前言：
本文承接前文 C++ 对多线程/并发的支持（上） ，翻译自 C++ 之父 Bjarne Stroustrup 的 C++ 之旅（A Tour of C++）一书的第 13 章 Concurrency。本文将继续介绍 C++ 并发中的 future/promise，packaged_task 以及 async() 的用法。
1、通信任务
标准库还在头文件 <future> 中提供了一些机制，能够让编程人员基于更高的抽象层次任务来开发，而不是直接使用低层的线程、锁：
future和promise：用于从任务（另一个线程）中返回一个值packaged_task：帮助启动任务，封装了future和promise，并且建立两者之间的关联async()：像调用一个函数那样启动一个任务。形式最简单，但也最强大！
1.1 future 和 promise
future 和 promise 可以在两个任务之间传值，而无需显式地使用锁，实现了高效地数据传输。其基本想法很简单：当一个任务向另一个任务传值时，把值放入 promise，通过特定的实现，使得值可以通过与之关联的 future 读出（一般谁启动了任务，谁从 future 中取结果）。
假如有一个 future<X> 叫 fx，我们可以通过 get() 获取类型 X 的值：
X v = fx.get(); // if necessary, wait for the value to get computed
如果值还没有计算出，则调用 get() 的线程阻塞，直到有值返回。如果值无法计算出，get()可能抛出异常。
promise 的主要目的是提供一个简单的“put”的操作（set_value 或 set_exception），和 future 的 get() 相呼应。
如果你有一个 promise，需要发送一个类型为 X 的结果到一个 future，你要么传递一个值，要么传递一个异常。举个例子：
void f(promise<X>& px) // 一个任务：把结果放入 px
{
try {
X res;
// 计算 res 的值
px.set_value(res);
}
catch(...) { // 如果无法计算 res 的值
px.set_exception(current_exception()); // 传异常到 future 的线程
}
}
current_exception() 即捕获到的异常。
要处理通过 future 传递的异常，get() 的调用者必须在什么地方捕获，例如：
void g(future<X>& fx) // 一个任务；从 fx 提取结果
{
try {
X v = fx.get(); // 如有必要，等待值计算完成
// 使用 v
}
catch(...){ // 无法计算 v
// 错误处理
}
}
如果 g() 不需要自己处理错误，代码可以进一步简化：
void g(future<X>& fx) // 一个任务；从 fx 提取结果
{
X v = fx.get(); // 如有必要，等待值计算完成
// 使用 v
}
思考：future 和 promise 是怎么关联起来的？
1.2 packaged_task
如何把 future 放入一个需要结果的任务，并且把与之关联的、产生结果的 promise 放入线程？packaged_task 可以简化任务的设置，关联 future/promise。packaged_task 封装了把返回值或异常放入 promise 的操作，并且调用 packaged_task 的 get_future() 方法，可以得到一个与 promise 关联的 future。举个例子，我们可以设置两个任务，借助标准库的 accumulate() 分别累加 vector<double> 的前后部分：
double accum (double* beg, double* end, double init) // 计算以 init 为初值，[beg,end) 的和
{
return accumulate(beg,end,init);
}
double comp2(vector<double>& v)
{
using Task_type = double(double*,double*,double); // 任务的类型
packaged_task<Task_type> pt0 {accum}; // 打包任务（即 accum）
packaged_task<Task_type> pt1 {accum};
future<double> f0 {pt0.get_future()}; // 取得 pt0 的 future
future<double> f1 {pt1.get_future()}; // 取得 pt1 的 future
double* first = &v[0];
thread t1{move(pt0),first,first+v.size()/2,0}; // 为 pt0 启动线程
thread t2{move(pt1),first+v.size()/2,first+v.size(),0}; // 为 pt1 启动线程
return f0.get() + f1.get();
}
packaged_task 模板以任务的类型（Task_type，double(double*,double*,double) 的别名）作为其模板参数，以任务（accum）作为其构造函数的参数。move() 操作是必要的，因为 packaged_task 不可拷贝（只能移动）。packaged_task 不可拷贝是因为它是一个资源处理程序（resource handler），拥有 promise 的所有权，并且（间接地）负责与之关联的任务可能拥有的资源。
请注意，这里的代码没有显式地使用锁：我们能够专注于要完成的任务，而不是来管理它们通信的机制。这两个任务在不同的线程中执行，具有了潜在的并发性。
1.3 async()
我在本章所追求的思路，最简单，但也非常强大：把任务看成是一个恰巧可能和其他任务同时运行的函数。这并不是 C++ 标准库所支持的唯一模型，但它能很好地满足各类广泛的需求。其他更微妙、棘手的模型，如依赖于共享内存的编程风格也可以根据实际需要使用。
要启动潜在异步执行的任务，我们可以用 async()：
double comp4(vector<double>& v) // 如果 v 足够大，派生多个任务
{
if(v.size()<10000) // 犯得着用并发吗？
return accum(v.begin(),v.end(),0);
auto v0 = &v[0];
auto sz = v.size();
auto f0 = async(accum,v0,v0+sz/4,0.0);
auto f1 = async(accum,v0+sz/4,v0+sz/2,0.0);
auto f2 = async(accum,v0+sz/2,v0+sz*3/4,0.0);
auto f3 = async(accum,v0+sz*3/4,v0+sz,0.0);
return f0.get()+f1.get()+f2.get()+f3.get(); // 收集 4 部分的结果，求和
}
大体上，async() 把“调用部分”和“获取结果部分“分离开来，并且将两者和实际执行的任务分离。使用 async() 你不需要考虑线程、锁；你只要从任务（潜在地、异步地计算结果）的角度去考虑就可以了。async() 也有明显的限制：使用了共享资源、需要上锁的任务无法使用 async() ，你甚至不知道会用到多少线程，这完全是由 async() 决定的，它会根据调用时系统可用资源的情况，决定使用多少线程。例如，async() 在决定使用几个线程前，会检查有多少核心（处理器）空闲。
示例代码中的猜测计算开销和启动线程的相对开销（v.size()<10000）只是一个很原始、粗略的性能估计。这里不适合展开讨论怎么去管理线程，但这个估计仅仅是一个简单（可能很烂）的猜测。
请注意，async()不仅仅是专门用于并行计算、提高性能的机制。例如，它也能用于派生任务，从用户获取输入，让“主程序”忙其他事情。
2、建议
使用并发改善响应性和吞吐量
尽可能在最高级别的抽象上工作（比如优先考虑 async、packaged_task 而不是 thread、mutex）
考虑使用进程作为线程的替代方案
标准库的并发支持是类型安全的
内存模型把多数程序员从考虑机器架构的工作中解放出来
内存模型使得内存的表现和我们的预期基本一致
原子操作为无锁编程提供了可能性
把无锁编程留给专家
有时顺序操作比起并发更简单、更快
避免数据竞争（不受控地同时访问可变数据）
std::thread 是类型安全的系统线程接口
用 join() 等待一个线程结束
尽量避免显式共享数据
用 unique_lock 管理 mutexes
用 lock() 一次性获取多个锁
用 condition_variable 管理线程之间的通信
从（可以并行执行的）任务的角度思考，而非线程
不要低估“简单性”的价值
选择 packaged_task 和 future，而不是直接使用 thread 和 mutex
用 promise 返回结果，从 future 获取结果
用 packaged_task 处理任务抛出的异常或返回值
用 packaged_task 和 future 来表示对外部服务的请求，以及等待其回复
用 async() 启动简单的任务
到此这篇关于 C++ 多线程编程建议之 C++ 对多线程/并发的支持的文章就介绍到这了,更多相关C++ 对多线程/并发的支持内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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