<result_type>res(task.get_future()); if(local_work_queue) //** 4** { local_work_queue->push(std::move(task)); } else { pool_work_queue.push(std::move(task)); //** 5** } return res;
} void run_pending_task() {
function_wrapper task; if(local_work_queue &&!local_work_queue->empty()) // **6** { task=std::move(local_work_queue->front()); local_work_queue->pop(); task(); } elseif(pool_work_queue.try_pop(task)) // **7** { task(); } else { std::this_thread::yield(); }
} // rest as before };
因为不希望非线程池中的线程也拥有一个任务队列，使用std::unique_ptr<>指向线程本地的工作队列②；这个指针在worker_thread()中进行初始化③。std:unique_ptr<>的析构函数会保证在线程退出的时候，工作队列被销毁。
submit()会检查当前线程是否具有一个工作队列④。如果有，就是线程池中的线程，可以将任务放入线程的本地队列中；否者，就像之前一样将这个任务放在线程池中的全局队列中⑤。
run_pending_task()⑥中的检查和之前类似，只是要对是否存在本地任务队列进行检查。如果存在，就会从队列中的第一个任务开始处理；注意本地任务队列可以是一个普通的std::queue<>①，因为这个队列只能被一个线程所访问，就不存在竞争。如果本地线程上没有任务，就会从全局工作列表上获取任务⑦。
这样就能有效避免竞争，不过当任务分配不均时，造成的结果就是：某个线程本地队列中有很多任务的同时，其他线程无所事事。例如：举一个快速排序的例子，只有一开始的数据块能在线程池上被处理，因为剩余部分会放在工作线程的本地队列上进行处理，这样的使用方式也违背使用线程池的初衷。
幸好，这个问题是有解：本地工作队列和全局工作队列上没有任务时，可从别的线程队列中窃取任务。
9.1.5** 窃取任务**
为了让没有任务的线程能从其他线程的任务队列中获取任务，就需要本地任务列表可以进行访问，这样才能让run_pending_tasks()窃取任务。需要每个线程在线程池队列上进行注册，或由线程池指定一个线程。同样，还需要保证数据队列中的任务适当的被同步和保护，这样队列的不变量就不会被破坏。
实现一个无锁队列，让其拥有线程在其他线程窃取任务的时候，能够推送和弹出一个任务是可能的；不过，这个队列的实现就超出了本书的讨论范围。为了证明这种方法的可行性，将使用一个互斥量来保护队列中的数据。我们希望任务窃取是一个不常见的现象，这样就会减少对互斥量的竞争，并且使得简单队列的开销最小。下面，实现了一个简单的基于锁的任务窃取队列。
清单9.7 基于锁的任务窃取队列
class work_stealing_queue { private: typedef function_wrapperdata_type; std::dequethe_queue; //** 1** mutable std::mutex the_mutex; public: work_stealing_queue(){} work_stealing_queue(constwork_stealing_queue& other)=delete; work_stealing_queue&operator=(const work_stealing_queue& other)=delete; void push(data_type data) // 2 { std::lock_guardstd::mutex lock(the_mutex); the_queue.push_front(std::move(data)); } bool empty() const { std::lock_guardstd::mutex lock(the_mutex);
return the_queue.empty();
} bool try_pop(data_type&res) //** 3** { std::lock_guardstd::mutex lock(the_mutex);
if(the_queue.empty()) { return false; }
res=std::move(the_queue.front());
the_queue.pop_front(); return true;
} bool try_steal(data_type&res) // 4 { std::lock_guardstd::mutex lock(the_mutex);
if(the_queue.empty()) { return false; } res=std::move(the_queue.back()); the_queue.pop_back(); return true;
}
};
这个队列对std::deque进行了简单的包装①，就能通过一个互斥锁来对所有访问进行控制了。push()②和try_pop()③对队列的前端进行操作，try_steal()④对队列的后端进行操作。
这就说明每个线程中的“队列”是一个后进先出的栈，最新推入的任务将会第一个执行。从缓存角度来看，这将对性能有所提升，因为任务相关的数据一直存于缓存中，要比提前将任务相关数据推送到栈上好。同样，这种方式很好的映射到某个算法上，例如：快速排序。之前的实现中，每次调用do_sort()都会推送一个任务到栈上，并且等待这个任务执行完毕。通过对最新推入任务的处理，就可以保证在将当前所需数据块处理完成前，其他任务是否需要这些数据块，从而可以减少活动任务的数量和栈的使用次数。try_steal()从队列末尾获取任务，为了减少与try_pop()之间的竞争；使用在第6、7章中的所讨论的技术来让try_pop()和try_steal()并发执行。
