本章节内容为记录改写RTK代码时，学习的知识

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同步和异步区别

1.定义不同：同步需要将通信双方的时钟统一到一个频率上，异步通信发送的字符间隔时间可以是任意的;
2.准确性不同：同步通信需要比较高精度的精确度，异步则不需要;
3.成本不同：异步通信的设备通常比同步的简单、便宜。

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async_read和async_read_some区别

asio::async_read 通常用户读取指定长度的数据，读完或出错才返回。而socket的async_read_some读取到数据或出错就返回，不一定读完了整个包。

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tcp/udp同步/异步功能

tcp套接字同步读写：

ip::tcp::endpoint ep( ip::address::from_string("127.0.0.1"), 80);
ip::tcp::socket sock(service);
sock.connect(ep);
sock.write_some(buffer("GET /index.html\r\n"));
std::cout << "bytes available " << sock.available() << std::endl;
char buff[512];
size_t read = sock.read_some(buffer(buff));

udp套接字同步读写：

ip::udp::socket sock(service);
sock.open(ip::udp::v4());
ip::udp::endpoint receiver_ep("87.248.112.181", 80);
sock.send_to(buffer("testing\n"), receiver_ep);
char buff[512];
ip::udp::endpoint sender_ep;
sock.receive_from(buffer(buff), sender_ep);

udp套接字中异步读取：

using namespace boost::asio;
io_service service;
ip::udp::socket sock(service);
boost::asio::ip::udp::endpoint sender_ep;
char buff[512];
void on_read(const boost::system::error_code & err, std::size_t read_bytes) {
    std::cout << "read " << read_bytes << std::endl;
    sock.async_receive_from(buffer(buff), sender_ep, on_read);
}
int main(int argc, char* argv[]) {
    ip::udp::endpoint ep(ip::address::from_string("127.0.0.1"),
8001);
    sock.open(ep.protocol());
    sock.set_option(boost::asio::ip::udp::socket::reuse_address(true));
    sock.bind(ep);
    sock.async_receive_from(buffer(buff,512), sender_ep, on_read);
    service.run();
}

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tcp/udp/icmp功能函数

名字	TCP	UDP	ICMP
async_read_some	是	-	-
async_receive_from	-	是	是
async_write_some	是	-	-
async_send_to	-	是	是
read_some	是	-	-
receive_from	-	是	是
write_some	是	-	-
send_to	-	是	是

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阻塞线程的方法

在C中有信号量、互斥量、条件变量、读写锁等可用于线程同步，他们都有对应的可以使之线程阻塞的方法

1.信号量：信号量 (semaphore) 是一种轻量的同步原件，用于制约对共享资源的并发访问。在可以使用两者时，信号量能比条件变量更有效率。

定义于头文件 <semaphore>
counting_semaphore 实现非负资源计数的信号量
binary_semaphore 仅拥有二个状态的信号量(typedef)

• acquire 减少内部计数器或阻塞到直至能如此
• try_acquire 尝试减少内部计数器而不阻塞
• try_acquire_for 尝试减少内部计数器，至多阻塞一段时长
• try_acquire_until 尝试减少内部计数器，阻塞直至一个时间点

2.互斥：互斥算法避免多个线程同时访问共享资源。这会避免数据竞争，并提供线程间的同步支持。
互斥算法避免多个线程同时访问共享资源。这会避免数据竞争，并提供线程间的同步支持。

定义于头文件 <mutex>

• lock 锁定互斥，若互斥不可用则阻塞 ，其中lock可锁定多个mutex对象，并内置免死锁算法避免死锁。

• try_lock尝试锁定互斥，若互斥不可用则返回 (不阻塞)

• unlock 解锁互斥

  通常不直接使用 std::mutex ，一般使用 std::unique_lock 、 std::lock_guard 或 std::scoped_lock 互斥器管理器使用。

• lock_guard 实现严格基于作用域的互斥体所有权包装器

• scoped_lock 用于多个互斥体的免死锁 RAII 封装器

• unique_lock 实现可移动的互斥体所有权包装器

3.条件变量：条件变量是允许多个线程相互交流的同步原语。它允许一定量的线程等待（可以定时）另一线程的提醒，然后再继续。条件变量始终关联到一个互斥。
定义于头文件 <condition_variable>

condition_variable 类是同步原语，能用于阻塞一个线程，或同时阻塞多个线程，直至另一线程修改共享变量（条件）并通知 condition_variable 。
有意修改变量的线程必须

