C++ `std::execution` (C++17) 与并行算法策略的定制化 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

哈喽，各位好！今天咱们聊聊C++17标准中std::execution这玩意儿，以及它如何玩转并行算法策略的定制化。这可是个好东西，能让你的代码飞起来，前提是你得知道怎么用。

第一部分：std::execution是个啥？

简单来说，std::execution就是C++17引入的一套机制，用于控制标准库算法的执行方式。它允许你指定算法是顺序执行、并行执行还是向量化执行，甚至可以自定义执行策略。以前，你可能需要自己写线程池，或者用OpenMP之类外部库，现在标准库直接给你安排上了，岂不美哉？

std::execution主要涉及以下几个执行策略：

执行策略	描述
`std::execution::seq`	顺序执行，老老实实一个一个来。别指望它能提速，但保证安全，不会有数据竞争。
`std::execution::par`	并行执行，能用多少线程用多少线程。速度是上去了，但要注意数据竞争，别让你的程序崩了。
`std::execution::par_unseq`	并行且向量化执行，充分利用CPU的SIMD指令集。速度最快，但对数据对齐有要求，而且不是所有算法都支持。
`std::execution::unseq`	向量化执行，但不保证并行。主要用于SIMD指令集优化。

第二部分：简单上手，让你的算法飞起来

咱们先来个简单的例子，用std::execution来加速std::transform算法。std::transform的作用是把一个范围内的元素，经过某种变换，放到另一个范围内。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <execution> // 别忘了包含这个头文件

int main() {
  std::vector<int> input(1000000);
  std::vector<int> output(1000000);

  // 初始化输入数据
  for (int i = 0; i < input.size(); ++i) {
    input[i] = i;
  }

  // 顺序执行
  std::transform(input.begin(), input.end(), output.begin(), [](int x){ return x * x; });

  // 并行执行
  std::transform(std::execution::par, input.begin(), input.end(), output.begin(), [](int x){ return x * x; });

  std::cout << "Done!" << std::endl;
  return 0;
}

看到了吗？只需要在std::transform的第一个参数里，加上std::execution::par，就搞定了并行执行。是不是很简单？

当然，光说不练假把式，你得自己编译运行一下，才能体会到并行执行的威力。编译的时候，可能需要加上-pthread或-std=c++17之类的编译选项，具体看你的编译器和系统。

第三部分：高级定制，打造你的专属执行策略

std::execution的强大之处在于，它允许你自定义执行策略。这就像给你的算法定制一套西装，让它更合身，跑得更快。

3.1 定义自定义执行策略

要定义自定义执行策略，你需要创建一个类，实现std::execution::execution_policy接口。这个接口很简单，只需要定义一个query函数，用于查询策略的特性。

#include <execution>

struct MyExecutionPolicy {
  // 必须有这个类型定义
  using is_parallel_execution_policy = std::true_type;

  // 查询策略特性
  template <typename Tag>
  auto query(Tag) const {
    if constexpr (std::is_same_v<Tag, std::execution::parallel_policy_tag>) {
      return std::execution::parallel_policy_tag{}; // 表明这是一个并行策略
    } else if constexpr (std::is_same_v<Tag, std::execution::require_t<std::execution::blocking>>) {
      return std::execution::allow_blocking; // 允许阻塞
    } else {
      return std::execution::parallel_policy_tag{}; // 默认返回并行策略
    }
  }
};

static_assert(std::execution::is_execution_policy_v<MyExecutionPolicy>); // 检查是否符合execution policy的要求

这个MyExecutionPolicy就是一个简单的自定义并行执行策略。它允许阻塞，这意味着你可以在并行任务中使用锁之类的同步机制。

3.2 使用自定义执行策略

有了自定义执行策略，就可以把它用到标准库算法中。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <execution>

// 上面的MyExecutionPolicy定义省略

int main() {
  std::vector<int> input(1000000);
  std::vector<int> output(1000000);

  // 初始化输入数据
  for (int i = 0; i < input.size(); ++i) {
    input[i] = i;
  }

  MyExecutionPolicy my_policy;

  // 使用自定义执行策略
  std::transform(my_policy, input.begin(), input.end(), output.begin(), [](int x){ return x * x; });

  std::cout << "Done with MyExecutionPolicy!" << std::endl;
  return 0;
}

3.3 更复杂的定制：线程池管理

自定义执行策略的真正威力在于，它可以让你完全控制算法的执行方式。比如，你可以用它来实现自己的线程池管理。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <execution>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <queue>

