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11.多线程-信号量-线程池

2025/4/6 16:28:27 来源：https://blog.csdn.net/Q2691463021/article/details/146937145  浏览:  次   关键词：11.多线程-信号量-线程池

信号量

image-20230806153117117

  1. 信号量的基本使用接口

sem_init()

sem_init - initialize an unnamed semaphore// 头文件
#include <semaphore.h>// 函数    
int sem_init(sem_t *sem, int pshared, unsigned int value);// 参数
pshared ： 0表示线程间共享，非0表示进程间共享
value ：信号量初始值

sem_destroy()

sem_destroy - destroy an unnamed semaphore
#include <semaphore.h>
int sem_destroy(sem_t *sem);

sem_wait()

// p(),p操作
sem_wait, sem_timedwait, sem_trywait - lock a semaphore
#include <semaphore.h>
int sem_wait(sem_t *sem);

sem_post()

// V(),v操作
sem_post - unlock a semaphore
#include <semaphore.h>
int sem_post(sem_t *sem);
  1. 引入环形队列

image-20230807135518874

环形队列代码演示_1(生产的数据为一个整型int)

makefile

ringqueue:main.ccg++ -o $@ $^ -std=c++11 -lpthread
.PHONY:clean
clean:rm -f ringqueue

RingQueue.hpp

#pragma once#include <iostream>
#include <vector>
#include <cassert>
#include <semaphore.h>
#include <pthread.h>// 给定的环形队列的空间大小，作为_cap的缺省值
static const int gcap = 5;template<class T>
class RingQueue
{
private:// 针对信号量的PV操作// P操作 --> 对指定的信号量减1void P(sem_t &sem){// sem_wait() 对指定的信号量减1，使对应的线程拥有空间资源int n = sem_wait(&sem);assert(n == 0); (void)n;}// V操作// 对指定的信号量加1void V(sem_t &sem){// sem_post() 对指定的信号量加1，// 数据被消费，则对应的空间资源可再利用int n = sem_post(&sem);assert(n == 0);(void)n;}public:// 构造函数RingQueue(const int &cap = gcap): _queue(cap), _cap(cap){// 对生产对应的信号量，空间资源做初始化int n = sem_init(&_spaceSem, 0, _cap);assert(n == 0);// 对消费者对应的信号量，数据资源做初始化n = sem_init(&_dataSem, 0, 0);assert(n == 0);_productorStep = _consumerStep = 0;pthread_mutex_init(&_pmutex, nullptr);pthread_mutex_init(&_cmutex, nullptr);}// 生产者void Push(const T &in){// 申请到了空间信号量，意味着，我一定能进行正常的生产P(_spaceSem); // 因为有多个线程都会申请到信号量，而多个生产线程是互斥的，因此要进行加锁// 单个生产线程，则不需要加锁// 加锁pthread_mutex_lock(&_pmutex);   // 将生产的数据放入到队列中，并对生产者的下标进行++     _queue[_productorStep++] = in;// 因为是环形队列，所以要进行这样的操作才可以让下标在_cap循环_productorStep %= _cap;// 解锁pthread_mutex_unlock(&_pmutex);// 数据资源++V(_dataSem);}// 消费者void Pop(T *out){// 思考：现加锁，后申请信号量，还是现申请信号量，在加锁？// 我们应该先申请信号量，再进行加锁// 因为申请信号量的操作是原子的，所以不需要对其进行加锁P(_dataSem);pthread_mutex_lock(&_cmutex);// 将数据消费之后，将数据消费之后，将消费者的下标进行++*out = _queue[_consumerStep++];_consumerStep %= _cap;pthread_mutex_unlock(&_cmutex);V(_spaceSem);}// 析构函数~RingQueue(){// 销毁信号量sem_destroy(&_spaceSem);sem_destroy(&_dataSem);// 销毁锁pthread_mutex_destroy(&_pmutex);pthread_mutex_destroy(&_cmutex);}
private:// 环形队列用vectorstd::vector<T> _queue; // 环形队列的容量 int _cap;// 生产者信号量// 生产者 想生产，看中的是什么资源呢? 空间资源sem_t _spaceSem; // 消费者信号量// 消费者 想消费，看中的是什么资源呢? 数据资源sem_t _dataSem;  // 生产者在环形队列中的位置，也就是生产者在队列中的下标int _productorStep;// 消费者在环形队列中的位置，也就是消费者在队列中的下标int _consumerStep;// 锁，生产者的锁和消费者进行生产或者消费时需要用到的锁pthread_mutex_t _pmutex;pthread_mutex_t _cmutex;
};

