一、线程池简介
池化技术我们并不陌生,我们在前面的文章中实现过进程池,这里线程池的作用也是先申请资源交给用户区,然后用户在使用的时候就不用再去内核申请了,直接去池中申请,效率提高,是一种以空间换时间的方法
单例模式线程池简介
单例模式是一种创建型设计模式,它确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来获取这个实例,核心思想是限制一个类只能创建一个对象,并提供一个统一的方法让其他代码可以访问这个唯一的对象,这样可以避免在系统中创建多个功能相同的对象,从而节省系统资源,保证数据的一致性和操作的一致性
单例的实现有两种方式,被称为饿汉方式和懒汉方式,饿汉方式的核心思想是在类加载时就创建单例实例,无论后续是否会使用该实例,这种方式利用了静态成员变量的特性,在程序启动时,类的静态成员变量会被自动初始化,从而保证实例的唯一性,懒汉方式的核心思想是在第一次使用单例实例时才进行创建,即 “延迟加载”,这种方式避免了在程序启动时就创建实例,从而减少了不必要的资源消耗
二、单例模式线程池的实现
1、ThreadPool.hpp
#pragma once
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <queue>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
struct ThreadInfo
{
pthread_t tid;
std::string name;
};
static const int defalutnum = 5;
template <class T>
class ThreadPool
{
public:
void Lock()
{
pthread_mutex_lock(&mutex_);
}
void Unlock()
{
pthread_mutex_unlock(&mutex_);
}
void Wakeup()
{
pthread_cond_signal(&cond_);
}
void ThreadSleep()
{
pthread_cond_wait(&cond_, &mutex_);
}
bool IsQueueEmpty()
{
return tasks_.empty();
}
std::string GetThreadName(pthread_t tid)
{
for (const auto &ti : threads_)
{
if (ti.tid == tid)
return ti.name;
}
return "None";
}
public:
static void *HandlerTask(void *args)
{
ThreadPool<T> *tp = static_cast<ThreadPool<T> *>(args);
std::string name = tp->GetThreadName(pthread_self());
while (true)
{
tp->Lock();
while (tp->IsQueueEmpty())
{
tp->ThreadSleep();
}
T t = tp->Pop();
tp->Unlock();
t();
std::cout << name << " run, "
<< "result: " << t.GetResult() << std::endl;
}
}
void Start()
{
int num = threads_.size();
for (int i = 0; i < num; i++)
{
threads_[i].name = "thread-" + std::to_string(i + 1);
pthread_create(&(threads_[i].tid), nullptr,
HandlerTask, this);
}
}
T Pop()
{
T t = tasks_.front();
tasks_.pop();
return t;
}
void Push(const T &t)
{
Lock();
tasks_.push(t);
Wakeup();//唤醒线程
Unlock();
}
//实现单例模式,确保线程池只有一个实例
static ThreadPool<T> *GetInstance()
{
//这里套两层if判断是为了避免多个线程同时通过第一次检查而创建多个实例
//只有在第一次进入的时候tp_有可能等于nullptr,之后就不可能会了,在外面再加一层
//可以判断完直接跳过括号中的代码,不去争夺锁
if (nullptr == tp_)
{
pthread_mutex_lock(&lock_);
if (nullptr == tp_)
{
std::cout << "log: singleton create done first!" << std::endl;
tp_ = new ThreadPool<T>();
}
pthread_mutex_unlock(&lock_);
}
return tp_;
}
private:
//单例模式要把构造函数私有化,不被类外访问到
ThreadPool(int num = defalutnum) : threads_(num)
{
pthread_mutex_init(&mutex_, nullptr);
pthread_cond_init(&cond_, nullptr);
}
~ThreadPool()
{
pthread_mutex_destroy(&mutex_);
pthread_cond_destroy(&cond_);
}
//删除拷贝构造函数,防止线程池对象被拷贝
ThreadPool(const ThreadPool<T> &) = delete;
//删除赋值运算符,防止线程池对象被赋值
const ThreadPool<T> &operator=(const ThreadPool<T> &) = delete;
private:
std::vector<ThreadInfo> threads_;
std::queue<T> tasks_;//存储任务的队列
pthread_mutex_t mutex_;//用于保护任务队列的互斥锁
pthread_cond_t cond_;//用于线程同步的条件变量
static ThreadPool<T> *tp_;//静态指针,用于实现单例模式
static pthread_mutex_t lock_;//静态互斥锁,用于在创建单例时进行线程同步
