C++11之线程库

news2024/12/24 2:55:30

文章目录

  • 一、thread
  • 二、mutex
  • 三、lock_guard 与 unique_lock
    • 1. lock_guard
    • 2. unique_lock
  • 四、atomic
  • 五、condition_variable

在 C++11 之前，涉及到多线程问题，都是和平台相关的，比如 Windows 和 Linux 下各有自己的接口，这使得代码的可移植性比较差。C++11 中最重要的特性就是对线程进行支持了，并且可以跨平台，这使得 C++ 在并行编程时不需要依赖第三方库。C++11 在原子操作中还引入了原子类的概念。

C++11 的线程库在使用上跟 Linux 中的 POSIX 线程库几乎是类似的，不过进行了类的封装。

这篇是关于 Linux 多线程的文章：Linux多线程

在这里插入图片描述

推荐的 C/C++ 参考文档：http://www.cplusplus.com

一、thread

thread 类常用函数：
 ① thread()：构造一个线程对象，没有关联任何线程函数，即没有启动任何线程。
 ② thread(fn, args1, args2, ...)：构造一个线程对象，并关联线程函数 fn 。args1，args2，… 为线程函数的参数。
 ③ get_id() ：获取线程 id 。
 ④ joinable()：判断线程对象是否可以被 join 。
 ⑤ join()：阻塞等待线程对象终止。
 ⑥ detach()：分离线程对象。

注：
 ① 线程函数是可调用对象，可按照以下三种方式提供：函数指针、lambda表达式、函数对象。
 ② thread 类不允许拷贝构造以及赋值重载，但是可以移动构造和移动赋值（将一个线程对象关联线程的状态转移给其他线程对象，转移期间不影响线程的执行）。
 ③ 可以通过joinable()函数判断线程是否是有效的，如果是，则线程无效。
 ④ 采用默认构造函数构造的线程对象。
 ⑤ 线程对象的状态已经转移给其他线程对象。
 ⑥ 线程已经被 join 或者 detach 了。

在某些场景下，我们需要在线程函数内部对外部实参做修改，有两种解决方案。

解决方案1：使用老方法，传指针给线程函数。

#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;

void func(int* p)
{
	cout << "p:" << p << endl;
	(*p) += 10;
}

int main()
{
	int n = 0;
	cout << "&n: " << &n << endl;
	thread t1(func, &n);
	t1.join();

	cout << n << endl;

	return 0;
}

运行结果：n 和 x 的地址相同，n 的值是 10 。


解决方案2：传引用给线程函数，但是需要注意的是，必须使用std::ref()来指明实参是引用类型（否则会报错）。

在一般情况下，传引用传参不需要使用std::ref()来特别指明，但在线程函数中传引用传参时需要，这跟线程函数的底层实现有关。

#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;

void func(int& x)
{
	cout << "&x:" << &x << endl;
	x += 10;
}

int main()
{
	int n = 0;
	cout << "&n: " << &n << endl;
	thread t1(func, std::ref(n));
	t1.join();

	cout << n << endl;

	return 0;
}

运行结果：n 和 x 的地址相同，n 的值是 10 。

二、mutex

在 C++11 中，mutex 总共包含四种互斥锁。但我们最常用的还是 mutex 。

mutex 类常用函数：
 ① lock()：加互斥锁（若线程申请锁成功，继续向后执行；若申请锁不成功，会被挂起等待）。
 ② unlock()：解互斥锁。
 ③ try_lock()：尝试加互斥锁，若互斥锁被其他线程占有，则当前线程立即返回（即相比于lock()，try_lock()是非阻塞的）。

我们给临界区加互斥锁，一般情况下，临界区的范围越小越好。

但下面的测试代码是一个极端场景：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
using namespace std;

int x = 0;  //两个线程对同一个变量x++
mutex mtx;

int main()
{
	thread t1(Func, 50000000);
	thread t2(Func, 50000000);

	t1.join();
	t2.join();

	cout << x << endl;

	return 0;
}

//把加锁和解锁放在循环的外面
void Func(int n)
{
	mtx.lock();
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		++x;
	}
	mtx.unlock();
}

//把加锁和解锁放在循环的里面
void Func(int n)
{
	
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		mtx.lock();
		++x;
		mtx.unlock();
	}
}

在这个例子中，在保证线程安全的前提下，把加锁和解锁放在循环的里面和外面均可。
不过在这里最好放在循环的外面，因为放在循环的里面会带来效率的降低。可以亲自测试一下。

