引言

在Linux下，线程池是一种常见的并发编程模型，它能够有效地管理多个线程，提高系统的性能和资源利用率。通过线程池，可以实现多生产者多消费者模型，有效地处理并发任务，提升系统的响应速度和吞吐量。在本文中，我们将深入探讨如何在Linux环境下创建线程池，以及线程池的实现原理和使用技巧。通过深入理解线程池的概念和应用，我们可以更好地应对复杂的并发编程场景，从而提升系统的稳定性和性能表现。让我们一起探索Linux下线程池的奥秘，为并发编程的世界增添新的色彩！

一、线程池简单介绍

线程池是一种并发编程技术，用于管理和复用多个线程，以提高系统的性能和资源利用率。在线程池中，一定数量的线程被预先创建并保存在池中，当需要执行任务时，从线程池中选择一个空闲的线程来处理任务，任务执行完毕后，线程将返回到线程池中等待下一个任务。

通过使用线程池，可以避免频繁地创建和销毁线程，减少了线程创建和销毁的开销，同时也控制了并发线程的数量，避免系统资源被过度占用。线程池还可以根据系统负载情况动态调整线程数量，以更好地适应不同的工作负载。

二、Linux下线程池代码

⭕Makefile文件

thread_pool:testMain.cppg++ -o $@ $^ -std=c++11 -lpthread #-DDEBUG_SHOW
clean:rm -f thread_pool

这个 Makefile 包含了两个规则：一个用于编译名为"testMain.cpp"的程序并生成名为"thread_pool"的可执行文件，另一个用于清理生成的可执行文件。你可以使用"make"命令编译程序，使用"make clean"命令清理生成的可执行文件。

⭕ . h 头文件

✅Task.hpp

#pragma once#include <iostream>
#include <string>
#include <functional>// 定义函数类型 func_t，用于表示可以接受两个整型参数并返回一个整型结果的函数
typedef std::function<int(int, int)> func_t;// Task 类，表示一个任务
class Task
{
public:// 默认构造函数Task() {}// 带参数的构造函数，初始化任务的成员变量Task(int x, int y, func_t func) : x_(x), y_(y), func_(func){}// 重载 () 运算符，实现任务的执行void operator()(const std::string &name){// 在控制台输出任务执行的结果std::cout << "线程 " << name << " 处理完成, 结果是: " << x_ << "+" << y_ << "=" << func_(x_, y_) << std::endl;}public:int x_; // 任务的参数 xint y_; // 任务的参数 yfunc_t func_; // 保存任务所需执行的函数
};

✅thread.hpp

#pragma once
#include <iostream>
#include <string>
#include <cstdio>// 定义函数指针类型 fun_t，表示可以接受一个 void* 类型参数并返回一个 void* 类型结果的函数指针
typedef void *(*fun_t)(void *);// 线程数据结构，用于保存线程的参数和名称
class ThreadData
{
public:void *args_; // 线程参数std::string name_; // 线程名称
};// 线程类，用于创建和管理线程
class Thread
{
public:// 构造函数，初始化线程对象Thread(int num, fun_t callback, void *args) : func_(callback){// 设置线程名称为 "Thread-num"char nameBuffer[64];snprintf(nameBuffer, sizeof nameBuffer, "Thread-%d", num);name_ = nameBuffer;// 设置线程数据的参数和名称tdata_.args_ = args;tdata_.name_ = name_;}// 启动线程void start(){pthread_create(&tid_, nullptr, func_, (void*)&tdata_);}// 等待线程结束void join(){pthread_join(tid_, nullptr);}// 获取线程名称std::string name(){return name_;}// 析构函数~Thread(){}private:std::string name_; // 线程名称fun_t func_;       // 线程执行的函数指针ThreadData tdata_; // 线程数据pthread_t tid_;    // 线程 ID
};

