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在开发C++程序时，一般在吞吐量、并发、实时性上有较高的要求。设计C++程序时，总结起来可以从如下几点提高效率：
1.并发
2.异步
3.缓存
下面将我平常工作中遇到一些问题例举一二，其设计思想无非以上三点。
1任务队列
1.1 以生产者-消费者模型设计任务队列
生产者-消费者模型是人们非常熟悉的模型，比如在某个服务器程序中，当User数据被逻辑模块修改后，就产生一个更新数据库的任务（produce），投递给IO模块任务队列，IO模块从任务队列中取出任务执行sql操作（consume）。
设计通用的任务队列，示例代码如下：
void task_queue_t::produce(const task_t& task_) {
lock_guard_t lock(m_mutex);
if (m_tasklist->empty()){//! 条件满足唤醒等待线程
m_cond.signal();
}
m_tasklist->push_back(task_);
}
int task_queue_t::comsume(task_t& task_){
lock_guard_t lock(m_mutex);
while (m_tasklist->empty())//! 当没有作业时，就等待直到条件满足被唤醒{
if (false == m_flag){
return -1;
}
m_cond.wait();
}
task_ = m_tasklist->front();
m_tasklist->pop_front();
return 0;
}
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1.2 任务队列使用技巧
1.2.1 IO 与 逻辑分离
比如网络游戏服务器程序中，网络模块收到消息包，投递给逻辑层后立即返回，继续接受下一个消息包。逻辑线程在一个没有io操作的环境下运行，以保障实时性。示例：
void handle_xx_msg(long uid, const xx_msg_t& msg){
logic_task_queue->post(boost::bind(&servie_t::proces, uid, msg));
}
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注意，此模式下为单任务队列，每个任务队列单线程。
1.2.2 并行流水线
上面的只是完成了io 和 cpu运算的并行，而cpu中逻辑操作是串行的。在某些场合，cpu逻辑运算部分也可实现并行，如游戏中用户A种菜和B种菜两种操作是完全可以并行的，因为两个操作没有共享数据。最简单的方式是A、B相关的操作被分配到不同的任务队列中。示例如下：
void handle_xx_msg(long uid, const xx_msg_t& msg) {
logic_task_queue_array[uid % sizeof(logic_task_queue_array)]->post(
boost::bind(&servie_t::proces, uid, msg));
}
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注意，此模式下为多任务队列，每个任务队列单线程。
1.2.3 连接池与异步回调
比如逻辑Service模块需要数据库模块异步载入用户数据，并做后续处理计算。而数据库模块拥有一个固定连接数的连接池，当执行SQL的任务到来时，选择一个空闲的连接，执行SQL，并把SQL
通过回调函数传递给逻辑层。其步骤如下：
1.预先分配好线程池，每个线程创建一个连接到数据库的连接
2.为数据库模块创建一个任务队列，所有线程都是这个任务队列的消费者
3.逻辑层想数据库模块投递sql执行任务，同时传递一个回调函数来接受sql执行结果
示例如下：
void db_t:load(long uid_, boost::function<void (user_data_t&) func_){
//! sql execute, construct user_data_t user
func_(user)
}
void process_user_data_loaded(user_data_t&){
//! todo something
}
db_task_queue->post(boost::bind(&db_t:load, uid, func));
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注意，此模式下为单任务队列，每个任务队列多线程。
2. 日志
本文主要讲C++多线程编程，日志系统不是为了提高程序效率，但是在程序调试、运行期排错上，日志是无可替代的工具，相信开发后台程序的朋友都会使用日志。常见的日志使用方式有如下几种：
流式，如logstream << "start
servie time[%d]" << time(0) << "
app name[%s]" << app_string.c_str() <<
endl;
Printf 格式如：logtrace(LOG_MODULE, "start
servie time[%d] app name[%s]", time(0), app_string.c_str());
二者各有优缺点，流式是线程安全的，printf格式格式化字符串会更直接，但缺点是线程不安全，如果把app_string.c_str()
换成app_string （std::string），编译被通过，但是运行期会crash（如果运气好每次都crash，运气不好偶尔会crash）。我个人钟爱printf风格，可以做如下改进：
增加线程安全，利用C++模板的traits机制，可以实现线程安全。示例：
template
void logtrace(const char* module, const char* fmt, ARG1 arg1){
boost::format s(fmt);
f % arg1;
}
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这样，除了标准类型+std::string 传入其他类型将编译不能通过。这里只列举了一个参数的例子，可以重载该版本支持更多参数，如果你愿意，可以支持9个参数或更多。
为日志增加颜色，在printf中加入控制字符，可以再屏幕终端上显示颜色，Linux下示例：printf("\033[32;49;1m
[DONE] \033[39;49;0m")
每个线程启动时，都应该用日志打印该线程负责什么功能。这样，程序跑起来的时候通过top
–H – p pid 可以得知那个功能使用cpu的多少。实际上，我的每行日志都会打印线程id，此线程id非pthread_id，而其实是线程对应的系统分配的进程id号。
