如何优化C++开发中的并发任务调度速度-猿码集

1. 前言

C++ 是一种高效、灵活的编程语言，因此在高性能的应用程序和系统中经常使用。并发编程是 C++ 中的常见任务，它涉及到多线程和任务调度等问题。而对于大规模并发场景下，如何优化 C++ 开发中的并发任务调度速度是一个值得探讨的问题。

2. 多线程调度

在 C++ 中，多线程调度是最基础的并发编程方法。多线程编程可以利用多核 CPU 提高计算效率，但同时也带来了许多问题。为了避免多线程调度出现的问题，需要使用正确的多线程调度方法。

2.1 使用 C++11 标准线程库

C++11 引入了新的标准线程库，这个库提供了一些新的类和函数，使得多线程编程变得更加容易和方便。这个库的最大的特点就是提供了线程对象，线程对象可以管理和控制线程。它的使用非常简单，只需要包含头文件即可。


#include <thread>

注意：在 C++11 的标准线程库中，线程对象默认是不可复制的，因为所有权是无法复制的，如果调用复制构造函数或者复制运算符的话，会引发编译错误。

2.2 线程池

线程池是一种通过管理和重用线程来减少线程创建和销毁的开销的机制。线程池在处理大量任务时非常有用，因为在处理多个任务时，线程的创建和销毁是一项非常耗时的操作。


#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <deque>
class ThreadPool {
private:
    std::deque<std::function<void()>> tasks;
    std::vector<std::thread> workers;
    std::mutex mtx;
    std::condition_variable cv;
    bool stop;
public:
    ThreadPool(size_t);
    template <class F, class... Args>
    void enqueue(F&& f, Args&&... args);
    ~ThreadPool();
};
inline ThreadPool::ThreadPool(size_t num) : stop(false) {
    for (size_t i = 0; i < num; ++i)
        workers.emplace_back([this] {
            for (;;) {
                std::function<void()> task;
                {
                    std::unique_lock<std::mutex> lock(this->mtx);
                    this->cv.wait(lock, [this] { return this->stop || !this->tasks.empty(); });
                    if (this->stop && this->tasks.empty())
                        return;
                    task = std::move(this->tasks.front());
                    this->tasks.pop_front();
                }
                task();
            }
        });
}
inline ThreadPool::~ThreadPool() {
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        stop = true;
    }
    cv.notify_all();
    for (std::thread& worker : workers)
        worker.join();
}
template <class F, class... Args>
void ThreadPool::enqueue(F&& f, Args&&... args) {
    std::function<void()> task(std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...));
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        tasks.emplace_back(std::move(task));
    }
    cv.notify_one();
}

在上面的代码中，我们定义了一个 ThreadPool 类，它包含一个以 std::function 为参数的队列。除此之外，它还包含一个 std::vector 类型的对象，其中存储了若干个 std::thread 类型的对象。ThreadPool 类的作用是将某个函数放到 std::thread 中运行。每当添加一个任务时，ThreadPool 对象都会唤醒一个线程让其进行执行。当线程池没有可执行的任务时，ThreadPool 对象会轮询线程队列，等待可执行的任务出现。

2.3 并发编程中的锁

在并发编程中，锁是一种非常有用的同步机制，能够保证多个线程访问被锁定的代码时的正确性。当多个线程同时访问某一段代码时，可能会出现数据竞争的情况，通过使用锁可以避免这种情况。


#include <mutex>
std::mutex mtx;    // 创建一个互斥锁
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);    // 创建一个独占锁
lock.lock();    // 等待并持有互斥锁
lock.unlock();    // 释放互斥锁

在上面的代码中，我们创建了一个互斥锁，并使用 std::unique_lock 参数进行了初始化。然后，我们调用了 lock.lock() 函数来等待并持有互斥锁。在代码的最后，我们使用 unlock() 函数释放了互斥锁。

