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c++11 新特性之线程相关所有知识点
蓝月亮
发布于 2020-9-3 10:28
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c++11关于并发引入了好多好东西，这里按照如下顺序介绍：
- std::thread相关
- std::mutex相关
- std::lock相关
- std::atomic相关
- std::call_once相关
- volatile相关
- std::condition_variable相关
- std::future相关
- async相关
std::thread相关
c++11之前你可能使用pthread_xxx来创建线程，繁琐且不易读，c++11引入了std::thread来创建线程，支持对线程join或者detach。直接看代码：
#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;
int main() {
auto func = []() {
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
cout << i << " ";
}
cout << endl;
};
std::thread t(func);
if (t.joinable()) {
t.detach();
}
auto func1 = [](int k) {
for (int i = 0; i < k; ++i) {
cout << i << " ";
}
cout << endl;
};
std::thread tt(func1, 20);
if (tt.joinable()) { // 检查线程可否被join
tt.join();
}
return 0;
}
上述代码中，函数func和func1运行在线程对象t和tt中，从刚创建对象开始就会新建一个线程用于执行函数，调用join函数将会阻塞主线程，直到线程函数执行结束，线程函数的返回值将会被忽略。如果不希望线程被阻塞执行，可以调用线程对象的detach函数，表示将线程和线程对象分离。
如果没有调用join或者detach函数，假如线程函数执行时间较长，此时线程对象的生命周期结束调用析构函数清理资源，这时可能会发生错误，这里有两种解决办法，一个是调用join()，保证线程函数的生命周期和线程对象的生命周期相同，另一个是调用detach()，将线程和线程对象分离，这里需要注意，如果线程已经和对象分离，那我们就再也无法控制线程什么时候结束了，不能再通过join来等待线程执行完。
这里可以对thread进行封装，避免没有调用join或者detach可导致程序出错的情况出现：
class ThreadGuard {
public:
enum class DesAction { join, detach };
ThreadGuard(std::thread&& t, DesAction a) : t_(std::move(t)), action_(a){};
~ThreadGuard() {
if (t_.joinable()) {
if (action_ == DesAction::join) {
t_.join();
} else {
t_.detach();
}
}
}
ThreadGuard(ThreadGuard&&) = default;
ThreadGuard& operator=(ThreadGuard&&) = default;
std::thread& get() { return t_; }
private:
std::thread t_;
DesAction action_;
};
int main() {
ThreadGuard t(std::thread([]() {
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
std::cout << "thread guard " << i << " ";
}
std::cout << std::endl;}), ThreadGuard::DesAction::join);
return 0;
}
c++11还提供了获取线程id，或者系统cpu个数，获取thread native_handle，使得线程休眠等功能
std::thread t(func);
cout << "当前线程ID " << t.get_id() << endl;
cout << "当前cpu个数 " << std::thread::hardware_concurrency() << endl;
auto handle = t.native_handle();// handle可用于pthread相关操作
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
std::mutex相关
std::mutex是一种线程同步的手段，用于保存多线程同时操作的共享数据。
mutex分为四种：
- std::mutex：独占的互斥量，不能递归使用，不带超时功能
- std::recursive_mutex：递归互斥量，可重入，不带超时功能
- std::timed_mutex：带超时的互斥量，不能递归
- std::recursive_timed_mutex：带超时的互斥量，可以递归使用
拿一个std::mutex和std::timed_mutex举例吧，别的都是类似的使用方式：
std::mutex:
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>
using namespace std;
std::mutex mutex_;
int main() {
auto func1 = [](int k) {
mutex_.lock();
for (int i = 0; i < k; ++i) {
cout << i << " ";
}
cout << endl;
mutex_.unlock();
};
std::thread threads[5];
for (int i = 0; i < 5; ++i) {
threads[i] = std::thread(func1, 200);
}
for (auto& th : threads) {
th.join();
}
return 0;
}
std::timed_mutex:
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>
#include <chrono>
using namespace std;
std::timed_mutex timed_mutex_;
int main() {
auto func1 = [](int k) {
timed_mutex_.try_lock_for(std::chrono::milliseconds(200));
for (int i = 0; i < k; ++i) {
cout << i << " ";
}
cout << endl;
timed_mutex_.unlock();
};
std::thread threads[5];
for (int i = 0; i < 5; ++i) {
threads[i] = std::thread(func1, 200);
}
for (auto& th : threads) {
th.join();
}
return 0;
}
std::lock相关
这里主要介绍两种RAII方式的锁封装，可以动态的释放锁资源，防止线程由于编码失误导致一直持有锁。
c++11主要有std::lock_guard和std::unique_lock两种方式，使用方式都类似，如下：
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>
#include <chrono>
