Linux下通用线程池的创建与使用
线程池:简单地说,线程池 就是预先创建好一批线程,方便、快速地处理收到的业务。比起传统的到来一个任务,即时创建一个线程来处理,节省了线程的创建和回收的开销,响应更快,效率更高。
在linux中,使用的是posix线程库,首先介绍几个常用的函数:
1 线程的创建和取消函数
pthread_create
创建线程
pthread_join
合并线程
pthread_cancel
取消线程
2 线程同步函数
pthread_mutex_lock
pthread_mutex_unlock
pthread_cond_signal
pthread_cond_wait
关于函数的详细说明,参考man手册
线程池的实现:
线程池的实现主要分为三部分,线程的创建、添加任务到线程池中、工作线程从任务队列中取出任务进行处理。
主要有两个类来实现,CTask,CThreadPool
/**
执行任务的类,设置任务数据并执行
**/
class CTask
{
protected:
string m_strTaskName; //任务的名称
void* m_ptrData; //要执行的任务的具体数据
public:
CTask(){}
CTask(string taskName)
{
this->m_strTaskName = taskName;
m_ptrData = NULL;
}
virtual int Run()= 0;
void SetData(void* data); //设置任务数据
};
任务类是个虚类,所有的任务要从CTask类中继承 ,实现run接口,run接口中需要实现的就是具体解析任务的逻辑。m_ptrData是指向任务数据的指针,可以是简单数据类型,也可以是自定义的复杂数据类型。
线程池类
/**
线程池
**/
class CThreadPool
{
private:
vector<CTask*> m_vecTaskList; //任务列表
int m_iThreadNum; //线程池中启动的线程数
static vector<pthread_t> m_vecIdleThread; //当前空闲的线程集合
static vector<pthread_t> m_vecBusyThread; //当前正在执行的线程集合
static pthread_mutex_t m_pthreadMutex; //线程同步锁
static pthread_cond_t m_pthreadCond; //线程同步的条件变量
protected:
static void* ThreadFunc(void * threadData); //新线程的线程函数
static int MoveToIdle(pthread_t tid); //线程执行结束后,把自己放入到空闲线程中
static int MoveToBusy(pthread_t tid); //移入到忙碌线程中去
int Create(); //创建所有的线程
public:
CThreadPool(int threadNum);
int AddTask(CTask *task); //把任务添加到线程池中
int StopAll();
};
当线程池对象创建后,启动一批线程,并把所有的线程放入空闲列表中,当有任务到达时,某一个线程取出任务并进行处理。
线程之间的同步用线程锁和条件变量。
这个类的对外接口有两个:
AddTask函数把任务添加到线程池的任务列表中,并通知线程进行处理。当任务到到时,把任务放入m_vecTaskList任务列表中,并用pthread_cond_signal唤醒一个线程进行处理。
StopAll函数停止所有的线程
************************************************
代码:
××××××××××××××××××××CThread.h
#ifndef __CTHREAD
#define __CTHREAD
#include <vector>
#include <string>
#include <pthread.h>
using namespace std;
/**
执行任务的类,设置任务数据并执行
**/
class CTask
{
protected:
string m_strTaskName; //任务的名称
void* m_ptrData; //要执行的任务的具体数据
public:
CTask(){}
CTask(string taskName)
{
this->m_strTaskName = taskName;
m_ptrData = NULL;
}
virtual int Run()= 0;
void SetData(void* data); //设置任务数据
};
/**
线程池
**/
class CThreadPool
{
private:
vector<CTask*> m_vecTaskList; //任务列表
int m_iThreadNum; //线程池中启动的线程数
static vector<pthread_t> m_vecIdleThread; //当前空闲的线程集合
static vector<pthread_t> m_vecBusyThread; //当前正在执行的线程集合
static pthread_mutex_t m_pthreadMutex; //线程同步锁
static pthread_cond_t m_pthreadCond; //线程同步的条件变量
protected:
static void* ThreadFunc(void * threadData); //新线程的线程函数
static int MoveToIdle(pthread_t tid); //线程执行结束后,把自己放入到空闲线程中
static int MoveToBusy(pthread_t tid); //移入到忙碌线程中去
int Create(); //创建所有的线程
public:
CThreadPool(int threadNum);
int AddTask(CTask *task); //把任务添加到线程池中
int StopAll();
};
#endif
类的实现为:
××××××××××××××××××××CThread.cpp
#include "CThread.h"
#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;
void CTask::SetData(void * data)
{
m_ptrData = data;
}
vector<pthread_t> CThreadPool::m_vecBusyThread;
vector<pthread_t> CThreadPool::m_vecIdleThread;
