C++11 加入了线程库，从此告别了标准库不支持并发的历史。然而 c++ 对于多线程的支持还是比较低级，稍微高级一点的用法都需要自己去实现，譬如线程池、信号量等。

线程池(thread pool)这个东西，在面试上多次被问到，一般的回答都是：“管理一个任务队列，一个线程队列，然后每次取一个任务分配给一个线程去做，循环往复。” 貌似没有问题吧。但是写起程序来的时候就出问题了。

废话不多说，先上实现，然后再啰嗦。(dont talk, show me ur code !)

代码实现

#pragma once#ifndef THREAD_POOL_H#define THREAD_POOL_H#include <vector>#include <queue>#include <atomic>#include <future>//#include <condition_variable>//#include <thread>//#include <functional>#include <stdexcept>namespace std{//线程池最大容量,应尽量设小一点#define THREADPOOL_MAX_NUM 16//#define THREADPOOL_AUTO_GROW//线程池,可以提交变参函数或拉姆达表达式的匿名函数执行,可以获取执行返回值//不直接支持类成员函数, 支持类静态成员函数或全局函数,Opteron()函数等class threadpool{using Task = function<void()>; //定义类型vector<thread> _pool; //线程池queue<Task> _tasks; //任务队列mutex _lock; //同步condition_variable _task_cv; //条件阻塞atomic<bool> _run{ true }; //线程池是否执行atomic<int> _idlThrNum{ 0 }; //空闲线程数量public:inline threadpool(unsigned short size = 4) { addThread(size); }inline ~threadpool(){_run=false;_task_cv.notify_all(); // 唤醒所有线程执行for (thread& thread : _pool) {//thread.detach(); // 让线程“自生自灭”if(thread.joinable())thread.join(); // 等待任务结束， 前提：线程一定会执行完}}public:// 提交一个任务// 调用.get()获取返回值会等待任务执行完,获取返回值// 有两种方法可以实现调用类成员，// 一种是使用 bind：.commit(std::bind(&Dog::sayHello, &dog));// 一种是用 mem_fn：.commit(std::mem_fn(&Dog::sayHello), this)template<class F, class... Args>auto commit(F&& f, Args&&... args) ->future<decltype(f(args...))>{if (!_run) // stoped ??throw runtime_error("commit on ThreadPool is stopped.");using RetType = decltype(f(args...)); // typename std::result_of<F(Args...)>::type, 函数 f 的返回值类型auto task = make_shared<packaged_task<RetType()>>(bind(forward<F>(f), forward<Args>(args)...)); // 把函数入口及参数,打包(绑定)future<RetType> future = task->get_future();{ // 添加任务到队列lock_guard<mutex> lock{ _lock };//对当前块的语句加锁 lock_guard 是 mutex 的 stack 封装类，构造的时候 lock()，析构的时候 unlock()_tasks.emplace([task](){ // push(Task{...}) 放到队列后面(*task)();});}#ifdef THREADPOOL_AUTO_GROWif (_idlThrNum < 1 && _pool.size() < THREADPOOL_MAX_NUM)addThread(1);#endif // !THREADPOOL_AUTO_GROW_task_cv.notify_one(); // 唤醒一个线程执行return future;}//空闲线程数量int idlCount() { return _idlThrNum; }//线程数量int thrCount() { return _pool.size(); }#ifndef THREADPOOL_AUTO_GROWprivate:#endif // !THREADPOOL_AUTO_GROW//添加指定数量的线程void addThread(unsigned short size){for (; _pool.size() < THREADPOOL_MAX_NUM && size > 0; --size){ //增加线程数量,但不超过 预定义数量 THREADPOOL_MAX_NUM_pool.emplace_back( [this]{ //工作线程函数while (_run){Task task; // 获取一个待执行的 task{// unique_lock 相比 lock_guard 的好处是：可以随时 unlock() 和 lock()unique_lock<mutex> lock{ _lock };_task_cv.wait(lock, [this]{return !_run || !_tasks.empty();}); // wait 直到有 taskif (!_run && _tasks.empty())return;task = move(_tasks.front()); // 按先进先出从队列取一个 task_tasks.pop();}_idlThrNum--;task();//执行任务_idlThrNum++;}});_idlThrNum++;}}};}#endif 

代码不多吧,上百行代码就完成了 线程池, 并且, 看看 commit, 哈, 不是固定参数的, 无参数数量限制! 这得益于可变参数模板.

