C++编程：使用C++多线程和POSIX库模拟CPU密集型工作

本文主要是介绍C++编程：使用C++多线程和POSIX库模拟CPU密集型工作，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

0. 引言

本文深入探讨了如何利用C++与POSIX线程库（pthread）编写多线程程序，以模拟不同负载下的CPU资源占用情况。
该工具应用在Linux编程： C++程序线程CPU使用率监控与分析小工具

1. 设计思路

本文的代码设计旨在创建一个多线程的工作池（worker pool），每个线程在运行期间根据指定的占用比例模拟CPU密集型工作。以下是代码实现中的几个核心技术要点：

• 线程命名与管理：为每个线程设置唯一名称，有助于在调试和监控时轻松识别不同线程。
• CPU亲和性设置：通过设置线程的CPU亲和性（affinity），确保每个线程绑定到特定的CPU核，避免频繁的上下文切换，从而提升性能。
• 线程调度策略与优先级：采用实时调度策略（SCHED_FIFO），并为每个线程分配不同的优先级，以更好地控制线程的执行顺序和响应时间。
• 忙等待与系统调用优化：使用自旋等待（busy-waiting）和系统调用相结合的策略，提高线程对CPU资源的利用率。

2. 代码实现与详解

2.1 忙等待机制：BusyWait 函数

忙等待（busy-waiting）是一种常见的CPU资源占用方法。在本例中，BusyWait 函数实现了一个简易的忙等待循环。

void BusyWait(std::size_t nanosec) {const auto t0 = std::chrono::high_resolution_clock::now();while (std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(std::chrono::high_resolution_clock::now() - t0).count() < nanosec) {getpid();       // 简单的系统调用，切换到内核模式sched_yield();  // 让出处理器给其他线程，进行内核交互}
}

函数解析：

• getpid() 和 sched_yield() 系统调用用于模拟线程的实际工作负载。
  • getpid()：虽然是一个简单的系统调用，但它迫使线程进入内核模式，增加了内核CPU时间的消耗。
  • sched_yield()：请求内核调度器将CPU时间片让给其他线程，进一步增加了内核参与调度的次数。

这种设计既确保了线程的高占用率，又避免了在忙等待期间完全占用CPU资源。

2.2 核心工作函数：Work

Work函数定义了每个线程的核心行为和策略，包括线程命名、CPU亲和性设置、调度策略和优先级设置等。

[[noreturn]] void Work(float percentage, int thread_id) {assert(percentage >= 0.0f && percentage <= 1.0f);constexpr float kPeriod = 1'000'000.0f;// 设置线程名称const std::string thread_name = "worker_" + std::to_string(thread_id);(void)pthread_setname_np(pthread_self(), thread_name.c_str());// 设置CPU亲和性cpu_set_t cpuset;CPU_ZERO(&cpuset);CPU_SET(static_cast<int>(thread_id % std::thread::hardware_concurrency()), &cpuset);(void)pthread_setaffinity_np(pthread_self(), sizeof(cpu_set_t), &cpuset);// 设置调度策略和优先级struct sched_param param;param.sched_priority = sched_get_priority_min(SCHED_FIFO) + thread_id;if (pthread_setschedparam(pthread_self(), SCHED_FIFO, &param) != 0) {std::cerr << "Failed to set thread scheduling policy and priority for thread " << thread_id << "\n";}while (true) {BusyWait(static_cast<std::size_t>(kPeriod * percentage));std::this_thread::sleep_for(std::chrono::nanoseconds(static_cast<std::size_t>(kPeriod * (1.0f - percentage))));}
}

关键步骤：

1. 线程命名：通过pthread_setname_np，为每个线程设置一个唯一的名称（例如worker_0，worker_1），便于调试和监控。

2. CPU亲和性设置：通过pthread_setaffinity_np将线程绑定到特定的CPU核心（根据thread_id），避免线程在多个核心之间频繁切换，提高缓存命中率。

3. 调度策略和优先级设置：

   • 使用SCHED_FIFO调度策略，确保线程按照先进先出的顺序执行。
   • 使用pthread_setschedparam设置线程优先级。优先级由线程ID决定，以模拟不同的调度策略和响应时间。

4. 工作循环：

   • 线程按照指定比例先进行忙等待（模拟CPU密集型任务），然后进入睡眠状态释放CPU资源。
   • 这种设计确保了线程在指定时间窗口内合理占用CPU，同时在其余时间内不占用CPU资源。