// 一个简单的线程池
class ThreadPool {
public:
  ThreadPool(size_t num_threads) : num_threads_(num_threads), stop_(false) {
    threads_.reserve(num_threads_);
    for (size_t i = 0; i < num_threads_; ++i) {
      threads_.emplace_back([this] {
        while (true) {
          std::function<void()> task;

          {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex_);
            condition_.wait(lock, [this] { return stop_ || !tasks_.empty(); });

            if (stop_ && tasks_.empty()) {
              return;
            }

            task = std::move(tasks_.front());
            tasks_.pop();
          }

          task();
        }
      });
    }
  }

  ~ThreadPool() {
    {
      std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex_);
      stop_ = true;
    }
    condition_.notify_all();
    for (std::thread& thread : threads_) {
      thread.join();
    }
  }

  template <typename F>
  void enqueue(F&& f) {
    {
      std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex_);
      tasks_.emplace(std::forward<F>(f));
    }
    condition_.notify_one();
  }

private:
  size_t num_threads_;
  std::vector<std::thread> threads_;
  std::queue<std::function<void()>> tasks_;
  std::mutex queue_mutex_;
  std::condition_variable condition_;
  bool stop_;
};

struct ThreadPoolExecutionPolicy {
  ThreadPoolExecutionPolicy(ThreadPool& pool) : pool_(pool) {}

  using is_parallel_execution_policy = std::true_type;

  template <typename Tag>
  auto query(Tag) const {
    if constexpr (std::is_same_v<Tag, std::execution::parallel_policy_tag>) {
      return std::execution::parallel_policy_tag{};
    } else if constexpr (std::is_same_v<Tag, std::execution::require_t<std::execution::blocking>>) {
      return std::execution::allow_blocking;
    } else {
      return std::execution::parallel_policy_tag{};
    }
  }

  template <typename F>
  void parallel_invoke(F&& f) const {
    pool_.enqueue(std::forward<F>(f));
  }

private:
  ThreadPool& pool_;
};

int main() {
  ThreadPool pool(4); // 创建一个包含4个线程的线程池
  ThreadPoolExecutionPolicy pool_policy(pool);

  std::vector<int> input(1000000);
  std::vector<int> output(1000000);

  for (int i = 0; i < input.size(); ++i) {
    input[i] = i;
  }

  std::transform(pool_policy, input.begin(), input.end(), output.begin(), [](int x){ return x * x; });

  // 等待所有任务完成（简单起见，这里直接Sleep，实际应用中需要更完善的同步机制）
  std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
  std::cout << "Done with ThreadPoolExecutionPolicy!" << std::endl;

  return 0;
}

这个例子中，我们创建了一个ThreadPoolExecutionPolicy，它把任务提交给一个ThreadPool来执行。这样，你就可以完全控制算法使用的线程数量和调度方式。注意，parallel_invoke 函数是关键，它负责将算法中的任务提交到线程池。虽然这个例子比较复杂，但它展示了std::execution的强大灵活性。

第四部分：注意事项和常见问题

数据竞争： 并行执行最大的敌人就是数据竞争。多个线程同时访问和修改同一块内存，会导致不可预测的结果。要避免数据竞争，可以使用锁、原子操作或者无锁数据结构。
异常处理： 并行执行中的异常处理比较复杂。如果一个线程抛出了异常，会导致整个算法停止。你需要仔细考虑如何处理异常，保证程序的健壮性。
算法支持： 不是所有标准库算法都支持std::execution。在使用之前，要查阅文档，确认算法是否支持并行执行。
性能调优： 并行执行并不总是能提高性能。有时候，线程创建和切换的开销，会抵消并行带来的好处。你需要根据实际情况进行性能调优，找到最佳的执行策略。
编译器支持： 虽然std::execution是C++17标准，但不是所有编译器都完全支持。在使用之前，要确认你的编译器支持std::execution。
parallel_invoke 的使用: 如果你想在自定义的execution policy中进行更细粒度的任务分解，可以考虑使用std::execution::parallel_invoke。虽然上面的例子没有直接使用它，但它是一个强大的工具，允许你将一个复杂的操作分解成多个可以并行执行的子任务。

第五部分：总结

std::execution是C++17标准中一个强大的特性，它允许你控制标准库算法的执行方式，从而提高程序的性能。通过自定义执行策略，你可以实现更高级的定制，比如线程池管理。但是，在使用std::execution时，要注意数据竞争、异常处理和性能调优等问题。

希望今天的讲解，能让你对std::execution有一个更深入的了解。下次写C++代码的时候，不妨试试它，让你的代码飞起来！

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