OK，现在拥有了一个很不错的任务队列，并且支持窃取；那这个队列将如何在线程池中使用呢？这里简单的展示一下。
清单9.8 使用任务窃取的线程池
class thread_pool { typedef function_wrappertask_type; std::atomic_bool done; thread_safe_queuepool_work_queue; std::vector> queues; // 1 std::vectorstd::threadthreads; join_threads joiner; static thread_localwork_stealing_queue* local_work_queue; // 2 static thread_local unsignedmy_index; void worker_thread(unsigned my_index_) {
my_index=my_index_;
local_work_queue=queues[my_index].get(); // 3
while(!done) { run_pending_task(); }
} boolpop_task_from_local_queue(task_type& task) {
return local_work_queue&& local_work_queue->try_pop(task);
} boolpop_task_from_pool_queue(task_type& task) {
returnpool_work_queue.try_pop(task);
} boolpop_task_from_other_thread_queue(task_type& task) // 4 {
for(unsignedi=0;i<queues.size();++i) { unsigned const index=(my_index+i+1)%queues.size(); //** 5** if(queues[index]->try_steal(task)) { return true; } } return false;
} public: thread_pool(): done(false),joiner(threads) {
unsigned constthread_count=std::thread::hardware_concurrency(); try { for(unsignedi=0;i<thread_count;++i) { queues.push_back(std::unique_ptr<work_stealing_queue>(newwork_stealing_queue)); // 6 threads.push_back(std::thread(&thread_pool::worker_thread,this,i)); } } catch(...) { done=true; throw; }
} ~thread_pool() {
done=true;
} template std::future::type> submit(FunctionType f) {
typedef typename std::result_of<FunctionType()>::typeresult_type;
std::packaged_task task(f);
std::future<result_type>res(task.get_future()); if(local_work_queue) { local_work_queue->push(std::move(task)); } else { pool_work_queue.push(std::move(task)); } return res;
} void run_pending_task() {
task_type task;
if(pop_task_from_local_queue(task) || // 7
pop_task_from_pool_queue(task) || // **8** pop_task_from_other_thread_queue(task)) // **9** { task(); } else { std::this_thread::yield(); }
}
};
这段代码与清单9.6很相似。第一个不同在于，每个线程都有一个work_stealing_queue，而非只是普通的std::queue<>②。当每个线程被创建，就创建了一个属于自己的工作队列⑥，每个线程自己的工作队列将存储在线程池的全局工作队列中①。列表中队列的序号，会传递给线程函数，然后使用序号来索引对应队列③。这就意味着线程池可以访问任意线程中的队列，为了给闲置线程窃取任务。run_pending_task()将会从线程的任务队列中取出一个任务来执行⑦，或从线程池队列中获取一个任务⑧，亦或从其他线程的队列中获取一个任务⑨。
pop_task_from_other_thread_queue()④会遍历池中所有线程的任务队列，然后尝试窃取任务。为了避免每个线程都尝试从列表中的第一个线程上窃取任务，每一个线程都会从下一个线程开始遍历，通过自身的线程序号来确定开始遍历的线程序号。
使用线程池有很多好处，还有很多很多的方式能为某些特殊用法提升性能，不过这就留给读者作为作业吧。
特别是还没有探究动态变换大小的线程池，即使线程被阻塞的时候(例如：I/O或互斥锁)，程序都能保证CPU最优的使用率。
下面，我们将来了解一下线程管理的“高级”用法——中断线程。
9.2中断线程****
很多情况下，使用信号来终止一个长时间运行的线程是合理的。这种线程的存在，可能是因为工作线程所在的线程池被销毁，或是用户显式的取消了这个任务，亦或其他各种原因。不管是什么原因，原理都一样：需要使用信号来让未结束线程停止运行。这里需要一种合适的方式让线程主动的停下来，而非让线程戛然而止。
你可能会给每种情况制定一个独立的机制，这样做的意义不大。不仅因为用统一的机制会更容易在之后的场景中实现，而且写出来的中断代码不用担心在哪里使用。C++11标准没有提供这样的机制，不过实现这样的机制也并不困难。