pthread_mutex_t CThreadPool::m_pthreadMutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
pthread_cond_t CThreadPool::m_pthreadCond = PTHREAD_COND_INITIALIZER;
CThreadPool::CThreadPool(int threadNum)
{
this->m_iThreadNum = threadNum;
Create();
}
int CThreadPool::MoveToIdle(pthread_t tid)
{
vector<pthread_t>::iterator busyIter = m_vecBusyThread.begin();
while(busyIter != m_vecBusyThread.end())
{
if(tid == *busyIter)
{
break;
}
busyIter++;
}
m_vecBusyThread.erase(busyIter);
m_vecIdleThread.push_back(tid);
return 0;
}
int CThreadPool::MoveToBusy(pthread_t tid)
{
vector<pthread_t>::iterator idleIter = m_vecIdleThread.begin();
while(idleIter != m_vecIdleThread.end())
{
if(tid == *idleIter)
{
break;
}
idleIter++;
}
m_vecIdleThread.erase(idleIter);
m_vecBusyThread.push_back(tid);
return 0;
}
void* CThreadPool::ThreadFunc(void * threadData)
{
pthread_t tid = pthread_self();
while(1)
{
pthread_mutex_lock(&m_pthreadMutex);
pthread_cond_wait(&m_pthreadCond,&m_pthreadMutex);
cout << "tid:" << tid << " run" << endl;
//get task
vector<CTask*>* taskList = (vector<CTask*>*)threadData;
vector<CTask*>::iterator iter = taskList->begin();
while(iter != taskList->end())
{
MoveToBusy(tid);
break;
}
CTask* task = *iter;
taskList->erase(iter);
pthread_mutex_unlock(&m_pthreadMutex);
cout << "idel thread number:" << CThreadPool::m_vecIdleThread.size() << endl;
cout << "busy thread number:" << CThreadPool::m_vecBusyThread.size() << endl;
//cout << "task to be run:" << taskList->size() << endl;
task->Run();
//cout << "CThread::thread work" << endl;
cout << "tid:" << tid << " idle" << endl;
}
return (void*)0;
}
int CThreadPool::AddTask(CTask *task)
{
this->m_vecTaskList.push_back(task);
pthread_cond_signal(&m_pthreadCond);
return 0;
}
int CThreadPool::Create()
{
for(int i = 0; i < m_iThreadNum;i++)
{
pthread_t tid = 0;
pthread_create(&tid,NULL,ThreadFunc,&m_vecTaskList);
m_vecIdleThread.push_back(tid);
}
return 0;
}
int CThreadPool::StopAll()
{
vector<pthread_t>::iterator iter = m_vecIdleThread.begin();
while(iter != m_vecIdleThread.end())
{
pthread_cancel(*iter);
pthread_join(*iter,NULL);
iter++;
}
iter = m_vecBusyThread.begin();
while(iter != m_vecBusyThread.end())
{
pthread_cancel(*iter);
pthread_join(*iter,NULL);
iter++;
}
return 0;
}
简单示例:
××××××××test.cpp
#include "CThread.h"
#include <iostream>
using namespace std;
class CWorkTask: public CTask
{
public:
CWorkTask()
{}
int Run()
{
cout << (char*)this->m_ptrData << endl;
sleep(10);
return 0;
}
};
int main()
{
CWorkTask taskObj;
char szTmp[] = "this is the first thread running,haha success";
taskObj.SetData((void*)szTmp);
CThreadPool threadPool(10);
for(int i = 0;i < 11;i++)
{
threadPool.AddTask(&taskObj);
}
while(1)
{
sleep(120);
}
return 0;
}
Linux下通用线程池的创建与使用的更多相关文章
- Linux下简单线程池的实现
大多数的网络服务器,包括Web服务器都具有一个特点,就是单位时间内必须处理数目巨大的连接请求,但是处理时间却是比较短的.在传统的多线程服务器模型中是这样实现的:一旦有个服务请求到达,就创建一个新的服务 ...
- 一个Linux下C线程池的实现
什么时候需要创建线程池呢?简单的说,如果一个应用需要频繁的创建和销毁线程,而任务执行的时间又非常短,这样线程创建和销毁的带来的开销就不容忽视,这时也是线程池该出场的机会了.如果线程创建和销毁时间相比任 ...
