通过condition_variable实现的有最大长度限制的队列:
#include <condition_variable>
#include <chrono> #include <queue> /* * 有最大队列个数限制 */ // 参数T需要能够拷贝,而且拷贝不会存在副作用 template <typename T> class sync_queue { public: sync_queue(int queueMaxSize): m_queueMaxSize(queueMaxSize) { } // 处理数据线程 template <typename Func> typename std::result_of<Func(T)>::type readQueue(Func readFunc) { T data; // 取出数据, 然后处理数据 { std::unique_lock<std::mutex> lock(m_queueMtx); m_consumeCv.wait(lock, [this]{ return m_data.size() != 0; }); data = m_data.front(); m_data.pop(); } m_produceCv.notify_one(); return readFunc(data); } // 生产数据线程, 返回值表示是否生产成功,如果超时就不会生产成功 template <typename Rep, typename Period> bool writeQueue(T data, const std::chrono::duration<Rep, Period>& wait_time) { // 预设一个消费者处理这个数据 { std::unique_lock<std::mutex> lock(m_queueMtx); auto success = m_produceCv.wait_for(lock, wait_time, [this]{ return m_data.size() <= m_queueMaxSize; }); if (!success) { return false; } m_data.push(std::move(data)); } m_consumeCv.notify_one(); return true; } private: // 用来存储生产者存储的值 std::queue<T> m_data; // 用来表示待处理的数据 int m_queueMaxSize; // 用来队列保护 std::mutex m_queueMtx; // 用来提醒当前可以消费 std::condition_variable m_consumeCv; // 用来提醒当前可以生产 std::condition_variable m_produceCv; };
由于需要控制队列的长度, 所以没有使用二级缓存, 也就是说, 没有在消费线程使用std::vector之类的进行二级缓存, 使用二级缓存需要考虑均匀分布的问题. 当然, 就算使用二级缓存, 也可以控制待处理的数据的长度, 但是处理会变得很复杂. 这里只是提供一个简单的用法, 需要其他效果的, 可以参考构建.