怎么使用?

#include "threadpool.h"#include <iostream>void fun1(int slp){printf(" hello, fun1 ! %d\n" ,std::this_thread::get_id());if (slp>0) {printf(" ======= fun1 sleep %d ========= %d\n",slp, std::this_thread::get_id());std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(slp));}}struct gfun {int operator()(int n) {printf("%d hello, gfun ! %d\n" ,n, std::this_thread::get_id() );return 42;}};class A {public:static int Afun(int n = 0) { //函数必须是 static 的才能直接使用线程池std::cout << n << " hello, Afun ! " << std::this_thread::get_id() << std::endl;return n;}static std::string Bfun(int n, std::string str, char c) {std::cout << n << " hello, Bfun ! "<< str.c_str() <<" " << (int)c <<" " << std::this_thread::get_id() << std::endl;return str;}};int main()try {std::threadpool executor{ 50 };A a;std::future<void> ff = executor.commit(fun1,0);std::future<int> fg = executor.commit(gfun{},0);std::future<int> gg = executor.commit(a.Afun, 9999); //IDE提示错误,但可以编译运行std::future<std::string> gh = executor.commit(A::Bfun, 9998,"mult args", 123);std::future<std::string> fh = executor.commit([]()->std::string { std::cout << "hello, fh ! " << std::this_thread::get_id() << std::endl; return "hello,fh ret !"; });std::cout << " ======= sleep ========= " << std::this_thread::get_id() << std::endl;std::this_thread::sleep_for(std::chrono::microseconds(900));for (int i = 0; i < 50; i++) {executor.commit(fun1,i*100 );}std::cout << " ======= commit all ========= " << std::this_thread::get_id()<< " idlsize="<<executor.idlCount() << std::endl;std::cout << " ======= sleep ========= " << std::this_thread::get_id() << std::endl;std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(3));ff.get(); //调用.get()获取返回值会等待线程执行完,获取返回值std::cout << fg.get() << " " << fh.get().c_str()<< " " << std::this_thread::get_id() << std::endl;std::cout << " ======= sleep ========= " << std::this_thread::get_id() << std::endl;std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(3));std::cout << " ======= fun1,55 ========= " << std::this_thread::get_id() << std::endl;executor.commit(fun1,55).get(); //调用.get()获取返回值会等待线程执行完std::cout << "end... " << std::this_thread::get_id() << std::endl;std::threadpool pool(4);std::vector< std::future<int> > results;for (int i = 0; i < 8; ++i) {results.emplace_back(pool.commit([i] {std::cout << "hello " << i << std::endl;std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));std::cout << "world " << i << std::endl;return i*i;}));}std::cout << " ======= commit all2 ========= " << std::this_thread::get_id() << std::endl;for (auto && result : results)std::cout << result.get() << ' ';std::cout << std::endl;return 0;}catch (std::exception& e) {std::cout << "some unhappy happened... " << std::this_thread::get_id() << e.what() << std::endl;}

为了避嫌，先进行一下版权说明：代码是 me “写”的，但是思路来自 Internet， 特别是这个线程池实现。

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实现原理

接着前面的废话说。“管理一个任务队列，一个线程队列，然后每次取一个任务分配给一个线程去做，循环往复。” 这个思路有神马问题？

线程池一般要复用线程，所以如果是取一个 task 分配给某一个 thread，执行完之后再重新分配，在语言层面基本都是不支持的：一般语言的 thread 都是执行一个固定的 task 函数，执行完毕线程也就结束了(至少 c++ 是这样)。

so 要如何实现 task 和 thread 的分配呢？让每一个 thread 都去执行调度函数：循环获取一个 task，然后执行之。idea 是不是很赞！保证了 thread 函数的唯一性，而且复用线程执行 task 。

