项目02半同步半反应堆线程池
服务器编程基本框架
主要由I/O单元，逻辑单元和网络存储单元组成，其中每个单元之间通过请求队列进行通信，从而协同完成任务。
其中I/O单元用于处理客户端连接，读写网络数据；逻辑单元用于处理业务逻辑的线程；网络存储单元指本地数据库和文件等。
五种I/O模型
- 阻塞IO：调用者调用了某个函数，等待这个函数返回，期间什么也不做，不停的去检查这个函数有没有返回，必须等待这个函数返回才能进行下一步动作。
- 非阻塞IO：非阻塞等待，每隔一段时间就去检测IO时间是否就绪。没有就绪就可以做其他事情。非阻塞IO执行系统调用总是立即返回，不管事件是否已经发生，若事件没有发生，则返回-1，此时可以根据errno区分这两种情况，对于accept，recv和send，事件未发生时，errno通常被设置为eagain。
- 信号驱动IO：Linux用套接口进行信号驱动IO，安装一个信号处理函数，进程继续运行并不阻塞，当IO事件就绪，进程收到SIGIO信号就处理IO事件。
- IO复用：Linux用select/poll函数实现IO复用，这两个函数也会使进程阻塞，但是和阻塞IO不同的是这两个函数可以同时阻塞多个IO操作。而且可以同时对多个读操作、写操作的IO进行检测。直到有数据可读或者可写时才真正调用IO操作函数。epoll则通过一组函数实现。
- 异步IO：Linux中，可以调用aio_read函数告诉内核描述字缓冲区的大小、文件偏移以及通知的方式，然后立即返回，当内核将数据拷贝到缓冲区后，再通知应用程序。
阻塞I/O，非阻塞I/O，信号驱动I/O和I/O复用都是同步I/O。同步I/O指内核向应用程序通知的是就绪事件，比如只通知有客户端连接，要求用户代码自行执行I/O操作，异步I/O是指内核向应用程序通知的是完成事件，比如读取客户端的数据后才通知应用程序，由内核完成I/O操作。
事件处理模式
- reactor模式：主线程（IO处理单元）只负责监听文件描述符上是否有事件发生，有的话立即通知工作线程（逻辑单元），读写数据、接受新连接以及处理客户请求均在工作线程中完成。通常由同步IO实现。
- proactor：主线程和内核负责处理读写数据、接受新连接等IO操作，工作线程仅负责业务逻辑，如处理客户请求，通常由异步IO实现。
同步IO模拟proactor模式
原因：异步IO并不成熟，实际中较少使用。
同步IO模型的工作流程如下（以epoll_wait为例）
- 主线程往epoll内核事件表注册socket上的读就绪事件。
- 主线程调用epoll_wait等待socket上有数据可读
- 当socket上有数据可读，epoll_wait通知主线程,主线程从socket循环读取数据，直到没有更多数据可读，然后将读取到的数据封装成一个请求对象并插入请求队列。
- 睡眠在请求队列上某个工作线程被唤醒，它获得请求对象并处理客户请求，然后往epoll内核事件表中注册该socket上的写就绪事件
- 主线程调用epoll_wait等待socket可写。
- 当socket上有数据可写，epoll_wait通知主线程。主线程往socket上写入服务器处理客户请求的结果。
并发编程模式
并发编程方法的实现有多线程和多进程两种，但这里涉及的并发模式指IO处理单元与逻辑单元的协同完成任务的方法。
- 半同步/半异步模式
- 领导者/追随者模式
半同步半异步反应堆
半同步/半反应堆并发模式是半同步/半异步的变体，将半异步具体化为某种事件处理模式.
并发模式中的同步和异步
- 同步指的是程序完全按照代码序列的顺序执行
- 异步指的是程序的执行需要由系统事件驱动 半同步/半异步模式工作流程
- 同步线程用于处理客户逻辑
- 异步线程用于处理I/O事件
- 异步线程监听到客户请求后，就将其封装成请求对象并插入请求队列中
- 请求队列将通知某个工作在同步模式的工作线程来读取并处理该请求对象 半同步/半反应堆工作流程（以Proactor模式为例）
- 主线程充当异步线程，负责监听所有socket上的事件
- 若有新请求到来，主线程接收之以得到新的连接socket，然后往epoll内核事件表中注册该socket上的读写事件
- 如果连接socket上有读写事件发生，主线程从socket上接收数据，并将数据封装成请求对象插入到请求队列中
- 所有工作线程睡眠在请求队列上，当有任务到来时，通过竞争（如互斥锁）获得任务的接管权
线程池
- 空间换时间,浪费服务器的硬件资源,换取运行效率.
- 池是一组资源的集合,这组资源在服务器启动之初就被完全创建好并初始化,这称为静态资源.
- 当服务器进入正式运行阶段,开始处理客户请求的时候,如果它需要相关的资源,可以直接从池中获取,无需动态分配.
- 当服务器处理完一个客户连接后,可以把相关的资源放回池中,无需执行系统调用释放资源.
