1.线程池简介

线程池，顾名思义，就是一个“池子”里面放有多个线程。为什么要使用线程池呢？当我们编写的代码需要并发异步处理很多任务时候，一般的处理办法是一个任务开启一个线程去处理，处理结束后释放线程。可是这样频繁的申请释放线程，系统的开销很大，为了解决这个问题，线程池就产生了。线程池实现原理是事先申请一定数量的线程存放在程序中，当外部有任务需要线程处理时，把这个任务放到这个“池子”里面，“池子”里面空闲的线程就去取这个任务进行处理，这样既能实现多线程并发处理任务，又能减少系统频繁创建删除线程的开销，这种技术叫做池化技术，相应的池化技术还有内存池、连接池等。

为了更形象理解线程池，举一个例子：线程池就像鸡圈里面鸡，每一个鸡比作一个线程，你手里有一把玉米，每一个颗玉米比作一个任务，鸡吃玉米比作处理任务。当你把一把玉米撒入鸡圈，一群鸡就围过来抢玉米，但是一次一只鸡只能吃一颗玉米，吃完一颗继续吃下一颗，直到鸡圈里面的玉米吃完才停止。线程池处理任务也是一样的，当任务链表上有任务时，通过条件变量通知线程池里面的线程，一群线程就围过来了，但是一个线程一次只能取一个任务进行处理，处理完又去取下一个任务，池子里面每一个线程都是这样处理，直到链表上面的任务全部处理完了，池子中的线程又空闲起来了。

2.线程池-设计实现

实现思路：通过向系统申请多个线程，创建一个任务链表，链表上面存放待处理的任务，当有新的任务加入时候，通过条件变量通知池子里面的线程从链表上面取任务，然后处理任务，一直这样循环下去。

首先定义结构体，定义如下：

/**
 * 定义的回调函数
*/
typedef void (*task_func_t)(void *args);

/**
 * 定义的任务节点结构体
*/
typedef struct task_t
{
    void             *args; //任务参数
    task_func_t      func;  //任务函数指针
    struct list_head node;  //链表节点
}task_t;

/**
 * 线程池信息
*/
typedef struct threadpool_t
{
    struct list_head hlist;       //任务链表
    int              thread_num;  //线程池数量
    int              max_ts_num;  //最大任务数量
    volatile int     curr_ts_num; //当前线程池存在的任务数
    volatile int     is_exit;     //是否退出线程池标志
    pthread_mutex_t  mutex;       //互斥锁
    pthread_cond_t   cond;        //条件变量
    pthread_t        *ths;        //线程id数组
}threadpool_t;

这是线程池实现的程序：

/**
 * @brief:线程处理任务函数
 * @args: 传入的参数
 * @return: NULL
*/
static void* _process_task_thread(void *args)
{
    threadpool_t* tp = (threadpool_t*)args;
    struct list_head *pos = NULL;
    task_t *task=NULL;

    if(!args) return NULL;

    while(1)
    {
        pthread_mutex_lock(&tp->mutex);
        while(list_empty(&tp->hlist) && !tp->is_exit){
            pthread_cond_wait(&tp->cond, &tp->mutex);
        }
        if(tp->is_exit){        //判断释放退出线程池
            pthread_mutex_unlock(&tp->mutex);
            break;
        }
        pos = tp->hlist.next;   //从任务链表取出头节点
        list_del(pos);          //从链表中删除节点
        --tp->curr_ts_num;      //更新任务数
        pthread_mutex_unlock(&tp->mutex);

        task = list_entry(pos, task_t, node); //从链表节点推出任务节点
        task->func(task->args); //执行任务
        free(task);             //释放任务内存
    }

    return NULL;
}

/**
 * @brief:创建一个线程池
 * @thread_nums: 线程数量
 * @max_ts_num:线程池中最大的任务数量
 * @return: 线程池句柄
*/
threadpool_t* create_threadpool(int thread_nums, int max_ts_num)
{
    if(thread_nums <= 0) return NULL;

    threadpool_t* tp = (threadpool_t*)malloc(sizeof(threadpool_t));
    memset(tp, 0, sizeof(threadpool_t));
    INIT_LIST_HEAD(&tp->hlist);

    tp->is_exit = 0;
    tp->curr_ts_num = 0;
    tp->thread_num = thread_nums;
    tp->max_ts_num = max_ts_num;

