实现一个线程池

一.线程最主要的三个同步机制

1.信号量

2.互斥锁

3.条件变量

二.对三个同步机制分别实现一个包装类

#ifdef LOCKER_H#define LOCKER_H#include #include /*信号量的封装*/class sem{public:    sem()    {        if( sem_init( &sem_like, 0, 0))        {            throw std::exception();        }    }    ~sem()    {        sem_destroy( &sem_like);    }    bool wait()    {        return sem_wait( &sem_like)== 0;    }    bool post()    {        return sem_post( &sem_like)== 0;    }private:    sem_t sem_like;}/*互斥锁的封装*/class locker{public:    locker()    {        if( pthread_mutex_init( &mutex_like,NULL) !=0)        {            throw std::exception();        }    }    ~locker()    {        pthread_mutex_destroy( &mutex_like);    }    bool lock()    {        return pthread_mutex_lock( &mutex_like)== 0;来2源gaodaima#com搞(代@码&网搞gaodaima代码    }    bool unlock()    {        return pthread_mutex_unlock( &mutex_like);    }private:    pthread_mutex_t mutex_like;}/*条件变量的封装*/class cond{public:    cond()    {        if( pthread_mutex_init( &mutex_like,NULL)!= 0)        {            throw std::exception;        }        if( pthread_cond_init( &cond_like, NULL)!= 0)        {            //释放对应的互斥锁            pthread_mutex_destroy( &mutex_like);            throw std::exception;        }    }    ~cond()    {        pthread_mutex_destroy( &mutex_like);        pthread_cond_destroy( &cond_like);    }    bool wait()    {        int flag= 0;        pthread_mutex_lock( &mutex_like);        flag= pthread_cond_wait( &cond_like, &mutex_like);        pthread_mutex_unlock( &mutex_like);        return flag== 0;    }    bool signal()    {        return pthread_cond_signal( &cond_like)== 0;    }private:    pthread_mutex_t mutex_like;    pthread_cond_t cond_like;}#endif

三.实现线程池

动态创建线程十分消耗时间，如果有一个线程池，用户请求到来时，从线程池取一个空闲的线程来处理用户的请求，请求处理完后，线程又变为空闲状态，等待下次被使用。

核心数据结构有两个：线程容器 、请求队列

1.线程容器

这里用一个vector容器来存放线程池里面所有线程的id

2.请求队列

这里用list容器来存放所有请求，请求处理按fifo的顺序

#ifndef THREADPOOL_H#define THREADPOOL_H#include #include #include #include #include "locker.h"templateclass threadpool{public:    threadpool( int thread_number = 8, int max_requests = 10000 );    ~threadpool();    bool append( T* request );private:    static void* worker( void* arg );    void run();private:    int thread_number_like;//当前线程池中的线程个数    int max_requests_like;//最大请求数    //pthread_t* threads_like;    vector threads_like;//线程容器    std::list workqueue_like;//请求队列    locker queuelocker_like;//请求队列的访问互斥锁    sem queuestat_like;//用于请求队列与空闲线程同步的信号量    bool stop_like;//结束所有线程，线程池此时没有线程};templatethreadpool::threadpool( int thread_number, int max_requests ) :         m_thread_number( thread_number ), m_max_requests( max_requests ), m_stop( false ), m_threads( NULL ){    if( ( thread_number <= 0 ) || ( max_requests <= 0 ) )    {        throw std::exception();    }      threads_like.resize( thread_number_like);    if( thread_number_like!=  threads_like.size() )    {        throw std::exception();    }    for ( int i = 0; i < thread_number_like; ++i )    {        printf( "create the %dth thread\n", i );        if( pthread_create( &threads_like [i], NULL, worker, this ) != 0 )//创建线程        {            threads_like.resize(0);            throw std::exception();        }        if( pthread_detach( m_threads[i] ) )//设置为脱离线程        {            threads_like.resize(0);            throw std::exception();        }    }}templatethreadpool::~threadpool(){    stop_like = true;}templatebool threadpool::append( T* request ){    queuelocker_like.lock();    if ( workqueue_like.size() > max_requests_like )    {        queuelocker_like.unlock();        return false;    }    workqueue_like.push_back( request );    queuelocker_like.unlock();    queuestat_like.post();    return true;}templatevoid* threadpool::worker( void* arg ){    threadpool* pool = ( threadpool* )arg;//静态函数要调用动态成员run，必须通过参数arg得到    pool->run();//线程的执行体    return pool;}templatevoid threadpool::run(){    while ( ! m_stop )    {        queuestat_like.wait();        queuelocker_like.lock();        if ( workqueue_like.empty() )        {            queuelocker_like.unlock();            continue;        }        T* request = workqueue_like.front();        workqueue_like.pop_front();        queuelocker_like.unlock();        if ( ! request )        {            continue;        }        request->process();//执行当前请求所对应的处理函数    }}#endif

注：1.这里的线程池模型中，每一个线程对应一个请求

2.这种方式保证了用户请求的及时处理，对请求的处理函数性能要求更小，因为这种模型并不要求请求处理过程是非堵塞的，因为一个请求的处理时延不会影响到系统对其他请求的处理（当然线程数必须能动态增加）。

3.这种方式对于高并发服务器并不是最优的，类似于nginx的一个进程对应多个用户请求的方式更有优势，nginx模型的优势主要有两个：一：进程数固定，不会因为同时有很多线程或者进程而占用过多的内存。二：nginx的工作进程数一般与cpu的核数一致，并可以把一个进程绑定到一个核上，这样就节省了进程切换或线程切换带来的系统开销

以上就介绍了实现一个线程池，包括了方面的内容，希望对PHP教程有兴趣的朋友有所帮助。

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