【导读】：C 线程池一直都是各位程序员们造轮子的首选项目之一。今天，小编带大家一起来看看这个轻量的线程池，本线程池是header-only的，并且整个文件只有100行，其中C 的高级用法有很多，很值得我们学习，一起来看看吧。
以下是正文
线程池
C 带有线程操作，异步操作，就是没有线程池，至于线程池的概念，我先搜一下别人的解释：
一般而言,线程池有以下几个部分:
1. 完成主要任务的一个或多个线程。
2. 用于调度管理的管理线程。
3. 要求执行的任务队列。
我来讲讲人话：你的函数需要在多线程中运行，但是你又不能每来一个函数就开启一个线程，所以你就需要固定的N个线程来跑执行，但是有的线程还没有执行完，有的又在空闲，如何分配任务呢，你就需要封装一个线程池来完成这些操作，有了线程池这层封装，你就只需要告诉它开启几个线程，然后直接塞任务就行了，然后通过一定的机制获取执行结果。
这里有一个100行实现线程池的操作：
https://github.com/progschj/ThreadPool/blob/master/ThreadPool.h
分析源代码 头文件
#include #include #include #include #include #include #include #include #include vector,queue,momory 都没啥说的，thread线程相关，mutex 互斥量，解决资源抢占问题，condition_variable 条件量，用于唤醒线程和阻塞线程,future 从使用的角度出发，它是一个获取线程数据的函数。functional 函数子，可以理解为规范化的函数指针。stdexcept 就跟它的名字一样，标准异常。
class ThreadPool {public: ThreadPool(size_t); template<class F, class... Args> auto enqueue(F&& f, Args&&... args) -> std::future<typename std::result_of::type>; ~ThreadPool();private: // need to keep track of threads so we can join them std::vector< std::thread > workers; // the task queue std::queue< std::function > tasks; // synchronization std::mutex queue_mutex; std::condition_variable condition; bool stop;};线程池的声明，构造函数，一个enqueue模板函数 返回std::future, 然后这个type又利用了运行时检测（还是编译时检测?）推断出来的，非常的amazing啊。成功的使用一行代码反复套娃，这高阶的用法就是大佬的水平吗，i了i了。
workers 是vector<:thread> 俗称工作线程。
std::queue<std::function> tasks 俗称任务队列。
那么问题来了，这个任务队列的任务只能是void() 类型的吗？感觉没那么简单，还得接着看呐。
mutex,condition_variable 没啥讲的,stop 控制线程池停止的。
// the constructor just launches some amount of workersinline ThreadPool::ThreadPool(size_t threads) : stop(false){ for(size_t i = 0;i workers.emplace_back( [this] { for(;;) { std::function task;{ std::unique_lock<:mutex> lock(this->queue_mutex); this->condition.wait(lock, [this]{ return this->stop || !this->tasks.empty(); }); if(this->stop && this->tasks.empty()) return; task = std::move(this->tasks.front()); this->tasks.pop(); }task(); } } );}大佬写的注释就是这么朴实无华，说这个构造函数仅仅是把一定数量的线程塞进去，我是看了又看才悟出来这玩意是什么意思……虽然本质上的确是它说的只是把线程塞进去，但是这个线程也太绕了。
workers.emplace_back 参数是一个lambda表达式，不会阻塞，也就是说最外层的是一个异步函数，每个线程里面的事情才是重点。
labmda表达式中最外层是一个死循环，至于为什么是for(;;)而不是while(1) 这虽然不是重点，不过大佬的用法还是值得揣摩的，我估计是效率会更高？
task 申明后，紧跟着一个大括号，这个{}里面的部分，是一个同步操作，至于为什么用this->lock 而不是直接使用[&]来捕获参数，想来也是处于内存考虑。精打细算的风格像极了抠门的地主，i了i了。
紧接着一个wait(lock,condtion)的操作，像极了千层饼的套路。
第一层：这TM不是要锁死自己啊？这样不是构造都得卡死？
第二层：我们看到它emplace_back了一个线程，不会阻塞，但是等开锁，锁不就在它自己的线程里面嘛？那不得锁死了啊？
第三层：我们看到这个lock其实只是个包装，真正的锁是外层的mutex，所以从这里是不存在死锁的。但是你的wait的condition怎么可能不懂呢，必须要 stop 或者 !empty 才wait吗？
第四层：我们查资料发现后面的condition是返回false才会wait，也就是说要!stop && empty才会wait，就是说这个线程池是 运行态，并且没有任务才才会执行等待操作！否则就不等了，直接冲！
第五层：既然你判断了上面判断了stop和非空，为啥下面还要判断stop和空才退出呢？不显得冗余？
第六层：要确定它的确是被置为stop了，且队列执行空了，它才能够光荣退休。有没有问题呢，有，最后所有线程都阻塞了，你stop置为true它们也不知道啊……
我估计它的stop会有唤醒所有线程的操作，不过如果有的在执行，有的在等待，应该没办法都通知到位，但是在执行的在下一次判断的时候也能正常退出。
因为有了疑惑，我们就想看stop相关的操作，结果发现放在了析构函数里面……
// the destructor joins all threadsinline ThreadPool::~ThreadPool(){ { std::unique_lock<:mutex> lock(queue_mutex); stop = true; } condition.notify_all(); for(std::thread &worker: workers) worker.join();}{}里面上锁进行了stop为true的操作，至于为什么不用原子操作，我也不知道，但是仔细想了下大概是因为本来就有一把锁了，再用原子就不是内味儿了。然后它果然通知了所有，并且还把工作线程join了。也就是等它们结束。
结束了千层饼の解析之后，我们看看最重要的入队操作
// add new work item to the pooltemplate<class F, class... Args>auto ThreadPool::enqueue(F&& f, Args&&... args) -> std::future<typename std::result_of::type>{ using return_type = typename std::result_of::type;auto task = std::make_shared< std::packaged_task >( std::bind(std::forward(f), std::forward(args)...) ); std::future res = task->get_future(); { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);// don't allow enqueueing after stopping the pool if(stop) throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");tasks.emplace([task](){ (*task)(); });