主要是因为循环里面的代码执行得快（++x 很快），而且锁的申请和释放也有消耗。

  • 若把加锁和解锁放在循环的外面，在这种情况下虽然多个线程是串行执行的。
  • 若把加锁和解锁放在循环的里面，在这种情况下虽然多个线程是并行执行的，但是由于频繁地申请锁和释放锁，频繁地切换上下文，会带来很大的消耗，于是带来效率的降低，反而还不如多线程串行执行。如果把加锁和解锁放在循环的里面，相比于互斥锁，使用自旋锁更好。

三、lock_guard 与 unique_lock

下面的代码在极端情况下会出现死锁问题：

//这是多线程场景，func是所有线程的执行函数
void func(vector<int>& v, int n, int base, mutex& mtx)
{
	try
	{
		for (int i = 0; i < n; ++i)
		{
			mtx.lock();
		
			v.push_back(base + i);
		
			mtx.unlock();
		}
	}
	catch(const exception& e)
	{
		cout << e.what() << endl;
	}
}

push_back()在插入数据时有可能因为空间不够而需要扩容，就向系统申请空间，申请空间失败会抛异常。代码在push_back()处抛异常，不会执行unlock()，线程还未释放锁，进而导致死锁问题，这是一种异常安全问题。

下面来模拟push_back()失败抛异常的情况：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
#include <mutex>
using namespace std;


void func(vector<int>& v, int n, int base, mutex& mtx)
{
	try 
	{
		for (int i = 0; i < n; ++i)
		{
			mtx.lock();
			
			cout << this_thread::get_id() << ":" << base + i << endl;

			v.push_back(base + i);
			if (base == 1000 && i == 888)  //模拟push_back失败抛异常
			{
				throw bad_alloc();
			}

			mtx.unlock();
		}
	}
	catch (const exception& e)
	{
		cout << e.what() << endl;
	}
}

int main()
{
	thread t1, t2, t3;
	vector<int> vec;
	mutex mtx;

	try
	{
		t1 = thread(func, std::ref(vec), 1000, 1000, std::ref(mtx));
		t2 = thread(func, std::ref(vec), 1000, 2000, std::ref(mtx));
	}
	catch (const exception& e)
	{
		cout << e.what() << endl;
	}
	
	t1.join();
	t2.join();

	for (auto e : vec)
	{
		cout << e << " ";
	}
	cout << endl;

	return 0;
}

那么如何解决这种情况呢？
可以在 catch 块内部先解锁，因为只有抛异常才会到 catch 块。

catch (const exception& e)
{
	mtx.unlock();  //先解锁
	cout << e.what() << endl;
}

但如果在 try 块中存在多处可能抛异常的地方，就很难知道是谁抛的异常，于是问题就很难处理。
比如下面的代码，存在多处可能抛异常的地方：

//这是多线程场景，func是所有线程的执行函数
void func(vector<int>& v, int n, int base, mutex& mtx)
{
	try
	{
		for (int i = 0; i < n; ++i)
		{
			mtx.lock();
	
			cout << this_thread::get_id() << ":" << base + i << endl;
	
			int* p1 = new int;		//可能抛异常
			v.push_back(base + i);  //可能抛异常
			int* p2 = new int;		//可能抛异常
	
			delete p1;
			delete p2;
	
			mtx.unlock();
		}
	}
	catch (const exception& e)
	{
		cout << e.what() << endl;
	}
}

实际上，指针变量会交给智能指针来管理，而锁会交给 lock_guard 或 unique_lock 来管理，创建对象来对资源进行管理，对象出了作用域就会调用析构函数来释放资源，于是我们就不需要在 catch 块中考虑诸如解锁和释放内存等问题了。

C++11 采用 RAII 的方式对锁进行了封装，即 lock_guard 与 unique_lock 。

1. lock_guard

lock_guard 的成员函数只有构造函数和析构函数。

lock_guard 在创建对象时，会在构造函数中调用lock()。
在销毁对象时，会在析构函数中调用unlock()。

下面是对应的代码：

//这是多线程场景，func是所有线程的执行函数
void func(vector<int>& v, int n, int base, mutex& mtx)
{
	try 
	{
		for (int i = 0; i < n; ++i)
		{
			lock_guard<mutex> lock(mtx);  //lock_guard，不会导致死锁

			cout << this_thread::get_id() << ":" << base + i << endl;

			v.push_back(base + i);
			
			if (base == 1000 && i == 888)  //模拟push_back失败抛异常
			{
				throw bad_alloc();
			}
		}
	}
	catch (const exception& e)
	{
		cout << e.what() << endl;
	}
}

