C++ 实现一个简易的阻塞队列

川长思鸟来 2022-12-11 15:11 171阅读 0赞

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：

1.  push 将一个变量塞入队列；
2.  take 从队列中取出一个元素；
3.  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：

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 #

1.  [条件变量][Link 1]

[Link 1]: https://zh.cppreference.com/w/cpp/thread/condition_variable/wait_for