面试题：C++类成员回调函数异步调用在高并发场景下的优化

设计思路

线程池的设计与使用：
- 创建一个固定大小的线程池，线程数量根据服务器的硬件资源（如CPU核心数）来确定，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。
- 在线程池中，每个线程从任务队列中取出任务执行，任务队列采用线程安全的队列（如使用互斥锁和条件变量实现）。
- 对于类成员回调函数的异步调用，将其封装成任务对象放入任务队列，线程池中的线程负责执行这些任务。
内存池的引入：
- 对于频繁使用的对象（如任务对象、回调函数参数等），创建内存池来管理内存。
- 内存池预先分配一定大小的内存块，当需要分配内存时，从内存池中获取，使用完毕后归还到内存池，减少内存碎片和内存分配/释放的开销。
异步任务调度算法优化：
- 采用优先级队列来管理任务队列，根据任务的优先级来调度任务执行。例如，对于一些关键的、对延迟敏感的任务，赋予较高优先级，优先执行。
- 可以考虑使用时间片轮转算法，保证每个任务都有机会执行，避免低优先级任务长时间得不到执行。

关键代码片段

线程池实现：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <functional>
#include <vector>
#include <atomic>

class ThreadPool {
public:
    ThreadPool(size_t numThreads) {
        for (size_t i = 0; i < numThreads; ++i) {
            threads.emplace_back([this] {
                while (true) {
                    std::function<void()> task;
                    {
                        std::unique_lock<std::mutex> lock(this->queueMutex);
                        this->condition.wait(lock, [this] { return this->stop ||!this->tasks.empty(); });
                        if (this->stop && this->tasks.empty())
                            return;
                        task = std::move(this->tasks.front());
                        this->tasks.pop();
                    }
                    task();
                }
            });
        }
    }

    ~ThreadPool() {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queueMutex);
            stop = true;
        }
        condition.notify_all();
        for (std::thread& thread : threads) {
            thread.join();
        }
    }

    template<class F, class... Args>
    auto enqueue(F&& f, Args&&... args) -> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type> {
        using return_type = typename std::result_of<F(Args...)>::type;
        auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...));
        std::future<return_type> res = task->get_future();
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queueMutex);
            if (stop) throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool");
            tasks.emplace([task]() { (*task)(); });
        }
        condition.notify_one();
        return res;
    }

private:
    std::vector<std::thread> threads;
    std::queue<std::function<void()>> tasks;
    std::mutex queueMutex;
    std::condition_variable condition;
    std::atomic<bool> stop{false};
};

内存池实现示例：

class MemoryPool {
public:
    MemoryPool(size_t blockSize, size_t initialSize) : blockSize(blockSize) {
        for (size_t i = 0; i < initialSize; ++i) {
            freeBlocks.push(reinterpret_cast<void*>(new char[blockSize]));
        }
    }

    ~MemoryPool() {
        while (!freeBlocks.empty()) {
            delete[] reinterpret_cast<char*>(freeBlocks.top());
            freeBlocks.pop();
        }
    }

    void* allocate() {
        if (freeBlocks.empty()) {
            return new char[blockSize];
        }
        void* block = freeBlocks.top();
        freeBlocks.pop();
        return block;
    }

    void deallocate(void* block) {
        freeBlocks.push(block);
    }

private:
    size_t blockSize;
    std::stack<void*> freeBlocks;
};

任务优先级队列与调度：

#include <queue>
#include <functional>

struct Task {
    int priority;
    std::function<void()> task;
    Task(int p, std::function<void()>&& t) : priority(p), task(std::move(t)) {}
};

struct CompareTask {
    bool operator()(const Task& a, const Task& b) {
        return a.priority < b.priority;
    }
};

std::priority_queue<Task, std::vector<Task>, CompareTask> priorityTasks;

性能分析方法

低负载情况：
- 测量指标：记录每个异步调用的响应时间、线程池的任务队列长度、内存池的空闲块数量。
- 分析：在低负载下，优化后的方案由于线程池和内存池的初始化开销，可能响应时间略有增加，但任务队列长度和内存池空闲块数量稳定，整体性能平稳。
中负载情况：
- 测量指标：统计单位时间内完成的异步调用数量、线程池的利用率（线程忙碌时间占总时间的比例）、内存池的分配/释放次数。
- 分析：优化后的方案中，线程池可以高效处理任务，内存池减少内存分配开销，完成的异步调用数量明显增加，线程池利用率较高且稳定，内存池分配/释放次数减少。
高负载情况：
- 测量指标：观察系统的吞吐量（每秒处理的请求数）、系统的平均响应时间、是否出现任务堆积（任务队列长度持续增长）。
- 分析：优化后的方案能有效提高吞吐量，平均响应时间增长幅度较小，通过合理的任务调度算法避免任务堆积，相比未优化方案性能提升显著。可以使用工具如gprof、perf等来分析程序的性能瓶颈，进一步优化。

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