c++完美线程池

最新推荐文章于 2025-03-18 19:16:35 发布

Alan316

最新推荐文章于 2025-03-18 19:16:35 发布

阅读量273

点赞数 3

文章标签： c++ 算法开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_62383467/article/details/146319538

版权

以下是一个结合现代C++特性和工业级最佳实践的线程池实现，支持任务返回值、优雅关闭、异常处理和高效资源管理

：

cpp

#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <future>
#include <functional>
#include <stdexcept>
#include <memory>

class ThreadPool {
public:
    explicit ThreadPool(size_t threads = std::thread::hardware_concurrency())
        : stop(false)
    {
        if(threads == 0) throw std::invalid_argument("Thread count cannot be zero");
        
        workers.reserve(threads);
        for(size_t i = 0; i < threads; ++i) {
            workers.emplace_back([this] {
                while(true) {
                    std::function<void()> task;
                    {
                        std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
                        condition.wait(lock, [this] { 
                            return stop || !tasks.empty(); 
                        });

                        if(stop && tasks.empty()) return;
                        
                        task = std::move(tasks.front());
                        tasks.pop();
                    }

                    try {
                        task();
                    } catch(...) {
                        // 异常处理策略
                        std::exception_ptr eptr = std::current_exception();
                        // 可在此记录日志或执行其他处理
                    }
                }
            });
        }
    }

    template<class F, class... Args>
    auto enqueue(F&& f, Args&&... args) 
        -> std::future<typename std::invoke_result_t<F, Args...>>
    {
        using return_type = typename std::invoke_result_t<F, Args...>;
        
        if(stop) throw std::runtime_error("Enqueue on stopped ThreadPool");

        auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(
            std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...)
        );

        std::future<return_type> res = task->get_future();
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
            tasks.emplace([task](){ (*task)(); });
        }
        condition.notify_one();
        return res;
    }

    ~ThreadPool() {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
            stop = true;
        }
        condition.notify_all();
        for(std::thread &worker : workers) {
            if(worker.joinable()) worker.join();
        }
    }

private:
    std::vector<std::thread> workers;
    std::queue<std::function<void()>> tasks;
    std::mutex queue_mutex;
    std::condition_variable condition;
    bool stop;
};

核心特性说明

：

自动硬件并发检测
- 默认使用std::thread::hardware_concurrency()自动检测CPU核心数
- 可手动指定线程数量，支持动态调整（需扩展）
完美转发任务参数
cpp
```
template<class F, class... Args>
auto enqueue(F&& f, Args&&... args)
```
- 支持任意可调用对象（函数、lambda、仿函数等）
- 使用std::bind保持参数类型完整性
异步返回值处理
- 通过std::packaged_task和std::future实现
cpp
```
auto res = task->get_future();
```
- 允许调用者通过future获取任务执行结果
异常安全设计
- 任务执行时的异常捕获机制
cpp
```
try {
    task();
} catch(...) {
    std::exception_ptr eptr = std::current_exception();
}
```
- 可扩展添加异常日志记录或自定义处理逻辑
优雅关闭机制
cpp
```
~ThreadPool() {
    stop = true;
    condition.notify_all();
    // ...等待线程结束
}
```
- 保证所有已入队任务执行完毕
- 避免资源泄漏的严格线程join机制

使用示例

：

cpp

int main() {
    ThreadPool pool(4); // 4个工作线程
    
    std::vector<std::future<int>> results;
    
    // 提交任务
    for(int i = 0; i < 8; ++i) {
        results.emplace_back(pool.enqueue([i] {
            std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
            return i*i;
        }));
    }
    
    // 获取结果
    for(auto&& result : results)
        std::cout << result.get() << ' ';
    
    return 0;
}