C++11并发指南三（stdmutex详解）

news2024/11/16 3:48:23

C++11并发指南三（std:mutex详解）

文章目录

  • C++11并发指南三（std:mutex详解）
      • <mutex> 头文件介绍
        • Mutex 系列类(四种)
        • Lock 类（两种）
        • 其他类型
        • 函数
      • std::mutex 介绍
        • std::mutex 的成员函数
      • std::recursive_mutex 介绍
      • std::time_mutex 介绍
      • std::recursive_timed_mutex 介绍
      • std::lock_guard 介绍
      • std::unique_lock 介绍
      • 单生产者-单消费者模型
      • 单生产者-多消费者模型
      • 多生产者-单消费者模型
      • 多生产者-多消费者模型

上一篇《 C++11 并发指南二(std::thread 详解)》中主要讲到了 std::thread 的一些用法，并给出了两个小例子，本文将介绍 std::mutex 的用法。

Mutex 又称互斥量，C++ 11中与 Mutex 相关的类（包括锁类型）和函数都声明在 头文件中，所以如果你需要使用 std::mutex，就必须包含 头文件。

头文件介绍

Mutex 系列类(四种)

  • std::mutex，最基本的 Mutex 类。
  • std::recursive_mutex，递归 Mutex 类。
  • std::time_mutex，定时 Mutex 类。
  • std::recursive_timed_mutex，定时递归 Mutex 类。

Lock 类（两种）

  • std::lock_guard，与 Mutex RAII 相关，方便线程对互斥量上锁。
  • std::unique_lock，与 Mutex RAII 相关，方便线程对互斥量上锁，但提供了更好的上锁和解锁控制。

其他类型

  • std::once_flag
  • std::adopt_lock_t
  • std::defer_lock_t
  • std::try_to_lock_t

函数

  • std::try_lock，尝试同时对多个互斥量上锁。
  • std::lock，可以同时对多个互斥量上锁。
  • std::call_once，如果多个线程需要同时调用某个函数，call_once 可以保证多个线程对该函数只调用一次。

std::mutex 介绍

下面以 std::mutex 为例介绍 C++11 中的互斥量用法。

std::mutex 是C++11 中最基本的互斥量，std::mutex 对象提供了独占所有权的特性——即不支持递归地对 std::mutex 对象上锁，而 std::recursive_lock 则可以递归地对互斥量对象上锁。

std::mutex 的成员函数

  • 构造函数，std::mutex不允许拷贝构造，也不允许 move 拷贝，最初产生的 mutex 对象是处于 unlocked 状态的。
  • lock()，调用线程将锁住该互斥量。线程调用该函数会发生下面 3 种情况：(1). 如果该互斥量当前没有被锁住，则调用线程将该互斥量锁住，直到调用 unlock之前，该线程一直拥有该锁。(2). 如果当前互斥量被其他线程锁住，则当前的调用线程被阻塞住。(3). 如果当前互斥量被当前调用线程锁住，则会产生死锁(deadlock)。
  • unlock()， 解锁，释放对互斥量的所有权。
  • try_lock()，尝试锁住互斥量，如果互斥量被其他线程占有，则当前线程也不会被阻塞。线程调用该函数也会出现下面 3 种情况，(1). 如果当前互斥量没有被其他线程占有，则该线程锁住互斥量，直到该线程调用 unlock 释放互斥量。(2). 如果当前互斥量被其他线程锁住，则当前调用线程返回 false，而并不会被阻塞掉。(3). 如果当前互斥量被当前调用线程锁住，则会产生死锁(deadlock)。

下面给出一个与 std::mutex 的小例子（参考）

[复制代码](javascript:void(0)😉

#include <iostream>       // std::cout
#include <thread>         // std::thread
#include <mutex>          // std::mutex

volatile int counter(0); // non-atomic counter
std::mutex mtx;           // locks access to counter

void attempt_10k_increases() {
    for (int i=0; i<10000; ++i) {
        if (mtx.try_lock()) {   // only increase if currently not locked:
            ++counter;
            mtx.unlock();
        }
    }
}

int main (int argc, const char* argv[]) {
    std::thread threads[10];
    for (int i=0; i<10; ++i)
        threads[i] = std::thread(attempt_10k_increases);

    for (auto& th : threads) th.join();
    std::cout << counter << " successful increases of the counter.\n";

