在开发C++程序时，一般在吞吐量、并发、实时性上有较高的要求。设计C++程序时，总结起来可以从如下几点提高效率：

• 并发
• 异步
• 缓存

下面将我平常工作中遇到一些问题例举一二，其设计思想无非以上三点。

1任务队列

1.1    以生产者-消费者模型设计任务队列

         生产者-消费者模型是人们非常熟悉的模型，比如在某个服务器程序中，当User数据被逻辑模块修改后，就产生一个更新数据库的任务（produce），投递给IO模块任务队列，IO模块从任务队列中取出任务执行sql操作（consume）。

设计通用的任务队列，示例代码如下：

详细实现可参见：

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()){//! 条件满足唤醒等待线程
            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())//! 当没有作业时，就等待直到条件满足被唤醒{
            if (false == m_flag){
                return -1;
            }
            m_cond.wait();
        }
        task_ = m_tasklist->front();
        m_tasklist->pop_front();
        return 0;
}

1.2    任务队列使用技巧

1.2.1 IO 与 逻辑分离

         比如网络游戏服务器程序中，网络模块收到消息包，投递给逻辑层后立即返回，继续接受下一个消息包。逻辑线程在一个没有io操作的环境下运行，以保障实时性。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，此模式下为单任务队列，每个任务队列单线程。

1.2.2  并行流水线

         上面的只是完成了io 和 cpu运算的并行，而cpu中逻辑操作是串行的。在某些场合，cpu逻辑运算部分也可实现并行，如游戏中用户A种菜和B种菜两种操作是完全可以并行的，因为两个操作没有共享数据。最简单的方式是A、B相关的操作被分配到不同的任务队列中。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，此模式下为多任务队列，每个任务队列单线程。

1.2.3 连接池与异步回调

         比如逻辑Service模块需要数据库模块异步载入用户数据，并做后续处理计算。而数据库模块拥有一个固定连接数的连接池，当执行SQL的任务到来时，选择一个空闲的连接，执行SQL，并把SQL 通过回调函数传递给逻辑层。其步骤如下：

• 预先分配好线程池，每个线程创建一个连接到数据库的连接
• 为数据库模块创建一个任务队列，所有线程都是这个任务队列的消费者
• 逻辑层想数据库模块投递sql执行任务，同时传递一个回调函数来接受sql执行结果

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，此模式下为单任务队列，每个任务队列多线程。

2. 日志

         本文主要讲C++多线程编程，日志系统不是为了提高程序效率，但是在程序调试、运行期排错上，日志是无可替代的工具，相信开发后台程序的朋友都会使用日志。常见的日志使用方式有如下几种：

• 流式，如logstream << “start servie time[%d]” << time(0) << ” app name[%s]” << app_string.c_str() << endl;
• Printf 格式如：logtrace(LOG_MODULE, “start servie time[%d] app name[%s]“, time(0), app_string.c_str());

二者各有优缺点，流式是线程安全的，printf格式格式化字符串会更直接，但缺点是线程不安全，如果把app_string.c_str() 换成app_string （std::string），编译被通过，但是运行期会crash（如果运气好每次都crash，运气不好偶尔会crash）。我个人钟爱printf风格，可以做如下改进：

• 增加线程安全，利用C++模板的traits机制，可以实现线程安全。示例：

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

         这样，除了标准类型+std::string 传入其他类型将编译不能通过。这里只列举了一个参数的例子，可以重载该版本支持更多参数，如果你愿意，可以支持9个参数或更多。

• 为日志增加颜色，在printf中加入控制字符，可以再屏幕终端上显示颜色，Linux下示例：printf(“33[32;49;1m [DONE] 33[39;49;0m")

更多颜色方案参见：

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

• 每个线程启动时，都应该用日志打印该线程负责什么功能。这样，程序跑起来的时候通过top -H - p pid 可以得知那个功能使用cpu的多少。实际上，我的每行日志都会打印线程id，此线程id非pthread_id，而其实是线程对应的系统分配的进程id号。

3. 性能监控

         尽管已经有很多工具可以分析c++程序运行性能，但是其大部分还是运行在程序debug阶段。我们需要一种手段在debug和release阶段都能监控程序，一方面得知程序瓶颈之所在，一方面尽早发现哪些组件在运行期出现了异常。

         通常都是使用gettimeofday 来计算某个函数开销，可以精确到微妙。可以利用C++的确定性析构，非常方便的实现获取函数开销的小工具,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 应该被投递到性能统计管理器中，该管理器定时讲性能统计数据输出到文件中。

4 Lambda 编程

       使用foreach 代替迭代器

         很多编程语言已经内建了foreach，但是c++还没有。所以建议自己在需要遍历容器的地方编写foreach函数。习惯函数式编程的人应该会非常钟情使用foreach，使用foreach的好处多多少少有些，如：

http://www.cnblogs.com/chsword/archive/2007/09/28/910011.html

         但主要是编程哲学上层面的。

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);
    }
}

         比如要实现dump 接口，不需要重写关于迭代器的代码

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

         实际上，上面的代码变通的生成了匿名函数，如果是c++ 11 标准的编译器，本可以写的更简洁一些：

         this->foreach([](user_t& user) {} );

         但是我大部分时间编写的程序都要运行在centos 上，你知道吗它的gcc版本是gcc 4.1.2， 所以大部分时间我都是用变通的方式使用lambda函数。

Lambda 函数结合任务队列实现异步

         常见的使用任务队列实现异步的代码如下：

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()
}

         这样做的缺点是，一个接口要响应的写两遍函数，如果一个函数的参数变了，那么另一个参数也要跟着改动。并且代码也不是很美观。使用lambda可以让异步看起来更直观，仿佛就是在接口函数中立刻完成一样。示例代码：

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));
}

         这样当要改动该接口时，直接在该接口内修改代码，非常直观。

5. 奇技淫巧

      利用shared_ptr 实现map/reduce

Map/reduce的语义是先将任务划分为多个任务，投递到多个worker中并发执行，其产生的结果经reduce汇总后生成最终的结果。Shared_ptr的语义是什么呢？当最后一个shared_ptr析构时，将会调用托管对象的析构函数。语义和map/reduce过程非常相近。我们只需自己实现讲请求划分多个任务即可。示例过程如下：

• 定义请求托管对象，加入我们需要在10个文件中搜索“oh nice”字符串出现的次数，定义托管结构体如下：

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];
};

• 定义执行任务的 worker

void worker_t:exe(int index_, shared_ptr<reducer> ret) {
　　ret->set_result(index, 100);
}

• 将任务分割后，投递给不同的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));
}

建议继续学习：

1. 浅析C++多线程内存模型    (阅读：7084)
2. 多线程队列的算法优化    (阅读：6498)
3. 程序中的“多线程”    (阅读：5619)
4. php多线程扩展    (阅读：4205)
5. 为什么在多线程程序中要慎用volatile关键字？    (阅读：3967)
6. Ameba , 一个简单的 lua 多线程实现    (阅读：3568)
7. 多线程程序中操作的原子性    (阅读：2984)
8. 极不和谐的 fork 多线程程序    (阅读：2681)
9. linux下多线程的创建与等待详解    (阅读：2660)
10. JAVA多线程面试题    (阅读：2671)