实现一个小型自动化并行库——std::future
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大多数复杂的任务都能分解为很多子任务。对于所有子任务，我们可以通过画一张有向图无环图来描述哪些子任务键是有依赖的。我们来看一个例子，假设我们想要产出一个字符串"foo bar foo barthis that "，我们只能通过一个个字符进行产生，然后将这些词汇拼接在一起。为了完成这项工作，我们提供了三个函数create，concat和twice。
考虑到这一点，我们可以通过绘制DAG图来看一下词组间相互的依赖关系：
实现过程中，当一个CPU核上串行的完成这些工作并没有什么问题。通过依赖关系在多个CPU核上执行任务，当所依赖的任务未完成时，只能处于等待状态。
即使使用std::async，这样写出的代码也太无趣了。因为子任务间的依赖关系需要提前建模。本节中，我们将实现两个简单的辅助库，帮助我们将create，concat和twice函数转换成异步的。这样，我们就能找到一种更为优雅的方式，来设置依赖关系图。执行过程中，代码将会以一种智能的方式进行并行计算，并尽快将整个图完成。
本节中，我们将实现一些函数用来模拟计算敏感型任务，这些任务会互相依赖，我们的任务就是让这些任务尽可能的并行执行：
包含必要的头文件，并声明所使用的命名空间：
需要对输出进行同步，所以可以使用之前章节中的同步辅助函数来帮助我们：
现在，我们对三个字符串转换函数进行实现。第一个函数会通过一个C风格的字符串来创建一个std::string对象。我们会让这个函数休眠3秒，以模拟计算复杂度：
下一个函数需要两个字符串对象作为参数，并且返回拼接后的结果。我们让其休眠5秒：
最后一个函数接收一个字符串作为参数，并返回自己和自己拼接后的结果。我们让其休眠3秒：
对于串行任务来说，这就已经准备好了，但是我们想使用并行的方式来完成。所以，我们还需要实现一些辅助函数。这里需要注意了，下面三个函数看起来有些复杂。asynchronize能接收一个函数f，并返回一个其捕获到的可调用对象。我们可以传入任意数量的参数到这个可调用的对象中，然后其会将这些参数连同f捕获到另一个可调用对象中，并且将这个可调用对象返回给我们。最后一个可调用对象不需要任何参数。之后，其会将参数传入f中，并异步的执行函数f:
接下来这个函数，将会使用下一步(也就是第8步)中我们声明的函数。其能接受一个函数f，并且将该函数捕获到一个可调用的对象中并返回。该对象可以被多个future对象所调用。然后，对future对象使用.get()，来获取f中的结果：
最后一个辅助函数能够接受一个函数f。其会返回一个持有f函数的可调用对象。这个可调用对象可以传入任意个参数，并且会将函数f与这些参数让另一个可调用对象获取。最后，返回给我们的可调用对象无需任何参数。然后，就可以调用xs...包中获取到所有可调用对象。这些对象会返回很多futrue，这些future对象需要使用fut_unwarp进行展开。future展开，并会通过std::async对实际函数f进行执行，在通过future返回函数f执行的结果：
OK，完成以上工作的感觉就是“疯狂”，这种表达式的嵌套让我想起了电影《盗梦空间》的场景(上一步的代码中，Lambda表达式会继续返回一个Lambda表达式)。这段带有魔法的代码，我们会在后面来详细的了解。现在，让我们异步的使用create，concat和twice函数。async_adapter是一个非常简单的函数，其会等待future参数，并返回一个future的结果，其会将同步世界转换成异步世界。我们对concat和twice使用这个函数。我们必须对create使用asynchronize，因为其会返回一个future，不过我们会使用future对象获取到的值，而非future对象本身。任务的依赖链，需要从create开始：
现在我们有了可以自动并行化的函数，其与同步代码的函数名相同，不过添加了前缀p。现在，让我们来设置一些比较复杂依赖关系树。首先，我们创建两个字符串"foo"和"bar"，然后进行拼接，返回"foo bar"。在twice中，字符串将会和自身进行拼接。然后，创建了字符串"this"和"that"，拼接得到"this that"。最后，我们拼接的结果为"foo bar foo bar this that"，结果将会保存在变量callable中。最后，调用callable().get()进行计算，并等待返回值，然后将返回值进行打印。我们没有调用callable()时，计算不会开始，在我们对其进行调用后，就是见证奇迹的时刻：
