Функция многозадачности в C++

Simulating workday processes

I’m detailing the function simulateWorkDay. It generates random relationships among work sites, then either multi-threads or single-threads chunked range processing to simulate and log each site's production and remaining work, with error handling.

Breaking down the function

I’m detailing the simulateWorkDay function. It generates relationships, initializes logs, and defines processChunk to simulate site tasks. The function's mode, multi-threaded or single-threaded, determines the processing approach.

Thought about function simulation work day для 9 секунд

Ниже разбирается по шагам, что делает функция simulateWorkDay и как она устроена внутри.

1. Подготовка и структура функции

void Brigade::simulateWorkDay(bool multiThreaded) {
    generateRandomRelationships(workSites);
    std::vector<std::string> siteLogs(workSites.size());
    ...
}

1. generateRandomRelationships(workSites);
   В начале вызывается функция, которая, судя по названию, случайным образом задаёт какие-то «отношения» между объектами в workSites. Деталей в данном примере нет, но можно предположить, что там происходит инициализация или модификация данных (например, у разных строительных участков или рабочих задаются связи и зависимости).

2. std::vector<std::string> siteLogs(workSites.size());
   Создаётся вектор строк siteLogs, размер которого равен количеству элементов в workSites. В дальнейшем в этот вектор записываются текстовые логи по каждому сайту (участку).

2. Лямбда-функция для обработки части массива

Далее объявляется лямбда:

auto processChunk = [&](size_t beginIndex, size_t endIndex)
{
    for (size_t i = beginIndex; i < endIndex; ++i) {
        auto& site = workSites[i];
        if (!site) continue;

        try {
            int production = site->calcProduction();
            int remain = site->getRemaingWork();

            std::ostringstream oss;
            oss << "SiteID=" << site->getSiteID()
                << " produced=" << production
                << " remain=" << remain << "\n";

            siteLogs[i] = oss.str();
        }
        catch (const std::exception& e) {
            std::ostringstream oss;
            oss << "Error at site #" << (site ? site->getSiteID() : -1)
                << ": " << e.what() << "\n";
            siteLogs[i] = oss.str();
        }
    }
};

• Зачем нужна лямбда?
  Лямбда processChunk создаётся для того, чтобы обрабатывать определённый диапазон строительных участков (с beginIndex до endIndex). Такой подход удобен при параллельной обработке, когда один и тот же код нужно запустить над разными кусками данных.

• Что именно делает эта лямбда?

  • Последовательно перебирает все сайты (workSites[i]) в указанном диапазоне.
  • Если элемент site равен nullptr (вектор может содержать пустые указатели), то ничего не делаем и просто пропускаем.
  • Если объект существует, вызывается:
    • calcProduction() — некая функция, возвращающая «производство» за день (сколько выполнено работ).
    • getRemaingWork() — возвращающая, сколько ещё осталось работы.
  • После этого формируется строка с логом и записывается в siteLogs[i].
  • Если при вычислении что-то пошло не так и было выброшено исключение (std::exception), то в лог пишется сообщение об ошибке с номером сайта.

Таким образом, processChunk обрабатывает часть элементов и записывает итоговые сообщения в siteLogs.

3. Параллельная и последовательная обработка

Далее функция проверяет флаг multiThreaded. Если multiThreaded == true, то включается параллельная обработка:

if (multiThreaded) {
    // Узнаём количество доступных "железных" потоков
    size_t hwThreads = std::thread::hardware_concurrency();
    if (hwThreads == 0) hwThreads = 2;

    size_t total = workSites.size();
    // Высчитываем размер "куска" для каждого потока
    size_t chunkSize = (total + hwThreads - 1) / hwThreads;
    
    std::vector<std::thread> threads;
    threads.reserve(hwThreads);

    size_t startIndex = 0;
    for (size_t t = 0; t < hwThreads; ++t) {
        if (startIndex >= total) break;
        size_t endIndex = std::min(startIndex + chunkSize, total);