在了解一下应该如何实现这种机制前，先来了解一下启动和中断线程的接口。
9.2.1** 启动和中断线程**
先看一下外部接口，需要从可中断线程上获取些什么？最起码需要和std::thread相同的接口，还要多加一个interrupt()函数：
class interruptible_thread { public: template interruptible_thread(FunctionTypef); void join(); void detach(); bool joinable() const; void interrupt(); };
类内部可以使用std::thread来管理线程，并且使用一些自定义数据结构来处理中断。现在，从线程的角度能看到什么呢？“能用这个类来中断线程”——需要一个断点(interruption point)。在不添加多余的数据的前提下，为了使断点能够正常使用，就需要使用一个没有参数的函数：interruption_point()。这意味着中断数据结构可以访问thread_local变量，并在线程运行时，对变量进行设置，因此当线程调用interruption_point()函数时，就会去检查当前运行线程的数据结构。我们将在后面看到interruption_point()的具体实现。
thread_local标志是不能使用普通的std::thread管理线程的主要原因；需要使用一种方法分配出一个可访问的interruptible_thread实例，就像新启动一个线程一样。在使用已提供函数来做这件事情前，需要将interruptible_thread实例传递给std::thread的构造函数，创建一个能够执行的线程，就像下面的代码清单所实现。
清单9.9 interruptible_thread的基本实现
class interrupt_flag { public: void set(); bool is_set() const; }; thread_local interrupt_flag this_thread_interrupt_flag; // 1 class interruptible_thread { std::thread internal_thread; interrupt_flag* flag; public: template interruptible_thread(FunctionTypef) { std::promise p; //** 2**
internal_thread=std::thread([f,&p]{ // **3** p.set_value(&this_thread_interrupt_flag); f(); //** 4** }); flag=p.get_future().get(); //** 5**
} void interrupt() {
if(flag) { flag->set(); //** 6** }
}
};
提供函数f是包装了一个lambda函数③，线程将会持有f副本和本地promise变量§的引用②。在新线程中，lambda函数设置promise变量的值到this_thread_interrupt_flag(在thread_local①中声明)的地址中，为的是让线程能够调用提供函数的副本④。调用线程会等待与其future相关的promise就绪，并且将结果存入到flag成员变量中⑤。注意，即使lambda函数在新线程上执行，对本地变量p进行悬空引用，都没有问题，因为在新线程返回之前，interruptible_thread构造函数会等待变量p，直到变量p不被引用。实现没有考虑处理汇入线程，或分离线程。所以，需要flag变量在线程退出或分离前已经声明，这样就能避免悬空问题。
interrupt()函数相对简单：需要一个线程去做中断时，需要一个合法指针作为一个中断标志，所以可以仅对标志进行设置⑥。
9.2.2** 检查线程是否中断**
现在就可以设置中断标志了，不过不检查线程是否被中断，这样的意义就不大了。使用interruption_point()函数最简单的情况；可以在一个安全的地方调用这个函数，如果标志已经设置，就可以抛出一个thread_interrupted异常：
void interruption_point() { if(this_thread_interrupt_flag.is_set()) {
throw thread_interrupted();
}
}
代码中可以在适当的地方使用这个函数：
void foo() { while(!done) {
interruption_point(); process_next_item();
}
}
虽然也能工作，但不理想。最好实在线程等待或阻塞的时候中断线程，因为这时的线程不能运行，也就不能调用interruption_point()函数！在线程等待的时候，什么方式才能去中断线程呢？
9.2.3** 中断等待——条件变量**
OK，需要仔细选择中断的位置，并通过显式调用interruption_point()进行中断，不过在线程阻塞等待的时候，这种办法就显得苍白无力了，例如：等待条件变量的通知。就需要一个新函数——interruptible_wait()——就可以运行各种需要等待的任务，并且可以知道如何中断等待。之前提到，可能会等待一个条件变量，所以就从它开始：如何做才能中断一个等待的条件变量呢？最简单的方式是，当设置中断标志时，需要提醒条件变量，并在等待后立即设置断点。为了让其工作，需要提醒所有等待对应条件变量的线程，就能确保感谢兴趣的线程能够苏醒。伪苏醒是无论如何都要处理的，所以其他线程(非感兴趣线程)将会被当作伪苏醒处理——两者之间没什么区别。interrupt_flag结构需要存储一个指针指向一个条件变量，所以用set()函数对其进行提醒。为条件变量实现的interruptible_wait()可能会看起来像下面清单中所示。
清单9.10 为std::condition_variable实现的interruptible_wait有问题版
