【从0开始编写webserver·基础篇#01】为什么需要线程池?写一个线程池吧

线程池

参考:

1、游双Linux高性能服务器编程

2、TinyWebServer

注:虽然是"从0开始",但最好对(多)线程、线程同步等知识点有所了解再看,不然可能有些地方会理解不到位(但也有可能是我没说明到位,水平有限,见谅)

Web服务器与线程池的关系

Web服务器需要同时处理多个客户端请求,并且每个请求可能需要花费很长时间来处理,如数据库查询、文件读写等操作。

因此Web服务器不太可能是单线程的,要实现并发操作就必须引入多线程技术

使用线程池的服务器属于多线程服务器。线程池本质上是一种多线程技术,通过在程序启动时创建一定数量的工作线程,并将所有请求任务加入到任务队列中,以便线程池中的多个工作线程可以同时处理请求任务。

在Web服务器中,线程池的作用是有效地处理并发请求,提高服务器的并发能力和性能

具体地,Web服务器通过线程池实现以下几个方面的功能:

  1. 提高并发性能:线程池可以在同一时刻处理多个请求,从而提高服务器的并发处理能力,减少请求响应时间。
  2. 控制线程数量:线程池可以控制同时执行的线程数量,从而避免线程数目过多导致系统资源耗尽。
  3. 管理线程状态:线程池可以对工作线程进行管理,并监测工作线程的状态,如是否空闲、是否存活等。
  4. 避免线程创建销毁开销:使用线程池可以避免频繁地创建和销毁线程,从而减少系统开销,提高服务器的性能。

实现一个线程池

前置知识:互斥锁、信号量、C++模板编程

(注:代码中使用的)

线程池在代码实现上是一个模板类,使用模板的原因是方便进行复用

【从0开始编写webserver·基础篇#01】为什么需要线程池?写一个线程池吧

线程池模板类,主要用于管理多个线程并处理任务。其中包含以下主要成员变量和函数:

  • 成员变量:线程数量(m_thread_number)、最大请求数(m_max_requests)、线程池数组(m_threads)、请求队列(m_workqueue)、互斥锁(m_queuelocker)、信号量(m_queuestat)和是否停止标志(m_stop)。
  • 成员函数:构造函数(threadpool())、析构函数(~threadpool())、添加任务(append())、子线程中要执行的工作函数(worker())和启动线程池中的一个或多个线程进行任务处理的函数(run())。

下面是该代码的工作流程和原理:

​ 1、创建线程池

创建时,会先判断线程数和最大请求数是否小于等于0。之后,会创建一个大小为 m_thread_number 的线程池数组,并将其设置为线程脱离状态,即在创建完线程之后就可以将其与当前的进程分离,避免线程阻塞主线程和其他相关线程的运行。如果创建时失败,则抛出异常。

​ 2、添加任务

往任务队列中添加请求时,会先加锁(使用互斥锁),以确保多个进程不会争抢。之后,会判断任务队列中的请求数是否超过 m_max_requests,如果队列大小大于最大请求数,则解锁并返回 false。否则,将请求添加到队列中,解锁并增加信号量,通知线程池中的线程,有新任务需要处理。最终返回 true。

​ 3、线程工作函数

当收到信号量后,线程会先上锁(使用互斥锁),以确保多个线程不会同时访问队列。之后,会判断任务队列是否为空。如果队列为空,则解锁并继续等待下一次信号量的到来。否则,取出队列顶部的请求,并将其弹出队列。最后,解锁,并调用任务函数(request->process())。

​ 4、析构函数

执行析构函数时,将 m_stop 设置为 true,供线程判断是否要停止。

定义线程池类

先来定义一下线程池类

template<typename T> threadpool { private:     int m_thread_number;//线程数     int m_max_requests;//最大请求数     bool m_stop;//停止符     pthread_t* m_thread;//线程池数组     std::list<T*> m_workqueue;//任务队列     locker queuelocker;//互斥锁,locker是对系统提供的mutex方法的封装,位于locker.h中     sem m_queuestat;//信号量 private:     static void* worker(void* arg);//工作函数     void run();		//线程池的主函数,用于检查任务队列中的请求      public:     threadpool(int m_thread_number = 8, int m_max_requests = 1000);//构造     ~threadpool();//析构     bool append();//将请求加入m_workqueue中   	 } 

其实也没有很复杂,但是有以下几个点需要注意:

1、线程池数组m_thread和任务队列m_workqueue是没有直接联系的

在线程池类初始化时,线程池数组就会根据指定的 线程数m_thread_number 来创建对应数量的线程

这些线程会被阻塞(一直调用 run函数 检查 m_workqueue 中有无请求),直到 **外部调用线程池对象的代码 **通过调用threadpool<T>类的对象的append()方法 向任务队列中添加新的任务