main.cc

#include "RingQueue.hpp"
#include <pthread.h>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>std::string SelfName()
{char name[128];snprintf(name, sizeof(name), "thread[0x%x]", pthread_self());return name;
}// 生产
void *ProductorRoutine(void *rq)
{RingQueue<int> *ringqueue = static_cast<RingQueue<int> *>(rq);while(true){int data = rand() % 10 + 1;ringqueue->Push(data);std::cout << "生产完成，生产的数据是：" << data << std::endl;}
}// 消费
void *ConsumerRoutine(void *rq)
{RingQueue<int> *ringqueue = static_cast<RingQueue<int> *>(rq);while(true){int data;ringqueue->Pop(&data);std::cout << "消费完成，消费的数据是：" << data << std::endl;}
}int main()
{// 随机数种子srand((unsigned int)time(nullptr) ^ getpid() ^ pthread_self() ^ 0x71727374);RingQueue<int> *rq = new RingQueue<int>();pthread_t p, c;pthread_create(&p, nullptr, ProductorRoutine, rq);pthread_create(&c, nullptr, ConsumerRoutine, rq);pthread_join(p, nullptr);pthread_join(c, nullptr);delete rq;return 0;
}

环形队列代码演示_2(生产的数据为一个任务,多线程)

makefile

ringqueue:main.ccg++ -o $@ $^ -std=c++11 -lpthread
.PHONY:clean
clean:rm -f ringqueue

Task.hpp

#pragma once#include <iostream>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <functional>class Task
{using func_t = std::function<int(int,int,char)>;// typedef std::function<int(int,int)> func_t;
public:Task(){}Task(int x, int y, char op, func_t func):_x(x), _y(y), _op(op), _callback(func){}std::string operator()(){int result = _callback(_x, _y, _op);char buffer[1024];snprintf(buffer, sizeof buffer, "%d %c %d = %d", _x, _op, _y, result);return buffer;}std::string toTaskString(){char buffer[1024];snprintf(buffer, sizeof buffer, "%d %c %d = ?", _x, _op, _y);return buffer;}
private:int _x;int _y;char _op;func_t _callback;
};const std::string oper = "+-*/%";int mymath(int x, int y, char op)
{int result = 0;switch (op){case '+':result = x + y;break;case '-':result = x - y;break;case '*':result = x * y;break;case '/':{if (y == 0){std::cerr << "div zero error!" << std::endl;result = -1;}elseresult = x / y;}break;case '%':{if (y == 0){std::cerr << "mod zero error!" << std::endl;result = -1;}elseresult = x % y;}break;default:// do nothingbreak;}return result;
}

