前言
c++11在语言层面上提供了对thread的支持，由于不同的平台提供了不同线程API，在语言层面提供了对thread的支持可以大大的减小代码移植的工作量。
本文将给大家详细介绍关于c++11封装thread库的相关内容，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧
基本接口要求
要求std::thread的构造函数
template< class Function, class... Args > explicit thread( Function&& f, Args&&... args );
但是OS的库函数定义为：
error_code create_thread((void_or_error_code(*entry)(void *), void *data);
主要是接口中的entry，本身使用void*根本没带类型信息，难点在于要做到模板暴露出类型从而可以通用化
void_or_error_code entry_point(void *arbitrary_data);
第一个问题：把f和args统统打包在一起做成一个void *结构
我们得从void* 中获取函数指针和参数指针，首先来个结构体定义真实指针类型
struct thread_data_base
{
virtual ~thread_data_base(){}
virtual void run()=0;
};
需要一个tuple，用于保存f和args，这样我们就可以通过将void *data cast成thread_data_base *，然后调用其中的虚函数run来实际调用f(args…)
std::tuple<typename std::decay<F>::type, typename std::decay<ArgTypes>::type...> fp;
而entry函数实现效果大致如下，将结构体包装在该函数里面
void_or_error_code thread_entry(void *data) {
std::unique_ptr<thread_data_base> p((thread_data_base *)data);
p->run();
// return result of p->run() if error code is required
}
第二个问题：定义一个template，以适配不同类型的f和args
template<typename F, class... ArgTypes>
class thread_data : public thread_data_base
{
public:
thread_data(F&& f_, ArgTypes&&... args_): fp(std::forward<F>(f_), std::forward<ArgTypes>(args_)...) {}
private:
std::tuple<typename std::decay<F>::type, typename std::decay<ArgTypes>::type...> fp;
}
在这个template里有一个data member正是那个关键的tuple，其类型需要使用traits进行类型推理出来
第三个问题：把任意的f和args包装成一个thread_data_base *
定义创建函数可以将任意f和arg来创建一个void*结构体，用来被entry函数调用
template<typename F, class... ArgTypes>
inline thread_data_base *make_thread_data(F&& f, ArgTypes&&... args)
{
return new thread_data<typename std::remove_reference<F>::type, ArgTypes...>(std::forward<F>(f),
std::forward<ArgTypes>(args)...); // 啥时候释放？
}
第四个问题：如何处理Args…
难点在于如何通过一个f和args组成的tuple调用f(args…)，使用get需要传入一个编译期常量
tp.get<0>()(tp.get<1>(), tp.get<2>(), tp.get<3>());
为了方便，我们想把数列当前项直接放在参数列表里，要不然还需要在内部找到数列的最后一项
template <std::size_t Ep, std::size_t Sp>
struct make_tuple_indices {...};
为了生成数列[Sp, Ep)，我们要做的就是从Sp开始，递归的在已有数列后面加一项，直到满足条件(Sp==Ep)，下面就是最后定义的泛化，递归，终止条件
template <std::size_t Sp, class IntTuple, std::size_t Ep> struct make_indices_imp;
template <std::size_t Sp, std::size_t... Indices, std::size_t Ep>
struct make_indices_imp<Sp, tuple_indices<Indices...>, Ep>
{ typedef typename make_indices_imp<Sp+1, tuple_indices<Indices..., Sp>, Ep>::type type; };
template <std::size_t Ep, std::size_t... Indices>
struct make_indices_imp<Ep, tuple_indices<Indices...>, Ep>
{ typedef tuple_indices<Indices...> type; };
template <std::size_t Ep, std::size_t Sp=0>
struct make_tuple_indices {
typedef typename make_indices_imp<Sp, tuple_indices<>, Ep>::type type;
};
已经有了run，之所以需要再定义一个run2，Indices是一个template type，只能用一个template function接收，所以我们需要把run和run2拆开，run作为继承下来的虚函数做入口，run2接收Indices并用之前提到的方法调用f(args…)。
实际上thread_data_base接口就是实现了一个简化版的std::bind
静态检查工具：Clang thread safety annotations，添加安全注解：通过代码注解告诉编译器哪些成员变量和成员函数是受哪个 mutex 保护，防止遗漏线程安全的假设。用 GUARDED_BY 表明哪个成员变量是被哪个 mutex 保护的
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。