这时,append()才会定义模板类中声明的 任务队列m_workqueue(也就是往队列中push请求任务)

此时,之前被创建的某个线程检查到队列中有任务,于是其获取到了锁

将队列中的请求弹出,调用对应的任务函数进行处理

综上,虽然线程池数组和任务队列没有直接联系,但是他们具有协作关系,实现服务器对于请求的监听和处理操作

2、工作函数为什么要定义为静态的,并且其返回值为什么是void*

在C语言中,函数的返回值只能是一个类型。但是有些时候,我们需要从一个函数中返回多个值或者不同类型的值

在这种情况下,我们可以使用指针或者void指针来达到这个目的。

在这里,worker被定义为static void*,其中void*表示一个指向内存地址的指针,但是它没有指定具体的数据类型。

这意味着worker函数可以返回任何类型的指针,这使得worker函数具有更大的灵活性,并且可以处理各种不同类型的数据

同时,通过将worker函数声明为static,它只能在当前文件中使用,可以避免与其他文件中的函数名称重复的问题。

好了,线程池模板类定义完了,现在需要在类外分别实现各个成员函数

按顺序来:构造函数->析构函数->...

实现线程池构造函数

构造函数负责根据给定的thread_number来创建线程

首先,我们需要判断所给的参数范围是否合法

然后创建线程池数组,大小为thread_number,最后调用pthread_create函数创建线程,使用pthread_detach函数将线程设置为脱离状态

template<typename T> //通过参数列表进行初始化 threadpool<T>::threadpool(int thread_number, int max_requests):m_thread_number(thread_number),m_max_requests(max_requests),     m_stop(false), m_threads(NULL){     //异常判断,线程数和最大请求数小于0,报错         if((thread_number <= 0) || (max_requests <= 0)){             throw std:: exception();         }         m_threads = new pthread_t[m_thread_number];//创建线程池数组         if(!m_threads){             throw std:: exception();         }         for(int i = 0; i < thread_number; ++i){             printf("创建第 %d 个线程n", i);             if(pthread_create(m_threads + i, NULL, worker, this) != 0){                 delete[] m_threads;                 throw std::exception();//创建失败             }             if(pthread_detach(m_threads[i])){//在调用pthread_detach()函数之后,线程将进入“分离”状态,这意味着它不能再被其他线程或主线程等待和加入。             }         }      }  

从构造函数可知,线程是在线程池创建时就被创建的,并且数量是固定的

有以下注意点:

1、pthread_create函数的传入参数

pthread_create()函数需要四个输入参数,分别是:

1.线程标识符指针(pthread_t *),用于存储新创建线程的标识符;

2.线程属性指针(const pthread_attr_t *),用于设置新线程的属性。如果不需要设置,则可以将该参数设置为NULL;

3.指向函数的指针(void (start_routine) (void *)),用于作为新线程的入口点。新线程开始执行时会从该函数开始执行;

4.传递给新线程入口点函数的参数指针(void *),该参数可以是任意类型的指针,它会被传递给新线程入口点函数。

在本代码中,pthread_create()函数的第一个参数是一个pthread_t类型的指针,该指针用于存储新创建线程的标识符。

第二个参数设置为NULL,因为我们不需要设置新线程的属性。

第三个参数是一个指向worker函数的指针,作为新线程的入口点。

最后一个参数是一个指向当前threadpool对象的指针,它被传递给worker函数作为参数,让worker函数能够访问到threadpool对象的所有

成员。

m_threads + i 表示将 m_threads指针 向后偏移 i 个 pthread_t类型的长度,即指向线程池中第i个工作线程的标识符。

m_threads 是一个指向pthread_t类型的数组,当使用 m_threads[i] 时,实际上是对m_threads数组中第i个元素进行访问

因此,m_threads + i 表示对 m_threads数组 进行偏移,使其指向第i个元素的地址。

pthread_create()函数中,需要传递一个指向线程标识符的指针作为参数,来保存新建线程的标识符。

因此,可以使用 m_threads + i 作为该参数,表示将指向第i个工作线程的标识符的地址传递给pthread_create()函数。

worker是一个静态成员函数,它作为线程执行的入口点,用于处理任务队列中的请求

this指针是一个指向当前threadpool对象的指针,它被传递给worker函数作为参数。

由于worker函数是静态的,因此无法访问threadpool对象的非静态成员。

(为了防止重名所以设为静态)

