一、并发基础与优化核心知识点

1. 线程 vs 异步任务

• 核心区别：std::thread直接管理线程，std::async由运行时决定异步策略（可能用线程池）。
• 优化点：频繁创建线程开销大，优先用 std::async。

2. 原子操作与内存序

• 原子类型：std::atomic<T>确保操作不可分割。
• 内存序：memory_order_relaxed（无同步）到 memory_order_seq_cst（全序同步）。

3. 锁的精细控制

• 锁类型：std::mutex、std::recursive_mutex、std::shared_mutex。
• 优化技巧：缩短临界区、避免嵌套锁、用 std::lock_guard/std::unique_lock自动管理。

4. 条件变量与生产者-消费者

• 使用模式：wait()搭配谓词防止虚假唤醒，notify_one()/notify_all()通知。

5. 无锁数据结构

• 适用场景：高并发计数器、队列等，减少锁竞争。

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二、关键代码示例与测试

示例1：原子操作 vs 互斥锁的性能对比

#include <iostream>
#include <atomic>
#include <mutex>
#include <thread>
#include <vector>
#include <chrono>

constexpr int kIncrements = 1'000'000;

// 使用互斥锁的计数器
struct MutexCounter {
    int value = 0;
    std::mutex mtx;
    void increment() {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
        ++value;
    }
};

// 使用原子操作的计数器
struct AtomicCounter {
    std::atomic<int> value{0};
    void increment() {
        value.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
    }
};

template<typename Counter>
void test_performance(const std::string& name) {
    Counter counter;
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  
    std::vector<std::thread> threads;
    for (int i = 0; i < 4; ++i) {
        threads.emplace_back([&counter] {
            for (int j = 0; j < kIncrements; ++j) {
                counter.increment();
            }
        });
    }
  
    for (auto& t : threads) t.join();
  
    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count();
  
    std::cout << name << " Result: " << counter.value 
              << ", Time: " << duration << "ms\n";
}

int main() {
    test_performance<MutexCounter>("Mutex Counter");
    test_performance<AtomicCounter>("Atomic Counter");
    return 0;
}

编译命令：

g++ -std=c++11 -O2 -pthread atomic_vs_mutex.cpp -o atomic_vs_mutex

输出示例：

Mutex Counter Result: 4000000, Time: 182ms
Atomic Counter Result: 4000000, Time: 32ms

结论：原子操作在高并发下性能显著优于互斥锁。

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示例2：线程池实现（减少线程创建开销）

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <functional>
#include <future>

class ThreadPool {
public:
    ThreadPool(size_t num_threads) : stop(false) {
        for (size_t i = 0; i < num_threads; ++i) {
            workers.emplace_back([this] {
                while (true) {
                    std::function<void()> task;
                    {
                        std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
                        condition.wait(lock, [this] { 
                            return stop || !tasks.empty(); 
                        });
                        if (stop && tasks.empty()) return;
                        task = std::move(tasks.front());
                        tasks.pop();
                    }
                    task();
                }
            });
        }
    }
  
    template<class F, class... Args>
    auto enqueue(F&& f, Args&&... args) -> std::future<decltype(f(args...))> {
        using return_type = decltype(f(args...));
        auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(
            std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...)
        );
      
        std::future<return_type> res = task->get_future();
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
            tasks.emplace([task] { (*task)(); });
        }
        condition.notify_one();
        return res;
    }
  
    ~ThreadPool() {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
            stop = true;
        }
        condition.notify_all();
        for (std::thread& worker : workers)
            worker.join();
    }

private:
    std::vector<std::thread> workers;
    std::queue<std::function<void()>> tasks;
    std::mutex queue_mutex;
    std::condition_variable condition;
    bool stop;
};

int main() {
    ThreadPool pool(4);
    std::vector<std::future<int>> results;
  
    for (int i = 0; i < 8; ++i) {
        results.emplace_back(
            pool.enqueue([i] {
                std::cout << "Task " << i << " executed\n";
                return i * i;
            })
        );
    }
  
    for (auto& result : results)
        std::cout << "Result: " << result.get() << std::endl;
      
    return 0;
}

编译命令：

g++ -std=c++11 -O2 -pthread thread_pool.cpp -o thread_pool

输出示例：

Task Result: Task 3Task 1Task 20 executed
 executed
Task 5 executed
Task 40 executed
Task 7Task 6 executed
 executed
 executed
 executed

Result: 1
Result: 4
Result: 9
Result: 16
Result: 25
Result: 36
Result: 49

结论：线程池复用线程，减少频繁创建销毁的开销。

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示例3：使用无锁队列提升并发

#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>

template<typename T>
class LockFreeQueue {
public:
    struct Node {
        T data;
        Node* next;
        Node(const T& data) : data(data), next(nullptr) {}
    };

