C++. Сборник рецептов - Д. Стефенс

 friend bool operator>(const self& x, const self& y) { return x.m > y.m; }

 friend bool operator<(const self& x, const self& y) { return x.m < y.m; }

 friend bool operator>=(const self& x, const self& y) { return x.m >= y.m; }

 friend bool operator<=(const self& x, const self& y) { return x.m <= y.m; }

private:

 int m;

};

typedef BasicFixedReal<10> FixedReal;

int main() {

 FixedReal x(0);

 for (int i=0; i < 100; ++i) {

  x += FixedReal(0.0625);

 }

 cout << x.toDouble() << endl;

}

Программа примера 11.40 выдает следующий результат.

6.25

Число с фиксированной точкой, как и число с плавающей точкой, является приблизительным представлением вещественного числа. Число с плавающей точкой имеет мантиссу (m) и экспоненту (е), обеспечивая значение, вычисляемое по формуле m*bе, где b — некоторая константа.

Число с фиксированной точкой имеет почти такой же формат, но здесь экспонента также фиксирована. Эта константа в примере 11.40 передается шаблону basic_fixed_real в качестве его параметра.

Представление экспоненты е в виде константы позволяет реализовать числа с фиксированной точкой с помощью целых типов и выполнять арифметические операции с ними, используя целочисленную арифметику. Во многих случаях это может повысить скорость выполнения основных арифметических операций, особенно сложения и вычитания.

Представление с фиксированной точкой менее гибко, чем представление чисел с плавающей точкой, так как оно обеспечивает только узкий диапазон значений. Приведенный в примере 11.40 тип fixed_real позволяет представлять значения только в диапазоне от -2 097 151 до +2 097 151 с точностью 1/1024.

Сложение и вычитание чисел с фиксированной точкой реализуется достаточно естественно: я просто складываю или вычитаю их целочисленные представления. Для выполнения деления и умножения требуется дополнительная операция сдвига мантиссы влево или вправо, чтобы двоичная точка заняла правильную позицию.

Глава 12

Многопоточная обработка

12.0. Введение

В данной главе даются рецепты написания многопоточных программ на C++ с использованием библиотеки Boost Threads, автором которой является Вильям Кемпф (William Kempf). Boost — это набор переносимых, высокопроизводительных библиотек с открытым исходным кодом, неоднократно проверенным программистами, и с широким спектром сложности: от простых структур данных до сложного фреймворка синтаксического анализа. Библиотека Boost Threads обеспечивает фреймворк для многопоточной обработки. Дополнительную информацию по проекту Boost можно найти на сайте www.boost.org.

Стандартом C++ не предусматривается встроенная поддержка многопоточной обработки, поэтому нельзя написать переносимый программный код с многопоточной обработкой, подобно тому как создается переносимый код, использующий такие классы стандартной библиотеки, как string, vector, list и т.д. Однако в библиотеке Boost Threads пройден значительный путь к созданию стандартной, переносимой библиотеки многопоточной обработки, и использование этой библиотеки позволяет свести к минимуму головную боль, вызываемую многими обычными проблемами, связанными с многопоточной обработкой.

Все же в отличие от стандартной библиотеки и библиотек независимых разработчиков применение библиотеки многопоточной обработки нельзя свести к распаковке ее архива, включению операторов #include и написанию программного кода, не требующего особых усилий. Во всех приложениях многопоточной обработки (кроме самых простых) необходимо тщательно подойти к разработке проекта, используя проверенные шаблоны и известные тактические приемы, позволяющие избегать ошибок, неизбежно возникающих в противном случае. В типичном однопоточном приложении обычные ошибки программирования находятся легко: циклы с пропуском одного шага, разыменование нулевого или удаленного указателя, потеря точности при преобразованиях чисел с плавающей точкой и т.д. В программах с многопоточной обработкой ситуация другая. Мало того, что задача отслеживания с помощью отладчика действий нескольких потоков становится очень трудоемкой, многопоточные программы работают недетерминировано, т.е. ошибки могут проявляться только в редких или сложных ситуациях.

Именно по этой причине нельзя рассматривать данную главу как введение в многопоточное программирование. Если вы уже имели опыт многопоточного программирования, но не на C++ или без использования библиотеки Boost Threads, эта глава будет полезна для вас. Однако описание основных принципов многопоточного программирования выходит за рамки этой книги. Если до сих пор вы никогда не занимались многопоточным программированием, по-видимому, вам следует прочитать вводный материал по этой тематике, но такой материал трудно найти, потому что большинство программистов не используют потоки выполнения (хотя, возможно, их и следовало бы применить).