因此,需要将threadpool对象的指针作为参数传递给worker函数,以便让worker函数能够访问threadpool对象的所有成员。

在pthread_create()函数中,需要将worker函数的指针作为参数传递,而this指针则用于向worker函数传递threadpool对象的指针。

通过这种方式,就可以让worker函数访问到threadpool对象的所有成员变量和成员函数。

析构函数

主要作用就是停止线程池。删除线程池数组,并回收资源

//实现析构函数   template<typename T> threadpool<T>::~threadpool(){     delete[] m_threads;//用完之后就把线程池数组删除     m_stop = true;//执行析构函数时将其置为true,供线程判断是否要停止 } 

实现工作函数worker

从上面的分析可知,worker函数 会在线程池初始化时被构造函数调用

template<typename T> void* threadpool<T>::worker(void* arg){     threadpool* pool = (threadpool* )arg;     pool->run();     return pool; } 

该函数主要做的事情就是就是接收一个线程池对象

具体来说, worker函数 从 pthread_create()函数 中得到了一个void类型的指针作为输入参数。

这个指针可以通过 pthread_create() 的最后一个参数(也就是 this )进行传递,即线程创建时调用的arg参数。

什么意思呢?

我们要调用pthread_create()函数创建一个线程,此时我们需要提供线程的存储位置线程属性参数新线程的入口函数以及该入口函数所需的参数的指针

在创建线程时,需要传入一个入口函数的指针,用于告诉操作系统新线程应该从哪里开始执行程序代码。在这里,我们将worker函数作为入口函数,以便启动一个新线程,并且让该线程执行线程池的工作函数run()。

也就是说,我们在实例化一个线程池类的时候(假设为A),同时也把一个指向A的指针作为参数传给了worker函数(通过pthread_create()函数),worker函数再调用A中的成员函数run()用于处理任务

由于run()函数被定义为非静态成员函数,无法直接作为入口函数使用,因此我们选择了worker函数作为入口函数,并在其中调用run()函数。在C++中,可以将任何函数作为新线程的入口函数,只要它符合线程函数的格式要求(即返回值为void*类型,参数为void*类型)。在实际编程中,通常会选择一个适当的函数作为入口函数,以实现所需的功能。

实现任务处理函数run

新线程以worker函数为入口进行执行后,会通过指针去调用run()函数,通过循环不断检查任务队列来获取任务(如果有的话)

取到任务之后会调用相应的处理函数进行处理(这里是process(),还没定义)

template<typename T> void threadpool<T>::run(){     while(!m_stop){         //阻塞等待捕获sem信号量         m_queuestat.wait();                  //拿到信号量之后上锁         m_queuelocker.lock();                  if(m_workqueue.empty()){             m_queuelocker.unlock();//若队列为空就解锁             continue;         }         //取出队列头部的请求         T* request = m_workqueue.front();         m_workqueue.pop_front();         m_queuelocker.unlock();//解锁                  if(!request) continue;//没有东西就继续循环         request->process();//有就调用对应的处理函数     } } 

这里用到了互斥锁与信号量

上锁是为了保证在多线程的情况下,不会出现资源争夺的情况,保证线程安全

信号量的使用则涉及到了服务器整体的设计结构,后面再说(面试重点

实现添加任务函数append

到目前为止,一个所谓的"线程池"已经基本完工

这个"池"可以创建一个数组存放创建好的线程对象,并维护一个任务队列,从队列中不断检查是否有新任务(外界对服务器的请求)到来

从代码来看,run函数只有在收到信号量时才会去检查队列

那么是谁负责发送(改变)信号量呢?那肯定是负责将任务加入队列的那个部分,也就是append函数了

template<typename T> void threadpool::append(T* request){     //触发append就意味着有新请求来了,此时需要有线程来处理,所以为了安全要上锁     m_queuelocker.lock();     //判断当前队列中的任务是否已经达到最大请求上限     if(m_workqeue.size() > m_max_requests){         m_queuelocker.unlock();//是就解锁         return false;//添加失败     }     m_workqueue.push_back(request);//往任务队列添加一个请求     m_queuelocker.unlock();          m_queuestat.post();//修改信号量     return true;      } 

