0

0

c++怎么实现一个阻塞队列_c++生产者消费者模型实现【多线程】

穿越時空

穿越時空

发布时间:2025-12-20 15:49:02

|

268人浏览过

|

来源于php中文网

原创

该文实现了基于C++标准库的线程安全阻塞队列模板类BlockingQueue,支持容量限制、阻塞入队/出队及超时尝试出队;配套生产者生成随机数、消费者取数处理,并通过多线程协同演示完整生产者-消费者模型。

c++怎么实现一个阻塞队列_c++生产者消费者模型实现【多线程】

(以下为纯 C++ 多线程阻塞队列 + 生产者消费者模型实现,基于标准库 ,无第三方依赖,可直接编译运行)

核心思路:用互斥锁保护共享队列,用条件变量让空队列时消费者等待、满队列时生产者等待。C++ 标准库的 std::condition_variable 天然支持“等待某个条件成立”,配合 wait()notify_one()/notify_all() 即可实现线程安全的阻塞行为。

1. 线程安全的阻塞队列模板类

支持任意类型 T,可设容量上限(可选),内部自动处理 wait/notify 逻辑:

#include 
#include 
#include 
#include 

template
class BlockingQueue {
private:
    std::queue q;
    mutable std::mutex mtx;
    std::condition_variable not_empty;   // 消费者等待:队列非空
    std::condition_variable not_full;    // 生产者等待:队列未满(若限容)
    size_t max_size = 0;                 // 0 表示无容量限制

public:
    explicit BlockingQueue(size_t capacity = 0) : max_size(capacity) {}

    // 入队(阻塞直到有空间)
    void push(const T& item) {
        std::unique_lock lock(mtx);
        if (max_size > 0) {
            not_full.wait(lock, [this] { return q.size() < max_size; });
        }
        q.push(item);
        not_empty.notify_one(); // 唤醒一个等待消费的线程
    }

    // 出队(阻塞直到有数据)
    T pop() {
        std::unique_lock lock(mtx);
        not_empty.wait(lock, [this] { return !q.empty(); });
        T front = std::move(q.front());
        q.pop();
        if (max_size > 0) {
            not_full.notify_one(); // 可能腾出空间,唤醒一个等待生产的线程
        }
        return front;
    }

    // 尝试出队(带超时,返回 false 表示超时或为空)
    bool try_pop(T& item, int timeout_ms = 0) {
        std::unique_lock lock(mtx);
        if (timeout_ms == 0) {
            not_empty.wait(lock, [this] { return !q.empty(); });
        } else {
            auto dur = std::chrono::milliseconds(timeout_ms);
            if (!not_empty.wait_for(lock, dur, [this] { return !q.empty(); })) {
                return false;
            }
        }
        item = std::move(q.front());
        q.pop();
        if (max_size > 0) not_full.notify_one();
        return true;
    }

    size_t size() const {
        std::lock_guard lock(mtx);
        return q.size();
    }

    bool empty() const {
        std::lock_guard lock(mtx);
        return q.empty();
    }
};

2. 生产者与消费者函数(分离职责)

每个生产者/消费者都是独立函数,通过引用使用同一个队列,适合传给 std::thread

法语写作助手
法语写作助手

法语助手旗下的AI智能写作平台,支持语法、拼写自动纠错,一键改写、润色你的法语作文。

下载

立即学习C++免费学习笔记(深入)”;

#include 
#include 
#include 
#include 

// 生产者:生成随机数并入队
void producer(BlockingQueue& bq, int id, int count) {
    std::mt19937 gen(id);
    std::uniform_int_distribution dist(1, 100);
    for (int i = 0; i < count; ++i) {
        int val = dist(gen);
        bq.push(val);
        std::cout << "[P" << id << "] pushed " << val << "\n";
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
    }
}

// 消费者:取数、打印、简单处理
void consumer(BlockingQueue& bq, int id, int total) {
    for (int i = 0; i < total; ++i) {
        int val = bq.pop(); // 阻塞等待
        std::cout << "  [C" << id << "] popped " << val << "\n";
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(150));
    }
}

3. 主函数:启动多线程并协同运行

注意:需确保生产总数 ≥ 消费总数,否则消费者会永久阻塞(实际项目中建议加退出信号或使用 `try_pop` + 超时 + 中断机制):

int main() {
    BlockingQueue bq(10); // 容量为 10 的有界队列

    const int num_producers = 2;
    const int num_consumers = 3;
    const int items_per_producer = 5;

    std::vector threads;