    return 0;
}

[复制代码](javascript:void(0)😉

std::recursive_mutex 介绍

std::recursive_mutex 与 std::mutex 一样，也是一种可以被上锁的对象，但是和 std::mutex 不同的是，std::recursive_mutex 允许同一个线程对互斥量多次上锁（即递归上锁），来获得对互斥量对象的多层所有权，std::recursive_mutex 释放互斥量时需要调用与该锁层次深度相同次数的 unlock()，可理解为 lock() 次数和 unlock() 次数相同，除此之外，std::recursive_mutex 的特性和 std::mutex 大致相同。

std::time_mutex 介绍

std::time_mutex 比 std::mutex 多了两个成员函数，try_lock_for()，try_lock_until()。

try_lock_for 函数接受一个时间范围，表示在这一段时间范围之内线程如果没有获得锁则被阻塞住（与 std::mutex 的 try_lock() 不同，try_lock 如果被调用时没有获得锁则直接返回 false），如果在此期间其他线程释放了锁，则该线程可以获得对互斥量的锁，如果超时（即在指定时间内还是没有获得锁），则返回 false。

try_lock_until 函数则接受一个时间点作为参数，在指定时间点未到来之前线程如果没有获得锁则被阻塞住，如果在此期间其他线程释放了锁，则该线程可以获得对互斥量的锁，如果超时（即在指定时间内还是没有获得锁），则返回 false。

下面的小例子说明了 std::time_mutex 的用法（参考）。

[复制代码](javascript:void(0)😉

#include <iostream>       // std::cout
#include <chrono>         // std::chrono::milliseconds
#include <thread>         // std::thread
#include <mutex>          // std::timed_mutex

std::timed_mutex mtx;

void fireworks() {
  // waiting to get a lock: each thread prints "-" every 200ms:
  while (!mtx.try_lock_for(std::chrono::milliseconds(200))) {
    std::cout << "-";
  }
  // got a lock! - wait for 1s, then this thread prints "*"
  std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000));
  std::cout << "*\n";
  mtx.unlock();
}

int main ()
{
  std::thread threads[10];
  // spawn 10 threads:
  for (int i=0; i<10; ++i)
    threads[i] = std::thread(fireworks);

  for (auto& th : threads) th.join();

  return 0;
}

[复制代码](javascript:void(0)😉

std::recursive_timed_mutex 介绍

和 std:recursive_mutex 与 std::mutex 的关系一样，std::recursive_timed_mutex 的特性也可以从 std::timed_mutex 推导出来，感兴趣的同鞋可以自行查阅。 😉

std::lock_guard 介绍

与 Mutex RAII 相关，方便线程对互斥量上锁。例子（参考）:

[复制代码](javascript:void(0)😉

#include <iostream>       // std::cout
#include <thread>         // std::thread
#include <mutex>          // std::mutex, std::lock_guard
#include <stdexcept>      // std::logic_error

std::mutex mtx;

void print_even (int x) {
    if (x%2==0) std::cout << x << " is even\n";
    else throw (std::logic_error("not even"));
}

void print_thread_id (int id) {
    try {
        // using a local lock_guard to lock mtx guarantees unlocking on destruction / exception:
        std::lock_guard<std::mutex> lck (mtx);
        print_even(id);
    }
    catch (std::logic_error&) {
        std::cout << "[exception caught]\n";
    }
}

int main ()
{
    std::thread threads[10];
    // spawn 10 threads:
    for (int i=0; i<10; ++i)
        threads[i] = std::thread(print_thread_id,i+1);

    for (auto& th : threads) th.join();

    return 0;
}

[复制代码](javascript:void(0)😉

std::unique_lock 介绍

与 Mutex RAII 相关，方便线程对互斥量上锁，但提供了更好的上锁和解锁控制。例子（参考）：

[复制代码](javascript:void(0)😉

#include <iostream>       // std::cout
#include <thread>         // std::thread
#include <mutex>          // std::mutex, std::unique_lock

std::mutex mtx;           // mutex for critical section

void print_block (int n, char c) {
    // critical section (exclusive access to std::cout signaled by lifetime of lck):
    std::unique_lock<std::mutex> lck (mtx);
    for (int i=0; i<n; ++i) {
        std::cout << c;
    }
    std::cout << '\n';
}

int main ()
{
    std::thread th1 (print_block,50,'*');
    std::thread th2 (print_block,50,'$');

    th1.join();
    th2.join();

    return 0;
}

[复制代码](javascript:void(0)😉

好了，本文暂时讲到这里，还剩下 std::try_lock，std::lock，std::call_once 三个函数没有讲到，留在下一篇博客中讲吧 😉

∨∧Page 2

前面八章介绍了 C++11 并发编程的基础(抱歉哈，第五章-第八章还在草稿中)，本文将综合运用 C++11 中的新的基础设施(主要是多线程、锁、条件变量)来阐述一个经典问题——生产者消费者模型，并给出完整的解决方案。