• 获得 std::mutex （常通过 std::lock_guard ）
• 在保有锁时进行修改
• 在std::condition_variable 上执行 notify_one 或 notify_all （不需要为通知保有锁）
  即使共享变量是原子的，也必须在互斥下修改它，以正确地发布修改到等待的线程。

由上可得，条件变量在线程同步时，需要获得互斥量才能进行。而 unique_lock 这个互斥器管理器允许自由的unlock，所以一般条件变量与unique_lock一起使用。

• wait 、 wait_for 或 wait_until ，等待操作自动释放互斥，并悬挂线程的执行（阻塞）。
  

4.Future：标准库提供了一些工具来获取异步任务（即在单独的线程中启动的函数）的返回值，并捕捉其所抛出的异常。这些值在共享状态中传递，其中异步任务可以写入其返回值或存储异常，而且可以由持有该引用该共享态的 std::future 或 std::shared_future 实例的线程检验、等待或是操作这个状态。

• get 返回结果 ，get 方法等待直至 future 拥有合法结果并（依赖于使用哪个模板）获取它。它等效地调用 wait()等待结果。（阻塞）
• wait 等待结果变得可用 。阻塞直至结果变得可用。调用后 valid() == true 。
• wait_for等待结果，如果在指定的超时间隔后仍然无法得到结果，则返回。 阻塞直至经过指定的 timeout_duration，或结果变为可用
• wait_until 等待结果，如果在已经到达指定的时间点时仍然无法得到结果，则返回。阻塞直至抵达指定的 timeout_time，或结果变为可用

5.this_thread：在this_thread命名空间下，有this_thread::sleep_for、this_thread::sleep_until、this_thread::yield 三个方法。

其中前两个可以通过让线程睡眠一段时间而达到阻塞线程的目的。

后者，可以通过一定的条件使得当前线程让度给其他线程达到阻塞的目的。while (condition) this_thread::yield();

6.原子操作（CAS）

此外，使用原子量实现自旋锁，也可以在一定时间内阻塞线程。

class CAS	// 自旋锁
{
private:
	std::atomic<bool> flag;	// true 加锁、false 无锁
public:
	CAS() :flag(true) {}   // 注意这里初始化为 true，因此，第一次调用 lock()就会阻塞
	~CAS() {}
	CAS(const CAS&) = delete;
	CAS& operator=(const CAS&) = delete;

	void lock()	// 加锁
	{
		bool expect = false;
		while (!flag.compare_exchange_strong(expect, true))
		{
			expect = false;
		}
	}
	void unlock()
	{	
		flag.store(false);
	}
};

该段引自：https://blog.csdn.net/weixin_43919932/article/details/119985704

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仿函数

仿函数是一种强大的编程技术,它最大的优势在于可以将复杂的编程任务变得简单易懂。
例子：用generator_n()来生成10个随机数，其中第三个参数是仿函数。
理解：用结构体或者类的构造函数来当作函数调用，这样在调用时候效率更高。

class Point
{
    friend ostream& operator<<(ostream& o, const Point& other);
public:
    Point(int x = 0, int y = 0):_x(x), _y(y){}
private:
    int _x, _y;
};
 
//仿函数，我们想要一个取值范围为[left, right)的随机点
struct RandPoint
{
    //把需要传递的参数作为成员变量并用构造函数初始化
    int _left, _right;
    RandPoint(int left, int right) :_left(left), _right(right) {}
    //函数运算符()的重载
    Point operator()()
    {
        //返回[left, right)的随机数的点，先生成[0, right-left)，再加left就是[left, right)范围了
        return Point(rand() % (_right - _left) + _left, rand() % (_right - _left) + _left);
    }
};
 
ostream& operator<<(ostream& o, const Point& other)
{
    o << "[" << other._x << "," << other._y << "]";
    return o;
}
 
int main()
{ 
    list<Point> allPoint(10);  //所有点的数组，初始化时会调用Point的无参构造函数，因为定义有参构造函数时给了默认值，所以会调用自定义的构造函数
    generate_n(allPoint.begin(), 10, RandPoint(10, 30));  //产生10个随机数的点，最后一个参数是仿函数，把类的匿名对象作为参数传递给generate_n()函数
    for (Point x : allPoint)  //遍历数组输出所有点
    {
        cout << x << " ";
    }
}

