Linux环境中C++线程池实现方法

在Linux环境中，可以使用C++11标准库中的<thread>和<future>头文件来实现线程池

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

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 (std::thread &worker : workers) {
            worker.join();
        }
    }

    template <class F, class... Args>
    auto enqueue(F&& f, Args&&... args) -> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type> {
        using return_type = typename std::result_of<F(Args...)>::type;
        auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...));
        std::future<return_type> res = task->get_future();
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
            if (stop) {
                throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
            }
            tasks.emplace([task]() { (*task)(); });
        }
        condition.notify_one();
        return res;
    }

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

int main() {
    ThreadPool pool(4);

    auto result1 = pool.enqueue([](int a, int b) { return a + b; }, 5, 3);
    std::cout << "Result 1: " << result1.get() << std::endl;

    auto result2 = pool.enqueue([](int a, int b) { return a * b; }, 4, 6);
    std::cout << "Result 2: " << result2.get() << std::endl;

    return 0;
}

这个实现中，我们创建了一个ThreadPool类，它接受一个参数num_threads，表示要创建的线程数量。在构造函数中，我们为每个线程分配一个任务，这些任务是一个std::function对象，它们包装了要在线程中执行的可调用对象。我们还使用了一个互斥锁和一个条件变量来确保线程安全地访问任务队列。

enqueue函数是一个模板函数，它接受一个可调用对象及其参数，并返回一个std::future对象，该对象将在任务完成后持有结果。当调用enqueue时，我们将任务添加到任务队列中，并通知一个等待的线程来执行该任务。

在main函数中，我们创建了一个包含4个线程的线程池，并使用enqueue函数将两个任务添加到线程池中。然后我们等待这些任务完成，并输出结果。