- linux下的线程池
什么时候需要创建线程池呢?简单的说,如果一个应用需要频繁的创建和销毁线程,而任务执行的时间又非常短,这样线程创建和销毁的带来的开销就不容忽视,这时也是线程池该出场的机会了.如果线程创建和销毁时间相比任 ...
- Linux下简易线程池
线程池简介 线程池是可以用来在后台执行多个任务的线程集合. 这使主线程可以自由地异步执行其他任务.线程池通常用于服务器应用程序. 每个传入请求都将分配给线程池中的一个线程,因此可以异步处理请求,而不会 ...
- Windows和Linux下通用的线程接口
对于多线程开发,Linux下有pthread线程库,使用起来比较方便,而Windows没有,对于涉及到多线程的跨平台代码开发,会带来不便.这里参考网络上的一些文章,整理了在Windows和Linux下 ...
- Linux下查看线程数的几种方法汇总
Linux下查看线程数的几种方法汇总 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Linux下查看某个进程的线程数量 pstree命令以树状图显示进程间的关系(display ...
- Java线程池的创建详解
本篇文章主要总结了Java创建线程池的三种方式以及线程池参数的详细说明,对线程池感兴趣的同学可以作为参考学习. 1)通过工具类java.util.concurrent.Executors的静态方法来创 ...
- JAVA线程池的创建与使用
为什么要用线程池? 我们都知道,每一次创建一个线程,JVM后面的工作包括:为线程建立虚拟机栈.本地方法栈.程序计数器的内存空间(下图可看出),所以线程过多容易导致内存空间溢出.同时,当频繁的创建和销毁 ...
- Linux网络通信(线程池和线程池版本的服务器代码)
线程池 介绍 线程池: 一种线程使用模式.线程过多会带来调度开销,进而影响缓存局部性和整体性能.而线程池维护着多个线程,等待着监督管理者分配可并发执行的任务.这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的 ...
随机推荐
- Extjs NumberField 开始值 不能大于 结束值
Ext.apply(Ext.form.VTypes,{ numberrange: function(val, field) { var num = parseFloat(val); if (field ...
- C# 输入法 z
C# 输入法 虽说输入法不是什么新事物,各种语言版本都有,不过在C#不常见:这就会给人一种误会:C#不能做!其实C#能不能做呢,答案是肯定的——三种方式都行:IMM.TSF以及外挂式.IMM这种就是调 ...
- mr
大数据技术 —— MapReduce 简介 本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观,但由于输入数据很大, ...
- eclipse在Windows7 64 位下出现Unhandled event loop exception No more handles
1..如果不影响工程正常发布运行,就不要管他了2.工作空间有毛病.把workspace的.metadata删了3.把eclipse重装下.一般第二步能解决大多数问题.
- 如何利用启明星Portal门户系统的Page模块构建文档库
利用启明星门户系统的Page模块构架可以搭建企业内部的文档管理系统. (一)应用背景 企业内部通常都会使用共享网盘的方式来存放不同部门之间的文档,例如管理员在服务器上对人事部门增加人事部文档文件夹. ...
- (转载)ios的一些知识点
ios的一些知识点 一 非ARC的内存管理情况 1-autorelease,当用户的代码在持续运行时,自动释放池是不会被销毁的,这段时间内用户可以安全地使用自动释放的对象.当用户的代码运行告一 段落 ...
- 已有数据库(单机)部署Database Vault
1.停止em和数据库 emctl stop dbconsole shutdown immediate 2.又一次安装DB软件 ./runInstaller 选组件的时候,选中"Oracle ...
- C++ 使用TinyXML解析XML文件
1.介绍 读取和设置xml配置文件是最常用的操作,TinyXML是一个开源的解析XML的C++解析库,能够在Windows或Linux中编译.这个解析库的模型通过解析XML文件,然后在内存中生成DOM ...
- Java基础(十二):包(package)
一.Java 包(package): 为了更好地组织类,Java 提供了包机制,用于区别类名的命名空间.包的作用: 1.把功能相似或相关的类或接口组织在同一个包中,方便类的查找和使用. 2.如同文件夹 ...
- (转)UnityVS(Visual Studio Tools For Unity)的安装与使用
UnityVS(Visual Studio Tools For Unity)的安装与使用 一些废话 Unity 的开发者们,尤其是微软系的Unity开发者们,用Mono是不是烦死了?你是不是跟我一 ...