线程池原理及代码实现

于 2024-06-03 11:29:06 发布
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前言

一、线程池的作用

为什么会有线程池，到底解决了什么问题?

  1. 减少线程的创建与销毁（线程的角度）
  2. 异步解耦的作用（设计的角度）

线程池的异步处理使用场景

以日志为例，在写日志loginfo(“xxx”)，与日志落盘，是两码事，它们两之间应该是异步的。那么异步解耦就是将日志当作一个任务task，将这个任务抛给线程池去处理，由线程池去负责日志落盘。对于应用程序而言，就可以提升落盘的效率。

以nginx为例，一秒几万的请求，速度很快。如果在其中加一个日志，那么qps一下子就掉下来了，因为每请求一次就需要落盘一次，那么整个服务器的性能就下降。我们可以引入一个线程池，把日志这个任务抛给线程池，对于主循环来说，就只抛任务即可，这样就可以大大提升主线程的效率。这就是线程池异步解耦的作用

不仅仅是日志落盘，还有很多地方都可以用线程池，比较耗时的操作如数据库操作，io处理等，都可以用线程池。

二、线程池工作原理

1.框架图

在这里插入图

2. 工作原理：

  1. 任务提交：将任务提交给线程池。任务通常以函数指针、可调用对象或某种形式的任务对象表示。
  2. 任务队列：线程池维护一个任务队列，将提交的任务放入队列中等待执行。
  3. 工作线程：线程池中预先创建一组工作线程，这些线程不断从任务队列中取出任务执行。
  4. 任务执行：工作线程从任务队列中取出任务并执行，当任务执行完毕后，线程返回任务队列继续取下一个任务执行。
  5. 线程复用：线程池中的线程被复用，避免了频繁创建和销毁线程的开销。

3. 主要组件：

  1. 任务队列：用于存储等待执行的任务。常用的数据结构是队列。
  2. 工作线程：负责执行任务的线程。它们从任务队列中取出任务并执行。
  3. 线程池管理器：负责管理任务队列和工作线程，并提供接口给外部提交任务。

4. 线程池的使用场景

线程池适用于以下场景：

  1. 服务器应用：如 Web 服务器，处理多个并发请求。
  2. 批处理任务：处理大量独立的任务，如图像处理、数据分析。
  3. 并发计算：如并行算法，将计算任务分发到多个线程执行。

三、代码实现

#include <pthread.h>
#include <stdatomic.h>
#include <stdint.h>
#include <stdlib.h>
#include "thrd_pool.h"
#include "spinlock.h"

/**
 * shell: gcc thrd_pool.c -c -fPIC
 * shell: gcc -shared thrd_pool.o -o libthrd_pool.so -I./ -L./ -lpthread
 * usage: include thrd_pool.h & link libthrd_pool.so
 */

typedef struct spinlock spinlock_t;

typedef struct task_s {
    void *next;         // 连接下一个任务
    handler_pt func;    // 任务执行
    void *arg;          // 上下文
} task_t;

typedef struct task_queue_s {
    void *head;
    void **tail; 
    int block;
    spinlock_t lock;
    pthread_mutex_t mutex;
    pthread_cond_t cond;
} task_queue_t;

struct thrdpool_s {
    task_queue_t *task_queue;   // 任务队列
    atomic_int quit;            // 标记线程池退出，原子变量-具备原子性-线程安全的
    int thrd_count;             // 线程数
    pthread_t *threads;         // 管理线程
};

// 对称
// 资源的创建   回滚式编程
// 业务逻辑     防御式编程
static task_queue_t *
__taskqueue_create() {
    int ret;
    task_queue_t *queue = (task_queue_t *)malloc(sizeof(task_queue_t));
    if (queue) {
        ret = pthread_mutex_init(&queue->mutex, NULL);
        if (ret == 0) {
            ret = pthread_cond_init(&queue->cond, NULL);
            if (ret == 0) {
                spinlock_init(&queue->lock);    // 肯定会成功，因为是在用户态的行为
                queue->head = NULL;
                queue->tail = &queue->head;
                queue->block = 1;
                return queue;
            }
            pthread_mutex_destroy(&queue->mutex);
        }
        free(queue);    // 创建锁资源失败 -> 回滚操作，释放资源
    }
    return NULL;
}

static void
__nonblock(task_queue_t *queue) {
    pthread_mutex_lock(&queue->mutex);
    queue->block = 0;
    pthread_mutex_unlock(&queue->mutex);
    pthread_cond_broadcast(&queue->cond);
}

static inline void 
__add_task(task_queue_t *queue, void *task) {
    // 不限定任务类型，只要该任务的结构起始内存是一个用于链接下一个节点的指针
    void **link = (void**)task;
    *link = NULL;

    spinlock_lock(&queue->lock);
    *queue->tail /* 等价于 queue->tail->next */ = link; // 解引用后是next指针
    queue->tail = link;
    spinlock_unlock(&queue->lock);
    pthread_cond_signal(&queue->cond);
}

static inline void * 
__pop_task(task_queue_t *queue) {
    spinlock_lock(&queue->lock);
    if (queue->head == NULL) {
        spinlock_unlock(&queue->lock);
        return NULL;
    }
    task_t *task;
    task = queue->head;

