在使用线程的CS模型中，服务器端每接收到一个客户端请求，都会为客户端创建线程资源，当有大量突发性请求时，服务器来不及为每个客户端创建线程。线程每次的创建与销毁都会耗费服务器大量资源与时间，可以在服务器一开始就创建好一堆线程，等到客户端请求来临直接让这些线程进行处理，这就是线程池。
线程池是一种多线程的处理模式，在线程池启动之后，向线程池中添加任务，线程池中的线程将会自动处理这些任务。
实现起来也很简单。
就是一个生产者消费者设计模式。
可是用c++11语法规范实现起来，哈哈哈哈
#ifndef ThreadPool_h
#define ThreadPool_h
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <future>
#include <functional>
class ThreadPool {
public:
ThreadPool(size_t); //构造函数，size_t n 表示线程
template<class F, class... Args>
auto enqueue(F&& f, Args&&... args) //任务入队函数
-> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type>; //利用尾置限定符 std future用来获取异步任务的结果
~ThreadPool();
private:
// need to keep track of threads so we can join them
std::vector< std::thread > workers; //工作线程
// the task queue
std::queue< std::function<void()> > tasks; //任务队列，用于存放没有处理的任务。提供缓冲机制
// synchronization
std::mutex queue_mutex; //互斥锁
std::condition_variable condition; //条件变量
bool stop;
};
// the constructor just launches some amount of workers
inline ThreadPool::ThreadPool(size_t threads): stop(false)
{
for(size_t i = 0;i<threads;++i)
workers.emplace_back( //以下为构造一个任务，即构造一个线程
[this]
{
for(;;)
{
std::function<void()> task; //线程中的函数对象
{//大括号作用：临时变量的生存期，即控制lock的时间
std::unique_lock<std::mutex> lock(this->queue_mutex);
//wait参数1unique_lock, 参数2谓词函数, 等待谓词函数满足条件
this->condition.wait(lock,
[this]{ return this->stop || !this->tasks.empty(); }); //当stop==false&&tasks.empty(),该线程被阻塞 !this->stop&&this->tasks.empty()
if(this->stop && this->tasks.empty())
return;
task = std::move(this->tasks.front());
this->tasks.pop();
}
task(); //调用函数，运行函数
}
}
);
}
// add new work item to the pool
template<class F, class... Args>
auto ThreadPool::enqueue(F&& f, Args&&... args) //&& 引用限定符，参数的右值引用
-> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type>
{
using return_type = typename std::result_of<F(Args...)>::type;
//packaged_task是对任务的一个抽象，我们可以给其传递一个函数来完成其构造。之后将任务投递给任何线程去完成，通过
//packaged_task.get_future()方法获取的future来获取任务完成后的产出值
auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()> >( //指向F函数的智能指针
std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...) //传递函数进行构造
);
//future为期望，get_future获取任务完成后的产出值
std::future<return_type> res = task->get_future(); //获取future对象，如果task的状态不为ready，会阻塞当前调用者
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); //保持互斥性，避免多个线程同时运行一个任务
// don't allow enqueueing after stopping the pool
if(stop)
throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
tasks.emplace([task](){ (*task)(); }); //将task投递给线程去完成，vector尾部压入
}
condition.notify_one(); //选择一个wait状态的线程进行唤醒，并使他获得对象上的锁来完成任务(即其他线程无法访问对象)
return res;
}//notify_one不能保证获得锁的线程真正需要锁，并且因此可能产生死锁
// the destructor joins all threads
inline ThreadPool::~ThreadPool()
{
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
stop = true;
}
condition.notify_all(); //通知所有wait状态的线程竞争对象的控制权，唤醒所有线程执行
for(std::thread &worker: workers)
worker.join(); //因为线程都开始竞争了，所以一定会执行完，join可等待线程执行完
}
#endif /* ThreadPool_h */
int main()
{
ThreadPool pool(4);
std::vector< std::future<int> > results;
for(int i = 0; i < 8; ++i) {
results.emplace_back(
pool.enqueue([i] {
std::cout << "hello " << i << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));//阻塞当前执行线程
std::cout << "world " << i << std::endl;
return i*i;
})
);
}
for(auto && result: results) //通过future.get()获取返回值
std::cout << result.get() << ' ';
std::cout << std::endl;
return 0;
}
hello 0
hello 3
hello 1
hello 2
world 0
hello 4
world 3
hello 5
0world 2
hello 6
world 1
1 4 9 hello 7
world 4
world 5
16 25 world 6
36 world 7
49
c++11 创建线程池：等您坐沙发呢！