引言
在Linux下，线程池是一种常见的并发编程模型，它能够有效地管理多个线程，提高系统的性能和资源利用率。通过线程池，可以实现多生产者多消费者模型，有效地处理并发任务，提升系统的响应速度和吞吐量。在本文中，我们将深入探讨如何在Linux环境下创建线程池，以及线程池的实现原理和使用技巧。通过深入理解线程池的概念和应用，我们可以更好地应对复杂的并发编程场景，从而提升系统的稳定性和性能表现。让我们一起探索Linux下线程池的奥秘，为并发编程的世界增添新的色彩！
一、线程池简单介绍
线程池是一种并发编程技术，用于管理和复用多个线程，以提高系统的性能和资源利用率。在线程池中，一定数量的线程被预先创建并保存在池中，当需要执行任务时，从线程池中选择一个空闲的线程来处理任务，任务执行完毕后，线程将返回到线程池中等待下一个任务。
通过使用线程池，可以避免频繁地创建和销毁线程，减少了线程创建和销毁的开销，同时也控制了并发线程的数量，避免系统资源被过度占用。线程池还可以根据系统负载情况动态调整线程数量，以更好地适应不同的工作负载。
二、Linux下线程池代码
⭕Makefile文件
thread_pool:testMain.cpp g++ -o $@ $^ -std=c++11 -lpthread #-DDEBUG_SHOW clean: rm -f thread_pool
这个 Makefile 包含了两个规则：一个用于编译名为"testMain.cpp"的程序并生成名为"thread_pool"的可执行文件，另一个用于清理生成的可执行文件。你可以使用"make"命令编译程序，使用"make clean"命令清理生成的可执行文件。
⭕ . h 头文件
✅Task.hpp
#pragma once #include <iostream> #include <string> #include <functional> // 定义函数类型 func_t，用于表示可以接受两个整型参数并返回一个整型结果的函数 typedef std::function<int(int, int)> func_t; // Task 类，表示一个任务 class Task { public: // 默认构造函数 Task() {} // 带参数的构造函数，初始化任务的成员变量 Task(int x, int y, func_t func) : x_(x), y_(y), func_(func) {} // 重载 () 运算符，实现任务的执行 void operator()(const std::string &name) { // 在控制台输出任务执行的结果 std::cout << "线程 " << name << " 处理完成, 结果是: " << x_ << "+" << y_ << "=" << func_(x_, y_) << std::endl; } public: int x_; // 任务的参数 x int y_; // 任务的参数 y func_t func_; // 保存任务所需执行的函数 };
✅thread.hpp
#pragma once #include <iostream> #include <string> #include <cstdio> // 定义函数指针类型 fun_t，表示可以接受一个 void* 类型参数并返回一个 void* 类型结果的函数指针 typedef void *(*fun_t)(void *); // 线程数据结构，用于保存线程的参数和名称 class ThreadData { public: void *args_; // 线程参数 std::string name_; // 线程名称 }; // 线程类，用于创建和管理线程 class Thread { public: // 构造函数，初始化线程对象 Thread(int num, fun_t callback, void *args) : func_(callback) { // 设置线程名称为 "Thread-num" char nameBuffer[64]; snprintf(nameBuffer, sizeof nameBuffer, "Thread-%d", num); name_ = nameBuffer; // 设置线程数据的参数和名称 tdata_.args_ = args; tdata_.name_ = name_; } // 启动线程 void start() { pthread_create(&tid_, nullptr, func_, (void*)&tdata_); } // 等待线程结束 void join() { pthread_join(tid_, nullptr); } // 获取线程名称 std::string name() { return name_; } // 析构函数 ~Thread() { } private: std::string name_; // 线程名称 fun_t func_; // 线程执行的函数指针 ThreadData tdata_; // 线程数据 pthread_t tid_; // 线程 ID };
✅threadPool.hpp
#pragma once #include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <queue> #include <unistd.h> #include "thread.hpp" // 互斥锁类，封装了互斥锁的操作 class Mutex { public: Mutex(pthread_mutex_t *mtx) : pmtx_(mtx) { } void lock() { pthread_mutex_lock(pmtx_); } void unlock() { pthread_mutex_unlock(pmtx_); } ~Mutex() { } private: pthread_mutex_t *pmtx_; }; // RAII风格的加锁方式，构造时加锁，析构时解锁 class lockGuard { public: lockGuard(pthread_mutex_t *mtx) : mtx_(mtx) { mtx_.lock(); } ~lockGuard() { mtx_.unlock(); } private: Mutex mtx_; }; // 默认线程数 const int g_thread_num = 3; // 线程池类模板 template <class T> class ThreadPool { public: // 获取互斥锁指针 pthread_mutex_t *getMutex() { return &lock; } // 判断任务队列是否为空 bool isEmpty() { return task_queue_.empty(); } // 等待条件变量 void waitCond() { pthread_cond_wait(&cond, &lock); } // 获取待执行任务 T getTask() { T