RingQueue.hpp

#pragma once#include <iostream>
#include <vector>
#include <cassert>
#include <semaphore.h>
#include <pthread.h>// 给定的环形队列的空间大小，作为_cap的缺省值
static const int gcap = 5;template<class T>
class RingQueue
{
private:// 针对信号量的PV操作// P操作 --> 对指定的信号量减1void P(sem_t &sem){// sem_wait() 对指定的信号量减1，使对应的线程拥有空间资源int n = sem_wait(&sem);assert(n == 0); (void)n;}// V操作// 对指定的信号量加1void V(sem_t &sem){// sem_post() 对指定的信号量加1，// 数据被消费，则对应的空间资源可再利用int n = sem_post(&sem);assert(n == 0);(void)n;}public:// 构造函数RingQueue(const int &cap = gcap): _queue(cap), _cap(cap){// 对生产对应的信号量，空间资源做初始化int n = sem_init(&_spaceSem, 0, _cap);assert(n == 0);// 对消费者对应的信号量，数据资源做初始化n = sem_init(&_dataSem, 0, 0);assert(n == 0);_productorStep = _consumerStep = 0;pthread_mutex_init(&_pmutex, nullptr);pthread_mutex_init(&_cmutex, nullptr);}// 生产者void Push(const T &in){// 申请到了空间信号量，意味着，我一定能进行正常的生产P(_spaceSem); // 因为有多个线程都会申请到信号量，而多个生产线程是互斥的，因此要进行加锁// 加锁pthread_mutex_lock(&_pmutex);   // 将生产的数据放入到队列中，并对生产者的下标进行++     _queue[_productorStep++] = in;// 因为是环形队列，所以要进行这样的操作才可以让下标在_cap循环_productorStep %= _cap;// 解锁pthread_mutex_unlock(&_pmutex);// 数据资源++V(_dataSem);}// 消费者void Pop(T *out){// 思考：现加锁，后申请信号量，还是现申请信号量，在加锁？// 我们应该先申请信号量，再进行加锁// 因为申请信号量的操作是原子的，所以不需要对其进行加锁P(_dataSem);pthread_mutex_lock(&_cmutex);// 将数据消费之后，将数据消费之后，将消费者的下标进行++*out = _queue[_consumerStep++];_consumerStep %= _cap;pthread_mutex_unlock(&_cmutex);V(_spaceSem);}// 析构函数~RingQueue(){// 销毁信号量sem_destroy(&_spaceSem);sem_destroy(&_dataSem);// 销毁锁pthread_mutex_destroy(&_pmutex);pthread_mutex_destroy(&_cmutex);}
private:// 环形队列用vectorstd::vector<T> _queue; // 环形队列的容量 int _cap;// 生产者信号量// 生产者 想生产，看中的是什么资源呢? 空间资源sem_t _spaceSem; // 消费者信号量// 消费者 想消费，看中的是什么资源呢? 数据资源sem_t _dataSem;  // 生产者在环形队列中的位置，也就是生产者在队列中的下标int _productorStep;// 消费者在环形队列中的位置，也就是消费者在队列中的下标int _consumerStep;// 锁，生产者的锁和消费者进行生产或者消费时需要用到的锁pthread_mutex_t _pmutex;pthread_mutex_t _cmutex;
};

main.cc

#include "RingQueue.hpp"
#include "Task.hpp"
#include <pthread.h>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>std::string SelfName()
{char name[128];snprintf(name, sizeof(name), "thread[0x%x]", pthread_self());return name;
}// 生产
void *ProductorRoutine(void *rq)
{RingQueue<Task> *ringqueue = static_cast<RingQueue<Task> *>(rq);while(true){// 构建or获取任务 --- 这个是要花时间的int x = rand() % 10;int y = rand() % 5;// 随机选择操作符char op = oper[rand()%oper.size()];// 构建生产任务Task t(x, y, op, mymath);// 生产任务ringqueue->Push(t);// 输出提示std::cout <<  SelfName() << ", 生产者派发了一个任务: " << t.toTaskString() << std::endl;sleep(1);}
}// 消费
void *ConsumerRoutine(void *rq)
{RingQueue<Task> *ringqueue = static_cast<RingQueue<Task> *>(rq);while(true){Task t;//消费任务ringqueue->Pop(&t);// 消费也是要花时间的，如果任务很复杂，则需要花费大量的时间std::string result = t();std::cout <<  SelfName() << ", 消费者消费了一个任务: " << result << std::endl;// sleep(1);}
}int main()
{// 随机数种子srand((unsigned int)time(nullptr) ^ getpid() ^ pthread_self() ^ 0x71727374);RingQueue<Task> *rq = new RingQueue<Task>();// 单生产，单消费，多生产，多消费 // --> 只要保证，最终进入临界区的是一个生产，一个消费就行！// 多生产，多消费的意义？？// 不管是生产任务还是消费任务都是需要花费时间的，如果是复杂的任务，则需要花费大量的时间// 而生产任务和消费任务是可以多线程并发执行的，只是说放入环形队列时，// 多个生产线程或者多个消费线程是串联执行进环形队列的pthread_t p[4], c[8];for(int i = 0; i < 4; i++) pthread_create(p+i, nullptr, ProductorRoutine, rq);for(int i = 0; i < 8; i++) pthread_create(c+i, nullptr, ConsumerRoutine, rq);for(int i = 0; i < 4; i++) pthread_join(p[i], nullptr);for(int i = 0; i < 8; i++) pthread_join(c[i], nullptr);delete rq;return 0;
}

