@TOC介绍
std::future 是C++11标准库中的一个模板类，他表示一个异步操作的结果，当我们在多线程编程中使用异步任务时，std::future可以帮助我们在需要的时候，获取任务的执行结果，std::future 的一个重要特性是能够阻塞当前线程，直到异步操作完成，从而确保我们在获取结果时不会遇到未完成的操作。
应用场景
- 异步任务：当我们需要在后台执行一些耗时操作时，如网络请求或计算密集型任务等，std::future可以用来表示这些异步任务的结果，通过将任务与主线程分离，我们可以实现任务的并行操作，从而提高程序的执行效率
- 并发操作：在多线程编程中，我们可能需要等待某些任务完成后才能执行其他操作，通过使用std::future,我们可以实现线程之间的同步，确保任务完成后再获取结果并继续执行后续结果
- 结果获取：std::future提供了一种安全的方式来获取异步任务的结果。我们可以使用std::future::get()函数来获取任务的结果，此函数会阻塞当前线程，直到异步操作完成。这样，在调用get()函数时，我们可以确保已经获取到了所需的结果
使用方法
std::async
std::async是一种将任务与std::future关联的简单方法，它创建并运行一个异步任务，并返回一个与该任务结果关联的std::future对象。默认情况下，std::async是否启动了一个新的线程，或者在等待future时，任务是否同步运行取决于你给的参数，这个参数为std::launch类型：
- std::launch::deferred 表明该函数会被延迟调用，直到在future上调用get()或者wait()才会开始执行任务
- std::launch::async表明函数会在自己创建的线程上运行
- std::launch::deferred | std::launch::async 内部通过系统等条件自动选择策略
#include <iostream>
#include <future>
#include <thread>
#include <chrono>
using namespace std;
int async_task()
{
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
return 2;
}
int main()
{
// 关联异步任务async_task 和 future
std::future<int> result = std::async(std::launch::deferred | std::launch::async, async_task);
// 此时可以执行其他操作
cout << "干其他事情" << endl;
// 获取异步任务结果
int ret = result.get();
cout << ret << endl;
return 0;
}std::packaged_task
std::packaged_task就是将任务和std::future绑定在一起的模板，是一种对任务的封装，我们可以通过std::packaged_task对象获取任务相关联的std::future对象，通过调用get_future()方法获取。std::packaged_task的模板参数是函数签名。
所谓函数签名就是一个函数头去掉函数名
下面介绍一下std::packaged_task，首先这个类型的对象是不可复制的
可以看到拷贝构造函数被delete了。
std::packaged_task是用来包装异步任务的工具，它的本质是将一个可调用对象封装起来，和std::future结合起来，这个不能被直接调用，因为这样的实质是同步调用任务，而不是异步调用，并且std::packaged_task对象是没有返回值的，因为是不可拷贝的， 所以std::packaged_task对象在使用的时候，需要创建一个线程，然后使用智能指针或者move函数来进行传递。注意因为创建了一个新的线程，并且需要获取到这个新的线程执行任务的结果，所以我们就需要进行等待或者分离，即join和detach()。
使用move进行移动
#include <iostream>
#include <future>
#include <thread>
#include <memory>
#include <chrono>
int Add(int num1, int num2)
{
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
return num1 + num2;
}
int main()
{
std::packaged_task<int(int, int)> task(Add);
std::future<int> fu = task.get_future();
std::thread th(std::move(task), 11, 22);
int ret = fu.get();
std::cout << ret << std::endl;
th.join();
return 0;
}使用智能指针
#include <iostream>
#include <future>
#include <thread>
#include <memory>
#include <chrono>
int Add(int num1, int num2)
{
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
return num1 + num2;
}
int main()
{
auto ptask = std::make_shared<std::packaged_task<int(int, int)>>(Add);
std::future<int> fu = ptask->get_future();
std::thread th([ptask]()
{
(*ptask)(11, 22);
});
int ret = fu.get();
std::cout << ret << std::endl;
th.join();
return 0;
}std::promise
std::promise提供了一种设置值的方式，它可以在设置之后通过相关联的std::future对象进行读取，换种说法来说就是之前说过的std::future可以读取一个异步函数的返回值了，但是要等待就绪，而std::promise就提供了一个方式手动让std::future就绪
#include <iostream>
#include <future>
#include <chrono>
void task(std::promise<int> result_promise)
{
int result = 2;
result_promise.set_value(result);
std::cout << result << std::endl;
}
int main()
{
std::promise<int> result;
std::future<int> reuslt_future = result.get_future();
std::thread th(task, std::move(result));
int ret = reuslt_future.get();
std::cout << ret << std::endl;
th.join();
return 0;
}线程池设计
#include <iostream>
#include <functional>
#include <memory>
#include <thread>
#include <future>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <vector>
class threadPool
{
public:
using ptr = std::shared_ptr<threadPool>;
using Functor = std::function<void(void)>;
threadPool(int thr_count = 1)
: _stop(false)
{
for (int i = 0; i < thr_count; i++)
{
_threads.emplace_back(&threadPool::entry, this);
}
}
~threadPool()
{
stop();
}
// push传入的是首先有一个函数--用户要执行的函数，接下来是不定参，标识要处理的数据就是要传入到函数中的参数
// push函数内部，会将这个传入的函数封装成一个异步任务（packaged_task），
// 使用 lambda 生成一个可调用对象（内部执行异步程序）抛入到任务池中，由工作线程取出进行执行
template <typename F, typename ...Args>
auto push(F &&func, Args &&...args) -> std::future<decltype(func(args...))>
{
// 1. 将传入的函数封装成一个packaged_task任务
using return_type = decltype(func(args...));
auto tmp_func = std::bind(std::forward<F>(func), std::forward<Args>(args)...);
//auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type(std::forward<Args>(args)...)>>(std::forward(func));
auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(tmp_func);
std::future<return_type> fu = task->get_future();
// 2. 构造一个lambda 匿名函数（捕获任务对象），函数内执行任务对象
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(_mutex);
// 3. 将构造出来的匿名函数，抛入到任务池中
_taskpool.push_back([task]()
{ (*task)(); });
_cv.notify_one();
}
return fu;
}
void stop()
{
if(_stop == true) return ;
_stop = true;
_cv.notify_all();
for (auto &thread : _threads)
{
thread.join();
}
}
private:
// 线程入口函数---内部不断的从任务池中取出任务进行执行
void entry()
{
while (!_stop)
{
std::vector<Functor> tmp_taskpool;
{
// 加锁
std::unique_lock<std::mutex> lock(_mutex);
// 等待任务池不为空，或者_stop 被置位返回true
_cv.wait(lock, [this]()
{ return _stop || !_taskpool.empty(); });
// 取出任务进行执行
tmp_taskpool.swap(_taskpool); // 这里是将全局任务池里面的任务全部给一个线程里面的任务池
}
for (auto &task : tmp_taskpool)
{
task();
}
}
}
private:
std::atomic<bool> _stop;
std::vector<Functor> _taskpool; // 任务池
std::mutex _mutex; // 互斥锁
std::condition_variable _cv; // 条件变量
std::vector<std::thread> _threads;
};
main函数
#include "threadpool.hpp"
int Add(int num1, int num2)
{
return num1 + num2;
}
int main()
{
threadPool pool;
for(int i = 0; i < 10; i++)
{
std::future<int> fu = pool.push(Add, 11, i);
std::cout << fu.get() << std::endl;
}
pool.stop();
return 0;
}
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