Эффективное ожидание выполнения всех задач в threadpool

В настоящее время у меня есть программа с x. Во время основного цикла y задачи выполняются для рабочих, но после отправки задач я должен дождаться завершения всех задач перед тем, как предшествовать программе. Я считаю, что мое текущее решение неэффективно, должен быть лучший способ дождаться завершения всех задач, но я не уверен, как это сделать.

// called in main after all tasks are enqueued to 
// std::deque<std::function<void()>> tasks
void ThreadPool::waitFinished()
{
    while(!tasks.empty()) //check if there are any tasks in queue waiting to be picked up
    {
        //do literally nothing
    }
}

Дополнительная информация:

структура потока потока

//worker thread objects
class Worker {
    public:
        Worker(ThreadPool& s): pool(s) {}
        void operator()();
    private:
        ThreadPool &pool;
};

//thread pool
class ThreadPool {
    public:
        ThreadPool(size_t);
        template<class F>
        void enqueue(F f);   
        void waitFinished();
        ~ThreadPool();
    private:
        friend class Worker;
        //keeps track of threads so we can join
        std::vector< std::thread > workers;
        //task queue
        std::deque< std::function<void()> > tasks;
        //sync
        std::mutex queue_mutex;
        std::condition_variable condition;
        bool stop;
};

или здесь gist моего threadpool.hpp

пример того, что я хочу использовать waitFinished() для:

while(running)
    //....
    for all particles alive
        push particle position function to threadpool
    end for

    threadPool.waitFinished();

    push new particle position data into openGL buffer
end while

Таким образом, я могу отправить hundrends из тысяч задач позиции частиц, которые будут выполняться параллельно, дождаться их завершения и поместить новые данные в буферы позиции openGL.

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Это один из способов сделать то, что вы пытаетесь сделать. Использование двух переменных условия в одном и том же мьютексе не для беззаботного, если вы не знаете, что происходит внутри. Мне не нужен атомный обработанный элемент, кроме моего желания продемонстрировать, сколько элементов было выполнено между каждым прогоном.

Функция рабочей нагрузки образца в этом случае генерирует миллион случайных значений int, а затем сортирует их (так или иначе нагревать мой офис). waitFinished не будет возвращаться до тех пор, пока очередь не будет пуста и нити не будут заняты.

#include <iostream>
#include <deque>
#include <functional>
#include <thread>
#include <condition_variable>
#include <mutex>
#include <random>

//thread pool
class ThreadPool
{
public:
    ThreadPool(unsigned int n = std::thread::hardware_concurrency());

    template<class F> void enqueue(F&& f);
    void waitFinished();
    ~ThreadPool();

    unsigned int getProcessed() const { return processed; }

private:
    std::vector< std::thread > workers;
    std::deque< std::function<void()> > tasks;
    std::mutex queue_mutex;
    std::condition_variable cv_task;
    std::condition_variable cv_finished;
    std::atomic_uint processed;
    unsigned int busy;
    bool stop;

    void thread_proc();
};

ThreadPool::ThreadPool(unsigned int n)
    : busy()
    , processed()
    , stop()
{
    for (unsigned int i=0; i<n; ++i)
        workers.emplace_back(std::bind(&ThreadPool::thread_proc, this));
}

ThreadPool::~ThreadPool()
{
    // set stop-condition
    std::unique_lock<std::mutex> latch(queue_mutex);
    stop = true;
    cv_task.notify_all();
    latch.unlock();

    // all threads terminate, then we're done.
    for (auto& t : workers)
        t.join();
}

void ThreadPool::thread_proc()
{
    while (true)
    {
        std::unique_lock<std::mutex> latch(queue_mutex);
        cv_task.wait(latch, [this](){ return stop || !tasks.empty(); });
        if (!tasks.empty())
        {
            // got work. set busy.
            ++busy;

            // pull from queue
            auto fn = tasks.front();
            tasks.pop_front();

            // release lock. run async
            latch.unlock();

            // run function outside context
            fn();
            ++processed;

            latch.lock();
            --busy;
            cv_finished.notify_one();
        }
        else if (stop)
        {
            break;
        }
    }
}

// generic function push
template<class F>
void ThreadPool::enqueue(F&& f)
{
    std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
    tasks.emplace_back(std::forward<F>(f));
    cv_task.notify_one();
}

// waits until the queue is empty.
void ThreadPool::waitFinished()
{
    std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
    cv_finished.wait(lock, [this](){ return tasks.empty() && (busy == 0); });
}

// a cpu-busy task.
void work_proc()
{
    std::random_device rd;
    std::mt19937 rng(rd());

    // build a vector of random numbers
    std::vector<int> data;
    data.reserve(100000);
    std::generate_n(std::back_inserter(data), data.capacity(), [&](){ return rng(); });
    std::sort(data.begin(), data.end(), std::greater<int>());
}

int main()
{
    ThreadPool tp;

    // run five batches of 100 items
    for (int x=0; x<5; ++x)
    {
        // queue 100 work tasks
        for (int i=0; i<100; ++i)
            tp.enqueue(work_proc);

        tp.waitFinished();
        std::cout << tp.getProcessed() << '\n';
    }

    // destructor will close down thread pool
    return EXIT_SUCCESS;
}

Выход

100
200
300
400
500

Желаем удачи.