Большая часть документации Boost и некоторые приводимые ниже рецепты при обсуждении классов используют понятия концепции и модели. Концепция — это абстрактное описание чего-то, обычно класса и его поведения, причем не делается никаких предположений относительно реализации. Как правило, сюда входит описание действий при конструировании и уничтожении, а также описание каждого метода с указанием предусловий, параметров и постусловий. Например, концепция мьютекса (Mutex) описывается как нечто допускающее блокирование и разблокирование только одним потоком в данный момент времени. Модель — это конкретная реализация концепции, например класс mutex в библиотеке Boost Threads. Уточнение (refinement) концепции — это некая ее специализация, например ReadWriteMutex, т.е. мьютекс с некоторыми дополнительными возможностями.

Наконец, потоки делают что-то одно из трех: работают, находятся в ожидании чего-то или готовы начать работу, но ничего не ожидают и не выполняют никаких действий. Эти состояния носят названия состояний выполнения (run), ожидания (wait) и готовности (ready). Эти термины я использую в последующих рецептах.

12.1. Создание потока

Требуется создать поток (thread) для выполнения некоторой задачи, в то время как главный поток продолжает свою работу.

Создайте объект класса thread и передайте ему функтор, который выполняет данную работу. Создание объекта потока приведет к инстанцированию потока операционной системы, который начинает выполнять оператор operator() с вашим функтором (или начинает выполнять функцию, переданную с помощью указателя). Пример 12.1 показывает, как это делается.

Пример 12.1. Создание потока

#include <iostream>

#include <boost/thread/thread.hpp>

#include <boost/thread/xtime.hpp>

struct MyThreadFunc {

 void operator()() {

  // Что-нибудь работающее долго...

 }

} threadFun;

int main() {

 boost::thread myThread(threadFun); // Создать поток, запускающий

                                    // функцию threadFun

 boost.:thread::yield(); // Уступить порожденному потоку квант времени.

                         // чтобы он мог выполнить какую-то работу.

// Выполнить какую-нибудь другую работу

myThread join(); // Текущий поток (т.е поток функции main) прежде.

                 // чем завершиться, будет ждать окончания myThread

}

Создается поток обманчиво просто. Вам необходимо лишь создать объект thread в стеке или в динамической памяти и передать ему функтор, который укажет, с чего начать работу. В данном случае термин «поток» (thread) используется в двух смыслах. Во-первых, это объект класса thread, который является обычным объектом C++. При ссылке на этот объект я буду говорить «объект потока». Кроме того, существует поток выполнения, который является потоком операционной системы, представленным объектом thread. Когда я говорю «поток» (в отличие от названия класса потока, напечатанного моноширинным шрифтом), я имею в виду поток операционной системы.

Теперь перейдем непосредственно к рассмотрению программного кода в примере. Конструктор thread принимает функтор (или указатель функции), имеющий два аргумента и возвращающий void. Рассмотрим следующую строку из примера 12.1.

boost::thread myThread(threadFun);

Она создает в стеке объект myThread, являющийся новым потоком операционной системы, который начинает выполнять функцию threadFun. В этот момент программный код функции threadFun и код функции main (по крайней мере, теоретически) выполняются параллельно. Конечно, на самом деле они могут выполняться не параллельно, поскольку ваша машина может иметь только один процессор, и в этом случае параллельная работа невозможна (благодаря недавно разработанным архитектурам процессоров это утверждение не совсем точное, но в настоящий момент я не буду принимать в расчет двухъядерные процессоры и т.п.). Если у вас только один процессор, то операционная система предоставит каждому созданному вами потоку квант времени в состоянии выполнения, перед тем как приостановить его работу. Так как эти кванты времени могут иметь различную величину, никогда нельзя с уверенностью сказать, какой из потоков раньше достигнет определенной точки. Именно в этой особенности многопоточного программирования заключается его сложность: состояние многопоточной программы недетерминировано. При выполнении несколько раз одной и той же многопоточной программы можно получить различные результаты. Темой рецепта 12.2 является координация ресурсов, используемых несколькими потоками.