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利用C++如何实现一个阻塞队列详解

作者：进击的小喽啰

这篇文章主要给大家介绍了关于利用C++如何实现一个阻塞队列的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作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。

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：

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：

  1. 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；
  2. 如果队列为空呢，则 wait 等待，直到被唤醒；
  3. 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

到此这篇关于利用C++如何实现一个阻塞队列的文章就介绍到这了,更多相关C++实现阻塞队列内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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