线程池

/*threadpool.h*/ // 线程池的作用：避免不断的创建新线程，提高效率/* 线程池: \* 一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销，进而影响缓存局部性和整体性能。而线程池维护着多个线程，等待着监督管理者分配可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价。线程池不仅能够保证内核的充分利用，还能防止过分调度。可用线程数量应该取决于可用的并发处理器、处理器内核、内存、网络sockets等的数量。 \* 线程池的应用场景： \* 1. 需要大量的线程来完成任务，且完成任务的时间比较短。 WEB服务器完成网页请求这样的任务，使用线程池技术是非常合适的。因为单个任务小，而任务数量巨大，你可以想象一个热门网站的点击次数。 但对于长时间的任务，比如一个 Telnet连接请求，线程池的优点就不明显了。因为Telnet会话时间比线程的创建时间大多了。 \* 2. 对性能要求苛刻的应用，比如要求服务器迅速响应客户请求。 \* 3. 接受突发性的大量请求，但不至于使服务器因此产生大量线程的应用。突发性大量客户请求，在没有线程池情况下，将产生大量线程，虽然理论上大部分操作系统线程数目最大值不是问题，短时间内产生大量线程可能使内存到达极限，出现错误. \* 线程池的种类： \* 线程池示例： \* 1. 创建固定数量线程池，循环从任务队列中获取任务对象， \* 2. 获取到任务对象后，执行任务对象中的任务接口 */

演示代码

makefile

threadpool:main.ccg++ -o $@ $^ -std=c++11 -lpthread
.PHONY:clean
clean:rm -f threadpool

LockGuard.hpp

#pragma once#include <iostream>
#include <pthread.h>class Mutex
{
public:// 构造函数Mutex(pthread_mutex_t *lock_p = nullptr):lock_p_(lock_p){}// 加锁void lock(){// 如果lock_p_不是空指针，这说明已经传递进来了一把锁了// 此时对调用的线程进行加锁if(lock_p_)pthread_mutex_lock(lock_p_);   // 进行加锁}// 解锁void unlock(){if(lock_p_)pthread_mutex_unlock(lock_p_);   // 进行解锁}// 析构函数~Mutex(){}private:pthread_mutex_t *lock_p_;
};class LockGuard
{
public:LockGuard(pthread_mutex_t *mutex):mutex_(mutex){mutex_.lock(); // 在构造函数中进行加锁}// 我们自己封装的锁，一旦出了其作用域，系统就会调用析构函数对调用的线程进行解锁~LockGuard(){mutex_.unlock(); // 在析构函数中进行解锁}private:Mutex mutex_;
};