    void **link = (void**)task;
    queue->head = *link;

    if (queue->head == NULL) {
        queue->tail = &queue->head;
    }
    spinlock_unlock(&queue->lock);
    return task;
}

static inline void * 
__get_task(task_queue_t *queue) {
    task_t *task;
    // 虚假唤醒
    while ((task = __pop_task(queue)) == NULL) {
        pthread_mutex_lock(&queue->mutex);
        if (queue->block == 0) {
            pthread_mutex_unlock(&queue->mutex);
            return NULL;
        }
        // 1. 先 unlock(&mtx)
        // 2. 在 cond 休眠
        // --- __add_task 时唤醒
        // 3. 在 cond 唤醒
        // 4. 加上 lock(&mtx);
        pthread_cond_wait(&queue->cond, &queue->mutex);
        pthread_mutex_unlock(&queue->mutex);
    }
    return task;
}

static void
__taskqueue_destroy(task_queue_t *queue) {
    task_t *task;
    while ((task = __pop_task(queue))) {
        free(task);
    }
    spinlock_destroy(&queue->lock);
    pthread_cond_destroy(&queue->cond);
    pthread_mutex_destroy(&queue->mutex);
    free(queue);
}

static void *
__thrdpool_worker(void *arg) {
    thrdpool_t *pool = (thrdpool_t*) arg;
    task_t *task;
    void *ctx;

    while (atomic_load(&pool->quit) == 0) {
        task = (task_t*)__get_task(pool->task_queue);
        if (!task) break;
        handler_pt func = task->func;
        ctx = task->arg;
        free(task);
        func(ctx);
    }
    
    return NULL;
}

static void 
__threads_terminate(thrdpool_t * pool) {
    atomic_store(&pool->quit, 1);
    __nonblock(pool->task_queue);
    int i;
    for (i=0; i<pool->thrd_count; i++) {
        pthread_join(pool->threads[i], NULL);
    }
}

static int 
__threads_create(thrdpool_t *pool, size_t thrd_count) {
    pthread_attr_t attr;
	int ret;

    ret = pthread_attr_init(&attr);

    if (ret == 0) {
        pool->threads = (pthread_t *)malloc(sizeof(pthread_t) * thrd_count);
        if (pool->threads) {
            int i = 0;
            for (; i < thrd_count; i++) {
                if (pthread_create(&pool->threads[i], &attr, __thrdpool_worker, pool) != 0) {
                    break;
                }
            }
            pool->thrd_count = i;
            pthread_attr_destroy(&attr);
            if (i == thrd_count)
                return 0;
            __threads_terminate(pool);
            free(pool->threads);
        }
        ret = -1;
    }
    return ret; 
}

void
thrdpool_terminate(thrdpool_t * pool) {
    atomic_store(&pool->quit, 1);
    __nonblock(pool->task_queue);
}

thrdpool_t *
thrdpool_create(int thrd_count) {
    thrdpool_t *pool;

    pool = (thrdpool_t*)malloc(sizeof(*pool));
    if (pool) {
        task_queue_t *queue = __taskqueue_create();
        if (queue) {
            pool->task_queue = queue;
            atomic_init(&pool->quit, 0);
            if (__threads_create(pool, thrd_count) == 0)
                return pool;
            __taskqueue_destroy(queue);
        }
        free(pool);
    }
    return NULL;
}

int
thrdpool_post(thrdpool_t *pool, handler_pt func, void *arg) {
    if (atomic_load(&pool->quit) == 1) 
        return -1;
    task_t *task = (task_t*) malloc(sizeof(task_t));
    if (!task) return -1;
    task->func = func;
    task->arg = arg;
    __add_task(pool->task_queue, task);
    return 0;
}

void
thrdpool_waitdone(thrdpool_t *pool) {
    int i;
    for (i=0; i<pool->thrd_count; i++) {
        pthread_join(pool->threads[i], NULL);
    }
    __taskqueue_destroy(pool->task_queue);
    free(pool->threads);
    free(pool);
}

四、其他问题

1. 线程数量的抉择

线程到底初始化多少呢？如果是计算密集型就不用太多的线程，如果是任务密集型可以多几个。以下是经验值，不一定一定按照这个来。

计算密集型：强计算，计算时间较长，线程数量与cpu核心数成比例即可，如1：1。
任务密集型：处理任务，io操作。可以开多一点，如cpu核心数的2倍。

2. 线程池的动态扩缩

随着任务越来越多，线程不够用怎么办？我们可以开一个监控线程，设n=running线程 / 总线程。当n>上水位时，监控线程创建几个线程；当n<下水位时，监控线程销毁几个线程。可以设置30%和70%。

3. 回滚式编程和防御式编程

  1. 回滚式编程是一种确保在操作失败时能够恢复到先前状态的方法，主要应用于事务处理系统中，如数据库操作。其核心思想是在执行可能失败的操作前保存当前状态，若操作失败则回滚到之前的状态，以确保系统的一致性。
  2. 防御式编程是一种编程方法，旨在通过在代码中加入大量的检查和验证，防止错误和意外情况的发生，从而提高程序的健壮性和可靠性。其核心思想是“预防胜于治疗”，通过防御性的代码来捕获潜在问题。
wingcq22
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