从epoll构建muduo-12 多线程入场

Posted 2020-09-15 wzjhoutai

mini-muduo版本号传送门
version 0.00 从epoll构建muduo-1 mini-muduo介绍
version 0.01 从epoll构建muduo-2 最简单的epoll
version 0.02 从epoll构建muduo-3 增加第一个类。顺便介绍reactor
version 0.03 从epoll构建muduo-4 增加Channel
version 0.04 从epoll构建muduo-5 增加Acceptor和TcpConnection
version 0.05 从epoll构建muduo-6 增加EventLoop和Epoll
version 0.06 从epoll构建muduo-7 增加IMuduoUser
version 0.07 从epoll构建muduo-8 增加发送缓冲区和接收缓冲区
version 0.08 从epoll构建muduo-9 增加onWriteComplate回调和Buffer
version 0.09 从epoll构建muduo-10 Timer定时器
version 0.11 从epoll构建muduo-11 单线程Reactor网络模型成型
version 0.12 从epoll构建muduo-12 多线程代码入场
version 0.13 从epoll构建muduo-13 Reactor + ThreadPool 成型

mini-muduo v0.12版本号。mini-muduo完整可执行的演示样例可从github下载，使用命令git checkout v0.12可切换到此版本号。在线浏览此版本号到这里

本版本号是个过度版本号，仅仅简单引入了线程相关的C++代码，并没有将多线程引入逻辑流程。写这篇Blog主要目的是温习一下Linux多线程编程。下一个版本号将彻底改动网络IO模块(EventLoop)。本Blog的大部分内容在陈硕的书中均有涉及。

主要介绍5个最重要的类

1 Mutex

    以下几个关键点：

    1 使用RAII手法封装mutex的创建，销毁，加锁解锁四个操作。RAII是C++程序猿的最佳伴侣。

    2 推荐使用非递归的mutex，缺省即是非递归。对于非递归的mutex，假设书写思路不够清晰，会导致死锁。引起警惕。对于非递归mutex。则会概率出问题。反而更难定位。

书中比喻非常贴切：“反正是死，不如死的有意义一点，留个全尸让验尸更easy些”。

    3 死锁的两种经典场景

        1 仅仅有一个Mutex，自己锁自己。比方A::x()和A::y()方法都使用了同一个Mutex进行了加锁，单独调用A::x()和A::y()都不会出问题，可是假设A::x()的实现里不小心要调用到A::y()就会发生死锁。

        2 有两个Mutex，互相锁。比方A，B两个线程里分别依照相反的顺序锁住了MutexA和MutexB两个相互排斥量。像以下这样，会造成典型的死锁。注意并不是相反顺序就一定造成死锁，比方运行序列2尽管是相反顺序上锁，可是不会造成死锁。

死锁：  时间递增  -------------->

A线程      lock(MutexA)                           lock(MutexB)

B线程                               lock(MutexB)                         lock(MutexA)

非死锁：时间递增  -------------->

A线程      lock(MutexA)    lock(MutexB)

B线程                                                      lock(MutexB)  lock(MutexA)

2 Condition

    引用BlockingQueue的实现来说明Condition的使用，BlockingQueue是一个经典的生产者消费者数据结构。dequeue()方法由消费者调用，从集合里取出数据。

enqueue()由生产者调用，将数据放入集合。

    Condition的使用有2个关键点：

        1 必须与mutex一起使用

        该布尔表达式的读写需受此mutex的保护，參考一下pthread_cond_wait()的实现能够更好的理解这一点，pthread_cond_wait()会把以下两个动作作为原子操作来运行 1解锁mutex 2 让线程进入不消耗CPU的睡眠。之后另外的线程调用pthread_cond_noitfy()。wait()等待线程被唤醒 ，此时pthread_cond_wait()还未返回，在wait()函数体里会运行mutex加锁操作，此后wait()返回。（个人判断。这里的唤醒和运行mutex加锁操作并不是原子操作。详见后面BlockingQueue节的分析）。

