rust 实战 - 实现一个线程工作池 ThreadPool

admin · 发表于 2022-2-12 14:35:42

<h1 id="如何实现一个线程池">如何实现一个线程池</h1>
线程池：一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销，进而影响缓存局部性和整体性能。而线程池维护着多个线程，等待着监督管理者分配可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价。线程池不仅能够保证内核的充分利用，还能防止过分调度。可用线程数量应该取决于可用的并发处理器、处理器内核、内存、网络sockets等的数量。例如，对于计算密集型任务，线程数一般取cpu数量+2比较合适，线程数过多会导致额外的线程切换开销。
如何定义线程池Pool呢，首先最大线程数量肯定要作为线程池的一个属性，并且在new Pool时创建指定的线程。
线程池Pool
<pre><code>pub struct Pool {
 max_workers: usize, // 定义最大线程数
}

impl Pool {
 fn new(max_workers: usize) -> Pool {}
 fn execute<F>(&self, f:F) where F: FnOnce() + 'static + Send {}
}

</code></pre>
用<code>execute</code>来执行任务，<code>F: FnOnce() + 'static + Send</code> 是使用thread::spawn线程执行需要满足的trait, 代表F是一个能在线程里执行的闭包函数。
另一点自然而然会想到在Pool添加一个线程数组，这个线程数组就是用来执行任务的。比如<code>Vec<Thread></code> balabala。这里的线程是活的，是一个个不断接受任务然后执行的实体。 
可以看作在一个线程里不断执行获取任务并执行的Worker。
<pre><code>struct Worker where
{
_id: usize, // worker 编号
}
</code></pre>
要怎么把任务发送给Worker执行呢？mpsc(multi producer single consumer) 多生产者单消费者可以满足我们的需求，<code>let (tx, rx) = mpsc::channel()</code> 可以获取到一对发送端和接收端。 
把发送端添加到Pool里面，把接收端添加到Worker里面。Pool通过channel将任务发送给多个worker消费执行。
这里有一点需要特别注意，channel的接收端receiver需要安全的在多个线程间共享，因此需要用<code>Arc<Mutex::<T>></code>来包裹起来，也就是用锁来解决并发冲突。
Pool的完整定义
<pre><code>pub struct Pool {
workers: Vec<Worker>,
max_workers: usize,
sender: mpsc::Sender<Message>
}
</code></pre>
该是时候定义我们要发给Worker的消息Message了 
定义如下的枚举值
<pre><code>type Job = Box<dyn FnOnce() + 'static + Send>;
enum Message {
ByeBye,
NewJob(Job),
}
</code></pre>
Job是一个要发送给Worker执行的闭包函数，这里ByeBye用来通知Worker可以终止当前的执行，退出线程。
只剩下实现Worker和Pool的具体逻辑了。
Worker的实现
<pre><code>impl Worker
{
fn new(id: usize, receiver: Arc::<Mutex<mpsc::Receiver<Message>>>) -> Worker {
 let t = thread::spawn( move || {
 loop {
 let receiver = receiver.lock().unwrap();
 let message= receiver.recv().unwrap();
 match message {
 Message::NewJob(job) => {
 println!("do job from worker[{}]", id);
 job();
 },
 Message::ByeBye => {
 println!("ByeBye from worker[{}]", id);
 break
 },
 }
 }
 });

 Worker {
 _id: id,
 t: Some(t),
 }
}
}
</code></pre>
let message = receiver.lock().unwrap().recv().unwrap(); 这里获取锁后从receiver获取到消息体，然后let message结束后rust的生命周期会自动释放掉锁。 
但如果写成
<pre><code>while let message = receiver.lock().unwrap().recv().unwrap() {
};
</code></pre>
while let 后面整个括号都是一个作用域，要在这个作用域结束后，锁才会释放，比上面let message要锁定久时间。 
rust的mutex锁没有对应的unlock方法，由mutex的生命周期管理。
我们给Pool实现<code>Drop</code> trait，让Pool被销毁时，自动暂停掉worker线程的执行。
<pre><code>impl Drop for Pool {
fn drop(&mut self) {
 for _ in 0..self.max_workers {
 self.sender.send(Message::ByeBye).unwrap();
 }
 for w in self.workers.iter_mut() {
 if let Some(t) = w.t.take() {
 t.join().unwrap();
 }
 }
}
}