生产者消费者问题是多线程并发中一个非常经典的问题，相信学过操作系统课程的同学都清楚这个问题的根源。本文将就四种情况分析并介绍生产者和消费者问题，它们分别是：单生产者-单消费者模型，单生产者-多消费者模型，多生产者-单消费者模型，多生产者-多消费者模型，我会给出四种情况下的 C++11 并发解决方案，如果文中出现了错误或者你对代码有异议，欢迎交流 😉。

单生产者-单消费者模型

顾名思义，单生产者-单消费者模型中只有一个生产者和一个消费者，生产者不停地往产品库中放入产品，消费者则从产品库中取走产品，产品库容积有限制，只能容纳一定数目的产品，如果生产者生产产品的速度过快，则需要等待消费者取走产品之后，产品库不为空才能继续往产品库中放置新的产品，相反，如果消费者取走产品的速度过快，则可能面临产品库中没有产品可使用的情况，此时需要等待生产者放入一个产品后，消费者才能继续工作。C++11实现单生产者单消费者模型的代码如下：

#include <unistd.h>

#include <cstdlib>
#include <condition_variable>
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>

static const int kItemRepositorySize  = 10; // Item buffer size.
static const int kItemsToProduce  = 1000;   // How many items we plan to produce.

struct ItemRepository {
    int item_buffer[kItemRepositorySize]; // 产品缓冲区, 配合 read_position 和 write_position 模型环形队列.
    size_t read_position; // 消费者读取产品位置.
    size_t write_position; // 生产者写入产品位置.
    std::mutex mtx; // 互斥量,保护产品缓冲区
    std::condition_variable repo_not_full; // 条件变量, 指示产品缓冲区不为满.
    std::condition_variable repo_not_empty; // 条件变量, 指示产品缓冲区不为空.
} gItemRepository; // 产品库全局变量, 生产者和消费者操作该变量.

typedef struct ItemRepository ItemRepository;


void ProduceItem(ItemRepository *ir, int item)
{
    std::unique_lock<std::mutex> lock(ir->mtx);
    while(((ir->write_position + 1) % kItemRepositorySize)
        == ir->read_position) { // item buffer is full, just wait here.
        std::cout << "Producer is waiting for an empty slot...\n";
        (ir->repo_not_full).wait(lock); // 生产者等待"产品库缓冲区不为满"这一条件发生.
    }

    (ir->item_buffer)[ir->write_position] = item; // 写入产品.
    (ir->write_position)++; // 写入位置后移.

    if (ir->write_position == kItemRepositorySize) // 写入位置若是在队列最后则重新设置为初始位置.
        ir->write_position = 0;

    (ir->repo_not_empty).notify_all(); // 通知消费者产品库不为空.
    lock.unlock(); // 解锁.
}

int ConsumeItem(ItemRepository *ir)
{
    int data;
    std::unique_lock<std::mutex> lock(ir->mtx);
    // item buffer is empty, just wait here.
    while(ir->write_position == ir->read_position) {
        std::cout << "Consumer is waiting for items...\n";
        (ir->repo_not_empty).wait(lock); // 消费者等待"产品库缓冲区不为空"这一条件发生.
    }

    data = (ir->item_buffer)[ir->read_position]; // 读取某一产品
    (ir->read_position)++; // 读取位置后移

    if (ir->read_position >= kItemRepositorySize) // 读取位置若移到最后，则重新置位.
        ir->read_position = 0;

    (ir->repo_not_full).notify_all(); // 通知消费者产品库不为满.
    lock.unlock(); // 解锁.