静态成员变量
将类成员变量声明为static，则为静态成员变量，与一般的成员变量不同，无论建立多少对象，都只有一个静态成员变量的拷贝，静态成员变量属于一个类，所有对象共享。
静态变量在编译阶段就分配了空间，对象还没创建时就已经分配了空间，放到全局静态区。
- 最好是类内声明，类外初始化（以免类名访问静态成员访问不到）。
- 无论公有，私有，静态成员都可以在类外定义，但私有成员仍有访问权限。
- 非静态成员类外不能初始化。
- 静态成员数据是共享的。
静态成员函数
将类成员函数声明为static，则为静态成员函数。
- 静态成员函数可以直接访问静态成员变量，不能直接访问普通成员变量，但可以通过参数传递的方式访问。
- 普通成员函数可以访问普通成员变量，也可以访问静态成员变量。
- 静态成员函数没有this指针。非静态数据成员为对象单独维护，但静态成员函数为共享函数，无法区分是哪个对象，因此不能直接访问普通变量成员，也没有this指针。
pthread_create陷阱
#include <pthread.h>
int pthread_create(pthread_t *thread_tid, //返回新生成的线程id
const pthread_attr_t *attr, //指向线程属性的指针，通常设置为NULL
void * (*start_routine)(void*), //处理线程函数的地址
void *arg); //start_rotine()中的参数
函数原型中的第三个参数，为函数指针，指向处理线程函数的地址。该函数，要求为静态函数。如果处理线程函数为类成员函数时，需要将其设置为静态成员函数。
this指针的锅
pthread_create的函数原型中第三个参数的类型为函数指针，指向的线程处理函数参数类型为(void ),若线程函数为类成员函数，则this指针会作为默认的参数被传进函数中，从而和线程函数参数(void)不能匹配，不能通过编译。
静态成员函数就没有这个问题，里面没有this指针。
线程池分析
线程池的设计模式为半同步/半反应堆，其中反应堆具体为Proactor事件处理模式。
具体的，主线程为异步线程，负责监听文件描述符，接收socket新连接，若当前监听的socket发生了读写事件，然后将任务插入到请求队列。工作线程从请求队列中取出任务，完成读写数据的处理。
线程池类定义
具体定义可以看代码。需要注意，线程处理函数和运行函数设置为私有属性。
template<typename T>
class threadpool {
public:
//thread_number是线程池中线程的数量
//max_requests是请求队列中最多允许的、等待处理的请求的数量
//connPool是数据库连接池指针
threadpool(connection_pool *connPool, int thread_number = 8, int max_request = 10000);
~threadpool();
//向请求队列中插入任务请求
bool append(T* request);
private:
//工作线程运行的函数
//它不断从工作队列去除任务并执行
static void *worker(void *arg);
void run();
private:
//线程池中的线程数
int m_thread_number;
//请求队列中允许的最大请求数
int m_max_requests;
//描述线程池的数组，其大小为m_thread_number
pthread_t *m_threads;
//请求队列
std::list<T *> m_workqueue;
//保护请求队列的互斥锁
locker m_queuelocker;
//是否有任务需要处理
sem m_queuestat;
//是否结束线程
bool m_stop;
//数据库连接池
connection_pool *m_connPool;
};
线程池创建与回收
构造函数中创建线程池，pthread_create函数中将类的对象作为参数传递给静态函数(worker)，在静态函数中引用这个对象，并调用其动态方法（run）。
具体的，类对象传递时用this指针，传递给静态函数后，将其转换成为线程池类，并调用私有成员函数run。
template<typename T>
threadpool<T>::threadpool( connection_pool *connPool, int thread_number, int max_requests) : m_thread_number(thread_number), m_max_requests(max_requests), m_stop(false), m_threads(NULL),m_connPool(connPool) {
//请求数和线程数量非负
if(thread_number<=0||max_requests<=0)
throw std::exception();
//线程id初始化
m_threads = new pthread_t[m_thread_number];
if(!m_threads)
throw std::exception();
for(int i=0;i<thread_number;++i) {
//循环创建线程，并将工作线程按要求进行运行
if(pthread_create(m_threads+i,NULL,worker,this)!=0){
delete [] m_threads;
throw std::exception();
}
//将线程进行分离后，不用单独对工作线程进行回收
if(pthread_detach(m_threads[i])){
delete[] m_threads;
throw std::exception();
}
}
}
向请求队列中添加任务
通过list容器创建请求队列，向队列中添加时，通过互斥锁保证线程安全，添加完成后通过信号量提醒有任务要处理，最后注意线程同步。
template<typename T>
bool threadpool<T>::append(T* request) {
m_queuelocker.lock();
//根据硬件，预先设置请求队列的最大值
if(m_workqueue.size()>m_max_requests) {
m_queuelocker.unlock();
return false;
}
//添加任务
m_workqueue.push_back(request);
m_queuelocker.unlock();
//信号量提醒有任务要处理
m_queuestat.post();
return true;
}
线程处理函数
内部访问私有成员函数run，完成线程处理要求。
template<typename T>
void* threadpool<T>::worker(void* arg){
//将参数强转为线程池类，调用成员方法
threadpool* pool=(threadpool*)arg;
pool->run();
return pool;
}
run执行任务
主要实现，工作线程从请求队列中取出某个任务进行处理，注意线程同步。
template<typename T>
void threadpool<T>::run()
{
while(!m_stop)
{
//信号量等待
m_queuestat.wait();
//被唤醒后先加互斥锁
m_queuelocker.lock();
if(m_workqueue.empty())
{
m_queuelocker.unlock();
continue;
}
//从请求队列中取出第一个任务
//将任务从请求队列删除
T* request=m_workqueue.front();
m_workqueue.pop_front();
m_queuelocker.unlock();
if(!request)
continue;
//从连接池中取出一个数据库连接
request->mysql = m_connPool->GetConnection();
//process(模板类中的方法,这里是http类)进行处理
request->process();
//将数据库连接放回连接池
m_connPool->ReleaseConnection(request->mysql);
}
}
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