Task.hpp

#pragma once#include <iostream>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <functional>class Task
{using func_t = std::function<int(int,int,char)>;// typedef std::function<int(int,int)> func_t;
public:Task(){}Task(int x, int y, char op, func_t func):_x(x), _y(y), _op(op), _callback(func){}std::string operator()(){int result = _callback(_x, _y, _op);char buffer[1024];snprintf(buffer, sizeof buffer, "%d %c %d = %d", _x, _op, _y, result);return buffer;}std::string toTaskString(){char buffer[1024];snprintf(buffer, sizeof buffer, "%d %c %d = ?", _x, _op, _y);return buffer;}private:int _x;int _y;char _op;func_t _callback;
};const std::string oper = "+-*/%";int mymath(int x, int y, char op)
{int result = 0;switch (op){case '+':result = x + y;break;case '-':result = x - y;break;case '*':result = x * y;break;case '/':{if (y == 0){std::cerr << "div zero error!" << std::endl;result = -1;}elseresult = x / y;}break;case '%':{if (y == 0){std::cerr << "mod zero error!" << std::endl;result = -1;}elseresult = x % y;}break;default:// do nothingbreak;}return result;
}

Thread.hpp

#pragma once#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <cassert>
#include <functional>
#include <pthread.h>namespace ThreadNs
{typedef std::function<void *(void *)> func_t;const int num = 1024;class Thread{private:// 在类内创建线程，想让线程执行对应的方法，需要将方法设置成为static// 类内成员，有缺省参数； 不仅需要传递当前函数的地址，还要传递this指针// 而我们只能够传递一个参数（当前函数的地址），因此必须将当前成员函数设置为静态static void *start_routine(void *args) {Thread *_this = static_cast<Thread *>(args);return _this->callback();}public:// 构造函数Thread(){// 给创建的线程命名char namebuffer[num];snprintf(namebuffer, sizeof namebuffer, "thread-%d", threadnum++);name_ = namebuffer;}// 创建线程void start(func_t func, void *args = nullptr){func_ = func;  // 线程要调用的方法args_ = args;  // args_是func_的参数// 使用系统接口来创建线程// 由于start_routine是类内成员函数，因此其必须为静态成员函数int n = pthread_create(&tid_, nullptr, start_routine, this); assert(n == 0);                                            (void)n;}// 等待回收进程void join(){int n = pthread_join(tid_, nullptr);assert(n == 0);(void)n;}// 取调用线程的线程名std::string threadname(){return name_;}// 析构函数~Thread(){// do nothing}// 执行调用线程的计算任务void *callback() { return func_(args_);}private:std::string name_;  // 线程名func_t func_;       // 线程要执行的方法void *args_;        // func_的参数pthread_t tid_;     // 线程idstatic int threadnum;  // 线程名的后缀序号};int Thread::threadnum = 1;  // 对静态变量，在全局处进行初始化
} // end namespace ThreadNs