在向队列添加任务后,append修改了信号量m_queuestat,使得阻塞在wait()处的run函数开始检查队列,获取刚被加入到队列中的任务

至此,线程池的全部功能实现完毕

完整代码

threadpool.h
#ifndef THREADPOOL_H  #define THREADPOOL_H  #include <pthread.h> #include <list> #include <stdio.h> #include "locker.h"  //线程池类,将其定义为模板类是为了代码的复用 //模板参数T就是任务类 template<typename T> class threadpool { private:     //线程数量     int m_thread_number;     //线程池数组,大小为m_thread_number     pthread_t * m_threads;//使用pthread_t一是为了性能,二是为了线程安全(相对于vector来说)     //请求队列中最多允许的待处理请求数     int m_max_requests;     //请求队列     std::list<T*> m_workqueue;     //互斥锁     locker m_queuelocker;     //信号量,用于判断是否有任务需要处理     sem m_queuestat;     //是否结束线程     bool m_stop;  private:     //子线程中要执行的代码     static void* worker(void* arg);     void run();  public:     threadpool(int thread_number = 8, int max_request = 10000);     ~threadpool();      bool append(T* request); }; //模板外实现线程池构造函数 template<typename T>//参数列表初始化 threadpool<T>::threadpool(int thread_number, int max_requests):     m_thread_number(thread_number),m_max_requests(max_requests),     m_stop(false), m_threads(NULL){         //异常判断,线程数和最大请求数小于0,报错         if((thread_number <= 0) || (max_requests <= 0)){             throw std:: exception();         }          m_threads = new pthread_t[m_thread_number];//创建线程池数组         if(!m_threads){             throw std:: exception();         }         //创建thread_number个线程,并将它们设置为线程脱离         //线程脱离指的是在一个多线程程序中,某个线程完成了它原本需要执行的任务之后,         //并不立即结束自己的执行,而是继续保持运行状态,直到其他线程也完成了它们的任务之后才退出。         //这种情况下,该线程被称为“脱离线程”(detached thread)         /*线程脱离通常用于需要长时间运行的后台任务,通过将这些任务单独分配给脱离线程来处理,可以避免阻塞主线程和其他相关线程的运行。*/         for(int i = 0; i < thread_number; ++i){             printf("创建第 %d 个线程n", i);             //C++里面的woker是静态的,所以要传入this来访问类里变量             /*在C++中,对指针进行加减操作会根据指针类型的大小进行调整。             因此,m_threads + i表示将m_threads指针向后偏移i个pthread_t类型的长度,即指向线程池中第i个工作线程的标识符。             m_threads是一个指向pthread_t类型的数组,当使用m_threads[i]时,实际上是对m_threads数组中第i个元素进行访问。             m_threads + i表示对m_threads数组进行偏移,使其指向第i个元素的地址。             在pthread_create()函数中,需要传递一个指向线程标识符的指针作为参数,来保存新建线程的标识符。             因此,可以使用m_threads + i作为该参数,表示将指向第i个工作线程的标识符的地址传递给pthread_create()函数。*/             if(pthread_create(m_threads + i, NULL, worker, this) != 0){//为了让worker访问非静态成员,传入this                 delete[] m_threads;                 throw std::exception();//创建失败             }             if(pthread_detach(m_threads[i])){//在调用pthread_detach()函数之后,线程将进入“分离”状态,这意味着它不能再被其他线程或主线程等待和加入。             }         }     }  //实现析构函数   template<typename T> threadpool<T>::~threadpool(){     delete[] m_threads;//用完之后就把线程池数组删除     m_stop = true;//执行析构函数时将其置为true,供线程判断是否要停止 }  //实现append template<typename T> bool threadpool<T>::append(T* request){//往队列中添加任务,要保证线程同步     m_queuelocker.lock();//添加互斥锁     if(m_workqueue.size() > m_max_requests){//任务队列大小大于最大请求数         m_queuelocker.unlock();//解锁并报错,此时的任务数已经超出上限         return false;     }      m_workqueue.push_back(request);//往队列中增加一个请求     m_queuelocker.unlock();//解锁     //将请求加入工作队列的操作是需要保证其原子性的,因此需要互斥锁保证多个进程不会争抢     m_queuestat.post();//增加信号量,通知线程池中的线程,有新任务需要处理     return true;     /*当一个新的任务被添加到队列中时,会调用 m_queuestat.post() 增加信号量。     在线程池初始化时,每个工作线程都被创建并阻塞在 m_queuestat.wait() 上等待信号量的触发。     一旦 m_queuestat 的值大于 0,其中的一个线程就会从阻塞状态唤醒并开始处理队列中的请求。*/ }  template<typename T>//线程池的工作函数,其中模板参数T未被使用。该函数是作为新线程启动时调用的入口函数 void* threadpool<T>::worker(void* arg){     // 传入void 类型指针 arg      /*arg 是在启动线程时传递给该线程函数的参数。     