void interruptible_wait(std::condition_variable& cv, std::unique_lockstd::mutex& lk) { interruption_point(); this_thread_interrupt_flag.set_condition_variable(cv); //** 1** cv.wait(lk); //** 2** this_thread_interrupt_flag.clear_condition_variable(); //** 3** interruption_point(); }
假设函数能够设置和清除相关条件变量上的中断标志，代码会检查中断，通过interrupt_flag为当前线程关联条件变量①，等待条件变量②，清理相关条件变量③，并且再次检查中断。如果线程在等待期间被条件变量所中断，中断线程将广播条件变量，并唤醒等待该条件变量的线程，所以这里就可以检查中断。不幸的是，代码有两个问题。第一个问题比较明显，如果想要线程安全：std::condition_variable::wait()可以抛出异常，所以这里会直接退出，而没有通过条件变量删除相关的中断标志。这个问题很容易修复，就是在析构函数中添加相关删除操作即可。
第二个问题就不大明显了，这段代码存在条件竞争。虽然，线程可以通过调用interruption_point()被中断，不过在调用wait()后，条件变量和相关中断标志就没有什么系了，因为线程不是等待状态，所以不能通过条件变量的方式唤醒。就需要确保线程不会在最后一次中断检查和调用wait()间被唤醒。这里，不对std::condition_variable的内部结构进行研究；不过，可通过一种方法来解决这个问题：使用lk上的互斥量对线程进行保护，这就需要将lk传递到set_condition_variable()函数中去。不幸的是，这将产生两个新问题：需要传递一个互斥量的引用到一个不知道生命周期的线程中去(这个线程做中断操作)为该线程上锁(调用interrupt()的时候)。这里可能会死锁，并且可能访问到一个已经销毁的互斥量，所以这种方法不可取。当不能完全确定能中断条件变量等待——没有interruptible_wait()情况下也可以时(可能有些严格)，那有没有其他选择呢？一个选择就是放置超时等待，使用wait_for()并带有一个简单的超时量(比如，1ms)。在线程被中断前，算是给了线程一个等待的上限(以时钟刻度为基准)。如果这样做了，等待线程将会看到更多因为超时而“伪”苏醒的线程，不过超时也不轻易的就帮助到我们。与interrupt_flag相关的实现的一个实现放在下面的清单中展示。
清单9.11 为std::condition_variable在interruptible_wait中使用超时
class interrupt_flag { std::atomic flag; std::condition_variable*thread_cond; std::mutex set_clear_mutex; public: interrupt_flag(): thread_cond(0){} void set() { flag.store(true,std::memory_order_relaxed); std::lock_guardstd::mutex lk(set_clear_mutex);
if(thread_cond) { thread_cond->notify_all(); }
} bool is_set() const {
returnflag.load(std::memory_order_relaxed);
} voidset_condition_variable(std::condition_variable& cv) { std::lock_guardstd::mutex lk(set_clear_mutex);
thread_cond=&cv;
} void clear_condition_variable() { std::lock_guardstd::mutex lk(set_clear_mutex);
thread_cond=0;
} struct clear_cv_on_destruct {
~clear_cv_on_destruct() { this_thread_interrupt_flag.clear_condition_variable(); }
}; }; void interruptible_wait(std::condition_variable&cv,std::unique_lockstd::mutex& lk) { interruption_point(); this_thread_interrupt_flag.set_condition_variable(cv); interrupt_flag::clear_cv_on_destruct guard; interruption_point(); cv.wait_for(lk,std::chrono::milliseconds(1)); interruption_point(); } 如果有谓词(相关函数)进行等待，1ms的超时将会完全在谓词循环中完全隐藏： template void interruptible_wait(std::condition_variable&cv,std::unique_lockstd::mutex& lk,Predicate pred) { interruption_point(); this_thread_interrupt_flag.set_condition_variable(cv); interrupt_flag::clear_cv_on_destruct guard; while(!this_thread_interrupt_flag.is_set() && !pred()) { cv.wait_for(lk,std::chrono::milliseconds(1)); } interruption_point(); }
这会让谓词被检查的次数增加许多，不过对于简单调用wait()这套实现还是很好用的。超时变量很容易实现：通过制定时间，比如：1ms或更短。OK，对于std::condition_variable的等待，就需要小心应对了；std::condition_variable_any呢？还是能做的更好吗？
