TinyWebServer学习笔记-threadpool

线程池的特点：

• 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.

 工作流程：

        采用Proactor并发模型，主线程负责监听文件描述符，接受socket连接，若当前监听的socket发生了读写事件，就把任务插入到请求队列中，工作线程从请求队列中取出任务，完成读写数据的处理。

线程池的定义如下：

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*/
    threadpool(int actor_model, connection_pool *connPool, int thread_number = 8, int max_request = 10000);
    ~threadpool();
    bool append(T *request, int state);
    bool append_p(T *request);
 
private:
    /*工作线程运行的函数，它不断从工作队列中取出任务并执行之*/
    static void *worker(void *arg);
    void run();
 
private:
    int m_thread_number;        //线程池中的线程数
    int m_max_requests;         //请求队列中允许的最大请求数
    pthread_t *m_threads;       //描述线程池的数组，其大小为m_thread_number
    std::list<T *> m_workqueue; //请求队列
    locker m_queuelocker;       //保护请求队列的互斥锁
    sem m_queuestat;            //是否有任务需要处理
    connection_pool *m_connPool;  //数据库
    int m_actor_model;          //模型切换
};
template <typename T>
threadpool<T>::threadpool( int actor_model, connection_pool *connPool, int thread_number, int max_requests) : m_actor_model(actor_model),m_thread_number(thread_number), m_max_requests(max_requests), m_threads(NULL),m_connPool(connPool)
{
    if (thread_number <= 0 || max_requests <= 0)
        throw std::exception();
    m_threads = new pthread_t[m_thread_number];
    if (!m_threads)
        throw std::exception();
    for (int i = 0; i < thread_number; ++i)
    {
        if (pthread_create(m_threads + i, NULL, worker, this) != 0)
        {
            delete[] m_threads;
            throw std::exception();
        }
        if (pthread_detach(m_threads[i]))
        {
            delete[] m_threads;
            throw std::exception();
        }
    }
}
template <typename T>
threadpool<T>::~threadpool()
{
    delete[] m_threads;
}
template <typename T>
bool threadpool<T>::append(T *request, int state)
{
    m_queuelocker.lock();
    if (m_workqueue.size() >= m_max_requests)
    {
        m_queuelocker.unlock();
        return false;
    }
    request->m_state = state;
    m_workqueue.push_back(request);
    m_queuelocker.unlock();
    m_queuestat.post();
    return true;
}
template <typename T>
bool threadpool<T>::append_p(T *request)
{
    m_queuelocker.lock();
    if (m_workqueue.size() >= m_max_requests)
    {
        m_queuelocker.unlock();
        return false;
    }
    m_workqueue.push_back(request);
    m_queuelocker.unlock();
    m_queuestat.post();
    return true;
}
template <typename T>
void *threadpool::worker(void *arg)
{
    threadpool *pool = (threadpool *)arg;
    pool->run();
    return pool;
}
template <typename T>
void threadpool<T>::run()
{
    while (true)
    {
        m_queuestat.wait();
        m_queuelocker.lock();
        if (m_workqueue.empty())
        {
            m_queuelocker.unlock();
            continue;
        }
        T *request = m_workqueue.front();
        m_workqueue.pop_front();
        m_queuelocker.unlock();
        if (!request)
            continue;
        if (1 == m_actor_model)
        {
            if (0 == request->m_state)
            {
                if (request->read_once())
                {
                    request->improv = 1;
                    connectionRAII mysqlcon(&request->mysql, m_connPool);
                    request->process();
                }
                else
                {
                    request->improv = 1;
                    request->timer_flag = 1;
                }
            }
            else
            {
                if (request->write())
                {
                    request->improv = 1;
                }
                else
                {
                    request->improv = 1;
                    request->timer_flag = 1;
                }
            }
        }
        else
        {
            connectionRAII mysqlcon(&request->mysql, m_connPool);
            request->process();
        }
    }
}

详细解释下work函数，这个函数不断的检查队列是否为空，如果不为空会唤醒线程，在处理任务前获取锁。从任务队列头部取出任务，释放锁，如果取出的任务对象是有效指针，如果是Proactor并发模型代表有数据要读，调用函数读取客户端数据，标记请求已被处理，获得数据库连接执行数据库操作。

如果读取失败，表示需要进行定时器的处理，如果m_stat=1，那么表示要写入数据，写入成功标记请求已经被处理，否则设置定时器。

如果不是Proactro模型，那么直接处理请求。