利用C++怎样实现一个阻塞队列详解

时间:2020-10-04 进击的小喽啰人气:1

本文着重给大家讲解了关于利用C++怎样实现一个阻塞队列的相关资料，文中通过代码实例讲解的非常细致，对大家的工作和学习具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

阻塞队列是多线程中常用的数据结构，对于实现多线程之间的数据交换、同步等有很大作用。

阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是向队列里添加元素的线程，消费者是从队列里取元素的线程。简而言之，阻塞队列是生产者用来存放元素、消费者获取元素的容器。

考虑下，这样一个多线程模型，程序有一个主线程 master 和一些 worker 线程，master 线程负责接收到数据，给 worker 线程分配数据，worker 线程取得一个任务后便可以开始工作，如果没有任务便阻塞住，节约 cpu 资源。

master 线程（生产者）：负责往阻塞队列中塞入数据，并唤醒正在阻塞的 worker 线程。
workder 线程（消费者）：负责从阻塞队列中取数据，如果没有数据便阻塞，直到被 master 线程唤醒。

那么怎样的数据结构比较适合做这样的唤醒呢？显而易见，是条件变量，在 c++ 11 中，stl 已经引入了线程支持库。

C++11 中条件变量

条件变量一般与一个互斥量同时使用，使用时需要先给互斥量上锁，然后条件变量会检测是否满足条件，如果不满足条件便会暂时释放锁，然后阻塞线程。

c++ 11使用方法主要如下：

#include <mutex>
#include <condition_value>
// 互斥量与条件变量
std::mutex m_mutex;
std::condition_value m_condition;

// 请求信号的一方
std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex);
while(xxx)
{
 // 这里会先释放 lock，
 // 如果有信号唤醒的话，会重新加锁。
 m_condition.wait(lock);
}

// 发送消息进行同步的一方
{
 std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex);
 // 唤醒其他正在 wait 的线程
 m_condition.notify_all();
}

用 C++11 实现阻塞队列

我们使用条件变量包装 STL 中的 queue 就可以实现阻塞队列功能，如果有兴趣，甚至可以自己实现一个效率更高的队列数据结构。

我们先假设一下阻塞队列需要如下接口：

push 将一个变量塞入队列；
take 从队列中取出一个元素；
size 查看队列有多少个元素；

template <typename T>
class BlockingQueue
{
public:
 BlockingQueue();
 void push(T&& value);
 T take();
 size_t size() const;
 
private:
 // 实际使用的数据结构队列
 std::queue<T> m_data;

 // 条件变量
 std::mutex m_mutex;
 std::condition_variable m_condition;
};

push 一个变量时，我们需要先加锁，加锁成功后才可以压入变量，这是为了线程安全。压入变量后，就可以发送信号通知正在阻塞的条件变量。

 void push(T&& value)
 {
  // 往队列中塞数据前要先加锁
  std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
  m_data.push(value);
  // 唤醒正在阻塞的条件变量
  m_condition.notify_all();
 }

take 一个变量时，就要有些不一样：

先加锁，加锁成功后，如果队列不为空，可以直接取数据，不需要 wait；
如果队列为空呢，则 wait 等待，直到被唤醒；
考虑特殊情况，唤醒后队列依然是空的……

 T take()
 {
  std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
  while(m_data.empty())
  {
   // 等待
   m_condition.wait(lock);
  }
  assert(!m_data.empty());
  T value(std::move(m_data.front()));
  m_data.pop();

  return value;
 }

总结下，代码如下：

#ifndef BLOCKINGQUEUE_H
#define BLOCKINGQUEUE_H

#include <queue>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <assert.h>

template <typename T>
class BlockingQueue
{
public:
 BlockingQueue()
  :m_mutex(),
   m_condition(),
   m_data()
 {
 }

 // 禁止拷贝构造
 BlockingQueue(BlockingQueue&) = delete;

 ~BlockingQueue()
 {
 }

 void push(T&& value)
 {
  // 往队列中塞数据前要先加锁
  std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
  m_data.push(value);
  m_condition.notify_all();
 }

 void push(const T& value)
 {
  std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
  m_data.push(value);
  m_condition.notify_all();
 }

 T take()
 {
  std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
  while(m_data.empty())
  {
   m_condition.wait(lock);
  }
  assert(!m_data.empty());
  T value(std::move(m_data.front()));
  m_data.pop();

  return value;
 }

 size_t size() const
 {
  std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
  return m_data.size();
 }
private:
 // 实际使用的数据结构队列
 std::queue<T> m_data;

 // 条件变量的锁
 std::mutex m_mutex;
 std::condition_variable m_condition;
};
#endif // BLOCKINGQUEUE_H

实验代码

我们写个简单的程序实验一下，下面程序有一个 master 线程，5个 worker 线程，master线程生成一个随机数，求 0-随机数的和。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <random>

#include <windows.h>

#include <blockingqueue.h>
using namespace std;

int task=100;
BlockingQueue<int> blockingqueue;
std::mutex mutex_cout;

void worker()
{
 int value;
 thread::id this_id = this_thread::get_id();
 while(true)
 {
  value = blockingqueue.take();
  uint64_t sum = 0;
  for(int i = 0; i < value; i++)
  {
   sum += i;
  }

  // 模拟耗时操作
  Sleep(100);

  std::lock_guard<mutex> lock(mutex_cout);
  std::cout << "workder: " << this_id << " "
     << __FUNCTION__
     << " line: " << __LINE__
     << " sum: " << sum
     << std::endl;
 }
}

void master()
{
 srand(time(nullptr));
 for(int i = 0; i < task; i++)
 {
  blockingqueue.push(rand()%10000);
  printf("%s %d %i\n",__FUNCTION__, __LINE__, i);
  Sleep(20);
 }
}

int main()
{
 thread th_master(master);
 std::vector<thread> th_workers;
 for(int i =0; i < 5; i++)
 {
  th_workers.emplace_back(thread(worker));
 }

 th_master.join();
 return 0;
}

从输出结果可以看出，master 线程将任务分配给了正在空闲的 worker 线程，具体是哪个线程就看操作系统的随机调度了。

master 46 5
worker: 3 worker line: 34 sum: 20998440
master 46 6
worker: 7 worker line: 34 sum: 3308878
master 46 7
worker: 4 worker line: 34 sum: 34598721
master 46 8
worker: 6 worker line: 34 sum: 1563796
master 46 9
worker: 5 worker line: 34 sum: 27978940

Reference

条件变量

总结

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