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本篇文章為大家展示了利用C++實現阻塞隊列的示例，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
阻塞隊列是多線程中常用的數據結構，對于實現多線程之間的數據交換、同步等有很大作用。
阻塞隊列常用于生產者和消費者的場景，生產者是向隊列里添加元素的線程，消費者是從隊列里取元素的線程。簡而言之，阻塞隊列是生產者用來存放元素、消費者獲取元素的容器。
考慮下，這樣一個多線程模型，程序有一個主線程 master 和一些 worker 線程，master 線程負責接收到數據，給 worker 線程分配數據，worker 線程取得一個任務后便可以開始工作，如果沒有任務便阻塞住，節約 cpu 資源。
那么怎樣的數據結構比較適合做這樣的喚醒呢？顯而易見，是條件變量，在 c++ 11 中，stl 已經引入了線程支持庫。
C++11 中條件變量
條件變量一般與一個 互斥量 同時使用，使用時需要先給互斥量上鎖，然后條件變量會檢測是否滿足條件，如果不滿足條件便會暫時釋放鎖，然后阻塞線程。
c++ 11使用方法主要如下：
#include <mutex>
#include <condition_value>
// 互斥量與條件變量
std::mutex m_mutex;
std::condition_value m_condition;
// 請求信號的一方
std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex);
while(xxx)
{
// 這里會先釋放 lock，
// 如果有信號喚醒的話，會重新加鎖。
m_condition.wait(lock);
}
// 發送消息進行同步的一方
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex);
// 喚醒其他正在 wait 的線程
m_condition.notify_all();
}用 C++11 實現阻塞隊列
我們使用條件變量包裝 STL 中的 queue 就可以實現阻塞隊列功能，如果有興趣，甚至可以自己實現一個效率更高的隊列數據結構。
我們先假設一下阻塞隊列需要如下接口：
template <typename T>
class BlockingQueue
{
public:
BlockingQueue();
void push(T&& value);
T take();
size_t size() const;
private:
// 實際使用的數據結構隊列
std::queue<T> m_data;
// 條件變量
std::mutex m_mutex;
std::condition_variable m_condition;
};push 一個變量時，我們需要先加鎖，加鎖成功后才可以壓入變量，這是為了線程安全。壓入變量后，就可以發送信號通知正在阻塞的條件變量。
void push(T&& value)
{
// 往隊列中塞數據前要先加鎖
std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
m_data.push(value);
// 喚醒正在阻塞的條件變量
m_condition.notify_all();
}take 一個變量時，就要有些不一樣：
T take()
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
while(m_data.empty())
{
// 等待
m_condition.wait(lock);
}
assert(!m_data.empty());
T value(std::move(m_data.front()));
m_data.pop();
return value;
}總結下，代碼如下：
#ifndef BLOCKINGQUEUE_H
#define BLOCKINGQUEUE_H
#include <queue>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <assert.h>
template <typename T>
class BlockingQueue
{
public:
BlockingQueue()
:m_mutex(),
m_condition(),
m_data()
{
}
// 禁止拷貝構造
BlockingQueue(BlockingQueue&) = delete;
~BlockingQueue()
{
}
void push(T&& value)
{
// 往隊列中塞數據前要先加鎖
std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
m_data.push(value);
m_condition.notify_all();
}
void push(const T& value)
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
m_data.push(value);
m_condition.notify_all();
}
T take()
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
while(m_data.empty())
{
m_condition.wait(lock);
}
assert(!m_data.empty());
T value(std::move(m_data.front()));
m_data.pop();
return value;
}
size_t size() const
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
return m_data.size();
}
private:
// 實際使用的數據結構隊列
std::queue<T> m_data;
// 條件變量的鎖
std::mutex m_mutex;
std::condition_variable m_condition;
};
#endif // BLOCKINGQUEUE_H實驗代碼
我們寫個簡單的程序實驗一下，下面程序有 一個 master 線程，5個 worker 線程，master線程生成一個隨機數，求 0-隨機數 的和。
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <random>
#include <windows.h>
#include <blockingqueue.h>
using namespace std;
int task=100;
BlockingQueue<int> blockingqueue;
std::mutex mutex_cout;
void worker()
{
int value;
thread::id this_id = this_thread::get_id();
while(true)
{
value = blockingqueue.take();
uint64_t sum = 0;
for(int i = 0; i < value; i++)
{
sum += i;
}
// 模擬耗時操作
Sleep(100);
std::lock_guard<mutex> lock(mutex_cout);
std::cout << "workder: " << this_id << " "
<< __FUNCTION__
<< " line: " << __LINE__
<< " sum: " << sum
<< std::endl;
}
}
void master()
{
srand(time(nullptr));
for(int i = 0; i < task; i++)
{
blockingqueue.push(rand()%10000);
printf("%s %d %i\n",__FUNCTION__, __LINE__, i);
Sleep(20);
}
}
int main()
{
thread th_master(master);
std::vector<thread> th_workers;
for(int i =0; i < 5; i++)
{
th_workers.emplace_back(thread(worker));
}
th_master.join();
return 0;
}從輸出結果可以看出，master 線程將任務分配給了正在空閑的 worker 線程，具體是哪個線程就看操作系統的隨機調度了。
master 46 5
worker: 3 worker line: 34 sum: 20998440
master 46 6
worker: 7 worker line: 34 sum: 3308878
master 46 7
worker: 4 worker line: 34 sum: 34598721
master 46 8
worker: 6 worker line: 34 sum: 1563796
master 46 9
worker: 5 worker line: 34 sum: 27978940
上述內容就是利用C++實現阻塞隊列的示例，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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