2.3 主函数：main

主函数负责初始化和启动多个worker线程，并在程序结束时清理所有线程资源。

int main(int argc, char* argv[]) {if (argc < 3) {std::cout << "Args: worker_num occupation_rate.\n";return 0;}const int num = std::stoi(argv[1]);const float percentage = std::stof(argv[2]);if (num < 1) {std::cout << "Error: num of workers less than 1.\n";return 0;}if (percentage < 0.0f || percentage > 1.0f) {std::cout << "Error: occupation rate should be between [0.0, 1.0].\n";return 0;}std::cout << "num of workers: " << num << "\n"<< "occupation rate: " << percentage << "\n";// 创建和启动worker线程std::vector<std::unique_ptr<std::thread>> threads;threads.reserve(num);for (int i = 0; i < num; ++i) {threads.push_back(std::make_unique<std::thread>(worker_app::Work, percentage, i));}// 等待所有线程完成for (auto& td : threads) {if (td->joinable()) {td->join();}}return 0;
}

3. CPU使用模式分析

• 用户态CPU使用（User CPU）：

  • 在Work函数的主循环中，线程主要在BusyWait函数中消耗CPU时间。此时线程处于用户态（User Mode），不断执行忙等待循环，模拟了一个典型的CPU密集型任务。

• 内核态CPU使用（Kernel CPU）：

  • BusyWait函数中的getpid()和sched_yield()系统调用会导致线程从用户态切换到内核态，增加了内核CPU的负载。
  • 尤其是sched_yield()，它显式请求内核进行上下文切换，这会导致较高的内核CPU使用率。

4. 完整代码

//  g++ -o dummp_worker dummp_worker.cc -O2
#include <pthread.h>
#include <sched.h>
#include <unistd.h>  // For getpid() and other system calls
#include <cassert>
#include <chrono>
#include <iostream>
#include <memory>
#include <thread>
#include <vector>namespace worker_app {void BusyWait(std::size_t nanosec) {const auto t0 = std::chrono::high_resolution_clock::now();while (std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(std::chrono::high_resolution_clock::now() - t0).count() <nanosec) {// Perform simple system calls during the busy-wait loopgetpid();       // This call is simple but ensures a switch to kernel modesched_yield();  // Yield the processor, another system call to engage the kernel}
}[[noreturn]] void Work(float percentage, int thread_id) {assert(percentage >= 0.0f && percentage <= 1.0f);constexpr float kPeriod = 1'000'000.0f;// Set thread nameconst std::string thread_name = "worker_" + std::to_string(thread_id);(void)pthread_setname_np(pthread_self(), thread_name.c_str());// Set CPU affinity to ensure the thread uses a specific CPU corecpu_set_t cpuset;CPU_ZERO(&cpuset);CPU_SET(static_cast<int>(thread_id % std::thread::hardware_concurrency()), &cpuset);(void)pthread_setaffinity_np(pthread_self(), sizeof(cpu_set_t), &cpuset);// Set thread scheduling policy and prioritystruct sched_param param;param.sched_priority = sched_get_priority_min(SCHED_FIFO) + thread_id;  // Vary priority by thread_idif (pthread_setschedparam(pthread_self(), SCHED_FIFO, &param) != 0) {std::cerr << "Failed to set thread scheduling policy and priority for thread " << thread_id << "\n";}while (true) {BusyWait(static_cast<std::size_t>(kPeriod * percentage));std::this_thread::sleep_for(std::chrono::nanoseconds(static_cast<std::size_t>(kPeriod * (1.0f - percentage))));}
}}  // namespace worker_appint main(int argc, char* argv[]) {if (argc < 3) {std::cout << "Args: worker_num occupation_rate.\n";return 0;}const int num = std::stoi(argv[1]);const float percentage = std::stof(argv[2]);if (num < 1) {std::cout << "Error: num of workers less than 1.\n";return 0;}if (percentage < 0.0f || percentage > 1.0f) {std::cout << "Error: occupation rate should be between [0.0, 1.0].\n";return 0;}std::cout << "num of workers: " << num << "\n"<< "occupation rate: " << percentage << "\n";// Create and start worker threadsstd::vector<std::unique_ptr<std::thread>> threads;threads.reserve(num);for (int i = 0; i < num; ++i) {threads.push_back(std::make_unique<std::thread>(worker_app::Work, percentage, i));}// Join all threadsfor (auto& td : threads) {if (td->joinable()) {td->join();}}return 0;
}

这篇关于C++编程：使用C++多线程和POSIX库模拟CPU密集型工作的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---