C++ 多線程編程總結

原文:http://www.mysqlops.com/2012/05/14/c-%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%80%BB%E7%BB%93.html

在開發C++程序時,一般在吞吐量、併發、實時性上有較高的要求。設計C++程序時,總結起來可以從如下幾點提高效率:

  • 併發
  • 異步
  • 緩存

下面將我平常工作中遇到一些問題例舉一二,其設計思想無非以上三點。

1任務隊列

1.1    以生產者-消費者模型設計任務隊列

         生產者-消費者模型是人們非常熟悉的模型,比如在某個服務器程序中,當User數據被邏輯模塊修改後,就產生一個更新數據庫的任務(produce),投遞給IO模塊任務隊列,IO模塊從任務隊列中取出任務執行sql操作(consume)。


設計通用的任務隊列,示例代碼如下:

詳細實現可參見:

http://ffown.googlecode.com/svn/trunk/fflib/include/detail/task_queue_impl.h

01 void task_queue_t::produce(const task_t& task_) {
02         lock_guard_t lock(m_mutex);
03         if (m_tasklist->empty()){//! 條件滿足喚醒等待線程
04             m_cond.signal();
05         }
06         m_tasklist->push_back(task_);
07     }
08 int   task_queue_t::comsume(task_t& task_){
09         lock_guard_t lock(m_mutex);
10         while (m_tasklist->empty())//! 當沒有作業時,就等待直到條件滿足被喚醒{
11             if (false == m_flag){
12                 return -1;
13             }
14             m_cond.wait();
15         }
16         task_ = m_tasklist->front();
17         m_tasklist->pop_front();
18         return 0;
19 }

1.2    任務隊列使用技巧

1.2.1 IO 與 邏輯分離

         比如網絡遊戲服務器程序中,網絡模塊收到消息包,投遞給邏輯層後立即返回,繼續接受下一個消息包。邏輯線程在一個沒有io操作的環境下運行,以保障實時性。示例:

1 void handle_xx_msg(long uid, const xx_msg_t& msg){
2     logic_task_queue->post(boost::bind(&servie_t::proces, uid, msg));
3 }

注意,此模式下爲單任務隊列,每個任務隊列單線程。

1.2.2  並行流水線

         上面的只是完成了io 和 cpu運算的並行,而cpu中邏輯操作是串行的。在某些場合,cpu邏輯運算部分也可實現並行,如遊戲中用戶A種菜和B種菜兩種操作是完全可以並行的,因 爲兩個操作沒有共享數據。最簡單的方式是A、B相關的操作被分配到不同的任務隊列中。示例如下:

1 void handle_xx_msg(long uid, const xx_msg_t& msg) {
2   logic_task_queue_array[uid % sizeof(logic_task_queue_array)]->post(
3     boost::bind(&servie_t::proces, uid, msg));
4 }

  注意,此模式下爲多任務隊列,每個任務隊列單線程。

1.2.3 連接池與異步回調

         比如邏輯Service模塊需要數據庫模塊異步載入用戶數據,並做後續處理計算。而數據庫模塊擁有一個固定連接數的連接池,當執行SQL的任務到來時,選擇一個空閒的連接,執行SQL,並把SQL 通過回調函數傳遞給邏輯層。其步驟如下:

  • 預先分配好線程池,每個線程創建一個連接到數據庫的連接
  • 爲數據庫模塊創建一個任務隊列,所有線程都是這個任務隊列的消費者
  • 邏輯層想數據庫模塊投遞sql執行任務,同時傳遞一個回調函數來接受sql執行結果

示例如下:

1 void db_t:load(long uid_, boost::function<void (user_data_t&) func_){
2     //! sql execute, construct user_data_t user
3     func_(user)
4 }
5 void process_user_data_loaded(user_data_t&){
6     //! todo something
7 }
8 db_task_queue->post(boost::bind(&db_t:load, uid, func));

注意,此模式下爲單任務隊列,每個任務隊列多線程。

2. 日誌

         本文主要講C++多線程編程,日誌系統不是爲了提高程序效率,但是在程序調試、運行期排錯上,日誌是無可替代的工具,相信開發後臺程序的朋友都會使用日誌。常見的日誌使用方式有如下幾種:

  • 流式,如logstream << “start servie time[%d]” << time(0) << ” app name[%s]” << app_string.c_str() << endl;
  • Printf 格式如:logtrace(LOG_MODULE, “start servie time[%d] app name[%s]“, time(0), app_string.c_str());

二者各有優缺點,流式是線程安全的,printf格式格式化字符串會更直接,但缺點是線程不安全,如果把app_string.c_str() 換成app_string (std::string),編譯被通過,但是運行期會crash(如果運氣好每次都crash,運氣不好偶爾會crash)。我個人鍾愛printf風 格,可以做如下改進:

  • 增加線程安全,利用C++模板的traits機制,可以實現線程安全。示例:
1 template<typename ARG1>
2 void logtrace(const char* module, const char* fmt, ARG1 arg1){
3     boost::format s(fmt);
4     f % arg1;
5 }

  這樣,除了標準類型+std::string 傳入其他類型將編譯不能通過。這裏只列舉了一個參數的例子,可以重載該版本支持更多參數,如果你願意,可以支持9個參數或更多。

