运行时决定线程数量

一. 原生并行版的 std::accumulate

??std::thread::hardware_concurrency() 在新版C++标准库中是一个很有用的函数。这个函数将返回能同时并发在一个程序中的线程数量。例如，多核系统中，返回值可以是CPU核芯的数量。返回值也仅仅是一个提醒，当系统信息无法获取时，函数也会返回0。
??代码中将整体工作拆分成小任务交给每个线程去做，其中设置最小任务数，是为了避免产生太多的线程。程序可能会在操作数量为0的时候抛出异常。比方， std::thread 构造函数无法启动一个执行线程，就会抛出一个异常。

template<typename Iterator,typename T>struct accumulate_block{  void operator()(Iterator first,Iterator last,T& result)  {    result=std::accumulate(first,last,result);  }};template<typename Iterator,typename T>T parallel_accumulate(Iterator first,Iterator last,T init)//26{  unsigned long const length=std::distance(first,last);  if(!length){  //1    return init;  }  unsigned long const min_per_thread=25;  //线程(块)中最小任务数  unsigned long const max_threads=(length+min_per_thread-1)/min_per_thread; // 2  unsigned long const hardware_threads=std::thread::hardware_concurrency();  unsigned long const num_threads=std::min(hardware_threads != 0 ? hardware_threads : 2,max_threads  unsigned long const block_size=length/num_threads; // 4  std::vector<T> results(num_threads);  std::vector<std::thread> threads(num_threads-1); // 5  Iterator block_start=first;  for(unsigned long i=0; i < (num_threads-1); ++i)  {    Iterator block_end=block_start;    std::advance(block_end,block_size); // 6    threads[i]=std::thread(accumulate_block<Iterator,T>(),block_start,block_end,std::ref(results[i]));    block_start=block_end; // 8  }  accumulate_block<Iterator,T>()(block_start,last,results[num_threads-1]); // 9  std::for_each(threads.begin(),threads.end(),std::mem_fn(&std::thread::join)); // 10  return std::accumulate(results.begin(),results.end(),init); //11}

函数看起来很长，但不复杂。假如输入的范围为空①，就会得到init的值。反之，假如范围内多于一个元素时，都需要用范围内元素的总数量除以线程(块)中最小任务数，从而确定启动线程的最大数量②，这样能避免无谓的计算资源的白费。比方，一台32芯的机器上，只有5个数需要计算，却启动了32个线程。计算量的最大值和硬件支持线程数中，较小的值为启动线程的数量③。由于上下文频繁的切换会降低线程的性能，所以你一定不想启动的线程数多于硬件支持的线程数量。当 std::thread::hardware_concurrency() 返回0，你可以选择一个合适的数作为你的选择；在本例中,我选择了"2"。你也不想在一台单核机器上启动太多的线程，由于这样反而会降低性能，有可能最终让你放弃使用并发。每个线程中解决的元素数量,是范围中元素的总量除以线程的个数得出的④。对于分配能否得当，我们会在后面探讨。现在，确定了线程个数，通过创立一个 std::vector<T> 容器存放中间结果，并为线程创立一个 std::vector<std::thread> 容器⑤。这里需要注意的是，启动的线程数必需比num_threads少1个，由于在启动之前已经有了一个线程(主线程)。使用简单的循环来启动线程：block_end迭代器指向当前块的末尾⑥，并启动一个新线程为当前块累加结果⑦。当迭代器指向当前块的末尾时，启动下一个块⑧。启动所有线程后，⑨中的线程会解决最终块的结果。对于分配不均，由于知道最终块是哪一个，那么这个块中有多少个元素就无所谓了。当累加最终块的结果后，可以等待 std::for_each ⑩创立线程的完成(好像在清单2.7中做的那样)，之后使用 std::accumulate 将所有结果进行累加?。结束这个例子之前，需要明确：T类型的加法运算不满足结合律(比方，对于float型或者double型，在进行加法操作时，系统很可能会做截断操作)，由于对范围中元素的分组，会导致parallel_accumulate得到的结果可能与 std::accumulate 得到的结果不同。同样的，这里对迭代器的要求更加严格：必需都是向前迭代器，而 std::accumulate 可以在只传入迭代器的情况下工作。对于创立出results容器，需要保证T有默认构造函数。对于算法并行，通常都要这样的修改；不过，需要根据算法本身的特性，选择不同的并行方式。算法并行会在第8章有更加深入的探讨。需要注意的：由于不能直接从一个线程中返回一个值，所以需要传递results容器的引用到线程中去。另一个办法，通过地址来获取线程执行的结果；第4章中，我们将使用期望(futures)完成这种方案。

当线程运行时，所有必要的信息都需要传入到线程中去，包括存储计算结果的位置。不过，并非总需如此：有时候这是识别线程的可行方案，可以传递一个标识数，例如清单2.7中的i。不过，当需要标识的函数在调用栈的深层，同时其余线程也可调用该函数，那么标识数就会变的捉襟见肘。好消息是在设计C++的线程库时，就有预见了这种情况，在之后的实现中就给每个线程附加了唯一标识符。