    tp->ths = (pthread_t*)malloc(sizeof(pthread_t)*thread_nums);
    pthread_mutex_init(&tp->mutex, NULL);
    pthread_cond_init(&tp->cond, NULL);

    for(int i=0; i<tp->thread_num; ++i){
        pthread_create(&(tp->ths[i]), NULL, _process_task_thread, tp);
    }

    return tp;
}   

/**
 * @brief:往线程池中添加任务
 * @tp: 线程池句柄
 * @func:任务处理函数指针
 * @args:传入任务参数
 * @priority: 优先级 1:优先处理 其他:添加到尾部
 * @return: 返回状态 0:ok
*/
int add_task_threadpool(threadpool_t* tp, task_func_t func, void *args, int priority)
{
    if(!tp) return -1;
    if(!func) return -2;
    if(tp->curr_ts_num > tp->max_ts_num) return -3;

    task_t *task = (task_t*)malloc(sizeof(task_t)); //申请任务节点内存
    task->func = func; //给函数指针赋值
    task->args = args; //保持参数指针

    pthread_mutex_lock(&tp->mutex);
    if(priority==1)    //高优先级,添加到头部
        list_add(&task->node, &tp->hlist);
    else               //添加到尾部
        list_add_tail(&task->node, &tp->hlist);
    ++tp->curr_ts_num; //更新任务数
    pthread_mutex_unlock(&tp->mutex);

    pthread_cond_signal(&tp->cond); //通知线程取任务

    return 0;
}

/**
 * @brief:获取线程池中当前存在的任务数量
 * @tp: 线程池句柄
 * @return: 当前任务数量
*/
int get_ts_num_threadpool(threadpool_t* tp)
{
    return tp ? tp->curr_ts_num : -1;
}

/**
 * @brief:释放线程池资源
 * @tp:线程池句柄
 * @return: 0:ok
*/
int destory_threadpool(threadpool_t* tp)
{
    if(!tp) return -1;
    while(!list_empty(&tp->hlist)){  //等待线程池执行完链表中的任务
        continue;   
    }
    tp->is_exit = 1;                  //更新标志,退出线程池
    pthread_cond_broadcast(&tp->cond);//通知所有线程函数

    for(int i=0; i<tp->thread_num; ++i){//等待所有线程函数结束
        pthread_join(tp->ths[i], NULL);
    }

    pthread_mutex_destroy(&tp->mutex); //释放资源
    pthread_cond_destroy(&tp->cond);
    
    free(tp->ths);

    free(tp);
    tp = NULL;

    return 0;
}

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3.线程池组-设计实现

有了线程池处理并发任务，为什么还要线程池组呢？原因在于线程池中，所有的线程都使用一个互斥锁阻塞，当你创建的线程池中线程的个数比较多的情况下，存在很多线程对同一个线程抢占，这样会影响线程池取任务处理的效率。因此由"小颗粒"(即每一个线程池中线程个数少)的线程池组成一个"线程池组"这样就能减轻多个线程对同一个锁抢占造成效率低的问题。

设计实现：将多个线程池封装组合到一起，当外部有任务需要处理时，找到线程池组中线程池任务最少的池子，把任务给放进去。

?定义一个线程池组管理结构体：

typedef struct manange_thpool_t
{
    int thpool_nums;                            //线程池个数
    threadpool_t *thpools[MAX_THREADPOOL_NUMS]; //线程池结构体
}manange_thpool_t;

代码实现：

/**
 * @brief:创建线程池组管理句柄
 * @tp_nums:线程池组中线程池个数
 * @thread_num:单个线程池中线程个数
 * @max_ts_n:单个线程池中最大的任务数量
*/
manange_thpool_t* create_group_threadpool(int tp_nums, int thread_num, int max_ts_n)
{
    manange_thpool_t* mtp = (manange_thpool_t*)malloc(sizeof(manange_thpool_t));
    if(!mtp) return NULL;
    memset(mtp, 0, sizeof(manange_thpool_t));
    mtp->thpool_nums = tp_nums;

    for(int i=0; i<tp_nums; ++i){
        mtp->thpools[i] = create_threadpool(thread_num, max_ts_n);
    }

    return mtp;
}

/**
 * @brief:往线程池组中添加任务
 * @mtp:线程池组句柄
 * @func:任务函数
 * @args:任务函数的参数
 * @priority: 优先级 1:优先处理 其他:依次处理
 * @return: 0:ok 其他:err
*/
int add_task_group_threadpool(manange_thpool_t* mtp, task_func_t func, void *args, int priority)\
{
    int ts_num= INT_MAX;
    threadpool_t *tp=NULL;
    int index=0;

    for(register int i=0; i<mtp->thpool_nums; ++i){
        if(mtp->thpools[i]->curr_ts_num < ts_num){
            ts_num = mtp->thpools[i]->curr_ts_num;
            tp = mtp->thpools[i];
            index=i;
        }
    }

    if(!tp){
        tp = mtp->thpools[0];
    }
    return add_task_threadpool(tp, func, args, priority);
}