下面是我们简单模拟实现的 lock_guard：

template<class Lock>
class LockGuard    //我们简单模拟实现的lock_guard
{
public:
	LockGuard(Lock& lock)  //引用类型
		:_lock(lock)
	{
		_lock.lock();
	}


	~LockGuard()
	{
		_lock.unlock();
	}

private:
	Lock& _lock;  //引用类型
};

2. unique_lock

由于 lock_guard 比较单一，没有办法对锁进行控制，因此 C++11 又提供了 unique_lock 。

unique_lock 跟 lock_guard 类似，可以用 unique_lock 替换掉 lock_guard 。
但相比于 lock_guard ，unique_lock 更加的灵活，提供了更多的成员函数。

四、atomic

在 C++11 中，如果想要在多线程环境下保证某个共享变量的安全性，除了加互斥锁以外，我们还可以把共享变量的类型定义为原子类型。

由于对原子类型变量的操作本身就是原子的，所以是线程安全的。

测试代码：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <atomic>
using namespace std;

atomic<int> x = 0;

void Func(int n)
{
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		++x;  //原子操作的++
	}
}

int main()
{
	thread t1(Func, 50000000);
	thread t2(Func, 50000000);

	t1.join();
	t2.join();

	cout << x << endl;

	return 0;
}

五、condition_variable

实现一个程序，使得两个线程交替打印，一个打印奇数，一个打印偶数。

只使用互斥锁是不满足题目要求的。
比如下面的代码：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
using namespace std;


int main()
{
	int n = 100;
	int i = 0;
	mutex mtx;

	//偶数 - 先打印
	thread t1([n, &i, &mtx]{
		while (i < n)
		{
			unique_lock<mutex> lock(mtx);

			cout << this_thread::get_id() << ":" << i << endl;
			++i;
		}
	});
	
	//交替走

	//奇数 - 后打印
	thread t2([n, &i, &mtx]{
		while (i < n)
		{
			unique_lock<mutex> lock(mtx);

			cout << this_thread::get_id() << ":" << i << endl;
			++i;
		}
	});

	t1.join();
	t2.join();

	return 0;
}

虽然运行结果看上去满足了题目要求，但是也不能排除其中一个线程的时间片比较充足，连续打印了好几次。换言之，上面的程序不能保证一定能满足题目要求。

为了保证一定能够满足题目要求，两个线程交替打印时必须具备一定的顺序性，即线程同步。因此，其中一种方法，就是使用条件变量。

condition_variable 类常用函数：

在这里插入图片描述

 ① wait(lck)：在条件变量下等待（调用时，会首先自动释放互斥锁，然后再挂起自己；被唤醒时，会自动竞争锁，获取到锁之后才能返回）。
 ② wait(lck, pred)：pred 是可调用对象，相当于 while (!pred()) wait(lck); 。
 ③ notify_one()：唤醒在条件变量下等待的一个线程。
 ④ notify_all()：唤醒在条件变量下等待的所有线程。

通过使用条件变量，能够实现一个一定能够满足题目要求的程序。
比如下面的代码：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
using namespace std;


int main()
{
	int n = 100;
	int i = 0;
	mutex mtx;
	condition_variable cv;
	bool flag = false;

	//偶数 - 先打印
	thread t1([n, &i, &mtx, &cv, &flag]{
		while (i < n)
		{
			unique_lock<mutex> lock(mtx);

			//若flag为true，会wait，直到flag为false
			cv.wait(lock, [&flag]()->bool {return !flag; });

			cout << this_thread::get_id() << "->:" << i << endl;
			++i;
			//保证下一个打印的一定是另一个线程，也可以防止该线程连续打印
			flag = true;

			cv.notify_one();
		}
	});
	
	//奇数 - 后打印
	thread t2([n, &i, &mtx, &cv, &flag]{
		while (i < n)
		{
			unique_lock<mutex> lock(mtx);

			//若flag为false，会wait，直到flag为true
			cv.wait(lock, [&flag]()->bool {return flag; });

			cout << this_thread::get_id() << ":->" << i << endl;
			++i;
			//保证下一个打印的一定是另一个线程，也可以防止该线程连续打印
			flag = false;

			cv.notify_one();
		}
	});

	t1.join();
	t2.join();

	return 0;
}

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