</code></pre>
drop方法里面用了两个循环，而不是在一个循环里做完两件事?
<pre><code>for w in self.workers.iter_mut() {
if let Some(t) = w.t.take() {
 self.sender.send(Message::ByeBye).unwrap();
 t.join().unwrap();
}
}

</code></pre>
这里面隐藏了一个会造成死锁的陷阱，比如两个Worker, 在单个循环里面迭代所有Worker，再将终止信息发送给通道后，直接调用join， 
我们预期是第一个worker要收到消息，并且等他执行完。当情况可能是第二个worker获取到了消息，第一个worker没有获取到，那接下来的join就会阻塞造成死锁。
注意到没有，Worker是被包装在Option内的，这里有两个点需要注意
<ol>
<li>t.join 需要持有t的所有权</li>
<li>在我们这种情况下，self.workers只能作为引用被for循环迭代。</li>
</ol>
这里考虑让Worker持有<code>Option<JoinHandle<()>></code>，后续可以通过在Option上调用take方法将Some变体的值移出来，并在原来的位置留下None变体。 
换而言之，让运行中的worker持有Some的变体，清理worker时，可以使用None替换掉Some，从而让Worker失去可以运行的线程
<pre><code>struct Worker where
{
_id: usize,
t: Option<JoinHandle<()>>,
}
</code></pre>
<h1 id="要点总结">要点总结</h1>
<ul>
<li>Mutex依赖于生命周期管理锁的释放，使用的时候需要注意是否逾期持有锁</li>
<li><code>Vec<Option<T>></code> 可以解决某些情况下需要T所有权的场景</li>
</ul>
<h1 id="完整代码">完整代码</h1>
<pre><code>use std::thread::{self, JoinHandle};
use std::sync::{Arc, mpsc, Mutex};

type Job = Box<dyn FnOnce() + 'static + Send>;
enum Message {
ByeBye,
NewJob(Job),
}

struct Worker where
{
_id: usize,
t: Option<JoinHandle<()>>,
}

impl Worker
{
fn new(id: usize, receiver: Arc::<Mutex<mpsc::Receiver<Message>>>) -> Worker {
 let t = thread::spawn( move || {
 loop {
 let message = receiver.lock().unwrap().recv().unwrap();
 match message {
 Message::NewJob(job) => {
 println!("do job from worker[{}]", id);
 job();
 },
 Message::ByeBye => {
 println!("ByeBye from worker[{}]", id);
 break
 },
 }
 }
 });

 Worker {
 _id: id,
 t: Some(t),
 }
}
}

pub struct Pool {
workers: Vec<Worker>,
max_workers: usize,
sender: mpsc::Sender<Message>
}

impl Pool where {
pub fn new(max_workers: usize) -> Pool {
 if max_workers == 0 {
 panic!("max_workers must be greater than zero!")
 }
 let (tx, rx) = mpsc::channel();

 let mut workers = Vec::with_capacity(max_workers);
 let receiver = Arc::new(Mutex::new(rx));
 for i in 0..max_workers {
 workers.push(Worker::new(i, Arc::clone(&receiver)));
 }

 Pool { workers: workers, max_workers: max_workers, sender: tx }
}

pub fn execute<F>(&self, f:F) where F: FnOnce() + 'static + Send
{

 let job = Message::NewJob(Box::new(f));
 self.sender.send(job).unwrap();
}
}

impl Drop for Pool {
fn drop(&mut self) {
 for _ in 0..self.max_workers {
 self.sender.send(Message::ByeBye).unwrap();
 }
 for w in self.workers {
 if let Some(t) = w.t.take() {
 t.join().unwrap();
 }
 }
}
}

#[cfg(test)]
mod tests {
use super::*;
#[test]
fn it_works() {
 let p = Pool::new(4);
 p.execute(|| println!("do new job1"));
 p.execute(|| println!("do new job2"));
 p.execute(|| println!("do new job3"));
 p.execute(|| println!("do new job4"));
}
}
</code></pre>

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