(一)通用工具之同步队列(sync_queue)

来源:互联网 发布:淘宝左侧客服模板代码 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 17:51

介绍

我们经常需要在多线程间通信,例如网络通信线程和逻辑线程,网络线程需要把收到的数据 传递到 逻辑线程进行处理;同样 逻辑线程 需要把发送的数据,传递到网络线程进行发送。 这时我们就需要一种数据结构 同步队列。
由于C++11 对线程提供了支持,我们需要一种支持 先入先出的数据结构即可 ,STL库里面已经有现成的 std::deuqe, std::queue。但C++11 引入了右值引用,类的成员函数添加了移动构造函数,利用这个特性让 std::vector在某些操作情况下可能性能更佳。

同步队列的操作和普通的一样:队尾插入,队头出队。

入队

为了和stl里面的容器操作接口保持一致,入队函数如下

void push_back(const T& x){std::unique_lock<std::mutex> lck(_mutex);_queue.push_back(x);}


这个函数很简单,就是对容器加锁,然后插入数据,防止多个线程同时对队列操作。

C++11 中许多STL容器的插入操作 引入了一个新的函数 emplace_back/emplace, 这个同样是和右值引用相关,如果插入的数据是右值,那就会调用这个数据的移动构造函数,而不是拷贝构造函数,这样就会比 push_back() 少一次拷贝。同样我们也实现这个操作:
template<typename _Tdata>void emplace_back(_Tdata&& v){std::unique_lock<std::mutex> lck(_mutex);_queue.emplace_back(std::forward<_Tdata>(v));}

和push_back 一样,先加锁,再操作容器。_Tdata 是一个未定的引用类型,可以是右值或者左值,由具体传入的参数确定(详见C++11相关资料)。由于这个模板函数被调用后就已经实例化,Tdata 将具有确定的类型,在函数内部将会变为左值,std::forward 被称为完美转发,将会保持参数的原有类型,传递给另一个函数。这样我们就可以把右值引用类型参数传递给 容器的 emplace_back 函数。

出队

出队函数入下
T pop_front(){std::unique_lock<std::mutex> lck(_mutex);if(_queue.empty()){return T();}assert(!_queue.empty());T t(_queue.front());_queue.pop_front();return t;}

先加锁,如果队列为空,则返回一个默认的对象。不为空则弹出队首数据。下面将会提供一个获取队列长度的函数。 使用的时候应该 先检查长度 再出队操作。

获取队列长度

size_t size(){std::unique_lock<std::mutex> lck(_mutex);return _queue.size();}


返回容器数据个数即可。

Move操作

一般情况下 我们是 边入队,边出队,由于每个操作都是对队列中的一个元素的操作,可能更加频繁的加锁解锁。使用std::move 返回容器的右值引用对象,这样可以获取容器中的所有元素,并且清空容器,这是一个批量操作,比单个元素操作更高效。

std::deque<T> move(){std::unique_lock<std::mutex> lck(_mutex);auto tmp = std::move(_queue);m_notFull.notify_one();return std::move(tmp);}

实现代码

#pragma once#include <mutex>#include <condition_variable>#include <cassert>#include <type_traits>#include <atomic>namespace moon{template<typename T, typename TContainer = std::deque<T>  , size_t max_size = 50>class sync_queue{public:sync_queue():m_exit(false){}sync_queue(const sync_queue& t) = delete;sync_queue& operator=(const sync_queue& t) = delete;void push_back(const T& x){std::unique_lock<std::mutex> lck(m_mutex);m_notFull.wait(lck, [this] {return m_exit || (m_queue.size() < max_size); });m_queue.push_back(x);}template<typename _Tdata>void emplace_back(_Tdata&& v){std::unique_lock<std::mutex> lck(m_mutex);m_notFull.wait(lck, [this] {return m_exit || (m_queue.size() < max_size); });m_queue.emplace_back(std::forward<_Tdata>(v));}size_t size(){std::unique_lock<std::mutex> lck(m_mutex);return m_queue.size();}//替代pop_frontTContainer move(){std::unique_lock<std::mutex> lck(m_mutex);auto tmp = std::move(m_queue);m_notFull.notify_one();return std::move(tmp);}//当程序退出时调用此函数,触发条件变量void exit(){m_exit = true;}private:std::mutexm_mutex;std::condition_variablem_notFull;TContainerm_queue;std::atomic_boolm_exit;};}


TContainer支持 std::vector,std::deque. 这里取消了pop_front 操作,因为 std::vector 没有pop_front, 为了统一 使用 move函数。可以给队列限制大小,防止一直入队,占用太多内存。

示例

这个示例演示了使用同步队列进行 异步 加法计算

#include <thread>#include "sync_queue.h"struct SAddContext{SAddContext():a(0),b(b){}int a;int b;};struct SAddResult{SAddResult():a(0), b(0),result(0){}int a;int b;int result;};int main(){moon::sync_queue<SAddContext> que1;//main thread - calculate threadmoon::sync_queue<SAddResult> que2;//calculate thread - print threadstd::thread calculate([&que1,&que2]() {while (1){//如果队列为空 ,等待if (que1.size() == 0){std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));}//获取所有异步计算请求auto data = que1.move();for (auto& dat : data){SAddResult sr;sr.a = dat.a;sr.b = dat.b;sr.result = dat.a + dat.b;que2.push_back(sr);}}});std::thread printThread([&que2]() {while (1){//如果队列为空 ,等待if (que2.size() == 0){std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));}auto data = que2.move();for (auto& dat : data){printf("%d + %d = %d\r\n", dat.a, dat.b, dat.result);}}});int x = 0;int y = 0;while (std::cin >> x >> y){SAddContext sc;sc.a = x;sc.b = y;que1.push_back(sc);}};




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