    LockFreeQueue() : head(new Node(T())), tail(head.load()) {}
  
    void push(const T& data) {
        Node* newNode = new Node(data);
        Node* prevTail = tail.exchange(newNode);
        prevTail->next = newNode;
    }
  
    bool pop(T& result) {
        Node* oldHead = head.load();
        if (oldHead == tail.load()) return false;
        head.store(oldHead->next);
        result = oldHead->next->data;
        delete oldHead;
        return true;
    }

private:
    std::atomic<Node*> head;
    std::atomic<Node*> tail;
};

int main() {
    LockFreeQueue<int> queue;
  
    // 生产者线程
    std::thread producer([&] {
        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            queue.push(i);
            std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
        }
    });
  
    // 消费者线程
    std::thread consumer([&] {
        int value;
        while (true) {
            if (queue.pop(value)) {
                std::cout << "Consumed: " << value << std::endl;
                if (value == 9) break;
            }
        }
    });
  
    producer.join();
    consumer.join();
    return 0;
}

编译命令：

g++ -std=c++11 -O2 -pthread lockfree_queue.cpp -o lockfree_queue

输出示例：

Consumed: 0
Consumed: 1
Consumed: 2
Consumed: 3
Consumed: 4
Consumed: 5
Consumed: 6
Consumed: 7
Consumed: 8
Consumed: 9

结论：无锁队列减少锁争用，适合高并发场景。

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三、关键优化策略总结

1. 减少锁竞争：

   • 缩小临界区范围。
   • 使用读写锁（std::shared_mutex）区分读写操作。

2. 利用原子操作：

   • 简单计数器优先用 std::atomic。
   • 适当选择内存序（如 memory_order_relaxed）。

3. 异步与线程池：

   • 避免频繁创建线程，使用 std::async或自定义线程池。

4. 无锁数据结构：

   • 在CAS（Compare-And-Swap）安全时使用，但需注意ABA问题。

5. 缓存友好设计：

   • 避免false sharing（用 alignas对齐或填充字节）。

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四、性能测试方法论

1. 基准测试：

   • 使用 std::chrono精确测量代码段耗时。
   • 对比不同实现的吞吐量（如ops/sec）。

2. 压力测试：

   • 模拟高并发场景，观察资源竞争情况。

3. 工具辅助：

   • Valgrind检测内存问题。
   • perf分析CPU缓存命中率。

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多选题

1. 下列哪些情况可能导致数据竞争？
   A. 多个线程同时读取同一变量
   B. 一个线程写，另一个线程读同一变量
   C. 使用互斥量保护共享变量
   D. 使用原子变量操作

2. 关于std::async和std::thread的选择，正确的说法是？
   A. std::async默认启动策略是延迟执行
   B. std::thread更适合需要直接控制线程生命周期的场景
   C. std::async会自动管理线程池
   D. std::thread无法返回计算结果

3. 以下哪些操作可能引发死锁？
   A. 在持有锁时调用外部未知代码
   B. 对多个互斥量使用固定顺序加锁
   C. 递归互斥量（std::recursive_mutex）的嵌套加锁
   D. 未及时释放条件变量关联的锁

4. 关于原子操作的内存顺序，正确的说法是？
   A. memory_order_relaxed不保证操作顺序
   B. memory_order_seq_cst会降低性能但保证全局顺序
   C. memory_order_acquire仅保证读操作的可见性
   D. 原子操作必须与volatile关键字结合使用

5. 优化同步的合理手段包括：
   A. 将大临界区拆分为多个小临界区
   B. 使用无锁数据结构替代互斥量
   C. 通过std::future传递计算结果
   D. 在单核系统上使用忙等待（busy-wait）

6. 关于条件变量的正确使用方式：
   A. 必须在循环中检查谓词
   B. notify_one()比notify_all()更高效
   C. 可以脱离互斥量单独使用
   D. 虚假唤醒（spurious wakeup）是必须处理的

7. 以下哪些是"锁护送"（Lock Convoy）的表现？
   A. 多个线程频繁争抢同一互斥量
   B. 线程因锁竞争频繁切换上下文
   C. 互斥量的持有时间极短
   D. 使用读写锁（std::shared_mutex）

8. 减少共享数据竞争的方法包括：
   A. 使用线程局部存储（TLS）
   B. 复制数据到各线程独立处理
   C. 通过消息队列传递数据
   D. 增加互斥量的数量

9. 关于std::promise和std::future的正确说法是：
   A. std::promise只能设置一次值
   B. std::future的get()会阻塞直到结果就绪
   C. 多个线程可以共享同一个std::future对象
   D. std::async返回的std::future可能延迟执行

