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【Linux】——手撕线程池、简易线程池

news 来源：原创 2025/9/6 17:07:26

前言

在现代计算机编程领域，随着多核处理器和分布式系统的广泛应用，并发编程变得越来越重要。而线程作为实现并发的基本手段之一，其重要性不言而喻。然而，在实际的应用开发中，如何高效地管理和调度线程，以充分利用系统资源并提高程序的性能，一直是一个具有挑战性的问题。

线程池作为一种被广泛应用的解决方案，为解决这一难题提供了一种优雅而有效的方法。它通过预先创建一定数量的线程，并合理地分配和管理任务，避免了频繁创建和销毁线程所带来的开销，同时也能更好地控制和协调线程的执行，从而显著提高程序的并发性能。

本文将深入探讨线程池的概念、原理、应用场景以及实现细节，帮助读者全面了解线程池的相关知识，并能够在实际项目中灵活运用线程池来优化程序性能。

1.池化技术

池化技术是一种资源管理策略，它通过预先创建和缓存一定数量的资源（如数据库连接、线程、对象等），并在需要时从池中获取资源，使用完毕后将资源放回池中，以便下次复用。

池化技术的目的是提高资源的利用率，减少资源的创建和销毁开销，从而提高系统的性能和效率。

常见的池化类型：线程池、对象池等

2.线程池

线程池是池化技术的一种具体应用，是一种管理和复用线程的机制。

在传统的编程模式中，每当有任务需要执行时，就会创建一个新的线程来处理该任务。当任务完成后，线程就会被销毁。

频繁地创建和销毁线程会带来较大的开销，包括系统资源的分配和回收、线程上下文的切换等。

线程池则预先创建了一定数量的线程，并将它们维护在一个池子中。

当有任务到来时，从线程池中获取一个空闲线程来执行任务；当任务完成后，线程不会被销毁，而是放回线程池中，等待下一次任务的分配。

2.1线程池的工作流程

线程池的工作流程可以归纳为以下四个步骤

任务提交
线程分配
执行任务
线程回收

1.任务提交

当有新的任务需要执行时，应用程序将任务提交给线程池。线程池会根据当前线程池的状态和配置策略来决定如何处理该任务。

2.线程分配

如果线程池中有空闲线程，那么直接将任务分配给该线程执行
如果没有空闲线程，且当前线程数量未达到线程池的最大限制，那么会创建一个新的线程来执行任务
如果线程数量已经达到最大限制，且任务队列已满，那么根据线程池的拒绝策略来处理该任务，常见的拒绝策略包括直接丢弃任务、抛出异常等

3.任务执行

线程从线程池中获取到任务后，开始执行任务。在执行过程中，线程池会对线程进行监控和管理，确保任务的正常执行

4.线程回收

当任务执行完成后，线程不会被销毁，而是放回线程池中，等待下一次任务的分配

3.标准线程池的实现

了解了什么是线程池，现在就来实现一下线程池

首先需要一个线程类，该类包含线程的基本信息

线程tid
线程数据
执行函数

以下是Thread类的具体实现

thread.hpp

 struct ThreadData{void* _args;std::string _name;ThreadData(std::string& name,void* args):_name(name),_args(args){}};typedef void* (*fun_t)(void*);//线程要执行的函数的参数和返回值都为void*class Thread{private:fun_t func;       // 线程要执行的函数ThreadData _data; // 线程的名字和线程的数据pthread_t tid;    // 线程的tidpublic:Thread(std::string& name,fun_t function,void * args):func(function),_data(name,args){}//启动一个线程void start(){pthread_create(&tid,nullptr,func,_data._args);}//等待指定线程void join(){pthread_join(tid,nullptr);}std::string& name(){return _data._name;}~Thread(){}};

线程池中会将任务放入任务队列当中，每个线程都会从任务队列中获取任务

多线程并发访问同一个任务队列，任务队列是共享资源，因此需要锁来保护任务队列

我们平常使用锁对资源进行保护，需要两个操作

加锁——pthread_mutex_lock
解锁——pthread_mutex_unlock

每次都需要两行语句，很麻烦

有没有什么简单、不吃操作的办法

很简单，实现一个LockGuard类，让其实现自动加锁、解锁

创建这个类对象时，自动加锁
析构这个类对象时，自动解锁

以下是LockGuard类的具体实现

LockGuard.hpp

class Mutex{private:pthread_mutex_t* _mtx;public:Mutex(pthread_mutex_t* mtx):_mtx(mtx){}void lock(){pthread_mutex_lock(_mtx);}void unlock(){pthread_mutex_unlock(_mtx);}~Mutex(){}};//构造时加锁，//出作用域时，析构时解锁//一键实现自动加锁和解锁class LockGuard{private:Mutex _mtx;public:LockGuard(pthread_mutex_t* mtx):_mtx(mtx){_mtx.lock();}~LockGuard(){_mtx.unlock();}};