编译并运行程序，我们就会看到create每一次调用所产生的字符串，然后其他函数也开始执行。这个过程好像是通过智能调度来完成的，整个程序使用16秒完成。如果使用串行的方式，将会使用30s完成。需要注意的是，我们使用4核的机器来运行程序，也就是有4次create调用在同时进行。如果机器没有太多和CPU，那么运行时间会更长：
本节例子的串行版本，可能看起来如下：
本节中，我们完成了一些辅助函数，async_adapter和asynchronize，其能帮助我们对create，concat和twice函数进行包装。然后调用其异步版本pcreate，pconcat和ptwice。
先不看这两个函数复杂的实现，我们先来看一下我们获得了什么。
串行版本的代码可能类似如下写法：
并行版本的写法：
好了！现在就是最复杂的环节了。并行最后的结果并不是string，而是一个能够返回一个future<string>实例的可调用对象，我们可以对返回值调用get()得到函数运算后的值。这看起来可能很疯狂。
所以，我们为什么要返回future对象呢？问题在于我们的create，concat和twice函数运行起得来都非常慢。不过，我们通过依赖关系树可以看到，数据流还是有可以独立的部分，也就是可并行的部分。让我们来看一下下面两个例子的流水：
左侧边是单核的流水。所有函数一个接一个的在CPU上进行。这样时间累加起来就是30秒。
右侧边是多核的流水。函数会通过依赖关系并行的运行。在有4个核的机器上，我们将同时创建4个子字符串，然后对其进行拼接，等等的操作。并行版本需要16秒就能完成任务。如果我们没法让函数本身变的更快，则我们无法再进行加速。4个CPU的情况下，我们能有如此的加速，其实我们可以以更好的方式进行调度。
应该怎么做？
我们通常会写成如下的模式：
a , b , c和 d都可以作为一个不错的开始，因为会创建对应的子字符串，并且会在后台同时进行创建。不幸的是，这段代码将会在初始化e的时候被阻塞。为了拼接a和b，我们需要调用get()函数来获取这两个值，函数会对程序进行阻塞，直到获得相应的值为止。这明显不是一个好方法，因为并行代码会在第一个get()调用时阻塞。我们需要更好的策略来解决这个问题。
OK，现在让我们来看看我们在例子中完成的比较复杂的辅助函数。第一个就是asynchronize：
当我们有一个函数int f(int, int)时，我们可以进行如下的操作：
f2就是异步版本的f。其调用方式与f完全相同。之后，其会返回可调用对象，并保存在f3中。现在f3得到了f和参数1和2，不过函数还没运行，只是捕获过程。
我们调用f3()时，最后就会得到一个future实例，因为f3中的返回值是async(launch::async, f, 1, 2);的返回值。某种意义上来说f3表示为集获取函数和函数参数，与抛出std::async返回值与一身的变量。
内部Lambda表达式只通过捕获进行获取，但不接受任何输入参数。因此，可以让任务并行的方式分发，而不会遭遇任何方式的阻塞。我们对同样复杂的async_adapter函数采取同样的策略：
函数能够返回一个函数f的模拟函数，因为其能接受相同的参数。然后，函数会返回一个可调用对象，并且也不接受任何参数，这里返回的可调用对象与其他辅助函数所返回的有所不同。
async(launch::async, fut_unwrap(f), xs()...);是什么意思呢？其中xs()...部分意味着，所有参数都保存在xs包中，供可调用对象使用，并且返回的可调用对象都不需要参数。那些可调用对象通过自身的方式生产future变量，通过对future变量调用get()获得实际返回值。这也就是fut_unwrap所要完成的事情：
fut_unwrap会将函数f转换为一个可调用对象，其能接受一组参数。函数对象执行之后可以对所有的future对象调用.get()，从而获得f函数实际的执行结果。
我们花点时间来消化一下上面的内容。当主函数中调用这些函数，使用auto result (pconcat(...));的方式创建调用链，将所有子字符串最后拼接成一个长字符串。这时对async的调用还未完成。然后，当调用result()时，我们则获得async的返回值，并对其返回值调用.get()，这就能保证任何线程不会发生阻塞。实际上，在async调用前，不会有get()的调用。
最后，我们可以对result()的返回值调用.get()，从而获取最终的结果字符串。
