C-Thread-Pool是一个轻量级、易用的线程池实现。
https://github.com/Pithikos/C-Thread-PoolMIT
license
特点： 符合ANSI C 和 POSIX 标准 支持暂停/恢复/等待操作 简单易懂的 API 经过充分测试
C-Thread-Pool库未预编译，我们需要与项目一起编译。在 Linux 上用 gcc 编译时，需要添加标志 -pthread，如： gcc example.c thpool.c -D THPOOL_DEBUG -pthread -o example
基本用法： 1、在源文件中包含头文件：#include "thpool.h" 2、创建一个具有所需线程数的线程池：threadpool thpool = thpool_init(4); 3、向池中添加工作：thpool_add_work(thpool, (void*)function_p, (void*)arg_p); C-Thread-Pool应用API可查看thpool.h 文件：
C-Thread-Pool并发处理数据的例子： #include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#include "thpool.h"
typedef struct
{
int *data;
int index;
long result;
} test_data_t;
void task(void *arg)
{
test_data_t *test_data = (test_data_t *)arg;
test_data->result = (long)test_data->data[test_data->index] * test_data->data[test_data->index];
printf("Thread #%u work, test_data->result = %ld\n", (int)pthread_self(), test_data->result);
free(test_data);
}
int main(int argc, char *argv[])
{
int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
int num_elements = sizeof(data) / sizeof(data[0]);
// 创建一个线程池，包含4个线程
threadpool thpool = thpool_init(4);
// 添加num_elements个任务到线程池
for (int i = 0; i < num_elements; i++)
{
test_data_t *test_data = malloc(sizeof(test_data_t));
test_data->data = data;
test_data->index = i;
thpool_add_work(thpool, task, test_data);
}
thpool_wait(thpool);
puts("Killing threadpool");
thpool_destroy(thpool);
return 0;
}
THPOOL_DEBUG: Created thread 0 in pool
THPOOL_DEBUG: Created thread 1 in pool
THPOOL_DEBUG: Created thread 2 in pool
THPOOL_DEBUG: Created thread 3 in pool
Thread #3894134336 work, test_data->result = 1
Thread #3910919744 work, test_data->result = 9
Thread #3902527040 work, test_data->result = 16
Thread #3885741632 work, test_data->result = 4
Thread #3910919744 work, test_data->result = 25
Thread #3910919744 work, test_data->result = 64
Thread #3910919744 work, test_data->result = 100
Thread #3885741632 work, test_data->result = 81
Thread #3902527040 work, test_data->result = 36
Thread #3894134336 work, test_data->result = 49
Killing threadpool
在嵌入式系统中，线程池技术可以应用于多种场景，如数据处理、网络通信、传感器数据采集等。 网络服务器- 用途：在网络服务器中，使用线程池处理多个客户端的请求。每个客户端的请求可以被视为一个任务，线程池中的线程可以并发地处理这些任务。
- 优势：使用线程池可以提高服务器的并发处理能力，减少因频繁创建和销毁线程而带来的开销，从而提高服务器的响应速度和整体性能。
数据处理- 用途：在数据处理场景中，使用线程池用于并行处理大量数据。例如，对大量数据进行排序、搜索或分析时，可以将数据分成多个小块，每个小块作为一个任务交给线程池处理。
- 优势：通过并行处理，可以显著缩短数据处理时间，提高数据处理的效率。
数据采集- 用途：在实时系统中，使用线程池可以用于处理周期性或突发性的任务。例如，在嵌入式实时操作系统中，可以使用线程池来管理传感器数据的采集和处理任务。
- 优势：线程池可以提供稳定的响应时间，确保任务在预定的时间内完成，从而满足实时系统的要求。
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