ThreadPool.hpp

#pragma once#include "Thread.hpp"
#include "LockGuard.hpp"
#include <vector>
#include <queue>
#include <mutex>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>using namespace ThreadNs;const int gnum = 3;// 在ThreadData用到了ThreadPool，因此需要对其先进行声明
template <class T>
class ThreadPool;template <class T>
class ThreadData
{
public:ThreadPool<T> *threadpool;  // ThreadPool的类指针std::string name;           // 调用线程的线程名public:// 构造函数ThreadData(ThreadPool<T> *tp, const std::string &n) : threadpool(tp), name(n){}};template <class T>
class ThreadPool
{
private:// 当线程池中的所有线程都运行起来时，都会执行handlerTask// 而handlerTask的作用就是检测任务队列中是否存在消费任务// 有，则对消费任务进行计算// 没有，则消费线程在对应的条件变量下进行等待// handlerTask是静态成员函数，因此这个成员函数是没有this指针的// 没有this指针就不可以访问类内非静态成员函数和成员方法，除非单独给这个静态方法传递this指针static void *handlerTask(void *args){// 参数args是ThreadPool的类对象指针thisThreadData<T> *td = (ThreadData<T> *)args;while (true){T t;{// 多个消费线程访问任务队列时是互斥的，因此需要进行加锁// 使用的锁是我们自己进行封装的锁LockGuard lockguard(td->threadpool->mutex());while (td->threadpool->isQueueEmpty()){// 如果任务队列为空，则线程在对应的条件变量下进行等待td->threadpool->threadWait();}// pop的本质，是将任务从公共队列中，拿到当前线程自己独立的栈中t = td->threadpool->pop(); }// t.toTaskString() 返回所要执行的任务// t()返回任务计算的结果// 不将t()放入LockGuard lockguard(td->threadpool->mutex())的生命周期内// 是因为在加锁时，只能有一个消费线程执行计算任务（计算任务，有可能会花费大量的时间）// 而出了作用域，就可以有多个消费线程并发执行计算任务std::cout << td->name << " 获取了一个任务： " << t.toTaskString() << " 并处理完成，结果是：" << t() << std::endl;}// 释放ThreadPool的类对象指针thisdelete td;return nullptr;}public:// 判断任务队列是否为空bool isQueueEmpty() { return _task_queue.empty(); }// 让线程在对应的条件变量下进行等待void threadWait() { pthread_cond_wait(&_cond, &_mutex); }// 从任务队列中拿出消费任务T pop(){// 拿出消费任务T t = _task_queue.front();// 从任务队列中将其弹出_task_queue.pop();return t;}// 将私有成员变量锁，进行封装成成员函数pthread_mutex_t *mutex(){return &_mutex;}public:// 线程池的构造函数ThreadPool(const int &num = gnum) : _num(num){// 对锁和条件变量进行初始化pthread_mutex_init(&_mutex, nullptr);pthread_cond_init(&_cond, nullptr);// 创建新线程，并将新线程放入到vector容器当中for (int i = 0; i < _num; i++){_threads.push_back(new Thread());}}// 启动运行这个线程void run(){for (const auto &t : _threads){// 将ThreadPool的this指针和对应线程的线程名封装为一个类作为handlerTask()的参数ThreadData<T> *td = new ThreadData<T>(this, t->threadname());t->start(handlerTask, td);std::cout << t->threadname() << " start ..." << std::endl;}}// 生产线程向任务队列放置任务void push(const T &in){// 多个生产线程在进入任务队列时，他们之间是互斥的,因此需要进行加锁// LockGuard是我们自己封装的锁对象，当其作用域被销毁，其会调用析构函数释放锁LockGuard lockguard(&_mutex);// 将生产的任务放入到任务队列之中_task_queue.push(in);// 当任务队列中有任务之后，我们就可以唤醒消费线程来进行消费了pthread_cond_signal(&_cond);}~ThreadPool(){// 销毁锁和条件变量pthread_mutex_destroy(&_mutex);pthread_cond_destroy(&_cond);// 将vector容器中的线程对象所占据的空间进行释放// 我们自己封装的线程，因此每一个线程对象都需要进行释放for (const auto &t : _threads)delete t;}private:// 线程池中线程的个数int _num;  // 将创建好的线程放入vector中，vector就是线程池的容器std::vector<Thread *> _threads;// 生产线程将生产的任务放入到任务队列中，消费线程从队列中拿任务std::queue<T> _task_queue;// 定义一把锁，作为我们封装的锁对象的参数pthread_mutex_t _mutex;// 条件变量pthread_cond_t _cond;
};

main.cc

#include "ThreadPool.hpp"
#include "Task.hpp"
#include <memory>
#include <unistd.h>int main()
{// 创建线程池，并将其交给智能指针进行管理std::unique_ptr<ThreadPool<Task> > tp(new ThreadPool<Task>());// 启动线程池中的所有线程tp->run();int x, y;char op;while(1){std::cout << "请输入数据1# ";std::cin >> x;std::cout << "请输入数据2# ";std::cin >> y;std::cout << "请输入你要进行的运算#";std::cin >> op;Task t(x, y, op, mymath);// 将构建的任务放入到任务队列当中tp->push(t);sleep(1);}
}