        // Запускаем поток с обработкой части массива [startIndex, endIndex)
        threads.emplace_back(processChunk, startIndex, endIndex);

        startIndex = endIndex;
    }

    // Дожидаемся завершения всех потоков
    for (auto& th : threads) {
        if (th.joinable()) {
            th.join();
        }
    }
} else {
    // Однопоточная обработка
    processChunk(0, workSites.size());
}

3.1. Получение количества потоков

• size_t hwThreads = std::thread::hardware_concurrency();
  Возвращает количество потоков, которое теоретически может выполняться параллельно на данной машине (обычно равно количеству логических ядер процессора).
• Если hardware_concurrency() вернуло 0 (что бывает, если информация недоступна), то назначаем hwThreads = 2 — некая «запасная» величина, чтобы хоть как-то распараллелить.

3.2. Деление работы на «куски» (chunks)

• size_t total = workSites.size(); — общее количество сайтов.
• size_t chunkSize = (total + hwThreads - 1) / hwThreads;
  Это классический приём, позволяющий округлить вверх деление. Например, если у нас 10 сайтов и 3 потока, то (10 + 3 - 1) / 3 = 4. Таким образом, первые потоки обрабатывают по 4 сайта, а если вдруг что-то «не делится» идеально, то последние потоки могут получить меньший остаток.

3.3. Запуск потоков

• Создаём вектор threads нужного размера.
• Перебором (for (size_t t = 0; t < hwThreads; ++t)) запускаем потоки:
  • Вычисляем endIndex как min(startIndex + chunkSize, total). То есть берём либо chunkSize элементов, либо остаток, если элементов меньше, чем предполагается.
  • Вызовом threads.emplace_back(processChunk, startIndex, endIndex) мы создаём новый std::thread, который запускает лямбда-функцию processChunk с указанным диапазоном.
  • Сдвигаем startIndex на endIndex, чтобы следующий поток обрабатывал следующую порцию.
  • Если startIndex уже превысил общее число сайтов, останавливаемся, так как все элементы распределены.

3.4. Ожидание завершения потоков

• После запуска всех потоков важно дождаться, пока они закончат работу. Это делается циклом по всем потокам с вызовом join():

  for (auto& th : threads) {
      if (th.joinable()) {
          th.join();
      }
  }
  

  Метод join() блокирует текущий поток до тех пор, пока объект-поток не завершится.

3.5. Последовательный вариант

• Если же multiThreaded == false, то весь диапазон [0, workSites.size()) обрабатывается просто в одном потоке вызовом processChunk(0, workSites.size());.

4. Итог: что происходит в результате?

В результате выполнения функции:

1. Для каждого сайта (вектор workSites) будет вычислено:

   • calcProduction() — условная «производительность» за день;
   • getRemaingWork() — сколько работы ещё осталось;
   • Записан лог в siteLogs[i].

2. Все эти вычисления выполняются либо:

   • Одним потоком (если multiThreaded == false),
   • В нескольких потоках (если multiThreaded == true), где каждый поток отвечает за свою часть вектора.

3. Если в процессе возникло исключение (std::exception), для такого сайта в лог пишется сообщение об ошибке.

4. По окончании мы имеем заполненный вектор siteLogs с результатами по каждому объекту (или с информацией об ошибках). В коде, который вы показали, видимых действий с siteLogs дальше нет, но обычно лог может выводиться в консоль, файл, или передаваться куда-то ещё.

Ключевые моменты

• generateRandomRelationships даёт предпосылки (входные данные), которые будут учитываться при расчёте calcProduction() и getRemaingWork().
• Лямбда processChunk — основной рабочий кусок, в котором идёт логика по каждому сайту.
• multiThreaded — выбор: выполнять всё в один поток или распределить нагрузку между несколькими.
• Использование std::thread::hardware_concurrency() позволяет динамически определять оптимальное количество потоков под конкретную машину.
• Защита от nullptr в if (!site) continue; говорит о том, что в workSites могут быть пустые указатели, которые пропускаются без вычислений.
• Обработка исключений внутри try { ... } catch(...) { ... } важна, чтобы падение одного сайта не обрушило весь процесс.

Таким образом, функция моделирует однодневную работу на разных сайтах (сайтах строительства или каких-то производственных точках), и результатом является набор логов о том, что было «произведено» и что ещё остаётся сделать — с возможностью распараллеливания обработки для ускорения.