  • 爲日誌增加顏色,在printf中加入控制字符,可以再屏幕終端上顯示顏色,Linux下示例:printf(“33[32;49;1m [DONE] 33[39;49;0m")

更多顏色方案參見:

http://hi.baidu.com/jiemnij/blog/item/d95df8c28ac2815cb219a80e.html

  • 每個線程啓動時,都應該用日誌打印該線程負責什麼功能。這樣,程序跑起來的時候通過top –H – p pid 可以得知那個功能使用cpu的多少。實際上,我的每行日誌都會打印線程id,此線程id非pthread_id,而其實是線程對應的系統分配的進程id號。

3. 性能監控

         儘管已經有很多工具可以分析c++程序運行性能,但是其大部分還是運行在程序debug階段。我們需要一種手段在debug和release階段都能監控程序,一方面得知程序瓶頸之所在,一方面儘早發現哪些組件在運行期出現了異常。

         通常都是使用gettimeofday 來計算某個函數開銷,可以精確到微妙。可以利用C++的確定性析構,非常方便的實現獲取函數開銷的小工具,示例如下:

01 struct profiler{
02     profiler(const char* func_name){
03         gettimeofday(&tv, NULL);
04     }
05     ~profiler(){
06         struct timeval tv2;
07         gettimeofday(&tv2, NULL);
08         long cost = (tv.tv_sec - tv.tv_sec) * 1000000 + (tv.tv_usec - tv.tv_usec);
09         //! post to some manager
10     }
11     struct timeval tv;
12 };
13 #define PROFILER() profiler(__FUNCTION__)

Cost 應該被投遞到性能統計管理器中,該管理器定時講性能統計數據輸出到文件中。

4 Lambda 編程

       使用foreach 代替迭代器

         很多編程語言已經內建了foreach,但是c++還沒有。所以建議自己在需要遍歷容器的地方編寫foreach函數。習慣函數式編程的人應該會非常鍾情使用foreach,使用foreach的好處多多少少有些,如:

http://www.cnblogs.com/chsword/archive/2007/09/28/910011.html

         但主要是編程哲學上層面的。

示例:

1 void user_mgr_t::foreach(boost::function<void (user_t&)> func_){
2     for (iterator it = m_users.begin(); it != m_users.end() ++it){
3         func_(it->second);
4     }
5 }

比如要實現dump 接口,不需要重寫關於迭代器的代碼

1 void user_mgr_t:dump(){
2     struct lambda {
3         static void print(user_t& user){
4             //! print(tostring(user);
5         }
6     };
7     this->foreach(lambda::print);
8 }

實際上,上面的代碼變通的生成了匿名函數,如果是c++ 11 標準的編譯器,本可以寫的更簡潔一些:

1 this->foreach([](user_t& user) {} );

但是我大部分時間編寫的程序都要運行在centos 上,你知道嗎它的gcc版本是gcc 4.1.2, 所以大部分時間我都是用變通的方式使用lambda函數。

Lambda 函數結合任務隊列實現異步

         常見的使用任務隊列實現異步的代碼如下:

1 void service_t:async_update_user(long uid){
2     task_queue->post(boost::bind(&service_t:sync_update_user_impl, this, uid));
3 }
4 void service_t:sync_update_user_impl(long uid){
5     user_t& user = get_user(uid);
6     user.update()
7 }

這樣做的缺點是,一個接口要響應的寫兩遍函數,如果一個函數的參數變了,那麼另一個參數也要跟着改動。並且代碼也不是很美觀。使用lambda可以讓異步看起來更直觀,彷彿就是在接口函數中立刻完成一樣。示例代碼:

1 void service_t:async_update_user(long uid){
2     struct lambda {
3         static void update_user_impl(service_t* servie, long uid){
4             user_t& user = servie->get_user(uid);
5             user.update();
6         }
7     };
8     task_queue->post(boost::bind(&lambda:update_user_impl, this, uid));
9 }

這樣當要改動該接口時,直接在該接口內修改代碼,非常直觀。

5. 奇技淫巧

      利用shared_ptr 實現map/reduce

Map/reduce的語義是先將任務劃分爲多個任務,投遞到多個worker中併發執行,其產生的結果經reduce彙總後生成最終的結果。 Shared_ptr的語義是什麼呢?當最後一個shared_ptr析構時,將會調用託管對象的析構函數。語義和map/reduce過程非常相近。我 們只需自己實現講請求劃分多個任務即可。示例過程如下:

  • 定義請求託管對象,加入我們需要在10個文件中搜索“oh nice”字符串出現的次數,定義託管結構體如下:
01 struct reducer{
02     void set_result(int index, long result) {
03         m_result[index] = result;
04     }
05     ~reducer(){
06         long total = 0;
07         for (int i = 0; i < sizeof(m_result); ++i){
08             total += m_result[i];
09         }
10         //! post total to somewhere
11     }
12     long m_result[10];
13 };

  • 定義執行任務的 worker
1 void worker_t:exe(int index_, shared_ptr<reducer> ret) {
2   ret->set_result(index, 100);
3 }

  • 將任務分割後,投遞給不同的worker
1 shared_ptr<reducer> ret(new reducer());
2 for (int i = 0; i < 10; ++i)
3 {
4     task_queue[i]->post(boost::bind(&worker_t:exe, i, ret));
5 }
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