[C++知识库]Qt 中C++ async实现并行处理

在项目中，难免遇到性能问题，为了提高处理的性能，针对可以并行处理的部分单独提取出来，利用并行编程来提高处理的速度，从而实现高性能。C++11中有一个async()函数，非常方便的实现异步处理。
每次调用async()函数，会自动创建一个线程来进行处理，并返回一个future<> 未来变量，根据future变量，可以获取返回值。

async函数解析

函数原型如下：

/// Launch code for futures
 enum class launch
 {
   async = 1,
   deferred = 2
 };
  
template<typename _Fn, typename... _Args>
    using __async_result_of = typename result_of<
      typename decay<_Fn>::type(typename decay<_Args>::type...)>::type;
      
template<typename _Fn, typename... _Args>
    future<__async_result_of<_Fn, _Args...>>
async(launch __policy, _Fn&& __fn, _Args&&... __args);

1、入参

1.1 launch __policy 异步处理的策略，包括两种： async 和 deferred

async = 1,      // 调用async函数的时候就已经运行程序了
deferred = 2    // 延迟运行，当返回的future调用get函数时开始运行异步处理函数。

1.2 _Fn&& __fn 异步处理的函数
1.3 _Args&&… __args 异步处理函数的输入参数。

简单的函数模型为： async(异步策略, 异步处理函数（lamda表达式比较方便）, 异步处理函数的参数)

int func(int a) {
	std::cout<<a;
	return a+1;
}

future<int> fu = async(std::launch::async, func, 1000);

2、返回结果

2.1 返回结果为 future 变量，这里的type跟异步处理函数的返回值类型保持一致，例如：

int funcInt(int a) {
	std::cout<<a;
	return a+1;
}

void funcVoid(int a) {
	std::cout<<a;
	return;
}

future<int>  fu = async(std::launch::async, funcInt,  1000);
future<void> fu = async(std::launch::async, funcVoid, 1000);

当policy 设置为deferred 时，返回的future实例调用get函数，此时异步处理才开始例如：

future<int>  fu  = async(std::launch::deferred, funcInt,  1000);
future<void> fu2 = async(std::launch::async,    funcVoid, 1000);  // 此时funcVoid函数开始运行

int ret = fu2.get();   // 运行到这里，funcInt（）函数才开始运行
fu.wait();             // 等待funcVoid函数运行完成

async实现异步处理

实例：当前有一个vector向量，长度为10000，处理器是4核，需要将10000个数据拷贝到一个数组中。

void dataCopy(vector<int> &src, int *dst, int dstLen) {
	int len = src.length();
	int threadNum = 4;
	future<void> futureList[threadNum];        // 定义一个future<void> 数组，用来存放async返回值，这里的void是异步函数的返回类型。
	
	for (int i = 0; i < threadNum; i++) {      // for循环对每个线程启动async处理
		futureList[i] = std::async(std::launch::async, [&](int start, int end) {   // policy是async，代表程序运行到这个地方，就已经开始运行后面的lamda表达式了 
			for (int j = start; j < end; j++) {
				dst.at(j) = src.at(j);
			} 
		}, i * len / threadNum, (i + 1) * len / threadNum);  // 后面这两个是lamda表达式的输入参数。
	}
	
	for (int i = 0; i < threadNum; i++) {
		futureList[i].wait();              // 等待所有线程结束
	}
	
	return;
}