在多核CPU环境下，实现一个管道过滤器程序，其中任务函数对象间存在依赖关系，可以通过结合拓扑排序和线程池技术来实现高效的任务调度。以下是一个示例代码，演示如何使用C++实现这样一个系统：

1. 任务和依赖关系

我们将任务视作一个有向无环图（DAG）的节点，每个节点有可能依赖其他节点。拓扑排序将帮助我们确定任务的执行顺序，以保证所有依赖关系都被满足。

2. 实现步骤

1. 定义任务：每个任务函数对象定义了一个任务的执行逻辑。
2. 构建依赖图：用图结构来表示任务之间的依赖关系。
3. 拓扑排序：计算任务的执行顺序，保证所有依赖被满足。
4. 线程池执行：使用线程池并行执行任务。

示例代码

以下示例代码展示了如何结合这些技术来实现任务的调度：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <unordered_map>
#include <unordered_set>
#include <thread>
#include <functional>
#include <future>
#include <mutex>

// 任务类，存储任务函数和依赖
class Task {
public:
    std::function<void()> func;  // 任务执行函数
    std::vector<int> dependencies;  // 依赖任务的ID

    Task(std::function<void()> f, std::vector<int> deps)
        : func(f), dependencies(deps) {}
};

// 拓扑排序
std::vector<int> topologicalSort(const std::unordered_map<int, Task>& tasks,
                                 const std::unordered_map<int, std::vector<int>>& graph) {
    std::unordered_map<int, int> inDegree;  // 记录每个节点的入度
    std::queue<int> zeroInDegree;  // 入度为0的节点
    std::vector<int> sortedOrder;

    // 初始化入度
    for (const auto& [taskID, task] : tasks) {
        inDegree[taskID] = 0;
    }
    for (const auto& [taskID, dependencies] : graph) {
        for (int dep : dependencies) {
            inDegree[dep]++;
        }
    }

    // 将入度为0的节点加入队列
    for (const auto& [taskID, degree] : inDegree) {
        if (degree == 0) {
            zeroInDegree.push(taskID);
        }
    }

    // 拓扑排序
    while (!zeroInDegree.empty()) {
        int current = zeroInDegree.front();
        zeroInDegree.pop();
        sortedOrder.push_back(current);

        for (int neighbor : graph.at(current)) {
            if (--inDegree[neighbor] == 0) {
                zeroInDegree.push(neighbor);
            }
        }
    }

    return sortedOrder;
}

// 执行任务的函数
void executeTasks(const std::vector<int>& taskOrder,
                  const std::unordered_map<int, Task>& tasks) {
    std::unordered_map<int, std::future<void>> futures;
    std::mutex mtx;

    for (int taskID : taskOrder) {
        const Task& task = tasks.at(taskID);

        // 使用 std::async 执行任务
        futures[taskID] = std::async(std::launch::async, [task, &mtx]() {
            // 确保任务函数是线程安全的
            {
                std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
                std::cout << "Executing task " << taskID << std::endl;
            }
            task.func();
        });
    }

    // 等待所有任务完成
    for (auto& [taskID, future] : futures) {
        future.get();
    }
}

int main() {
    // 定义任务
    std::unordered_map<int, Task> tasks = {
        {1, Task([]() { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); std::cout << "Task 1\n"; }, {})},
        {2, Task([]() { std::cout << "Task 2\n"; }, {1})},
        {3, Task([]() { std::cout << "Task 3\n"; }, {1})},
        {4, Task([]() { std::cout << "Task 4\n"; }, {2, 3})}
    };

    // 构建依赖图
    std::unordered_map<int, std::vector<int>> graph;
    for (const auto& [taskID, task] : tasks) {
        for (int dep : task.dependencies) {
            graph[dep].push_back(taskID);
        }
    }

    // 执行拓扑排序
    std::vector<int> sortedOrder = topologicalSort(tasks, graph);

    // 执行任务
    executeTasks(sortedOrder, tasks);

    return 0;
}

在前面的示例中，各个任务并不是在同一个线程中执行的，而是使用了 std::async 将任务分派到可能的多个线程中进行异步执行。这样可以充分利用多核CPU的性能，实现并行执行。

如何实现并行执行：

1. std::async 的使用：

   • std::async(std::launch::async, ...) 的调用会启动新的线程来执行任务。这使得每个任务可以并行运行，从而在多核CPU上加速任务的执行。

2. 任务线程的调度：

   • 在executeTasks 函数中，每个任务会被交给 std::async 进行处理。这样，每个任务的执行是独立的，不会阻塞其他任务的执行。

3. 同步与等待：

   • 在任务执行的最后，使用 future.get() 来等待所有异步任务完成。这保证了主线程在所有任务执行完毕后再继续后续操作。

举个例子

假设我们有四个任务：Task 1、Task 2、Task 3 和 Task 4。如果只是在同一个线程中执行这些任务，那么它们将一个接一个地依次执行。而使用 std::async，这些任务可能会被调度到不同的线程中，具体取决于可用的CPU核心数量和操作系统的线程调度策略。

示例运行时情况

• 串行执行：

  • 任务1 -> 任务2 -> 任务3 -> 任务4
  • 总时间 = 任务1 + 任务2 + 任务3 + 任务4

• 并行执行：

  • 任务1（线程1） | 任务2（线程2） | 任务3（线程3） | 任务4（线程4）
  • 总时间 = max(任务1, 任务2, 任务3, 任务4) — 这一般会远小于串行执行的总时间。

结论

因此，可以确认，在示例中各个任务并不是在同一个线程中执行的，而是尽可能地并行化执行，以提高性能和效率。这是多核处理器的一个重要优势。