9.2.4** 使用std::condition_variable_any中断等待**
std::condition_variable_any与std::condition_variable的不同在于，std::condition_variable_any可以使用任意类型的锁，而不仅有std::unique_lockstd::mutex。可以让事情做起来更加简单，并且std::condition_variable_any可以比std::condition_variable做的更好。因为能与任意类型的锁一起工作，就可以设计自己的锁，上锁/解锁interrupt_flag的内部互斥量set_clear_mutex，并且锁也支持等待调用，就像下面的代码。
清单9.12 为std::condition_variable_any设计的interruptible_wait
class interrupt_flag { std::atomic flag; std::condition_variable*thread_cond; std::condition_variable_any*thread_cond_any; std::mutex set_clear_mutex; public: interrupt_flag(): thread_cond(0),thread_cond_any(0){} void set() { flag.store(true,std::memory_order_relaxed); std::lock_guardstd::mutex lk(set_clear_mutex);
if(thread_cond) { thread_cond->notify_all(); } else if(thread_cond_any) { thread_cond_any->notify_all(); }
} template voidwait(std::condition_variable_any& cv,Lockable& lk) {
struct custom_lock { interrupt_flag* self; Lockable& lk; custom_lock(interrupt_flag*self_, std::condition_variable_any& cond, Lockable& lk_): self(self_),lk(lk_) { self->set_clear_mutex.lock(); // **1** self->thread_cond_any=&cond; // **2** } void unlock() //** 3** { lk.unlock(); self->set_clear_mutex.unlock(); } void lock() { std::lock(self->set_clear_mutex,lk); // **4** } ~custom_lock() { self->thread_cond_any=0; // 5 self->set_clear_mutex.unlock(); } }; custom_lock cl(this,cv,lk); interruption_point(); cv.wait(cl); interruption_point();
} // rest as before }; template void interruptible_wait(std::condition_variable_any& cv,Lockable&lk) { this_thread_interrupt_flag.wait(cv,lk); }
自定义的锁类型在构造的时候，需要所锁住内部set_clear_mutex①，对thread_cond_any指针进行设置，并引用std::condition_variable_any传入锁的构造函数中②。Lockable引用将会在之后进行存储，其变量必须被锁住。现在可以安心的检查中断，不用担心竞争了。如果这时中断标志已经设置，那么标志一定是在锁住set_clear_mutex时设置的。当条件变量调用自定义锁的unlock()函数中的wait()时，就会对Lockable对象和set_clear_mutex进行解锁③。这就允许线程可以尝试中断其他线程获取set_clear_mutex锁；以及在内部wait()调用之后，检查thread_cond_any指针。这就是在替换std::condition_variable后，所拥有的功能(不包括管理)。当wait()结束等待(因为等待，或因为伪苏醒)，因为线程将会调用lock()函数，这里依旧要求锁住内部set_clear_mutex，并且锁住Lockable对象④。现在，在wait()调用时，custom_lock的析构函数中⑤清理thread_cond_any指针(同样会解锁set_clear_mutex)之前，可以再次对中断进行检查。
9.2.5** 中断其他阻塞调用**
这次轮到中断条件变量的等待了，不过其他阻塞情况，比如：互斥锁，等待future等等，该怎么办呢？通常情况下，可以使用std::condition_variable的超时选项，因为在实际运行中不可能很快的将条件变量的等待终止(不访问内部互斥量或future的话)。不过，在某些情况下，你知道知道你在等待什么，这样就可以让循环在interruptible_wait()函数中运行。作为一个例子，这里为std::future<>重载了interruptible_wait()的实现：
template void interruptible_wait(std::future& uf) { while(!this_thread_interrupt_flag.is_set()) { if(uf.wait_for(lk,std::chrono::milliseconds(1)==std::future_status::ready)
break;
} interruption_point(); }