线程安全的单例模式

  • 什么是单例模式

    • 单例模式是一种 “经典的, 常用的” 设计模式。
    • 一个类，只能够创建一个对象，来对其中的数据进行管理

  • 什么是设计模式

针对一些经典的常见的场景, 给定了一些对应的解决方案, 这个就是 设计模式

单例模式线程池（懒汉模式）

makefile LockGuard.hpp Task.hpp 同上

ThreadPool.hpp

#pragma once#include "Thread.hpp"
#include "LockGuard.hpp"
#include <vector>
#include <queue>
#include <mutex>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>using namespace ThreadNs;const int gnum = 3;// 在ThreadData用到了ThreadPool，因此需要对其先进行声明
template <class T>
class ThreadPool;template <class T>
class ThreadData
{
public:ThreadPool<T> *threadpool;  // ThreadPool的类指针std::string name;           // 调用线程的线程名public:// 构造函数ThreadData(ThreadPool<T> *tp, const std::string &n) : threadpool(tp), name(n){}};template <class T>
class ThreadPool
{
private:// 当线程池中的所有线程都运行起来时，都会执行handlerTask// 而handlerTask的作用就是检测任务队列中是否存在消费任务// 有，则对消费任务进行计算// 没有，则消费线程在对应的条件变量下进行等待// handlerTask是静态成员函数，因此这个成员函数是没有this指针的static void *handlerTask(void *args){// 参数args是ThreadPool的类对象指针thisThreadData<T> *td = (ThreadData<T> *)args;while (true){T t;{// 多个消费线程访问任务队列时是互斥的，因此需要进行加锁// 使用的锁是我们自己进行封装的锁LockGuard lockguard(td->threadpool->mutex());while (td->threadpool->isQueueEmpty()){// 如果任务队列为空，则线程在对应的条件变量下进行等待td->threadpool->threadWait();}// pop的本质，是将任务从公共队列中，拿到当前线程自己独立的栈中t = td->threadpool->pop(); }// t.toTaskString() 返回所要执行的任务// t()返回任务计算的结果// 不将t()放入LockGuard lockguard(td->threadpool->mutex())的生命周期内// 是因为在加锁时，只能有一个消费线程执行计算任务（计算任务，有可能会花费大量的时间）// 而出了作用域，就可以有多个消费线程并发执行计算任务std::cout << td->name << " 获取了一个任务： " << t.toTaskString() << " 并处理完成，结果是：" << t() << std::endl;}// 释放ThreadPool的类对象指针thisdelete td;return nullptr;}// 线程池的构造函数ThreadPool(const int &num = gnum) : _num(num){// 对锁和条件变量进行初始化pthread_mutex_init(&_mutex, nullptr);pthread_cond_init(&_cond, nullptr);// 创建新线程，并将新线程放入到vector容器当中for (int i = 0; i < _num; i++){_threads.push_back(new Thread());}}// 单例模式，只允许有一个对象来对这个类的数据进行管理// 因此，需要防止赋值拷贝和拷贝构造void operator=(const ThreadPool &) = delete;ThreadPool(const ThreadPool &) = delete;public:// 判断任务队列是否为空bool isQueueEmpty() { return _task_queue.empty(); }// 让线程在对应的条件变量下进行等待void threadWait() { pthread_cond_wait(&_cond, &_mutex); }// 从任务队列中拿出消费任务T pop(){// 拿出消费任务T t = _task_queue.front();// 从任务队列中将其弹出_task_queue.pop();return t;}// 将私有成员变量锁，进行封装成成员函数pthread_mutex_t *mutex(){return &_mutex;}// 启动运行这个线程void run(){for (const auto &t : _threads){// 将ThreadPool的this指针和对应线程的线程名封装为一个类作为handlerTask()的参数ThreadData<T> *td = new ThreadData<T>(this, t->threadname());t->start(handlerTask, td);std::cout << t->threadname() << " start ..." << std::endl;}}// 生产线程向任务队列放置任务void push(const T &in){// 多个生产线程在进入任务队列时，他们之间是互斥的,因此需要进行加锁// LockGuard是我们自己封装的锁对象，当其作用域被销毁，其会调用析构函数释放锁LockGuard lockguard(&_mutex);// 将生产的任务放入到任务队列之中_task_queue.push(in);// 当任务队列中有任务之后，我们就可以唤醒消费线程来进行消费了pthread_cond_signal(&_cond);}~ThreadPool(){// 销毁锁和条件变量pthread_mutex_destroy(&_mutex);pthread_cond_destroy(&_cond);// 将vector容器中的线程对象所占据的空间进行释放// 我们自己封装的线程，因此每一个线程对象都需要进行释放for (const auto &t : _threads)delete t;}// getInstance() 获取实例// 此处getInstance()需要设置为静态成员函数// 如果是非静态成员函数，那么获取的实例即属于这个类又属于对象// 我们想要达到的效果是一个实例只属于类（即一个类一个实例）// 静态成员函数，不需要创建类对象，指定类域就可以直接进行调用// 静态成员函数，在类内进行传递，是不需要传递this指针的（因为静态成员函数是没有this指针的）static ThreadPool<T> *getInstance(){if (nullptr == tp){_singlock.lock();if (nullptr == tp){tp = new ThreadPool<T>();}_singlock.unlock();}return tp;}private:// 线程池中线程的个数int _num;  // 将创建好的线程放入vector中，vector就是线程池的容器std::vector<Thread *> _threads;// 生产线程将生产的任务放入到任务队列中，消费线程从队列中拿任务std::queue<T> _task_queue;// 定义一把锁，作为我们封装的锁对象的参数pthread_mutex_t _mutex;// 条件变量pthread_cond_t _cond;// 线程池的单例，需要设置为静态成员变量，这样这个单例才只属于这个类，和类对象无关static ThreadPool<T> *tp;// 创建单例时，可能有多个线程都要创建，因此需要对其进行加锁static std::mutex _singlock;
};// 对静态的成员变量做初始化
template <class T>
ThreadPool<T> *ThreadPool<T>::tp = nullptr;// 对静态的成员变量做初始化
template <class T>
std::mutex ThreadPool<T>::_singlock;

