在嵌入式开发中，多线程编程是提高系统性能和响应速度的重要手段。然而，频繁地创建和销毁线程会带来较大的开销，影响系统的整体性能。为了解决这个问题，我们可以使用线程池技术。
线程池（Thread Pool）是一种基于池化技术的多线程处理形式，用于管理线程的创建和生命周期，以及提供一个用于并行执行任务的线程队列。
线程池的主要目的：
线程复用：线程池中的线程可以被重复利用，用于执行多个任务，避免了频繁创建和销毁线程的性能开销。提高响应速度。假如创建线程用的时间为T1，执行任务用的时间为T2，销毁线程用的时间为T3，那么使用线程池就免去了T1和T3的时间。
资源控制：线程池可以限制系统中线程的最大数量，防止因为线程数过多而消耗过多内存，或者导致过高的上下文切换开销。
更方便的管理：通过线程池提供了可配置的参数，如核心线程数、最大线程数、空闲线程存活时间、任务队列的大小等，允许定制以适应不同的应用需求。
C-Thread-Pool是一个轻量级、易用的线程池实现。
https://github.com/Pithikos/C-Thread-Pool
MIT 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
#include
#include
#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。
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