Функция многозадачности в C++

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

---

1. Подготовка и структура функции

cpp
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:

cpp
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:

cpp
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():

  cpp
  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.

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

cpp
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:

   cpp
   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:

   cpp
   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:

   cpp
   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:

   cpp
   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:

   cpp
   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:

     cpp
     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:

   cpp
   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.