        2 while測试

        while測试是为了解决虚假唤醒(spurious wakeup)。

在多核处理器中，某些时候。wait()操作会在没有调用broadcast和signal的情况下被意外唤醒。

这样的解释听上去非常牵强也非常奇怪，怎么看都像Linux的一个Bug。这当然不是一个bug，依据wikipedia的解释，出现这样的问题的解决办法是：在某些多核处理器上，制作一个行为可预期的条件变量（condition variable）会明显拖慢全部的条件变量。限于眼下没有精力阅读内核源代码的情况下，能够这样理解spurious wakeup：它是操作系统在性能和易用性之间妥协的结果，spurious wakeup问题类似于“c语言中数组没有过界检查”这种问题。现实情况非常可能是要牺牲相当的操作系统总体性能（如果10%）来换取一个完美的的条件变量实现。显然这么做是不划算的。wikipedia原话是“Spurious wakeups may sound strange, but on some multiprocessor systems, making condition wakeup completely predictable might substantially slow all condition variable operations.”。

int dequeue()
{
    MutexLockGuard lock(mutex);  --------------------------
    while(queue.empty())       / 以下是 pthread_cond_wait的实现。1，2是原子过程
    {                          | 1 pthread_cond_unlock(mutex)
        cond.wait();    -------| 2 等待...
    }                          | 3 notify()被调用，本线程被增加就绪队列(不一定立马获得CPU)
    int top = queue.front();   \ 4 pthread_cond_lock(mutex)
    queue.pop_front();           ---------------------------
    return top;
}
void enqueue(int x)
{
    MutexLockGuard lock(mutex)
    queue.push_back(x);
    cond.notify();
}

3 BlockingQueue

    仅仅有一点要注意，那就是调用notify的时机，并非当queue的size()从0变到1的时候才调用，而是每次push_back都会调用。

依照陈硕的描写叙述。“push 第一个 task 的时候，会唤醒一个消费者。可是这个消费者线程不一定会立即运行。它会进入就绪状态，等待被调度。假设操作系统继续运行生产者线程，push 第二个 task，那么依照你的算法(也就是size()从0变为1时才调用notify())。不会有新的消费者被唤醒。这样一来。在 queue_ 再次变空之前。仅仅有一个消费者醒过来处理 tasks。其余 4 个都在睡大觉。Stevens 的书上仅仅有一个消费者，它的代码不适用于多消费者的情形“。

这里的意思就是说，pthread_cond_wait里的两个操作是不正确等的，（1解锁2挂起，是一对原子操作，3唤醒4加锁，不是原子操作）。所以当notify通知过来的时候，一个线程被唤醒，添加到可运行队列，可是可能没有被马上运行，因为3唤醒4加锁不是原子操作，假设在3和4之间发生了cpu调度，cpu被派去运行新的生产者线程。这个生产者通过调用enqueue()添加一个可用项，这时发现size() != 1 于是就不通知了。这次通知事件就丢失了！

4 Thread

    线程标识符用tid，而不要使用pthread_t，原因例如以下：

    1 pthread_t 不一定是一个数值类型。也可能是一个结构体，所以无法打印输出pthread_t。由于不知道其确切类型，无法比較pthread_t的大小，因此无法用作关联容器的key。glibc的Pthread实现是把pthread_t用作一个结构体指针，指向一块动态分配的内存，并且这块内存是反复使用的，这造成pthread_t的值非常easy反复，像以下的代码。而作为对比的tid是一个小整数。便于输出。tid是递增的，仅仅有经过一段时间递增超过最大值（默认32768）才会反复。

    2 pthread_t 值仅仅在进程内有意义。与操作系统的任务调度之间无法建立有效关系。在/proc文件系统中找不到pthread_t相应的task。而作为对比的tid，能够在/proc中找到相应项，也能够使用top命令直接查看。很便于程序调试和排错。

    注意。因为gettid是系统调用。为了提高效率，使用__thread变量缓存gettid()。

（注，mini-muduo当前v0.12版本号尚未加入此缓存功能）

//反复phread_t演示样例
in main()
{
    pthread_t t1 t2;
    pthread_create(&t1, NULL, htreadFunc, NULL);
    printf(%lx\n", t1);
    pthread_jion(t1, NULL);

    pthread_create(&2, NULL, threadFunc, NULL);
    printf("%lx\n", t2);
    pthread_jion(t2, NULL);
}

5 ThreadPool

    这是个简化的线程池里，直接使用了上面介绍的BlockingQueue作为生产者/消费者容器。这个线程池和线程函数一样，仅仅能启动不能关闭，为了使代码简化，我仅仅保留了最重要的部分。