一個簡單的C++11線程池實現

線程 thread

（支持多線程編程，需要特定的庫的支持）

• 屬於某個平臺的多線程庫：
  POSIX線程庫（Linux），Windows線程庫（Windows），三方數據庫（Boost線程庫）

• C++ 11標準支持多線程：
  

1. < thread > : 包含std::thread類以及std::this_thread命名空間。管理線程的函數和類在該頭文件中有聲明；
2. < atomic> :包含std::atomic和std::atomic_flag類，以及一套C風格的原子類型和與C兼容的原子操作的函數；
3. < mutex> ：包含了與互斥量相關的類以及其他類型的函數；
4. < future >: 包含兩個Provider類（std::promise和std::package_task）和兩個Future類（std::future和std::shared_future）以及相關的類型和函數；
5. < condition_variable > : 包含與條件變量相關的類，包括std::condition_variable和std::condition_variable_any

（本文介紹基於C++11一個簡單線程池的實現）

C++11線程池

#ifndef THREAD_POOL_H
#define THREAD_POOL_H

#include <vector>
#include <queue>
#include <memory>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <future>
#include <functional>
#include <stdexcept>

class ThreadPool {
public:
    ThreadPool(size_t);
    template<class F, class... Args>
    auto enqueue(F&& f, Args&&... args) 
        -> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type>;
    ~ThreadPool();
private:
    // 需要跟蹤線程，以便我們可以加入它們
    std::vector< std::thread > workers;
    // 任務隊列
    std::queue< std::function<void()> > tasks;
    
    // 同步
    std::mutex queue_mutex;
    std::condition_variable condition;
    bool stop;
};
 
// 構造函數只啓動一些worker
inline ThreadPool::ThreadPool(size_t threads)
    :   stop(false)
{
    for(size_t i = 0;i<threads;++i)
        workers.emplace_back(
            [this]
            {
                for(;;)
                {
                    std::function<void()> task;

                    {
                        std::unique_lock<std::mutex> lock(this->queue_mutex);
                        this->condition.wait(lock,
                            [this]{ return this->stop || !this->tasks.empty(); });
                        if(this->stop && this->tasks.empty())
                            return;
                        task = std::move(this->tasks.front());
                        this->tasks.pop();
                    }

                    task();
                }
            }
        );
}

//向池中添加新的工作項
template<class F, class... Args>
auto ThreadPool::enqueue(F&& f, Args&&... args) 
    -> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type>
{
    using return_type = typename std::result_of<F(Args...)>::type;

    auto task = std::make_shared< std::packaged_task<return_type()> >(
            std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...)
        );
        
    std::future<return_type> res = task->get_future();
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);

        // 停止池後不允許排隊
        if(stop)
            throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");

        tasks.emplace([task](){ (*task)(); });
    }
    condition.notify_one();
    return res;
}

// 析構函數連接所有線程
inline ThreadPool::~ThreadPool()
{
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
        stop = true;
    }
    condition.notify_all();
    for(std::thread &worker: workers)
        worker.join();
}

#endif

關於上面線程池的基本用法：

// 創建4個工作線程的線程池

ThreadPool pool(4);

// 放入隊列存儲
auto result = pool.enqueue([](int answer) { return answer; }, 42);

// 得到結果
std::cout << result.get() << std::endl;

簡單用例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>

#include "ThreadPool.h"

int main()
{
    
    ThreadPool pool(4);
    std::vector< std::future<int> > results;

    for(int i = 0; i < 8; ++i) {
        results.emplace_back(
            pool.enqueue([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;
            })
        );
    }

    for(auto && result: results)
        std::cout << result.get() << ' ';
    std::cout << std::endl;
    
    return 0;
}