this->condition.wait(lock, [this]{ return this->stop || !this->tasks.empty(); });

这段代码是一个条件变量的等待操作，具体来说是使用了std::condition_variable的wait()函数。

在这段代码中，this->condition是一个std::condition_variable对象，它用于线程间的同步和通信。wait()函数的第一个参数是一个std::unique_lock对象，它用于对互斥量进行加锁。lock是一个std::unique_lock对象的实例，通过构造函数将互斥量与之关联。

wait()函数的第二个参数是一个lambda表达式，用于指定等待的条件。在这个lambda表达式中，通过捕获this指针以访问当前对象的成员变量和成员函数。在这个例子中，条件是this->stop为true或者this->tasks不为空时，才会继续执行。

当条件不满足时，wait()函数会释放互斥量并使当前线程进入等待状态，直到其他线程调用notify_one()或notify_all()来唤醒等待线程。

需要注意的是，在调用wait()之前，必须先获取互斥量的锁，并且wait()函数会自动释放锁。当wait()返回时，再次获取锁，继续执行后续的任务。这种机制确保了线程安全和同步的操作。

相关问题

#include <vector> #include <queue> #include <thread> #include <mutex> #include <condition_variable> #include <functional> #include <future> class ThreadPool { public: ThreadPool(size_t threads) : stop(false) { for (size_t i = 0; i < threads; ++i) { workers.emplace_back([this] { for (;;) { std::function<void()> task; { std::unique_lock<std::mutex> lock(this->queue_mutex); this->condition.wait(lock, [this] { return this->stop || !this->tasks.empty(); }); if (this->stop && this->tasks.empty()) return; task = std::move(this->tasks.front()); this->tasks.pop(); } task(); } }); } } ~ThreadPool() { { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); stop = true; } condition.notify_all(); for (std::thread &worker : workers) worker.join(); } template<class F, class... Args> auto enqueue(F&& f, Args&&... args) -> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type> { using return_type = typename std::result_of<F(Args...)>::type; auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...)); std::future<return_type> res = task->get_future(); { std_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); if (stop) throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool"); tasks.emplace([task] { (*task)(); }); } condition.notify_one(); return res; } private: std::vector<std::thread> workers; std::queue<std::function<void()>> tasks; std::mutex queue_mutex; std::condition_variable condition; bool stop; };

这是一个 C++ 实现的线程池类。它可以在创建时指定线程数，然后通过 `enqueue` 方法将任务提交到线程池中执行。线程池会自动创建多个线程来执行任务，并且可以动态调整线程池大小，以适应任务负载的变化。这个实现使用了 C++11 中的标准库，包括 `std::thread`、`std::mutex`、`std::condition_variable` 等。它还提供了一个 `std::future` 对象，可以用来获取任务执行的结果。

模拟线程池c++代码

模拟线程池的 C++ 代码大致如下：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>

using namespace std;

class ThreadPool {
public:
    ThreadPool(size_t num_threads) : stop(false) {
        for (size_t i = 0; i < num_threads; ++i)
            workers.emplace_back([this] {
                for (;;) {
                    function<void()> task;

                    {
                        unique_lock<mutex> lock(this->queue_mutex);
                        this->condition.wait(lock, [this] {
                            return this->stop || !this->tasks.empty();
                        });
                        if (this->stop && this->tasks.empty())
                            return;
                        task = move(this->tasks.front());
                        this->tasks.pop();
                    }

                    task();
                }
            });
    }

    template<class F, class... Args>
    void enqueue(F&& f, Args&&... args) {
        {
            unique_lock<mutex> lock(queue_mutex);

            // 为了使线程池停止时所有任务都完成
            if (stop)
                throw runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");

            tasks.emplace([=] { f(args...); });
        }
        condition.notify_one();
    }

    ~ThreadPool() {
        {
            unique_lock<mutex> lock(queue_mutex);
            stop = true;
        }
        condition.notify_all();
        for (thread &worker : workers)
            worker.join();
    }

private:
    vector<thread> workers;
    queue<function<void()>> tasks;

    mutex queue_mutex;
    condition_variable condition;
    bool stop;
};

以上是一个简单的线程池实现，其中 `enqueue` 函数可以将函数指针和参数一起加入任务队列中。这里通过使用 `condition_variable` 和 `unique_lock` 来保证线程池中的线程可以安全地访问任务队列。在析构函数中，先将 `stop` 标记为 `true`，再通过 `condition_variable` 来通知所有线程停止运行。最后，通过 `join()` 函数等待所有线程结束。