以下代码中,它被转换为 threadpool* 类型,因为它实际上是一个指向 threadpool 结构体的指针。     然后,将这个指针赋值给名为 pool 的变量,以便在该函数中访问和操作 threadpool 结构体的成员。*/     threadpool* pool = (threadpool* ) arg;//在pthread_create中传入worker     pool->run();//启动线程池中的一个或多个线程,并将待处理任务提交给线程池进行处理     return pool; }  template<typename T> void threadpool<T>::run(){     while(!m_stop){         m_queuestat.wait();//等待append函数传过来的信号量,收到表示需要运行线程池,使用其中的线程处理来处理任务         //可能有数据到了,上锁         /*关于为什么这里要上锁:             收到信号量时,任务队列 m_workqueue 可能为空,也可能不为空,这取决于在等待信号量之前是否有新任务被添加到了队列中。             如果没有新任务被添加,那么 m_workqueue 仍然为空。如果有新任务被添加,那么 m_workqueue 将不为空。             需要注意的是,在多线程编程中,一个线程在等待信号量时,另一个线程可能会往任务队列中添加新任务,因此需要通过加锁(比如互斥锁)来保证对任务队列的访问是线程安全的。             这样可以避免出现竞态条件(race condition,也就是线程不同步),从而确保程序的正确性。         */         m_queuelocker.lock();         /*在等待信号量的线程执行之前,如果没有任何其他线程向任务队列中添加新的任务,那么收到信号量时 m_workqueue 可能为空。这种情况可以出现在以下几种情况下:             在初始化程序时,创建了一个空的任务队列并等待信号量,此时 m_workqueue 为空。             所有的任务都已经被处理完毕,并且等待信号量的线程尚未收到新的任务添加进来。             等待信号量的线程刚刚完成了处理该任务队列中的所有任务,然后又立即等待信号量,此时 m_workqueue 为空。         */         if(m_workqueue.empty()){             m_queuelocker.unlock();//解锁             continue;//继续循环,查看队列中是否有数据         }         //取出队列顶部的请求,并将其弹出队列         T* request = m_workqueue.front();         m_workqueue.pop_front();         //取完请求后,解锁         m_queuelocker.unlock();          if(!request){             continue;//没获取到就继续循环         }         //调用任务函数         request->process();     } } #endif 
locker.h
#ifndef LOCKER_H //没定义就定义一个LOCKER_H #define LOCKER_H  #include <pthread.h>//互斥锁相关 #include <exception> #include <semaphore.h>//信号量相关 //线程头部机制的封装类 //互斥锁类 class locker{ private:     pthread_mutex_t m_mutex;//创建一个互斥锁 public:     locker(){//构造函数         if(pthread_mutex_init(&m_mutex, NULL) != 0){//初始化一个互斥锁,默认属性             throw std::exception();//抛出异常         }     }     ~locker(){//析构函数,销毁         pthread_mutex_destroy(&m_mutex);     }          bool lock(){//上锁         return pthread_mutex_lock(&m_mutex) == 0;//判断当前线程是否成功获取到了互斥锁 m_mutex。如果返回值为0,则表示当前线程已经成功获取到了该互斥锁;如果返回值不为0,则表示当前线程未能获取到该互斥锁。     }     bool unlock(){         return pthread_mutex_unlock(&m_mutex) == 0;     }     pthread_mutex_t * get(){//获取互斥量         return &m_mutex;     } }; //条件变量类 //判断队列中有无数据,没有就让线程停着,有就唤醒线程 class cond { private:     pthread_cond_t m_cond;//创建一个条件变量 public:     cond(){//构造函数         if (pthread_cond_init(&m_cond, NULL) != 0) {             throw std::exception();         }     }     ~cond() {//析构函数         pthread_cond_destroy(&m_cond);     }          bool wait(pthread_mutex_t *m_mutex) {         int ret = 0;         ret = pthread_cond_wait(&m_cond, m_mutex);         return ret == 0;     }     bool timewait(pthread_mutex_t *m_mutex, struct timespec t) {//超时         int ret = 0;         ret = pthread_cond_timedwait(&m_cond, m_mutex, &t);         return ret == 0;     }     bool signal() {//唤醒一个或多个线程         return pthread_cond_signal(&m_cond) == 0;     }     bool broadcast() {//唤醒所有线程         return pthread_cond_broadcast(&m_cond) == 0;     } }; //信号量类 class sem{ private:     sem_t m_sem; public:     sem(){         if(sem_init(&m_sem, 0, 0) != 0){             throw std:: exception();         }     }     ~sem(){         sem_destroy(&m_sem);     }     //等待信号量     bool wait(){         return sem_wait(&m_sem) == 0;     }     //增加信号量     bool post(){         return sem_post(&m_sem) == 0;     } }; #endif 

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