等待会在中断标志设置好的时候，或future准备就绪的时候停止，不过实现中每次等待future的时间只有1ms。这就意味着，中断请求被确定前，平均等待的时间为0.5ms(这里假设存在一个高精度的时钟)。通常wait_for至少会等待一个时钟周期，所以如果时钟周期为15ms，那么结束等待的时间将会是15ms，而不是1ms。接受与不接受这种情况，都得视情况而定。如果这必要，且时钟支持的话，可以持续削减超时时间。这种方式将会让线程苏醒很多次，来检查标志，并且增加线程切换的开销。
OK，我们已经了解如何使用interruption_point()和interruptible_wait()函数检查中断。
当中断被检查出来了，要如何处理它呢？
9.2.6** 处理中断**
从中断线程的角度看，中断就是thread_interrupted异常，因此能像处理其他异常那样进行处理。
特别是使用标准catch块对其进行捕获：
try { do_something(); } catch(thread_interrupted&) { handle_interruption(); }
捕获中断，进行处理。其他线程再次调用interrupt()时，线程将会再次被中断，这就被称为断点(interruption point)。如果线程执行的是一系列独立的任务，就会需要断点；中断一个任务，就意味着这个任务被丢弃，并且该线程就会执行任务列表中的其他任务。
因为thread_interrupted是一个异常，在能够被中断的代码中，之前线程安全的注意事项都是适用的，就是为了确保资源不会泄露，并在数据结构中留下对应的退出状态。通常，让线程中断是可行的，所以只需要让异常传播即可。不过，当异常传入std::thread的析构函数时，std::terminate()将会调用，并且整个程序将会终止。为了避免这种情况，需要在每个将interruptible_thread变量作为参数传入的函数中放置catch(thread_interrupted)处理块，可以将catch块包装进interrupt_flag的初始化过程中。因为异常将会终止独立进程，就能保证未处理的中断是异常安全的。interruptible_thread构造函数中对线程的初始化，实现如下：
internal_thread=std::thread([f,&p]{
p.set_value(&this_thread_interrupt_flag); try { f(); } catch(thread_interruptedconst&) {} });
下面，我们来看个更加复杂的例子。
9.2.7** 应用退出时中断后台任务**
试想，在桌面上查找一个应用。这就需要与用户互动，应用的状态需要能在显示器上显示，就能看出应用有什么改变。为了避免影响GUI的响应时间，通常会将处理线程放在后台运行。后台进程需要一直执行，直到应用退出；后台线程会作为应用启动的一部分被启动，并且在应用终止的时候停止运行。通常这样的应用只有在机器关闭时，才会退出，因为应用需要更新应用最新的状态，就需要全时间运行。在某些情况下，当应用被关闭，需要使用有序的方式将后台线程关闭，其中一种方式就是中断。
下面清单中为一个系统实现了简单的线程管理部分。
清单9.13 在后台监视文件系统
std::mutex config_mutex; std::vector background_threads; void background_thread(int disk_id) { while(true) {
interruption_point(); // **1** fs_changefsc=get_fs_changes(disk_id); // **2** if(fsc.has_changes()) { update_index(fsc); // **3** }
} } void start_background_processing() { background_threads.push_back(interruptible_thread(background_thread,disk_1)); background_threads.push_back(interruptible_thread(background_thread,disk_2)); } int main() { start_background_processing(); //** 4** process_gui_until_exit(); //** 5** std::unique_lockstd::mutexlk(config_mutex); for(unsignedi=0;i { background_threads[i].interrupt(); //** 6** } for(unsignedi=0;i {
background_threads[i].join(); //** 7**
}
}
启动时，后台线程就已经启动④。之后，对应线程将会处理GUI⑤。当用户要求进程退出时，后台进程将会被中断⑥，并且主线程会等待每一个后台线程结束后才退出⑦。后台线程运行在一个循环中，并时刻检查磁盘的变化②，对其序号进行更新③。调用interruption_point()函数，可以在循环中对中断进行检查。
为什么中断线程前，对线程进行等待？为什么不中断每个线程，让它们执行下一个任务？答案就是“并发”。线程被中断后，不会马上结束，因为需要对下一个断点进行处理，并且在退出前执行析构函数和代码异常处理部分。因为需要汇聚每个线程，所以就会让中断线程等待，即使线程还在做着有用的工作——中断其他线程。只有当没有工作时(所有线程都被中断)，不需要等待。这就允许中断线程并行的处理自己的中断，并更快的完成中断。
中断机制很容易扩展到更深层次的中断调用，或在特定的代码块中禁用中断，这就当做留给读者的作业吧。
9.3总结****
在本章中，我们了解各种“高级”线程管理技术：线程池和中断线程。也了解了如何使用本地任务队列，使用任务窃取的方式减小同步开销，提高线程池的吞吐量；等待子任务完成的同时执行队列中其他任务，从而来避免死锁。
也了解了使用线程去中断另一个处理线程的各种方式，比如：使用特定的断点和函数执行中断，要不就是使用某种方法，对阻塞等待进行中断。