    return data; // 返回产品.
}


void ProducerTask() // 生产者任务
{
    for (int i = 1; i <= kItemsToProduce; ++i) {
        // sleep(1);
        std::cout << "Produce the " << i << "^th item..." << std::endl;
        ProduceItem(&gItemRepository, i); // 循环生产 kItemsToProduce 个产品.
    }
}

void ConsumerTask() // 消费者任务
{
    static int cnt = 0;
    while(1) {
        sleep(1);
        int item = ConsumeItem(&gItemRepository); // 消费一个产品.
        std::cout << "Consume the " << item << "^th item" << std::endl;
        if (++cnt == kItemsToProduce) break; // 如果产品消费个数为 kItemsToProduce, 则退出.
    }
}

void InitItemRepository(ItemRepository *ir)
{
    ir->write_position = 0; // 初始化产品写入位置.
    ir->read_position = 0; // 初始化产品读取位置.
}

int main()
{
    InitItemRepository(&gItemRepository);
    std::thread producer(ProducerTask); // 创建生产者线程.
    std::thread consumer(ConsumerTask); // 创建消费之线程.
    producer.join();
    consumer.join();
}

单生产者-多消费者模型

与单生产者和单消费者模型不同的是，单生产者-多消费者模型中可以允许多个消费者同时从产品库中取走产品。所以除了保护产品库在多个读写线程下互斥之外，还需要维护消费者取走产品的计数器，代码如下:

#include <unistd.h>

#include <cstdlib>
#include <condition_variable>
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>

static const int kItemRepositorySize  = 4; // Item buffer size.
static const int kItemsToProduce  = 10;   // How many items we plan to produce.

struct ItemRepository {
    int item_buffer[kItemRepositorySize];
    size_t read_position;
    size_t write_position;
    size_t item_counter;
    std::mutex mtx;
    std::mutex item_counter_mtx;
    std::condition_variable repo_not_full;
    std::condition_variable repo_not_empty;
} gItemRepository;

typedef struct ItemRepository ItemRepository;


void ProduceItem(ItemRepository *ir, int item)
{
    std::unique_lock<std::mutex> lock(ir->mtx);
    while(((ir->write_position + 1) % kItemRepositorySize)
        == ir->read_position) { // item buffer is full, just wait here.
        std::cout << "Producer is waiting for an empty slot...\n";
        (ir->repo_not_full).wait(lock);
    }

    (ir->item_buffer)[ir->write_position] = item;
    (ir->write_position)++;

    if (ir->write_position == kItemRepositorySize)
        ir->write_position = 0;

    (ir->repo_not_empty).notify_all();
    lock.unlock();
}

int ConsumeItem(ItemRepository *ir)
{
    int data;
    std::unique_lock<std::mutex> lock(ir->mtx);
    // item buffer is empty, just wait here.
    while(ir->write_position == ir->read_position) {
        std::cout << "Consumer is waiting for items...\n";
        (ir->repo_not_empty).wait(lock);
    }

    data = (ir->item_buffer)[ir->read_position];
    (ir->read_position)++;

    if (ir->read_position >= kItemRepositorySize)
        ir->read_position = 0;

    (ir->repo_not_full).notify_all();
    lock.unlock();

    return data;
}


void ProducerTask()
{
    for (int i = 1; i <= kItemsToProduce; ++i) {
        // sleep(1);
        std::cout << "Producer thread " << std::this_thread::get_id()
            << " producing the " << i << "^th item..." << std::endl;
        ProduceItem(&gItemRepository, i);
    }
    std::cout << "Producer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is exiting..." << std::endl;
}

void ConsumerTask()
{
    bool ready_to_exit = false;
    while(1) {
        sleep(1);
        std::unique_lock<std::mutex> lock(gItemRepository.item_counter_mtx);
        if (gItemRepository.item_counter < kItemsToProduce) {
            int item = ConsumeItem(&gItemRepository);
            ++(gItemRepository.item_counter);
            std::cout << "Consumer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is consuming the " << item << "^th item" << std::endl;
        } else ready_to_exit = true;
        lock.unlock();
        if (ready_to_exit == true) break;
    }
    std::cout << "Consumer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is exiting..." << std::endl;
}

void InitItemRepository(ItemRepository *ir)
{
    ir->write_position = 0;
    ir->read_position = 0;
    ir->item_counter = 0;
}

int main()
{
    InitItemRepository(&gItemRepository);
    std::thread producer(ProducerTask);
    std::thread consumer1(ConsumerTask);
    std::thread consumer2(ConsumerTask);
    std::thread consumer3(ConsumerTask);
    std::thread consumer4(ConsumerTask);

    producer.join();
    consumer1.join();
    consumer2.join();
    consumer3.join();
    consumer4.join();
}