即使理解了 idea，代码还是需要详细解释一下的。

一个线程 pool，一个任务队列 queue ，应该没有意见；任务队列是典型的生产者-消费者模型，本模型至少需要两个工具：一个 mutex + 一个条件变量，或是一个 mutex + 一个信号量。mutex 实际上就是锁，保证任务的添加和移除(获取)的互斥性，一个条件变量是保证获取 task 的同步性：一个 empty 的队列，线程应该等待(阻塞)；atomic<bool> 本身是原子类型，从名字上就懂：它们的操作 load()/store() 是原子操作，所以不需要再加 mutex。c++语言细节

即使懂原理也不代表能写出程序，上面用了众多c++11的“奇技淫巧”，下面简单描述之。

using Task = function<void()> 是类型别名，简化了 typedef 的用法。function<void()> 可以认为是一个函数类型，接受任意原型是 void() 的函数，或是函数对象，或是匿名函数。void() 意思是不带参数，没有返回值。pool.emplace_back([this]{...}) 和 pool.push_back([this]{...}) 功能一样，只不过前者性能会更好；pool.emplace_back([this]{...}) 是构造了一个线程对象，执行函数是拉姆达匿名函数 ；所有对象的初始化方式均采用了 {}，而不再使用 () 方式，因为风格不够一致且容易出错；匿名函数：[this]{...} 不多说。[] 是捕捉器，this 是引用域外的变量 this指针， 内部使用死循环, 由cv_task.wait(lock,[this]{...}) 来阻塞线程；delctype(expr) 用来推断 expr 的类型，和 auto 是类似的，相当于类型占位符，占据一个类型的位置；auto f(A a, B b) -> decltype(a+b) 是一种用法，不能写作 decltype(a+b) f(A a, B b)，为啥？！c++ 就是这么规定的！commit 方法是不是略奇葩！可以带任意多的参数，第一个参数是 f，后面依次是函数 f 的参数！(注意:参数要传struct/class的话,建议用pointer,小心变量的作用域) 可变参数模板是 c++11 的一大亮点，够亮！至于为什么是 Arg... 和 arg... ，因为规定就是这么用的！commit 直接使用只能调用stdcall函数，但有两种方法可以实现调用类成员，一种是使用 bind：.commit(std::bind(&Dog::sayHello, &dog))；一种是用 mem_fn：.commit(std::mem_fn(&Dog::sayHello), &dog)；make_shared 用来构造 shared_ptr 智能指针。用法大体是 shared_ptr<int> p = make_shared<int>(4) 然后 *p == 4 。智能指针的好处就是， 自动 delete ！bind 函数，接受函数 f 和部分参数，返回currying后的匿名函数，譬如 bind(add, 4) 可以实现类似 add4 的函数！forward() 函数，类似于 move() 函数，后者是将参数右值化，前者是... 肿么说呢？大概意思就是：不改变最初传入的类型的引用类型(左值还是左值，右值还是右值)；packaged_task 就是任务函数的封装类，通过 get_future 获取 future ， 然后通过 future 可以获取函数的返回值(future.get())；packaged_task 本身可以像函数一样调用 () ；queue 是队列类， front() 获取头部元素， pop() 移除头部元素；back() 获取尾部元素，push() 尾部添加元素；lock_guard 是 mutex 的 stack 封装类，构造的时候 lock()，析构的时候 unlock()，是 c++ RAII 的 idea；condition_variable cv; 条件变量， 需要配合 unique_lock 使用；unique_lock 相比 lock_guard 的好处是：可以随时 unlock() 和 lock()。cv.wait() 之前需要持有 mutex，wait 本身会 unlock() mutex，如果条件满足则会重新持有 mutex。最后线程池析构的时候,join() 可以等待任务都执行完在结束,很安全!