    // 启动生产者
    for (int i = 0; i < num_producers; ++i) {
        threads.emplace_back(producer, std::ref(bq), i, items_per_producer);
    }

    // 启动消费者(总消费数 = 总生产数)
    int total_items = num_producers * items_per_producer;
    for (int i = 0; i < num_consumers; ++i) {
        int each = total_items / num_consumers;
        int rest = (i == 0) ? total_items % num_consumers : 0;
        threads.emplace_back(consumer, std::ref(bq), i, each + rest);
    }

    // 等待所有线程结束
    for (auto& t : threads) {
        if (t.joinable()) t.join();
    }

    std::cout << "All done.\n";
    return 0;
}

4. 关键细节提醒

  • 始终用 std::unique_lock 配合 wait:它允许在等待期间临时释放锁,并在唤醒后自动重新加锁;普通 lock_guard 不支持
  • 条件检查必须用 lambda(谓词重载):避免虚假唤醒(spurious wakeup),不要只用 wait(lock) 后手动判断
  • notify_one() 通常够用:除非多个线程等待同一条件且需全部响应(如广播终止信号),否则用 notify_one() 更高效
  • 移动语义优化:pop 中用 std::move(q.front()) 避免不必要的拷贝(尤其对大对象)
  • 异常安全:所有 RAII 锁(unique_lock / lock_guard)保证异常时自动解锁

基本上就这些。不复杂但容易忽略条件变量的谓词写法和锁的搭配——写对了,就是教科书级的线程安全阻塞队列。

相关专题

更多
lambda表达式
lambda表达式

Lambda表达式是一种匿名函数的简洁表示方式,它可以在需要函数作为参数的地方使用,并提供了一种更简洁、更灵活的编码方式,其语法为“lambda 参数列表: 表达式”,参数列表是函数的参数,可以包含一个或多个参数,用逗号分隔,表达式是函数的执行体,用于定义函数的具体操作。本专题为大家提供lambda表达式相关的文章、下载、课程内容,供大家免费下载体验。

204

2023.09.15

python lambda函数
python lambda函数

本专题整合了python lambda函数用法详解,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

190

2025.11.08

Python lambda详解
Python lambda详解

本专题整合了Python lambda函数相关教程,阅读下面的文章了解更多详细内容。

48

2026.01.05

线程和进程的区别
线程和进程的区别

线程和进程的区别:线程是进程的一部分,用于实现并发和并行操作,而线程共享进程的资源,通信更方便快捷,切换开销较小。本专题为大家提供线程和进程区别相关的各种文章、以及下载和课程。

481

2023.08.10

Python 多线程与异步编程实战
Python 多线程与异步编程实战

本专题系统讲解 Python 多线程与异步编程的核心概念与实战技巧,包括 threading 模块基础、线程同步机制、GIL 原理、asyncio 异步任务管理、协程与事件循环、任务调度与异常处理。通过实战示例,帮助学习者掌握 如何构建高性能、多任务并发的 Python 应用。

143

2025.12.24

Java 并发编程高级实践
Java 并发编程高级实践

本专题深入讲解 Java 在高并发开发中的核心技术,涵盖线程模型、Thread 与 Runnable、Lock 与 synchronized、原子类、并发容器、线程池(Executor 框架)、阻塞队列、并发工具类(CountDownLatch、Semaphore)、以及高并发系统设计中的关键策略。通过实战案例帮助学习者全面掌握构建高性能并发应用的工程能力。

61

2025.12.01

高德地图升级方法汇总
高德地图升级方法汇总

本专题整合了高德地图升级相关教程,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

42

2026.01.16

全民K歌得高分教程大全
全民K歌得高分教程大全

本专题整合了全民K歌得高分技巧汇总,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

74

2026.01.16

C++ 单元测试与代码质量保障
C++ 单元测试与代码质量保障

本专题系统讲解 C++ 在单元测试与代码质量保障方面的实战方法,包括测试驱动开发理念、Google Test/Google Mock 的使用、测试用例设计、边界条件验证、持续集成中的自动化测试流程,以及常见代码质量问题的发现与修复。通过工程化示例,帮助开发者建立 可测试、可维护、高质量的 C++ 项目体系。

23

2026.01.16

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
10分钟--Midjourney创作自己的漫画
10分钟--Midjourney创作自己的漫画

共1课时 | 0.1万人学习

Midjourney 关键词系列整合
Midjourney 关键词系列整合

共13课时 | 0.9万人学习

AI绘画教程
AI绘画教程

共2课时 | 0.2万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号