C++解壓庫線程模型

C++ 中有多種線程模型可供選擇，具體取決于您的需求和應用程序的復雜性。以下是一些常見的 C++ 線程模型：

1. 單線程：這是最簡單的線程模型，只使用一個線程來執行任務。這種模型適用于簡單的應用程序，無需進行復雜的并發處理。

#include <iostream>
#include <thread>

void task() {
    std::cout << "Task executed in single thread" << std::endl;
}

int main() {
    std::thread t(task);
    t.join();
    return 0;
}

2. 多線程：這種模型使用多個線程來執行任務，可以提高程序的執行效率。您可以使用 std::thread 類來創建和管理線程。

#include <iostream>
#include <thread>

void task(int id) {
    std::cout << "Task " << id << " executed in thread " << std::this_thread::get_id() << std::endl;
}

int main() {
    const int num_threads = 4;
    std::thread threads[num_threads];

    for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
        threads[i] = std::thread(task, i);
    }

    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }

    return 0;
}

3. 線程池：線程池是一種管理線程的機制，它可以復用已創建的線程，從而減少線程創建和銷毀的開銷。C++ 中可以使用第三方庫（如 Boost.Asio）或自己實現一個簡單的線程池。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>

class ThreadPool {
public:
    ThreadPool(size_t num_threads) : stop(false) {
        for (size_t i = 0; i < num_threads; ++i) {
            workers.emplace_back([this] {
                for (;;) {
                    std::function<void()> task;
                    {
                        std::unique_lock<std::mutex> lock(this->queue_mutex);
                        this->condition.wait(lock, [this] { return this->stop || !this->tasks.empty(); });
                        if (this->stop && this->tasks.empty()) {
                            return;
                        }
                        task = std::move(this->tasks.front());
                        this->tasks.pop();
                    }
                    task();
                }
            });
        }
    }

    ~ThreadPool() {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
            stop = true;
        }
        condition.notify_all();
        for (auto& worker : workers) {
            worker.join();
        }
    }

    template <class F, class... Args>
    void enqueue(F&& f, Args&&... args) {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
            tasks.emplace([f, args...] { f(args...); });
        }
        condition.notify_one();
    }

private:
    std::vector<std::thread> workers;
    std::queue<std::function<void()>> tasks;
    std::mutex queue_mutex;
    std::condition_variable condition;
    bool stop;
};

void task(int id) {
    std::cout << "Task " << id << " executed in thread " << std::this_thread::get_id() << std::endl;
}

int main() {
    ThreadPool pool(4);

    for (int i = 0; i < 8; ++i) {
        pool.enqueue(task, i);
    }

    return 0;
}

4. 異步編程：C++11 引入了 std::async 和 std::future，可以簡化異步編程。std::async 可以用于啟動一個異步任務，并返回一個 std::future 對象，該對象可以在適當的時候獲取任務的結果。

#include <iostream>
#include <future>

int task(int id) {
    std::cout << "Task " << id << " executed in thread " << std::this_thread::get_id() << std::endl;
    return id * 2;
}

int main() {
    std::future<int> result = std::async(task, 42);

    std::cout << "Waiting for task result..." << std::endl;
    int res = result.get();
    std::cout << "Task result: " << res << std::endl;

    return 0;
}

這些線程模型可以根據您的應用程序需求進行選擇和組合。在實際應用中，您可能需要根據具體情況調整線程數量、任務分配策略等。