t = task_queue_.front(); task_queue_.pop(); return t; } private: // 构造函数，初始化线程池 ThreadPool(int thread_num = g_thread_num) : num_(thread_num) { pthread_mutex_init(&lock, nullptr); pthread_cond_init(&cond, nullptr); for (int i = 1; i <= num_; i++) { threads_.push_back(new Thread(i, routine, this)); } } ThreadPool(const ThreadPool<T> &other) = delete; const ThreadPool<T> &operator=(const ThreadPool<T> &other) = delete; public: // 获取线程池单例 static ThreadPool<T> *getThreadPool(int num = g_thread_num) { if (nullptr == thread_ptr) { lockGuard lockguard(&mutex); if (nullptr == thread_ptr) { thread_ptr = new ThreadPool<T>(num); } } return thread_ptr; } // 启动线程池中的线程 void run() { for (auto &iter : threads_) { iter->start(); std::cout << iter->name() << " 启动成功" << std::endl; } } // 线程执行的函数 static void *routine(void *args) { ThreadData *td = (ThreadData *)args; ThreadPool<T> *tp = (ThreadPool<T> *)td->args_; while (true) { T task; { lockGuard lockguard(tp->getMutex()); while (tp->isEmpty()) tp->waitCond(); task = tp->getTask(); } task(td->name_); } } // 向任务队列中添加任务 void pushTask(const T &task) { lockGuard lockguard(&lock); task_queue_.push(task); pthread_cond_signal(&cond); } // 析构函数，销毁线程池 ~ThreadPool() { for (auto &iter : threads_) { iter->join(); delete iter; } pthread_mutex_destroy(&lock); pthread_cond_destroy(&cond); } private: std::vector<Thread *> threads_; // 线程对象数组 int num_; // 线程数量 std::queue<T> task_queue_; // 任务队列 static ThreadPool<T> *thread_ptr; // 线程池单例指针 static pthread_mutex_t mutex; // 线程池单例的互斥锁 pthread_mutex_t lock; // 线程池内部使用的互斥锁 pthread_cond_t cond; // 线程池内部使用的条件变量 }; // 静态成员初始化 template <typename T> ThreadPool<T> *ThreadPool<T>::thread_ptr = nullptr; template <typename T> pthread_mutex_t ThreadPool<T>::mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
⭕ . cpp 文件
✅testMain.cpp
#include "threadPool.hpp" // 包含线程池头文件 #include "Task.hpp" // 包含任务类的头文件 #include <ctime> #include <cstdlib> #include <iostream> #include <unistd.h> int main() { srand((unsigned long)time(nullptr) ^ getpid()); // 初始化随机数种子 // 获取线程池单例并运行线程 ThreadPool<Task>::getThreadPool()->run(); while(true) { // 生产任务的过程，制作任务的时候，要花时间 int x = rand() % 100 + 1; // 随机生成一个范围在1到100之间的整数x usleep(7721); // 模拟制作任务需要的时间 int y = rand() % 30 + 1; // 随机生成一个范围在1到30之间的整数y Task t(x, y, [](int x, int y) -> int { // 创建任务对象t，执行加法操作 return x + y; }); std::cout << "制作任务完成: " << x << "+" << y << "=?" << std::endl; // 输出任务信息 // 推送任务到线程池中 ThreadPool<Task>::getThreadPool()->pushTask(t); sleep(1); // 暂停一秒钟 } return 0; }
这段代码主要实现了一个简单的任务生产者，不断地生成任务并将任务推送到线程池中执行。
三、线程池的优点
线程池能够有效地管理线程，提高系统的性能和响应速度，同时简化了线程管理的复杂性，是多线程编程中常用的一种技术。下面是它的优点
- 提高性能：线程池可以减少线程创建和销毁的开销，通过重用线程，避免了频繁地创建和销毁线程所带来的性能损耗。
- 控制并发度：线程池可以限制同时执行的线程数量，从而控制系统的并发度，防止因为过多线程导致系统资源被耗尽。
- 提高响应速度：由于线程池中的线程已经创建好并处于就绪状态，当任务到达时可以立即执行，从而减少了任务等待执行的时间，提高了系统的响应速度。
- 简化线程管理：线程池封装了线程的创建、销毁、调度等操作，简化了线程管理的复杂性，提高了代码的可维护性。
- 控制资源占用：线程池可以限制系统中同时存在的线程数量，从而控制系统对资源（如内存、CPU）的占用，防止资源被耗尽导致系统崩溃。
总而言之，线程池提供了一种高效、可控的线程管理机制，适用于处理大量并发任务的场景，是提高系统性能和响应速度的重要工具之一。
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