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C++ 多线程手段详解

1. std::mutex

使用场景

std::mutex 用于保护共享资源，确保在同一时刻只有一个线程可以访问该资源。常见的使用场景包括：

• 保护全局变量
• 保护文件读写操作
• 保护数据库连接

实现原理

std::mutex 的实现依赖于操作系统的同步原语。在 Windows 上，它调用 CRITICAL_SECTION，而在 Linux 上，它调用 pthread_mutex_t。

例子

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>

std::mutex mtx;  // 互斥锁

void printThread(int id) {
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);  // 自动管理锁
    std::cout << "Thread ID: " << id << std::endl;
}

int main() {
    std::thread t1(printThread, 1);
    std::thread t2(printThread, 2);
    t1.join();
    t2.join();
    return 0;
}

2. std::condition_variable

使用场景

std::condition_variable 用于线程间的通信和协调，特别是在生产者-消费者模式中非常有用。

实现原理

std::condition_variable 本质上是比 std::mutex 多了阻塞当前线程的功能，例如等待和唤醒操作。具体实现如下：

• wait 方法：
  • 释放锁：调用 wait 方法时，首先会释放当前持有的锁（通常是 std::unique_lock）。这是通过调用 std::unique_lock 的 unlock 方法实现的。
  • 进入等待状态：然后，线程会进入等待状态，释放 CPU 资源。这是通过调用操作系统级别的条件变量的等待函数实现的，例如 pthread_cond_wait 或 WaitForMultipleObjects。
  • 重新获取锁：当线程被唤醒时，它会重新尝试获取之前释放的锁。这是通过调用 std::unique_lock 的构造函数或 lock 方法实现的。一旦获取成功，才会从 wait 方法返回。
• notify_one 方法：
  • 唤醒一个线程：调用 notify_one 方法时，会选择一个等待在条件变量上的线程并将其唤醒。具体选择哪个线程是由操作系统调度器决定的。这是通过调用操作系统级别的条件变量的通知函数实现的，例如 pthread_cond_signal 或 PulseEvent。
• notify_all 方法：
  • 唤醒所有线程：调用 notify_all 方法时，会唤醒所有等待在条件变量上的线程。这些线程都会尝试重新获取锁，但只有一个线程能成功获取锁并继续执行，其他线程会再次进入等待状态。这是通过调用操作系统级别的条件变量的通知函数实现的，例如 pthread_cond_broadcast 或 PulseEvent。

例子

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

std::condition_variable cv;
std::mutex mtx;
bool ready = false;

void waitFunction() {
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
    cv.wait(lock, []{ return ready; });  // 等待条件满足
    std::cout << "Condition met, continuing..." << std::endl;
}

void notifyFunction() {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));  // 模拟延迟
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
    ready = true;
    cv.notify_one();  // 通知等待的线程
}

int main() {
    std::thread t1(waitFunction);
    std::thread t2(notifyFunction);
    t1.join();
    t2.join();
    return 0;
}

3. std::atomic

使用场景

std::atomic 主要用于简单资源的同步，适用于以下场景：

• 计数器：确保计数操作是原子的。
• 标志位：确保标志位的读写操作是原子的。
• 无锁数据结构：实现高性能的无锁数据结构。
• 并发计数器：确保多个计数器的读写操作是原子的。
• 状态同步：确保状态的读写操作是原子的，避免竞态条件。

实现原理

std::atomic 的实现基于硬件支持和内存模型：

• 硬件支持：std::atomic 会被编译器编译成原子化操作的 CPU 指令。
• 内存模型：能够使用不同的内存模型，提供更精细化的可见性。常见的内存顺序选项包括：
  • std::memory_order_relaxed：最弱的内存顺序，只保证操作本身是原子的，不提供任何额外的内存顺序保证。
  • std::memory_order_consume：保证消费操作之前的读取操作在消费操作之后可见。
  • std::memory_order_acquire：保证读取操作之前的读取操作在读取操作之后可见。
  • std::memory_order_release：保证写入操作之前的写入操作在写入操作之后可见。
  • std::memory_order_acq_rel：同时具有 acquire 和 release 的效果。
  • std::memory_order_seq_cst：最强的内存顺序，保证所有线程看到的操作顺序是一致的。

例子

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

std::atomic<int> counter(0);

void incrementCounter() {
    for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
        counter.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
    }
}

int main() {
    std::thread t1(incrementCounter);
    std::thread t2(incrementCounter);
    t1.join();
    t2.join();
    std::cout << "Final counter value: " << counter.load() << std::endl;
    return 0;
}

4. std::async 和 std::future

使用场景

std::async 和 std::future 适用于以下场景：

• 异步计算：需要异步执行计算任务的场景。
• 异步 I/O：需要非阻塞 I/O 的场景。
• 异步任务链：需要按顺序执行多个异步任务的场景。

实现原理

std::async 和 std::future 基于 SharedState 共享状态来实现，主要通过 std::mutex 和 std::condition_variable 进行同步。

例子

#include <iostream>
#include <future>
#include <thread>

int computeValue(int x) {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));  // 模拟延迟
    return x * x;
}

int main() {
    std::future<int> result = std::async(std::launch::async, computeValue, 5);
    std::cout << "Doing some other work..." << std::endl;
    int value = result.get();  // 获取异步任务的结果
    std::cout << "Result: " << value << std::endl;
    return 0;
}