10. 关于原子变量与互斥量的对比，正确的说法是：
    A. 原子变量适用于简单数据类型
    B. 互斥量能保护复杂操作序列
    C. 原子变量的fetch_add是原子的
    D. 互斥量比原子变量性能更好

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设计题

1. 实现一个线程安全的无锁（lock-free）队列
   要求：

• 使用原子操作实现push和pop
• 处理ABA问题
• 提供测试代码验证并发操作正确性

2. 设计一个生产者-消费者模型
   要求：

• 使用std::condition_variable和std::mutex
• 队列长度限制为固定大小
• 支持多生产者和多消费者
• 提供测试代码模拟并发场景

3. 实现基于std::async的并行任务执行器
   要求：

• 支持提交任意可调用对象
• 自动回收已完成的任务资源
• 限制最大并发线程数为CPU核心数
• 测试代码展示并行加速效果

4. 优化高竞争场景下的计数器
   要求：

• 使用线程局部存储（TLS）分散写操作
• 定期合并局部计数到全局变量
• 对比普通原子计数器与优化版本的性能差异
• 提供测试代码和性能统计输出

5 实现一个读写锁（Read-Write Lock）
要求：

• 支持多个读者或单个写者
• 避免写者饥饿（writer starvation）
• 基于std::mutex和std::condition_variable实现
• 测试代码验证读写操作的互斥性

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答案与详解

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多选题答案：

1. B
   解析：数据竞争的条件是至少一个线程写且无同步措施。A只有读不冲突，C/D有同步机制。

2. B, D
   解析：std::async默认策略非延迟（C++11起为std::launch::async|deferred），B正确，D因std::thread无直接返回值机制正确。

3. A, C
   解析：A可能导致回调中再次加锁；C递归锁允许同一线程重复加锁但需对应解锁次数，误用仍可能死锁。

4. A, B
   解析：memory_order_relaxed无顺序保证，B正确，C中acquire保证后续读的可见性，D错误（原子操作无需volatile）。

5. A, B, C
   解析：D在单核忙等待浪费CPU，其余均为有效优化手段。

6. A, B, D
   解析：C错误，条件变量必须与互斥量配合使用。

7. A, B
   解析：锁护送表现为频繁争抢导致线程切换，C短持有时间反而减少竞争，D无关。

8. A, B, C
   解析：D增加锁数量可能加剧竞争，其余均为减少竞争的有效方法。

9. A, B, D
   解析：C错误，std::future不可多线程同时调用get()。

10. A, B, C
    解析：D错误，互斥量在低竞争时性能可能更差。

---

设计题答案示例

1. 无锁队列实现（部分代码）

#include <atomic>
#include <memory>

template<typename T>
class LockFreeQueue {
private:
    struct Node {
        std::shared_ptr<T> data;
        std::atomic<Node*> next;
        Node() : next(nullptr) {}
    };

    std::atomic<Node*> head;
    std::atomic<Node*> tail;

public:
    LockFreeQueue() : head(new Node), tail(head.load()) {}

    void push(T value) {
        Node* new_node = new Node;
        new_node->data = std::make_shared<T>(std::move(value));
        Node* old_tail = tail.load();
        while (!old_tail->next.compare_exchange_weak(nullptr, new_node)) {
            old_tail = tail.load();
        }
        tail.compare_exchange_weak(old_tail, new_node);
    }

    std::shared_ptr<T> pop() {
        Node* old_head = head.load();
        while (old_head != tail.load()) {
            if (head.compare_exchange_weak(old_head, old_head->next)) {
                std::shared_ptr<T> res = old_head->next->data;
                delete old_head;
                return res;
            }
        }
        return nullptr;
    }
};

// 测试代码
int main() {
    LockFreeQueue<int> queue;
    queue.push(42);
    auto val = queue.pop();
    if (val && *val == 42) {
        std::cout << "Test passed!\n";
    }
    return 0;
}

2. 生产者-消费者模型

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

template<typename T>
class SafeQueue {
private:
    std::queue<T> queue;
    std::mutex mtx;
    std::condition_variable cv;
    size_t max_size;

public:
    SafeQueue(size_t size) : max_size(size) {}

    void push(T item) {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        cv.wait(lock, [this] { return queue.size() < max_size; });
        queue.push(std::move(item));
        cv.notify_all();
    }

    T pop() {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        cv.wait(lock, [this] { return !queue.empty(); });
        T val = std::move(queue.front());
        queue.pop();
        cv.notify_all();
        return val;
    }
};

// 测试代码
int main() {
    SafeQueue<int> q(10);
    std::thread producer([&q] {
        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            q.push(i);
        }
    });
    std::thread consumer([&q] {
        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            int val = q.pop();
            std::cout << "Got: " << val << '\n';
        }
    });
    producer.join();
    consumer.join();
    return 0;
}

其他设计题目的答案， 稍后补充