准备好了线程类和LockGuard类，则就是线程池类的实现

实现线程池，紧扣以下要求即可

提交任务
线程获取任务

盯着这两点，再进行扩展。

以下是线程池类的实现

ThreadPool.hpp

 template<class T>class ThreadPool{private:std::vector<Thread*> _threads;//用于存储找到所有线程的表int _num;//线程的数量std::queue<T> _task_queue;//任务队列static ThreadPool<T>* _pool_ptr;//线程池管理句柄，一种线程池只能出现一次static pthread_mutex_t _mtx;pthread_mutex_t lock;pthread_cond_t cond;bool stop=false;public:pthread_mutex_t* getMutex(){return &lock;}bool isEmpty(){return _task_queue.empty();}void waitCond(){pthread_cond_wait(&cond,&lock);}T getTask(){T task = _task_queue.front();_task_queue.pop();return task;}private:ThreadPool(int num):_num(num){pthread_mutex_init(&lock,nullptr);pthread_cond_init(&cond,nullptr);for(int i=1;i<=_num;i++){std::string name="Thread"+std::to_string(i);_threads.push_back(new Thread(name,runtine,this));}}public:~ThreadPool(){stop = true;pthread_cond_broadcast(&cond);for(auto& x: _threads){x->join();delete x;}pthread_mutex_destroy(&lock);pthread_cond_destroy(&cond);}//单例化模式static ThreadPool<T>* getThreadPoolPtr(int num){if(_pool_ptr == nullptr){LockGuard tmp(&_mtx);if(!_pool_ptr){_pool_ptr = new ThreadPool<T>(num);}}return _pool_ptr;}void push_task(const T& task){LockGuard tmp(&lock);//提交任务_task_queue.push(task);pthread_cond_signal(&cond);//唤醒一个线程}void run(){for(auto& x: _threads){x->start();std::cout<< x->name()<<"启动成功"<<std::endl;}}static void* runtine(void* arg){ThreadData* data = (ThreadData* ) arg;ThreadPool<T>* ptr = (ThreadPool<T>*)data->_args;while(true){T task;{LockGuard tmp(ptr->getMutex());while (ptr->isEmpty()){   if(stop) return nullptr;ptr->waitCond();}if(stop) return nullptr;task = ptr->getTask();//执行任务}}}};template<typename T>ThreadPool<T>* ThreadPool<T>::_pool_ptr = nullptr;template<typename T>pthread_mutex_t ThreadPool<T>::_mtx = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

4.简易线程池

上面的标准线程池实现起来是很麻烦的，且细节会更多

当有人让你现场手撕的时候，你不一定能写出来，就算写出来，也会浪费很多时间

能展现你的实力，且不会占用太多时间，我们实现一个简易的线程池即可

简易线程池的实现

class ThreadPool{private:int _num; // 线程数量static ThreadPool<task>* _ptr;std::vector<int> threads;static pthread_mutex_t* mutex;pthread_mutex_t *_mtx;pthread_cond_t *_cond;std::queue<tsak> _tasks;private:ThreadPoll(int num) : _num(num){pthread_mutex_init(_mtx);pthread_cond_init(_cond);}ThreadPool(ThreadPool &another) = delete;ThreadPool &operator=(ThreadPool &another) = delete;public:ThreadPool<task>* getThreadPoolPtr(int num){if(_ptr == nullptr){pthread_mutex_lock(mutex);if(_ptr == nullptr){_ptr = new ThreadPoll<task>(num);}pthread_mutrx_unlock(mutex);}return _ptr;}void push(task value){pthread_mutex_lock(_mtx);_tasks.push(value);pthread_mutex_unlock(_mtx);pthread_cond_signal(_cond);}bool isEmpty(){return _tasks.size()==0?true:false;}void  getTask(task& t){t = queue.front();queue.pop();}void* runFunction(void* arg){ThreadPoll<task>* ptr = (ThreadPoll<task>* )arg;while(true){task T;pthread_mutex_lock(_mtx);while(ptr->isEmpty()){pthread_cond_wait(_cond,_mtx);}ptr->getTask(T);pthread_mutex_unlock(_mtx);//}}void start(){for(int i=0;i<_num;i++){pthread_t tid = 0;pthread_create(&tid,nullptr,runFunction,(void*)this);threads.push_back(tid);}}};
template< class task>
ThreadPool<task>* ThreadPool<task>::_ptr = nullptr;
template< class task>
pthread_mutex_t* ThreadPool<task>::mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

结语

在本文中，我们一同探索了线程池的奇妙世界，了解了它的工作原理、优点以及具体的实现方法。线程池就像是一个神奇的“工厂”，高效地管理和调度着线程资源，让它们有条不紊地完成各项任务。

在结束这份探索之旅时，你可能会思考一些更深层次的问题。比如，如何根据不同的业务需求选择最适合的线程池参数？在高并发环境下，如何进一步优化线程池的性能？这些问题都需要我们在实践中不断探索和总结。希望大家在今后的学习和工作中，能够继续深入研究线程池，将其运用到更多的场景中，为解决实际问题提供更多的思路和方法。

【Linux】——手撕线程池、简易线程池

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