本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/cabccf5c/,欢迎阅读最新内容!

concurrent queue or blocking queue implemented in cpp

Guide

introduction

Where produce-consumer pattern is present it is often the case that one is faster that the other:

  • a parsing producer reads records faster than a processing consumer;
  • a disk reading producer is faster than network sending consumer.

Producer and consumer often communicate by queues: the producer will put items on a queue while the consumer will pop items off a queue. What happens when the queue becomes full, or empty?

One approach of the producer is to try to put an item on a queue and if it’s full yield the thread and repeat. Similarly the consumer can try to pop an item off a queue and if it’s empty, ditto. This approach of try-fail-yield can unnecessarily burn CPU cycles in tight loops that constantly try to put or pop items off a queue.

Another approach is to temporarily grow the queue, but that doesn’t scale well. When do we stop growing? And once we stop we have to fall back onto the try-fail-yield method.

What if we could implement a blocking queue:

  • a queue who’s put operation blocks when the queue if full, and unblocks only when another thread pops an item off the queue
  • Similarly a queue who’s pop operation blocks when the queue is empty, and unblocks only when another thread puts an item on the queue.

Quote from here

An example of using such a queue would look like this (notice a fast producer and slow consumer in the code below):

blocking queue v1

//std
#include <queue> //boost
#include <boost/thread.hpp>
#include <boost/bind.hpp>
#include <boost/asio.hpp> namespace my {
namespace algorithm { template<typename Data>
class SHARED_EXPORT blocking_queue
{
private:
std::queue<Data> the_queue;
mutable boost::mutex the_mutex;
boost::condition_variable the_condition_variable; public:
void push(Data const& data)
{
boost::mutex::scoped_lock lock(the_mutex);
the_queue.push(data);
lock.unlock();
the_condition_variable.notify_one();
} bool empty() const
{
boost::mutex::scoped_lock lock(the_mutex);
return the_queue.empty();
} size_t size() const
{
boost::mutex::scoped_lock lock(the_mutex);
return the_queue.size();
} bool try_pop(Data& popped_value)
{
boost::mutex::scoped_lock lock(the_mutex);
if (the_queue.empty())
{
return false;
} popped_value = the_queue.front();
the_queue.pop();
return true;
} void wait_and_pop(Data& popped_value)
{
boost::mutex::scoped_lock lock(the_mutex);
while (the_queue.empty())
{
the_condition_variable.wait(lock);
} popped_value = the_queue.front();
the_queue.pop();
} void signal_exit()
{
Data data;
push(data);
} }; }
}// end namespace

blocking queue v2


#pragma once
#include <iostream>
#include <assert.h> #include <queue>
#include <mutex>
#include <condition_variable> #define MAX_CAPACITY 20 namespace my {
namespace algorithm { template<typename T>
class SHARED_EXPORT BlockingQueue
{
public:
BlockingQueue()
:mtx(), full_(), empty_(), capacity_(MAX_CAPACITY) { } void Push(const T& data){
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
while(queue_.size() == capacity_){
full_.wait(lock );
} assert(queue_.size() < capacity_);
queue_.push(data);
empty_.notify_all();
} T Pop(){
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
while(queue_.empty()){
empty_.wait(lock );
} assert(!queue_.empty());
T front(queue_.front());
queue_.pop();
full_.notify_all();
return front;
} T Front(){
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
while(queue_.empty()){
empty_.wait(lock );
} assert(!queue_.empty());
T front(queue_.front());
return front;
} T Back(){
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
while(queue_.empty()){
empty_.wait(lock );
} assert(!queue_.empty());
T back(queue_.back());
return back;
} size_t Size(){
std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
return queue_.size();
} bool Empty(){
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
return queue_.empty();
} void SetCapacity(const size_t capacity){
capacity_ = (capacity > 0 ? capacity : MAX_CAPACITY);
} private:
//DISABLE_COPY_AND_ASSIGN(BlockingQueue);
BlockingQueue(const BlockingQueue& rhs);
BlockingQueue& operator= (const BlockingQueue& rhs); private:
mutable std::mutex mtx;
std::condition_variable full_;
std::condition_variable empty_;
std::queue<T> queue_;
size_t capacity_;
}; }
}// end namespace

Reference

History

  • 20191012: created.

Copyright

C++ 如何用百行代码实现线程安全的并发队列 | concurrent queue or blocking queue implemented in cpp的更多相关文章

  1. JELLY技术周刊 Vol.24 -- 技术周刊 &#183; 实现 Recoil 只需百行代码?

    蒲公英 · JELLY技术周刊 Vol.24 理解一个轮子最好的方法就是仿造一个轮子,很多框架都因此应运而生,比如面向 JS 开发者的 AI 工具 Danfo.js:参考 qiankun 的微前端框架 ...