✅threadPool.hpp

#pragma once
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <queue>
#include <unistd.h>
#include "thread.hpp"// 互斥锁类，封装了互斥锁的操作
class Mutex
{
public:Mutex(pthread_mutex_t *mtx) : pmtx_(mtx){}void lock(){pthread_mutex_lock(pmtx_);}void unlock(){pthread_mutex_unlock(pmtx_);}~Mutex(){}private:pthread_mutex_t *pmtx_;
};// RAII风格的加锁方式，构造时加锁，析构时解锁
class lockGuard
{
public:lockGuard(pthread_mutex_t *mtx) : mtx_(mtx){mtx_.lock();}~lockGuard(){mtx_.unlock();}private:Mutex mtx_;
};// 默认线程数
const int g_thread_num = 3;// 线程池类模板
template <class T>
class ThreadPool
{
public:// 获取互斥锁指针pthread_mutex_t *getMutex(){return &lock;}// 判断任务队列是否为空bool isEmpty(){return task_queue_.empty();}// 等待条件变量void waitCond(){pthread_cond_wait(&cond, &lock);}// 获取待执行任务T getTask(){T t = task_queue_.front();task_queue_.pop();return t;}private:// 构造函数，初始化线程池ThreadPool(int thread_num = g_thread_num) : num_(thread_num){pthread_mutex_init(&lock, nullptr);pthread_cond_init(&cond, nullptr);for (int i = 1; i <= num_; i++){threads_.push_back(new Thread(i, routine, this));}}ThreadPool(const ThreadPool<T> &other) = delete;const ThreadPool<T> &operator=(const ThreadPool<T> &other) = delete;public:// 获取线程池单例static ThreadPool<T> *getThreadPool(int num = g_thread_num){if (nullptr == thread_ptr){lockGuard lockguard(&mutex);if (nullptr == thread_ptr){thread_ptr = new ThreadPool<T>(num);}}return thread_ptr;}// 启动线程池中的线程void run(){for (auto &iter : threads_){iter->start();std::cout << iter->name() << " 启动成功" << std::endl;}}// 线程执行的函数static void *routine(void *args){ThreadData *td = (ThreadData *)args;ThreadPool<T> *tp = (ThreadPool<T> *)td->args_;while (true){T task;{lockGuard lockguard(tp->getMutex());while (tp->isEmpty())tp->waitCond();task = tp->getTask();}task(td->name_);}}// 向任务队列中添加任务void pushTask(const T &task){lockGuard lockguard(&lock);task_queue_.push(task);pthread_cond_signal(&cond);}// 析构函数，销毁线程池~ThreadPool(){for (auto &iter : threads_){iter->join();delete iter;}pthread_mutex_destroy(&lock);pthread_cond_destroy(&cond);}private:std::vector<Thread *> threads_; // 线程对象数组int num_; // 线程数量std::queue<T> task_queue_; // 任务队列static ThreadPool<T> *thread_ptr; // 线程池单例指针static pthread_mutex_t mutex; // 线程池单例的互斥锁pthread_mutex_t lock; // 线程池内部使用的互斥锁pthread_cond_t cond; // 线程池内部使用的条件变量
};// 静态成员初始化
template <typename T>
ThreadPool<T> *ThreadPool<T>::thread_ptr = nullptr;template <typename T>
pthread_mutex_t ThreadPool<T>::mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

⭕ . cpp 文件

✅testMain.cpp

#include "threadPool.hpp" // 包含线程池头文件
#include "Task.hpp" // 包含任务类的头文件
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <unistd.h>int main()
{srand((unsigned long)time(nullptr) ^ getpid()); // 初始化随机数种子// 获取线程池单例并运行线程ThreadPool<Task>::getThreadPool()->run();while(true){// 生产任务的过程，制作任务的时候，要花时间int x = rand() % 100 + 1; // 随机生成一个范围在1到100之间的整数xusleep(7721); // 模拟制作任务需要的时间int y = rand() % 30 + 1; // 随机生成一个范围在1到30之间的整数yTask t(x, y, [](int x, int y) -> int { // 创建任务对象t，执行加法操作return x + y;});std::cout << "制作任务完成: " << x << "+" << y << "=?" << std::endl; // 输出任务信息// 推送任务到线程池中ThreadPool<Task>::getThreadPool()->pushTask(t);sleep(1); // 暂停一秒钟}return 0;
}

这段代码主要实现了一个简单的任务生产者，不断地生成任务并将任务推送到线程池中执行。

三、线程池的优点

线程池能够有效地管理线程，提高系统的性能和响应速度，同时简化了线程管理的复杂性，是多线程编程中常用的一种技术。下面是它的优点

1. 提高性能：线程池可以减少线程创建和销毁的开销，通过重用线程，避免了频繁地创建和销毁线程所带来的性能损耗。

2. 控制并发度：线程池可以限制同时执行的线程数量，从而控制系统的并发度，防止因为过多线程导致系统资源被耗尽。

3. 提高响应速度：由于线程池中的线程已经创建好并处于就绪状态，当任务到达时可以立即执行，从而减少了任务等待执行的时间，提高了系统的响应速度。

4. 简化线程管理：线程池封装了线程的创建、销毁、调度等操作，简化了线程管理的复杂性，提高了代码的可维护性。

5. 控制资源占用：线程池可以限制系统中同时存在的线程数量，从而控制系统对资源（如内存、CPU）的占用，防止资源被耗尽导致系统崩溃。

总而言之，线程池提供了一种高效、可控的线程管理机制，适用于处理大量并发任务的场景，是提高系统性能和响应速度的重要工具之一。

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