多生产者-单消费者模型

与单生产者和单消费者模型不同的是，多生产者-单消费者模型中可以允许多个生产者同时向产品库中放入产品。所以除了保护产品库在多个读写线程下互斥之外，还需要维护生产者放入产品的计数器，代码如下:

#include <unistd.h>

#include <cstdlib>
#include <condition_variable>
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>

static const int kItemRepositorySize  = 4; // Item buffer size.
static const int kItemsToProduce  = 10;   // How many items we plan to produce.

struct ItemRepository {
    int item_buffer[kItemRepositorySize];
    size_t read_position;
    size_t write_position;
    size_t item_counter;
    std::mutex mtx;
    std::mutex item_counter_mtx;
    std::condition_variable repo_not_full;
    std::condition_variable repo_not_empty;
} gItemRepository;

typedef struct ItemRepository ItemRepository;


void ProduceItem(ItemRepository *ir, int item)
{
    std::unique_lock<std::mutex> lock(ir->mtx);
    while(((ir->write_position + 1) % kItemRepositorySize)
        == ir->read_position) { // item buffer is full, just wait here.
        std::cout << "Producer is waiting for an empty slot...\n";
        (ir->repo_not_full).wait(lock);
    }

    (ir->item_buffer)[ir->write_position] = item;
    (ir->write_position)++;

    if (ir->write_position == kItemRepositorySize)
        ir->write_position = 0;

    (ir->repo_not_empty).notify_all();
    lock.unlock();
}

int ConsumeItem(ItemRepository *ir)
{
    int data;
    std::unique_lock<std::mutex> lock(ir->mtx);
    // item buffer is empty, just wait here.
    while(ir->write_position == ir->read_position) {
        std::cout << "Consumer is waiting for items...\n";
        (ir->repo_not_empty).wait(lock);
    }

    data = (ir->item_buffer)[ir->read_position];
    (ir->read_position)++;

    if (ir->read_position >= kItemRepositorySize)
        ir->read_position = 0;

    (ir->repo_not_full).notify_all();
    lock.unlock();

    return data;
}

void ProducerTask()
{
    bool ready_to_exit = false;
    while(1) {
        sleep(1);
        std::unique_lock<std::mutex> lock(gItemRepository.item_counter_mtx);
        if (gItemRepository.item_counter < kItemsToProduce) {
            ++(gItemRepository.item_counter);
            ProduceItem(&gItemRepository, gItemRepository.item_counter);
            std::cout << "Producer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is producing the " << gItemRepository.item_counter
                << "^th item" << std::endl;
        } else ready_to_exit = true;
        lock.unlock();
        if (ready_to_exit == true) break;
    }
    std::cout << "Producer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is exiting..." << std::endl;
}

void ConsumerTask()
{
    static int item_consumed = 0;
    while(1) {
        sleep(1);
        ++item_consumed;
        if (item_consumed <= kItemsToProduce) {
            int item = ConsumeItem(&gItemRepository);
            std::cout << "Consumer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is consuming the " << item << "^th item" << std::endl;
        } else break;
    }
    std::cout << "Consumer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is exiting..." << std::endl;
}

void InitItemRepository(ItemRepository *ir)
{
    ir->write_position = 0;
    ir->read_position = 0;
    ir->item_counter = 0;
}

int main()
{
    InitItemRepository(&gItemRepository);
    std::thread producer1(ProducerTask);
    std::thread producer2(ProducerTask);
    std::thread producer3(ProducerTask);
    std::thread producer4(ProducerTask);
    std::thread consumer(ConsumerTask);

    producer1.join();
    producer2.join();
    producer3.join();
    producer4.join();
    consumer.join();
}

多生产者-多消费者模型

该模型可以说是前面两种模型的综合，程序需要维护两个计数器，分别是生产者已生产产品的数目和消费者已取走产品的数目。另外也需要保护产品库在多个生产者和多个消费者互斥地访问。

代码如下：

#include <unistd.h>

#include <cstdlib>
#include <condition_variable>
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>

static const int kItemRepositorySize  = 4; // Item buffer size.
static const int kItemsToProduce  = 10;   // How many items we plan to produce.

