前言
c++11在语言层面上提供了对thread的支持,由于不同的平台提供了不同线程API,在语言层面提供了对thread的支持可以大大的减小代码移植的工作量。
本文将给大家详细介绍关于c++11封装thread库的相关内容,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧
基本接口要求
要求std::thread的构造函数
template< class Function, class... Args > explicit thread( Function&& f, Args&&... args );
但是OS的库函数定义为:
error_code create_thread((void_or_error_code(*entry)(void *), void *data);
主要是接口中的entry,本身使用void*根本没带类型信息,难点在于要做到模板暴露出类型从而可以通用化
void_or_error_code entry_point(void *arbitrary_data);
第一个问题:把f和args统统打包在一起做成一个void *结构
我们得从void* 中获取函数指针和参数指针,首先来个结构体定义真实指针类型
struct thread_data_base { virtual ~thread_data_base(){} virtual void run()=0; };
需要一个tuple,用于保存f和args,这样我们就可以通过将void *data cast成thread_data_base *,然后调用其中的虚函数run来实际调用f(args…)
std::tuple<typename std::decay<F>::type, typename std::decay<ArgTypes>::type...> fp;
而entry函数实现效果大致如下,将结构体包装在该函数里面
void_or_error_code thread_entry(void *data) { std::unique_ptr<thread_data_base> p((thread_data_base *)data); p->run(); // return result of p->run() if error code is required }
第二个问题:定义一个template,以适配不同类型的f和args
template<typename F, class... ArgTypes> class thread_data : public thread_data_base { public: thread_data(F&& f_, ArgTypes&&... args_): fp(std::forward<F>(f_), std::forward<ArgTypes>(args_)...) {} private: std::tuple<typename std::decay<F>::type, typename std::decay<ArgTypes>::type...> fp; }
在这个template里有一个data member正是那个关键的tuple,其类型需要使用traits进行类型推理出来
第三个问题:把任意的f和args包装成一个thread_data_base *
定义创建函数可以将任意f和arg来创建一个void*结构体,用来被entry函数调用
template<typename F, class... ArgTypes> inline thread_data_base *make_thread_data(F&& f, ArgTypes&&... args) { return new thread_data<typename std::remove_reference<F>::type, ArgTypes...>(std::forward<F>(f), std::forward<ArgTypes>(args)...); // 啥时候释放? }
第四个问题:如何处理Args…
难点在于如何通过一个f和args组成的tuple调用f(args…),使用get需要传入一个编译期常量
tp.get<0>()(tp.get<1>(), tp.get<2>(), tp.get<3>());
为了方便,我们想把数列当前项直接放在参数列表里,要不然还需要在内部找到数列的最后一项
template <std::size_t Ep, std::size_t Sp> struct make_tuple_indices {...};
为了生成数列[Sp, Ep),我们要做的就是从Sp开始,递归的在已有数列后面加一项,直到满足条件(Sp==Ep),下面就是最后定义的泛化,递归,终止条件
template <std::size_t Sp, class IntTuple, std::size_t Ep> struct make_indices_imp; template <std::size_t Sp, std::size_t... Indices, std::size_t Ep> struct make_indices_imp<Sp, tuple_indices<Indices...>, Ep> { typedef typename make_indices_imp<Sp+1, tuple_indices<Indices..., Sp>, Ep>::type type; }; template <std::size_t Ep, std::size_t... Indices> struct make_indices_imp<Ep, tuple_indices<Indices...>, Ep> { typedef tuple_indices<Indices...> type; }; template <std::size_t Ep, std::size_t Sp=0> struct make_tuple_indices { typedef typename make_indices_imp<Sp, tuple_indices<>, Ep>::type type; };
已经有了run,之所以需要再定义一个run2,Indices是一个template type,只能用一个template function接收,所以我们需要把run和run2拆开,run作为继承下来的虚函数做入口,run2接收Indices并用之前提到的方法调用f(args…)。
实际上thread_data_base接口就是实现了一个简化版的std::bind
静态检查工具:Clang thread safety annotations,添加安全注解:通过代码注解告诉编译器哪些成员变量和成员函数是受哪个 mutex 保护,防止遗漏线程安全的假设。用 GUARDED_BY 表明哪个成员变量是被哪个 mutex 保护的
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对亿速云的支持。
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