/**
 * @brief:释放线程池组函数
 * @tp: 线程池组句柄
 * @return:none
*/
void destory_group_threadpool(manange_thpool_t* tp)
{
    if(!tp) return;
    
    for(int i=0; i<tp->thpool_nums; ++i){
        if(tp->thpools[i]) destory_threadpool(tp->thpools[i]);
    }
}

4.测试

测试程序如下：

#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include "list.h"
#include "threadpool.h"
#include "manange_threadpool.h"

//任务传递的参数
typedef struct info_t
{
    int times;
    char buffer[32];
}info_t;


void task1(void *args)
{
    info_t *info = (info_t*)args;
    printf("handle task1 pid=%lld times=%d buffer=%s\n", pthread_self(), info->times, info->buffer);
    free(args);
}

void task2(void *args)
{
    info_t *info = (info_t*)args;
    printf("handle task2 pid=%lld times=%d buffer=%s\n", pthread_self(), info->times, info->buffer);
    free(args);
}

void task3(void *args)
{
    info_t *info = (info_t*)args;
    printf("handle task3 pid=%lld times=%d buffer=%s\n", pthread_self(), info->times, info->buffer);
    free(args);
}

//------------split-----------------

void test_threadpool(void)
{
    threadpool_t* tp = create_threadpool(4, 128);

    info_t *info;

    for(int t=0; t<10; ++t){
        for(int i=0; i<32; ++i){
            info = (info_t *)malloc(sizeof(info_t));
            info->times=i;
            sprintf(info->buffer, "Test ThreadPool task1 info...");
            add_task_threadpool(tp, task1, info, 1); //往线程池组添加任务

            info = (info_t *)malloc(sizeof(info_t));
            info->times=i;
            sprintf(info->buffer, "Test ThreadPool task2 info...");
            add_task_threadpool(tp, task2, info, 0);

            info = (info_t *)malloc(sizeof(info_t));
            info->times=i;
            sprintf(info->buffer, "Test ThreadPool task3 info...");
            add_task_threadpool(tp, task3, info, 0);
        }
        sleep(1);
    }

    destory_threadpool(tp);
    printf("Test ThreadPool Finish...\n");
}

void test_manange_threadpool(void)
{
    //创建线程池组句柄，有4个线程池，每个线程池使用4线程，每个线程池最大的任务数是32
    manange_thpool_t* mtp = create_group_threadpool(4, 4, 128);
    info_t *info;

    for(int t=0; t<10; ++t){
        for(int i=0; i<32; ++i){
            info = (info_t *)malloc(sizeof(info_t));
            info->times=i;
            sprintf(info->buffer, "Test task1 info...");
            add_task_group_threadpool(mtp, task1, info, 1); //往线程池组添加任务

            info = (info_t *)malloc(sizeof(info_t));
            info->times=i;
            sprintf(info->buffer, "Test task2 info...");
            add_task_group_threadpool(mtp, task2, info, 0);

            info = (info_t *)malloc(sizeof(info_t));
            info->times=i;
            sprintf(info->buffer, "Test task3 info...");
            add_task_group_threadpool(mtp, task3, info, 0);
        }
        sleep(1);
    }

    //释放线程池组资源
    destory_group_threadpool(mtp);
    printf("Test Manage ThreadPool Finish...\n");
}

int main(void)
{

#if 1 //测试单个的线程池功能
    test_threadpool();
#else //测试线程池组功能
    test_manange_threadpool();
#endif

    return 0;
}

通过修改宏定义，决定使用线程池还是线程池组

1. 测试线程池结果

?2.测试线程池组结果

5.总结

使用线程池情况：一般程序中有并发处理任务，但是处理的任务并发量不高时候采用线程池。

使用线程池组情况：程序中任务并发量很大情况下使用。