任務隊列摘自新鋒

在開發C++程序時,一般在吞吐量、并發、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:

  • l? 并發
  • l? 異步
  • l? 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后,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

void task_queue_t::produce(const task_t& task_) {??????
????????lock_guard_t lock(m_mutex);
????????if (m_tasklist->empty()){//! 條件滿足喚醒等待線程
????????????m_cond.signal();
????????}
????????m_tasklist->push_back(task_);
????}
int?? task_queue_t::comsume(task_t& task_){
????????lock_guard_t lock(m_mutex);
????????while (m_tasklist->empty())//! 當沒有作業時,就等待直到條件滿足被喚醒{
????????????if (false == m_flag){
????????????????return -1;
????????????}
????????????m_cond.wait();
????????}
????????task_ = m_tasklist->front();
????????m_tasklist->pop_front();
????????return 0;
}

1.2??? 任務隊列使用技巧

1.2.1 IO 與 邏輯分離

  比如網絡游戲服務器程序中,網絡模塊收到消息包,投遞給邏輯層后立即返回,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:

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

  注意,此模式下為單任務隊列,每個任務隊列單線程。

1.2.2? 并行流水線

???????? 上面的只是完成了io 和 cpu運算的并行,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并行,如游戲中用戶A種菜和B種菜兩種操作是完全可以并行的,因 為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:? ??

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

注意,此模式下為多任務隊列,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,并做后續處理計算。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,選擇一個空閑的連接,執行SQL,并把SQL 通過回調函數傳遞給邏輯層。其步驟如下:

  • n? 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
  • n? 為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
  • n? 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:

void db_t:load(long uid_, boost::function<void (user_data_t&) func_){
????//! sql execute, construct user_data_t user
????func_(user)
}
void process_user_data_loaded(user_data_t&){
????//! todo something
}
db_task_queue->post(boost::bind(&db_t:load, uid, func));

???????? 注意,此模式下為單任務隊列,每個任務隊列多線程。

2. 日志

???????? 本文主要講C++多線程編程,日志系統不是為了提高程序效率,但是在程序調試、運行期排錯上,日志是無可替代的工具,相信開發后臺程序的朋友都會使用日志。常見的日志使用方式有如下幾種:

  • n? 流式,如logstream << "start servie time[%d]" << time(0) << " app name[%s]" << app_string.c_str() << endl;
  • n? 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)。我個人鐘愛printf風 格,可以做如下改進:

  • l? 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:
template<typename ARG1>
void logtrace(const char* module, const char* fmt, ARG1 arg1){
????boost::format s(fmt);
????f % arg1;
}

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

  • l? 為日志增加顏色,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("\033[32;49;1m [DONE] \033[39;49;0m")?

  更多顏色方案參見:

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

  • l? 每個線程啟動時,都應該用日志打印該線程負責什么功能。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,我的每行日志都會打印線程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

???????? 盡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,一方面盡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:

struct profiler{
????profiler(const char* func_name){
????????gettimeofday(&tv, NULL);
????}
????~profiler(){
????????struct timeval tv2;
????????gettimeofday(&tv2, NULL);
????????long cost = (tv.tv_sec - tv.tv_sec) * 1000000 + (tv.tv_usec - tv.tv_usec);
????????//! post to some manager
????}
????struct timeval tv;
};
#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鐘情使用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:

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

  比如要實現dump 接口,不需要重寫關于迭代器的代碼

void user_mgr_t:dump(){
????struct lambda {
????????static void print(user_t& user){
????????????//! print(tostring(user);
????????}
????};
????this->foreach(lambda::print);
}

  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:

  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:

void service_t:async_update_user(long uid){
????task_queue->post(boost::bind(&service_t:sync_update_user_impl, this, uid));
}
void service_t:sync_update_user_impl(long uid){
????user_t& user = get_user(uid);
????user.update()
}

  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,那么另一個參數也要跟著改動。并且代碼也不是很美觀。使用lambda可以讓異步看起來更直觀,仿佛就是在接口函數中立刻完成一樣。示例代碼:

void service_t:async_update_user(long uid){
????struct lambda {
????????static void update_user_impl(service_t* servie, long uid){
????????????user_t& user = servie->get_user(uid);
????????????user.update();
????????}
????};
????task_queue->post(boost::bind(&lambda:update_user_impl, this, uid));
}

  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為多個任務,投遞到多個worker中并發執行,其產生的結果經reduce匯總后生成最終的結果。 Shared_ptr的語義是什么呢?當最后一個shared_ptr析構時,將會調用托管對象的析構函數。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:

  • l? 定義請求托管對象,加入我們需要在10個文件中搜索“oh nice”字符串出現的次數,定義托管結構體如下:
struct reducer{
????void set_result(int index, long result) {
????????m_result[index] = result;
????}
????~reducer(){
????????long total = 0;
????????for (int i = 0; i < sizeof(m_result); ++i){
????????????total += m_result[i];
????????}
????????//! post total to somewhere
????}
????long m_result[10];
};
  • l? 定義執行任務的 worker
void worker_t:exe(int index_, shared_ptr<reducer> ret) {
  ret->set_result(index, 100);
}
  • l? 將任務分割后,投遞給不同的worker
shared_ptr<reducer> ret(new reducer());
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
????task_queue[i]->post(boost::bind(&worker_t:exe, i, ret));
}

轉載于:https://www.cnblogs.com/lchb/articles/3465400.html

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