3. 性能监控
尽管已经有很多工具可以分析c++程序运行性能，但是其大部分还是运行在程序debug阶段。我们需要一种手段在debug和release阶段都能监控程序，一方面得知程序瓶颈之所在，一方面尽早发现哪些组件在运行期出现了异常。
通常都是使用gettimeofday 来计算某个函数开销，可以精确到微妙。可以利用C++的确定性析构，非常方便的实现获取函数开销的小工具,示例如下
struct profiler{
profiler(const char* func_name){
gettimeofday(&tv, NULL);
m_func_name=func_name;
}
~profiler(){
struct timeval tv2;
gettimeofday(&tv2, NULL);
long cost = (tv.tv_sec - tv.tv_sec) * 1000000 + (tv.tv_usec - tv.tv_usec);
//! post to some manager
}
struct timeval tv;
const char * m_func_name;
};
#define PROFILER() profiler ____profiler_instance##__LINE__(__FUNCTION__)
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Cost 应该被投递到性能统计管理器中，该管理器定时讲性能统计数据输出到文件中。
4 Lambda 编程
使用foreach 代替迭代器
很多编程语言已经内建了foreach，但是c++还没有。所以建议自己在需要遍历容器的地方编写foreach函数。习惯函数式编程的人应该会非常钟情使用foreach，使用foreach的好处多多少少有些，如：
示例：
void user_mgr_t::foreach(boost::function func_){
for (iterator it = m_users.begin(); it != m_users.end() ++it){
func_(it->second);
}
}
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比如要实现dump 接口，不需要重写关于迭代器的代码
void user_mgr_t:dump(){
struct lambda {
static void print(user_t& user){
//! print(tostring(user);
}
};
this->foreach(lambda::print);
}
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实际上，上面的代码变通的生成了匿名函数，如果是c++ 11 标准的编译器，本可以写的更简洁一些：
this->foreach([](user_t& user) {} );
但是我大部分时间编写的程序都要运行在centos 上，你知道吗它的gcc版本是gcc 4.1.2，
所以大部分时间我都是用变通的方式使用lambda函数。
Lambda 函数结合任务队列实现异步
常见的使用任务队列实现异步的代码如下：
void service_t:async_update_user(long uid){
task_queue->post(boost::bind(&service_t:sync_update_user_impl, this, uid));
}
void service_t:sync_update_user_impl(long uid){
user_t& user = get_user(uid);
user.update()
}
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这样做的缺点是，一个接口要响应的写两遍函数，如果一个函数的参数变了，那么另一个参数也要跟着改动。并且代码也不是很美观。使用lambda可以让异步看起来更直观，仿佛就是在接口函数中立刻完成一样。示例代码：
void service_t:async_update_user(long uid){
struct lambda {
static void update_user_impl(service_t* servie, long uid){
user_t& user = servie->get_user(uid);
user.update();
}
};
task_queue->post(boost::bind(&lambda:update_user_impl, this, uid));
}
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这样当要改动该接口时，直接在该接口内修改代码，非常直观。
5. 奇技淫巧
Map/reduce的语义是先将任务划分为多个任务，投递到多个worker中并发执行，其产生的结果经reduce汇总后生成最终的结果。Shared_ptr的语义是什么呢？当最后一个shared_ptr析构时，将会调用托管对象的析构函数。语义和map/reduce过程非常相近。我们只需自己实现讲请求划分多个任务即可。示例过程如下：
定义请求托管对象，加入我们需要在10个文件中搜索“oh nice”字符串出现的次数，定义托管结构体如下：
struct reducer{
void set_result(int index, long result) {
m_result[index] = result;
}
~reducer(){
long total = 0;
for (int i = 0; i < sizeof(m_result); ++i){
total += m_result[i];
}
//! post total to somewhere
}
long m_result[10];
};
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定义执行任务的 worker
void worker_t:exe(int index_, shared_ptr ret) {
ret->set_result(index, 100);
}
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将任务分割后，投递给不同的worker
shared_ptr ret(new reducer());
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
task_queue[i]->post(boost::bind(&worker_t:exe, i, ret));
}
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