注意：使用 unlock() 函数释放锁的时候一定要小心，否则会引发一些问题，如死锁等。

3. 任务调度的并发编程优化

在高并发的情况下，任务调度是一个非常耗费资源的操作，因此需要对任务调度进行优化，以提高程序的运行效率和性能。在这一部分中，我们会介绍一些任务调度的优化方法。

3.1 任务队列

任务队列是一种很好的任务调度优化方法。通过将待执行的任务都存储到队列中，然后再根据不同的调度策略来分发任务，可以避免重复执行任务，同时减少调度次数和任务在执行器之间的切换。


#include <queue>
std::queue<std::function<void()>> tasks;
std::mutex mtx;
void addTask(std::function<void()> t) {
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
    tasks.push(t);
    lock.unlock();
}
std::function<void()> fetchTask() {
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
    if (tasks.empty()) {
        return nullptr;
    }
    std::function<void()> task = std::move(tasks.front());
    tasks.pop();
    return task;
}

在上面的代码中，我们定义了一个任务队列，以及两个函数 addTask 和 fetchTask。addTask 函数用来向队列中添加任务，而 fetchTask 函数则是用来从队列中取出任务并执行。

3.2 非阻塞数据结构

使用非阻塞数据结构也是一种常用的任务调度优化方法。非阻塞数据结构是指在多线程环境中，所有线程对同一数据结构的访问不会导致阻塞，从而提高并发效率。


#include <atomic>
#include <iostream>
template<typename T>
class LockFreeQueue {
public:
    LockFreeQueue() {
        // 创建一个节点，并将 head 和 tail 指向该节点
        node_ptr new_node = new node;
        head.store(new_node);
        tail.store(new_node);
    }
    void push(const T& value) {
        // 创建一个节点，并将 tail 指向该节点
        node_ptr new_node(new node(value));
        node_ptr prev_tail = tail.exchange(new_node);
        prev_tail->next.store(new_node);
    }
    std::shared_ptr<T> pop() {
        node_ptr old_head_ptr = pop_head();
        if (old_head_ptr) {
            std::shared_ptr<T> res(old_head_ptr->data);
            return res;
        }
        else {
            return std::shared_ptr<T>();
        }
    }
private:
    struct node {
        node() : next(nullptr) {}
        node(const T& value) : data(value), next(nullptr) {}
        T data;
        std::atomic<node*> next;
    };
    std::atomic<node*> head;
    std::atomic<node*> tail;
    node_ptr pop_head() {
        node_ptr old_head = head.load();
        if (old_head == tail.load()) {
            return nullptr;
        }
        head.store(old_head->next);
        return old_head;
    }
};
int main() {
    LockFreeQueue<int> queue;
    queue.push(10);
    std::cout << *queue.pop() << std::endl;
    return 0;
}

在上面的代码中，我们定义了一个非阻塞队列，里面包含一个 LockFreeQueue 类。该类可以通过 push 和 pop 函数来向队列添加元素和从队列取出元素。它是基于 CAS 和 atomic 操作来实现的。

3.3 基于事件的任务调度

基于事件的任务调度是指通过事件触发的方式来调度任务的执行。某个事件触发后，就会执行相应的任务。这种方法可以避免调度的频繁切换，提高程序运行效率。


#include <iostream>
#include <thread>
void thread_1() {
    while (true) {
        std::cout << "Thread 1 is running" << std::endl;
    }
}
void thread_2() {
    while (true) {
        std::cout << "Thread 2 is running" << std::endl;
    }
}
int main() {
    std::thread t1(thread_1);
    std::thread t2(thread_2);
    t1.detach();
    t2.detach();
    while (true) {
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
        if (condition_met) {
            // 触发事件
        }
    }
    return 0;
}

在上面的代码中，我们定义了两个线程 thread_1 和 thread_2。通过监控某个条件，来触发事件并调度相应的任务。这种方式适用于某些特定领域的应用场景。

4. 总结

优化 C++ 开发中的并发任务调度速度可以通过使用多线程调度，使用线程池，使用锁和使用非阻塞数据结构等几种方式实现。同时，基于事件的任务调度可以在某些特定的应用场景下提高程序运行效率。在并发编程中，我们需要避免资源竞争和死锁等问题，保证程序的正确性和安全性。

如何优化C++开发中的并发任务调度速度