};
//静态成员变量初始化
template <class T>
ThreadPool<T> *ThreadPool<T>::tp_ = nullptr;
template <class T>
pthread_mutex_t ThreadPool<T>::lock_ = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
2、Task.hpp
#pragma once
#include <iostream>
#include <string>
std::string opers="+-*/%";
enum{
DivZero=1,
ModZero,
Unknown
};
class Task
{
public:
Task()
{}
Task(int x, int y, char op) : data1_(x), data2_(y), oper_(op), result_(0), exitcode_(0)
{}
void run()
{
switch (oper_)
{
case '+':
result_ = data1_ + data2_;
break;
case '-':
result_ = data1_ - data2_;
break;
case '*':
result_ = data1_ * data2_;
break;
case '/':
{
if(data2_ == 0) exitcode_ = DivZero;
else result_ = data1_ / data2_;
}
break;
case '%':
{
if(data2_ == 0) exitcode_ = ModZero;
else result_ = data1_ % data2_;
} break;
default:
exitcode_ = Unknown;
break;
}
}
void operator ()()
{
run();
}
std::string GetResult()
{
std::string r = std::to_string(data1_);
r += oper_;
r += std::to_string(data2_);
r += "=";
r += std::to_string(result_);
r += "[code: ";
r += std::to_string(exitcode_);
r += "]";
return r;
}
std::string GetTask()
{
std::string r = std::to_string(data1_);
r += oper_;
r += std::to_string(data2_);
r += "=?";
return r;
}
~Task()
{}
private:
int data1_;
int data2_;
char oper_;
int result_;
int exitcode_;
};
3、main.cpp
#include <iostream>
#include <ctime>
#include "ThreadPool.hpp"
#include "Task.hpp"
int main()
{
std::cout << "process running..." << std::endl;
ThreadPool<Task>::GetInstance()->Start();
srand(time(nullptr));
while(true)
{
//构建任务
int x = rand() % 10 + 1;
usleep(10);
int y = rand() % 5;
char op = opers[rand()%opers.size()];
Task t(x, y, op);
ThreadPool<Task>::GetInstance()->Push(t);
//交给线程池处理
std::cout << "main thread make task: " << t.GetTask() << std::endl;
sleep(1);
}
}
三、其他常见锁
悲观锁:在每次取数据时,总是担心数据会被其他线程修改,所以会在取数据前先加锁,当其它线程想要访问数据时,被阻塞挂起,互斥锁就是悲观锁
乐观锁: 每次取数据的时候,总是乐观的认为数据不会被其他线程修改,因此不上锁,但是在更新数据前,会判断其他线程在更新前有没有对数据进行修改,主要采用两种方式:版本号机制和 CAS 操作
CAS 操作:当需要更新数据时,判断当前内存值和之前取得的值是否相等,如果相等则用新值更新,若不等则失败,失败则重试,一般是一个自旋的过程,即不断重试
自旋锁:当一个进程申请锁失败时,不是将自己挂起,而是继续去申请锁,使用这种锁的前提是,线程在临界区中执行的时间要足够的短
读写锁
读写锁是一种同步机制,用于在多线程环境中对共享资源进行并发访问控制,它允许多个线程同时进行读操作,但在进行写操作时会独占资源,以保证数据的一致性和完整性
基本概念:读写锁将对共享资源的访问分为读操作和写操作两种类型,多个线程可以同时获取读锁,并行地进行读操作,因为读操作不会修改共享资源,不会产生数据竞争问题,而写操作是独占的,当一个线程获取写锁时,其他线程无论是读操作还是写操作都必须等待,直到写锁被释放
读写锁的三种状态:
- 无锁状态:此时没有线程持有读锁或写锁,任何线程都可以尝试获取读锁或写锁
- 读锁状态:有一个或多个线程持有读锁,此时可以有其他线程继续获取读锁,但不能有线程获取写锁
- 写锁状态:有一个线程持有写锁,此时其他线程不能获取读锁或写锁,直到写锁被释放
优点
- 并发性能高:允许多个线程同时进行读操作,提高了对共享资源的并发访问能力,特别适用于读多写少的场景
- 数据一致性:写操作是独占的,保证了在写操作期间不会有其他线程同时访问共享资源,从而确保了数据的一致性
缺点
- 实现复杂:读写锁的实现比普通的互斥锁更复杂,需要处理读锁和写锁的竞争关系
- 写饥饿问题:在高并发的读操作场景下,可能会出现写线程长时间无法获取写锁的情况,即写饥饿问题
使用场景
- 适用于读操作频繁、写操作较少的场景,例如:
- 缓存系统:缓存系统通常需要频繁读取数据,而更新数据的操作相对较少,使用读写锁可以让多个线程同时读取缓存,提高缓存的访问性能
- 配置文件管理:配置文件在程序运行过程中通常只需要读取,而修改配置文件的操作比较少,使用读写锁可以让多个线程同时读取配置文件,而在修改配置文件时进行独占访问
今日分享就到这了~