main.cc

#include "ThreadPool.hpp"
#include "Task.hpp"
#include <memory>
#include <unistd.h>int main()
{// 创建类的实例 ThreadPool<Task>::getInstance()ThreadPool<Task>::getInstance()->run();int x, y;char op;while(1){std::cout << "请输入数据1# ";std::cin >> x;std::cout << "请输入数据2# ";std::cin >> y;std::cout << "请输入你要进行的运算#";std::cin >> op;Task t(x, y, op, mymath);// 将构建的任务放入到任务队列当中ThreadPool<Task>::getInstance()->push(t);sleep(1);}
}

tp = new ThreadPool();
}
_singlock.unlock();
}
return tp;
}

private:
// 线程池中线程的个数
int _num;
// 将创建好的线程放入vector中，vector就是线程池的容器
std::vector<Thread *> _threads;
// 生产线程将生产的任务放入到任务队列中，消费线程从队列中拿任务
std::queue _task_queue;

// 定义一把锁，作为我们封装的锁对象的参数
pthread_mutex_t _mutex;// 条件变量
pthread_cond_t _cond;// 线程池的单例，需要设置为静态成员变量，这样这个单例才只属于这个类，和类对象无关
static ThreadPool<T> *tp;// 创建单例时，可能有多个线程都要创建，因此需要对其进行加锁
static std::mutex _singlock;

};

// 对静态的成员变量做初始化
template
ThreadPool *ThreadPool::tp = nullptr;

// 对静态的成员变量做初始化
template
std::mutex ThreadPool::_singlock;


## main.cc```c
#include "ThreadPool.hpp"
#include "Task.hpp"
#include <memory>
#include <unistd.h>int main()
{// 创建类的实例 ThreadPool<Task>::getInstance()ThreadPool<Task>::getInstance()->run();int x, y;char op;while(1){std::cout << "请输入数据1# ";std::cin >> x;std::cout << "请输入数据2# ";std::cin >> y;std::cout << "请输入你要进行的运算#";std::cin >> op;Task t(x, y, op, mymath);// 将构建的任务放入到任务队列当中ThreadPool<Task>::getInstance()->push(t);sleep(1);}
}

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