CLinux线程池框架，如何实现高效并发处理？

clinux线程池框架通过预创建技术减少线程开销，动态调整线程数量以适应任务负载。

clinux线程池框架

为什么需要线程池

在现代网络服务器和多任务处理环境中，线程池是一种常用的优化策略，大多数网络服务器（如Web服务器、Email服务器及数据库服务器）需要在单位时间内处理大量短时任务，传统的多线程方案中，每当接收到一个新请求就创建一个新的线程进行处理，任务完成后即销毁该线程，这种“即时创建，即时销毁”的策略虽然简单直接，但存在显著的性能瓶颈：频繁创建和销毁线程的开销较大，尤其在任务执行时间较短且执行频繁的情况下，这种开销可能占到总成本的20%-50%。

为解决这些问题，线程池应运而生，线程池通过预先创建一定数量的线程并复用这些线程，减少了频繁创建和销毁线程带来的开销，从而显著提高系统的响应速度和吞吐量，线程池还具有动态伸缩性，可以根据任务量的轻重自动调整线程的数量，进一步优化资源使用。

构建线程池框架

一个典型的线程池框架通常包含以下几个核心组件：

1、线程池管理器（ThreadPool Manager）：负责创建和管理线程池，包括初始化线程池、分配任务给空闲线程等。

2、工作线程（Worker Threads）：实际执行任务的线程，它们从任务队列中获取任务并执行。

3、任务接口（Task Interface）：定义任务的基本接口，所有具体任务都必须实现这个接口。

4、任务队列（Task Queue）：用于存放待处理的任务，通常使用队列或链表实现。

5、同步机制（Synchronization Mechanisms）：确保线程之间的互斥访问，保证线程安全。

以下是一个典型的线程池实现示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <queue>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
class Task {
public:
    virtual void execute() = 0;
    virtual ~Task() {}
};
class CThreadPool {
public:
    CThreadPool(size_t numThreads);
    ~CThreadPool();
    void enqueueTask(Task* task);
private:
    std::vector<std::thread> workers;
    std::queue<Task*> tasks;
    std.mutex queueMutex;
    std::condition_variable condition;
    bool stop;
};
CThreadPool::CThreadPool(size_t numThreads) : stop(false) {
    for (size_t i = 0; i < numThreads; ++i) {
        workers.emplace_back([this] {
            while (true) {
                Task* task;
                {
                    std::unique_lock<std::mutex> lock(this->queueMutex);
                    this->condition.wait(lock, [this] { return this->stop || !this->tasks.empty(); });
                    if (this->stop && this->tasks.empty()) return;
                    task = this->tasks.front();
                    this->tasks.pop();
                }
                task->execute();
                delete task;
            }
        });
    }
}
void CThreadPool::enqueueTask(Task* task) {
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(queueMutex);
        if (stop) throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
        tasks.push(task);
    }
    condition.notify_one();
}
CThreadPool::~CThreadPool() {
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(queueMutex);
        stop = true;
    }
    condition.notify_all();
    for (std::thread &worker : workers) worker.join();
}

理解系统组件

CThreadManage

CThreadManage是线程池与用户的直接接口，它屏蔽了内部的具体实现，提供了简单的方法来设置线程数、运行任务和终止所有线程，其类定义如下：

class CThreadManage {
public:
    CThreadManage();
    CThreadManage(int num);
    ~CThreadManage();
    void SetParallelNum(int num); 
    void Run(CJob* job, void* jobdata); 
    void TerminateAll(); 
private:
    CThreadPool* m_Pool;
    int m_NumOfThread;
};

构造函数CThreadManage()和CThreadManage(int num)分别初始化默认线程数和指定线程数的线程池。SetParallelNum(int num)用于设置并行线程数，Run(CJob* job, void* jobdata)将任务提交给线程池执行，TerminateAll()用于终止所有线程。

CThreadPool

CThreadPool是线程池的核心类，负责管理线程和任务队列，它使用std::vector保存工作线程，使用std::queue存放任务，并通过std::mutex和std::condition_variable实现线程同步，主要方法包括构造函数、析构函数和enqueueTask方法，用于添加任务到任务队列。

CThread和CWorkerThread

CThread是Linux中线程的包装类，封装了Linux线程最常使用的属性和方法，CWorkerThread是实际被调度和执行的线程类，从CThread继承而来，实现了CThread中的Run方法。

CJob和CCondition

CJob是所有任务的基类，提供Run接口，所有任务类都必须从该类继承并实现Run方法，CCondition是条件变量的封装，用于线程之间的同步。

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