Setting up threads

I’m mapping out a vector of threads and using reserve(hwThreads) to prepare space. Iterating from 0 to hwThreads, managing endIndex, and launching threads with emplace_back(processChunk, startIndex, endIndex) ensures efficient and controlled task processing.

Thought about thread management in simulateWorkDay для пара секунд

Разберём по шагам, что происходит в данном фрагменте кода и зачем он нужен:

std::vector<std::thread> threads;
threads.reserve(hwThreads);

size_t startIndex = 0;
for (size_t t = 0; t < hwThreads; ++t) {
    if (startIndex >= total) break;
    size_t endIndex = std::min(startIndex + chunkSize, total);

    threads.emplace_back(processChunk, startIndex, endIndex);

    startIndex = endIndex;
}

1. Объявление контейнера для потоков:

   std::vector<std::thread> threads;
   threads.reserve(hwThreads);
   

   • std::vector<std::thread> threads; — это вектор, в котором мы будем хранить объекты std::thread.
   • threads.reserve(hwThreads); — заранее выделяем память под нужное число потоков (равное hwThreads), чтобы при добавлении (emplace_back) не было лишних реаллокаций памяти.

2. Цикл по количеству потоков:

   for (size_t t = 0; t < hwThreads; ++t) {
       ...
   }
   

   • Внутри этого цикла мы создаём и запускаем новые потоки. Каждый поток будет обрабатывать свою часть массива workSites.
   • Переменная t — это просто счётчик от 0 до hwThreads-1.

3. Проверка, не вышли ли за пределы данных:

   if (startIndex >= total) break;
   

   • startIndex — это текущая начальная позиция диапазона, который надо обрабатывать. Если startIndex уже больше либо равен total (размеру workSites), значит, все данные уже распределены между потоками, и нет смысла запускать новые потоки.

4. Вычисление границ обрабатываемого диапазона:

   size_t endIndex = std::min(startIndex + chunkSize, total);
   

   • chunkSize — это число элементов (сайтов), которое один поток должен обработать. Было рассчитано выше как (total + hwThreads - 1) / hwThreads, чтобы распределить всю работу (примерно) поровну.
   • endIndex — это правая граница текущего куска. Используется std::min, чтобы не выйти за пределы total.
   • Итоговый диапазон обрабатываемых элементов: [startIndex, endIndex).

5. Создание потока:

   threads.emplace_back(processChunk, startIndex, endIndex);
   

   • emplace_back здесь фактически вызывает конструктор std::thread с аргументами:

     1. Функция (или лямбда) processChunk (объект callable).
     2. startIndex (аргумент для лямбда-функции).
     3. endIndex (аргумент для лямбда-функции).

   • Таким образом, мы «встраиваем» новый поток в конец вектора threads без лишних копирований.

   • В момент вызова emplace_back поток сразу запускается и начинает выполнять processChunk(startIndex, endIndex) параллельно.

   • Лямбда-функция processChunk уже определена выше в коде и имеет вид:

     auto processChunk = [&](size_t beginIndex, size_t endIndex)
     {
         for (size_t i = beginIndex; i < endIndex; ++i) {
             // обработка каждого site, запись лога и т.д.
         }
     };
     

     Сюда подставятся значения startIndex и endIndex, характерные для данного потока.

6. Сдвиг startIndex:

   startIndex = endIndex;
   

   • После того как поток запущен на обработку диапазона [startIndex, endIndex), мы делаем startIndex = endIndex, чтобы следующий поток начал обрабатывать сразу следующий кусок.

Таким образом, каждая итерация цикла:

• Берёт текущий «кусок» (chunk) для обработки.
• Создаёт std::thread, которому передаёт лямбда-функцию processChunk и границы этого куска.
• Увеличивает startIndex, чтобы следующий поток обрабатывал следующий участок.

Когда цикл завершается, вектор threads содержит все запущенные потоки, каждый из которых параллельно занимается своим куском данных. Затем (ниже в коде) происходит вызов join() для каждого потока, чтобы дождаться окончания работы.