[C++]线程池 与 [Go] mapreduce

线程池

ref: https://github.com/progschj/ThreadPool/blob/master/ThreadPool.h

ref: https://www.jianshu.com/p/eec63026f8d0

思想：

维护一个任务队列，并启动n个线程(消费者)。

注意：

1. 数据因当通过shared_ptr来管理，否则thread_pool析构后，其它线程访问将产生coredump
   
   main return 之后，tp被析构，main thread已经结束；但tp内detach的多线程尚未结束，此时detach的线程可能正在执行current()，current结束后，重新进入循环体，std::unique_lockstd::mutex lk(mtx); 但mtx此时已经被析构。

2. 通过lambda传递任务的参数。
   
   [=], [&]传递的都是this指针的copy/reference，在thread_pool析构后, this指针将成为野指针。我们因当拷贝shared_ptr。
   
   [*this]会造成thread_pool的拷贝, 当我们将拷贝函数禁用后，编译错误。
   
   ref：https://en.cppreference.com/w/cpp/language/lambda

3. 删除thread_pool的拷贝相关函数。

4. detach()分离线程。另一做法：用vector保存线程，在~thread_pool()内，执行.join()等待线程break跳出for

5. stop可设为atomic变量，当执行excute()时，检查stop变量。示例代码中thread_pool析构后，并标记了stop，且工作队列为空时，线程池执行完队列内的job再结束。
   
   不少人的实现即是将stop作为atomic变量。

// 成员变量：
bool stop
std::queue<std:function<void()>> Q
// 成员变量(互斥管理)：
std::mutex mtx
std::condition_variable cv
// 成员函数：
thread_pool(int n = 1)
thread_pool(thread_pool&&) = default;
~thread_pool()
template<class F> void excute(F&& task)

点击查看错误代码示例

Code

struct thread_pool {
public:
  thread_pool(int n = 1) {
    pdata = std::make_shared();
    for(int i = 0; i  lk(pdata->mtx); // for( ; ; )结束后, lk释放, 又再度申请lk锁, 可将lk提到for外
            if(!pdata->tasks.empty()) {
              auto current = std::move(pdata->tasks.front());
              pdata->tasks.pop();
              printf("pop out from thread %d\n", i);
              lk.unlock();
              current();
              lk.lock();
            } else if(pdata->is_shutdown) {
              break ;
            } else {
              pdata->cv.wait(lk); // for( ; ; )结束后, lk释放, 又再度申请lk锁, 可将lk提到for外
            }
          }
        }
      ).detach();
  }
  ~thread_pool() {
      puts("~thread_pool");
      {
        std::lock_guard lk(pdata->mtx);
        pdata->is_shutdown = true;
      }
      pdata->cv.notify_all();
  }
  thread_pool(thread_pool&) = delete;
template

void execute(F&& task) {

{

std::lock_guardstd::mutex lk(pdata->mtx);

pdata->tasks.emplace(std::forward(task));

puts("put in");

}

pdata->cv.notify_one();

}
private:

struct data {

std::mutex mtx;

std::condition_variable cv;

bool is_shutdown = false;

std::queue< std::function<void()> > tasks;

};

std::shared_ptr pdata;

};

正确代码

struct thread_pool {
public:
  thread_pool(int n = 1) {
    pdata = std::make_shared<data>();
    for(int i = 0; i < n; i++)
      std::thread(
        [pdata = pdata, i] { // if need i
          std::unique_lock<std::mutex> lk(pdata->mtx);
          for( ; ; ) {
            if(!pdata->tasks.empty()) {
              auto current = std::move(pdata->tasks.front());
              pdata->tasks.pop();
              lk.unlock();
              current();
              lk.lock();
            } else if(pdata->stop) {
              break ;
            } else {
              pdata->cv.wait(lk);
            }
          }
        }
      ).detach();
  }
  ~thread_pool() {
      {
        std::lock_guard<std::mutex> lk(pdata->mtx);
        pdata->stop = true;
      }
      pdata->cv.notify_all();
  }
  thread_pool(thread_pool&&) = default;
  template<typename F>
  void execute(F&& task) {
      {
        std::lock_guard<std::mutex> lk(pdata->mtx);
        pdata->tasks.emplace(std::forward<F>(task));
      }
      pdata->cv.notify_one();
  }
private:
  struct data {
      std::mutex mtx;
      std::condition_variable cv;
      bool stop = false;
      std::queue< std::function<void()> > tasks;
  };
  std::shared_ptr<data> pdata;
};

mapreduce

每个任务对应一个协程

worker可重用，相当于线程池里的一个线程

ntasks为任务数量，即生产者消费者队列进入队列的任务数量

对于每一个任务，启动一个go协程，将该任务分发给某个worker。

如果成功执行，worker可重用，否则，抛弃该worker，采用新的worker。

func (mr *Master) forwardRegistrations(ch chan string) {
	i := 0
	for {
		mr.Lock()
		if i < len(mr.workers) {
			w := mr.workers[i]
			go func() { ch <- w }() // send without holding the lock.
			i = i + 1
		} else {
			mr.newCond.Wait()
		}
		mr.Unlock()
	}
}
func schedule(jobName string, mapFiles []string, nReduce int, phase jobPhase, registerChan chan string) {
	var ntasks int
	var n_other int // number of inputs (for reduce) or outputs (for map)
	switch phase {
	case mapPhase:
		ntasks = len(mapFiles)
		n_other = nReduce
	case reducePhase:
		ntasks = nReduce
		n_other = len(mapFiles)
	}
	var wg sync.WaitGroup
	for i := 0; i < ntasks; i++ {
		doTaskArgs := DoTaskArgs{
			JobName:       jobName,
			File:          mapFiles[i],
			Phase:         phase,
			TaskNumber:    i,
			NumOtherPhase: n_other}
		wg.Add(1)
		go func() {
			for {
				worker := <-registerChan
				if call(worker, "Worker.DoTask", doTaskArgs, nil) {
					wg.Done()
					registerChan <- worker
					break
				}
			}
		}()
	}
	wg.Wait()
}
func Distributed() {
   ch := make(chan string)
   go mr.forwardRegistrations(ch)
   schedule(mr.jobName, mr.files, mr.nReduce, phase, ch)
}