  2. 继续node爬虫 — 百行代码自制自动AC机器人日解千题攻占HDOJ

    前言 不说话,先猛戳 Ranklist 看我排名. 这是用 node 自动刷题大概半天的 "战绩",本文就来为大家简单讲解下如何用 node 做一个 "自动AC机&quo ...

  3. 几百行代码写个Mybatis,原理搞的透透的!

    作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 Mybatis 最核心的原理也是它最便于使用的体现,为什么这说? 因为我们在使用 M ...

  4. 几百行代码实现一个 JSON 解析器

    前言 之前在写 gscript时我就在想有没有利用编译原理实现一个更实际工具?毕竟真写一个语言的难度不低,并且也很难真的应用起来. 一次无意间看到有人提起 JSON 解析器,这类工具充斥着我们的日常开 ...

  5. IOS 作业项目(1) 关灯游戏 (百行代码搞定)

    1,准备工作,既然要开关灯,就需要确定灯的灯的颜色状态 首先想到的是扩展UIColor

  6. Redux百行代码千行文档

    接触Redux不过短短半年,从开始看官方文档的一头雾水,到渐渐已经理解了Redux到底是在做什么,但是绝大数场景下Redux都是配合React一同使用的,因而会引入了React-Redux库,但是正是 ...

  7. 一个几百行代码实现的http服务器tinyhttpd

    /* J. David's webserver */ /* This is a simple webserver. * Created November 1999 by J. David Blacks ...

  8. 百行go代码构建p2p聊天室

    百行go代码构建p2p聊天室 百行go代码构建p2p聊天室 1. 上手使用 2. whisper 原理 3. 源码解读 3.1 参数说明 3.1 连接主节点 3.2 我的标识 3.2 配置我的节点 3 ...

  9. 以太坊系列之十八: 百行go代码构建p2p聊天室

    百行go代码构建p2p聊天室 百行go代码构建p2p聊天室 1. 上手使用 2. whisper 原理 3. 源码解读 3.1 参数说明 3.1 连接主节点 3.2 我的标识 3.2 配置我的节点 3 ...

随机推荐

  1. 搭建react native所遇到的坑

    一.所遇问题 在搭建react native环境中,遇到执行react native  run-android命令出现如下问题 Could not resolve all dependencies f ...

  2. 在Atmel Studio7中创建ASF项目

    使用ASF自带例程的方式创建程序是很方便,但是因为系统例程支持的ATMEL开发板往往和用户板配置不同,所以我们需要自己创建项目.下面介绍在AS7.0中快速创建一个ASF项目的方法. 1.首先从菜单开始 ...

  3. webpack实践(三)- html-webpack-plugin

    webpack系列博客中代码均在github上:https://github.com/JEmbrace/webpack-practice <webpack实践(一)- 先入个门> < ...

  4. hdu 2955 Robberies (01背包好题)

    Robberies Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total S ...

  5. hdu 6298 Maximum Multiple (简单数论)

    Maximum Multiple Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) ...

  6. 用js写直角三角形,等腰三角形,菱形

    //一. 画一个直角三角形     // 第几行   *号数     // *        1        1       // **       2        2     // ***    ...

  7. Python是什么?你真的了解Python吗?

    一.Python是什么相信混迹IT界的很多朋友都知道,Python是近年来最火的一个热点,没有之一.从性质上来讲它和我们熟知的C.java.php等没有什么本质的区别,也是一种开发语言,而且已经进阶到 ...

  8. java之线程(线程的创建方式、java中的Thread类、线程的同步、线程的生命周期、线程之间的通信)

    CPU:10核 主频100MHz 1核  主频    3GHz 那么哪一个CPU比较好呢? CPU核不是越多越好吗?并不一定.主频用于衡量GPU处理速度的快慢,举个例子10头牛运送货物快还是1架飞机运 ...

  9. Docker入门-笔记-1

    Docker入门 Docker 是 Golang 编写的, 自 2013 年推出以来,受到越来越多的开发者的关注.如果你关注最新的技术发展,那么你一定听说过 Docker.不管是云服务还是微服务(Mi ...

  10. 高性能mysql——高性能索引策略

    <高性能MySQL>读书笔记 一. 索引的优点 1. 索引可以让服务器快速定位到表的指定位置,大大减少了服务器需要扫描的数量: 2. 最常见的B-Tree索引按照顺序存储数据,可以用来做o ...