struct ItemRepository {
    int item_buffer[kItemRepositorySize];
    size_t read_position;
    size_t write_position;
    size_t produced_item_counter;
    size_t consumed_item_counter;
    std::mutex mtx;
    std::mutex produced_item_counter_mtx;
    std::mutex consumed_item_counter_mtx;
    std::condition_variable repo_not_full;
    std::condition_variable repo_not_empty;
} gItemRepository;

typedef struct ItemRepository ItemRepository;


void ProduceItem(ItemRepository *ir, int item)
{
    std::unique_lock<std::mutex> lock(ir->mtx);
    while(((ir->write_position + 1) % kItemRepositorySize)
        == ir->read_position) { // item buffer is full, just wait here.
        std::cout << "Producer is waiting for an empty slot...\n";
        (ir->repo_not_full).wait(lock);
    }

    (ir->item_buffer)[ir->write_position] = item;
    (ir->write_position)++;

    if (ir->write_position == kItemRepositorySize)
        ir->write_position = 0;

    (ir->repo_not_empty).notify_all();
    lock.unlock();
}

int ConsumeItem(ItemRepository *ir)
{
    int data;
    std::unique_lock<std::mutex> lock(ir->mtx);
    // item buffer is empty, just wait here.
    while(ir->write_position == ir->read_position) {
        std::cout << "Consumer is waiting for items...\n";
        (ir->repo_not_empty).wait(lock);
    }

    data = (ir->item_buffer)[ir->read_position];
    (ir->read_position)++;

    if (ir->read_position >= kItemRepositorySize)
        ir->read_position = 0;

    (ir->repo_not_full).notify_all();
    lock.unlock();

    return data;
}

void ProducerTask()
{
    bool ready_to_exit = false;
    while(1) {
        sleep(1);
        std::unique_lock<std::mutex> lock(gItemRepository.produced_item_counter_mtx);
        if (gItemRepository.produced_item_counter < kItemsToProduce) {
            ++(gItemRepository.produced_item_counter);
            ProduceItem(&gItemRepository, gItemRepository.produced_item_counter);
            std::cout << "Producer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is producing the " << gItemRepository.produced_item_counter
                << "^th item" << std::endl;
        } else ready_to_exit = true;
        lock.unlock();
        if (ready_to_exit == true) break;
    }
    std::cout << "Producer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is exiting..." << std::endl;
}

void ConsumerTask()
{
    bool ready_to_exit = false;
    while(1) {
        sleep(1);
        std::unique_lock<std::mutex> lock(gItemRepository.consumed_item_counter_mtx);
        if (gItemRepository.consumed_item_counter < kItemsToProduce) {
            int item = ConsumeItem(&gItemRepository);
            ++(gItemRepository.consumed_item_counter);
            std::cout << "Consumer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is consuming the " << item << "^th item" << std::endl;
        } else ready_to_exit = true;
        lock.unlock();
        if (ready_to_exit == true) break;
    }
    std::cout << "Consumer thread " << std::this_thread::get_id()
                << " is exiting..." << std::endl;
}

void InitItemRepository(ItemRepository *ir)
{
    ir->write_position = 0;
    ir->read_position = 0;
    ir->produced_item_counter = 0;
    ir->consumed_item_counter = 0;
}

int main()
{
    InitItemRepository(&gItemRepository);
    std::thread producer1(ProducerTask);
    std::thread producer2(ProducerTask);
    std::thread producer3(ProducerTask);
    std::thread producer4(ProducerTask);

    std::thread consumer1(ConsumerTask);
    std::thread consumer2(ConsumerTask);
    std::thread consumer3(ConsumerTask);
    std::thread consumer4(ConsumerTask);

    producer1.join();
    producer2.join();
    producer3.join();
    producer4.join();

    consumer1.join();
    consumer2.join();
    consumer3.join();
    consumer4.join();
}

ir)
{
ir->write_position = 0;
ir->read_position = 0;
ir->produced_item_counter = 0;
ir->consumed_item_counter = 0;
}

int main()
{
InitItemRepository(&gItemRepository);
std::thread producer1(ProducerTask);
std::thread producer2(ProducerTask);
std::thread producer3(ProducerTask);
std::thread producer4(ProducerTask);

std::thread consumer1(ConsumerTask);
std::thread consumer2(ConsumerTask);
std::thread consumer3(ConsumerTask);
std::thread consumer4(ConsumerTask);

producer1.join();
producer2.join();
producer3.join();
producer4.join();

consumer1.join();
consumer2.join();
consumer3.join();
consumer4.join();

}


 另外，所有例子的代码(包括前面一些指南的代码均放在[github](https://github.com/forhappy/c-recipes/tree/master/c%2B%2B11/concurrency)上)，希望对大家学习 C++11 多线程并发有所帮助。

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