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线程状态

该段引自：https://blog.csdn.net/weixin_43157935/article/details/105872993

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async_wait

功能：创建一个io对象，定义一个五秒计时器，时间到了执行handler，异步操作结束前阻塞，结束后返回。

boost::asio::io_service io_service;
boost::asio::deadline_timer timer(io_service, boost::posix_time::seconds(5)); //定义一个5秒的计时器 ，这里指定的是绝对时间
timer.async_wait(handler); //计时时间一到，开始执行handler函数
io_service.run(); //异步操作结束前堵塞，所有异步结束后返回

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C++类型转换之reinterpret_cast

原博主写的非常清晰：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33040213

我使用到的是reinterpret_cast，可以直接理解为将16进制的数据强制转换成我们指定的类型即可。

static_cast<类型说明符>(表达式）
dynamic_cast<类型说明符>(表达式）
const_cast<类型说明符>(表达式）
reinterpret_cast<类型说明符>(表达式）

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互斥锁std::mutex和std::lock_guard/std::unique_lock

访问共享数据的代码片段称之为临界区（critical section）。

我们现在先只关注最基本的mutex，mutex是最基础的API。其他类都是在它的基础上的改进。所以这些类都提供了下面三个方法，并且它们的功能是一样的：

方法	说明
lock()	锁定互斥体，如果不可用，则阻塞
try_lock()	尝试锁定互斥体，如果不可用，直接返回
unlock()	解锁互斥体

这三个方法提供了基础的锁定和解除锁定的功能。使用lock意味着你有很强的意愿一定要获取到互斥体，而使用try_lock则是进行一次尝试。这意味着如果失败了，你通常还有其他的路径可以走。

所以最基本的使用：

std::mutex mtx;

void someOp(){
	mtx.lock(); //加锁
	... //执行你的操作，这块是临界区
	mtx.unlock(); //解锁
}

在进入临界区时，执行lock()加锁操作，如果这时已经被其它线程锁住，则当前线程在此排队等待。退出临界区时，执行unlock()解锁操作。

采用“资源分配时初始化(RAII)”方法来加锁、解锁，标准库就提供了下面的这些API，来简化我们手动加锁和解锁的“体力活”。

API	说明
lock_guard	实现严格基于作用域的互斥体所有权包装器
unique_lock	实现可移动的互斥体所有权包装器

锁定策略	说明
defer_lock	类型为 defer_lock_t，不获得互斥的所有权
try_to_lock	类型为try_to_lock_t，尝试获得互斥的所有权而不阻塞
adopt_lock	类型为adopt_lock_t，假设调用方已拥有互斥的所有权

lock_guard
所以上边的代码可以变成这样：

std::mutex mtx;

void someOp(){
	std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);; //加锁
	... //执行你的操作，这块是临界区
}
//出了作用域，自动释放锁mtx

在std::lock_guard对象构造时，传入的mutex对象(即它所管理的mutex对象)会被当前线程锁住。在lock_guard对象被析构时，它所管理的mutex对象会自动解锁，不需要程序员手动调用lock和unlock对mutex进行上锁和解锁操作。lock_guard对象并不负责管理mutex对象的生命周期，lock_guard对象只是简化了mutex对象的上锁和解锁操作，方便线程对互斥量上锁，即在某个lock_guard对象的生命周期内，它所管理的锁对象会一直保持上锁状态；而lock_guard的生命周期结束之后，它所管理的锁对象会被解锁。程序员可以非常方便地使用lock_guard，而不用担心异常安全问题。
unique_lock
unique_lock具有lock_guard的全部功能，但是更加灵活：

1.lock_guard在构造时或者构造前（std::adopt_lock）就已经获取互斥锁，并且在作用域内保持获取锁的状态，直到作用域结束；而unique_lock在构造时或者构造后（std::defer_lock）获取锁，在作用域范围内可以手动获取锁和释放锁，作用域结束时如果已经获取锁则自动释放锁。
2.lock_guard锁的持有只能在lock_guard对象的作用域范围内，作用域范围之外锁被释放，而unique_lock对象支持移动操作，可以将unique_lock对象通过函数返回值返回，这样锁就转移到外部unique_lock对象中，延长锁的持有时间。

所以上边代码也可以这样：

std::mutex mtx;

void someOp(){
	std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx, std::defer_lock);; //此时还未加锁
	lock.lock();//手动获取锁
	... //执行你的操作，这块是临界区
	lock.unlock();//手动释放锁
}

另外和条件变量condition_variable一起使用的时候，也需要用unique_lock！

该段引自：https://blog.csdn.net/aiynmimi/article/details/127492406

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MutableBufferSequence可变缓冲序列

https://www.boost.org/doc/libs/1_69_0/doc/html/boost_asio/reference/read.html

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