using namespace std;
std::mutex mutex_;
int main() {
auto func1 = [](int k) {
// std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_);
for (int i = 0; i < k; ++i) {
cout << i << " ";
}
cout << endl;
};
std::thread threads[5];
for (int i = 0; i < 5; ++i) {
threads[i] = std::thread(func1, 200);
}
for (auto& th : threads) {
th.join();
}
return 0;
}
std::lock_gurad相比于std::unique_lock更加轻量级，少了一些成员函数，std::unique_lock类有unlock函数，可以手动释放锁，所以条件变量都配合std::unique_lock使用，而不是std::lock_guard，因为条件变量在wait时需要有手动释放锁的能力，具体关于条件变量后面会讲到。
std::atomic相关
c++11提供了原子类型std::atomic<T>，理论上这个T可以是任意类型，但是我平时只存放整形，别的还真的没用过，整形有这种原子变量已经足够方便，就不需要使用std::mutex来保护该变量啦。看一个计数器的代码：
struct OriginCounter { // 普通的计数器
int count;
std::mutex mutex_;
void add() {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
++count;
}
void sub() {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
--count;
}
int get() {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
return count;
}
};
struct NewCounter { // 使用原子变量的计数器
std::atomic<int> count;
void add() {
++count;
// count.store(++count);这种方式也可以
}
void sub() {
--count;
// count.store(--count);
}
int get() {
return count.load();
}
};
是不是使用原子变量更加方便了呢？
std::call_once相关
c++11提供了std::call_once来保证某一函数在多线程环境中只调用一次，它需要配合std::once_flag使用，直接看使用代码吧：
std::once_flag onceflag;
void CallOnce() {
std::call_once(onceflag, []() {
cout << "call once" << endl;
});
}
int main() {
std::thread threads[5];
for (int i = 0; i < 5; ++i) {
threads[i] = std::thread(CallOnce);
}
for (auto& th : threads) {
th.join();
}
return 0;
}
volatile相关
貌似把volatile放在并发里介绍不太合适，但是貌似很多人都会把volatile和多线程联系在一起，那就一起介绍下吧。
volatile通常用来建立内存屏障，volatile修饰的变量，编译器对访问该变量的代码通常不再进行优化，看下面代码：
int *p = xxx;
int a = *p;
int b = *p;
a和b都等于p指向的值，一般编译器会对此做优化，把*p的值放入寄存器，就是传说中的工作内存(不是主内存)，之后a和b都等于寄存器的值，但是如果中间p地址的值改变，内存上的值改变啦，但a,b还是从寄存器中取的值(不一定，看编译器优化结果)，这就不符合需求，所以在此对p加volatile修饰可以避免进行此类优化。
注意：volatile不能解决多线程安全问题，针对特种内存才需要使用volatile，它和atomic的特点如下：
- std::atomic用于多线程访问的数据，且不用互斥量，用于并发编程中
- volatile用于读写操作不可以被优化掉的内存，用于特种内存中
std::condition_variable相关
条件变量是c++11引入的一种同步机制，它可以阻塞一个线程或者个线程，直到有线程通知或者超时才会唤醒正在阻塞的线程，条件变量需要和锁配合使用，这里的锁就是上面介绍的std::unique_lock。
这里使用条件变量实现一个CountDownLatch：
class CountDownLatch {
public:
explicit CountDownLatch(uint32_t count) : count_(count);
void CountDown() {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_);
--count_;
if (count_ == 0) {
cv_.notify_all();
}
}
void Await(uint32_t time_ms = 0) {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_);
while (count_ > 0) {
if (time_ms > 0) {
cv_.wait_for(lock, std::chrono::milliseconds(time_ms));
} else {
cv_.wait(lock);
}
}
}
uint32_t GetCount() const {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_);
return count_;
}
private:
std::condition_variable cv_;
mutable std::mutex mutex_;
uint32_t count_ = 0;
};
关于条件变量其实还涉及到通知丢失和虚假唤醒问题，因为不是本文的主题，这里暂不介绍，大家有需要可以留言。
std::future相关
c++11关于异步操作提供了future相关的类，主要有std::future、std::promise和std::packaged_task，std::future比std::thread高级些，std::future作为异步结果的传输通道，通过get()可以很方便的获取线程函数的返回值，std::promise用来包装一个值，将数据和future绑定起来，而std::packaged_task则用来包装一个调用对象，将函数和future绑定起来，方便异步调用。而std::future是不可以复制的，如果需要复制放到容器中可以使用std::shared_future。
std::promise与std::future配合使用
#include <functional>
#include <future>
#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;
void func(std::future<int>& fut) {
int x = fut.get();
cout << "value: " << x << endl;
}
int main() {
std::promise<int> prom;
std::future<int> fut = prom.get_future();
std::thread t(func, std::ref(fut));
prom.set_value(144);
t.join();
return 0;
}
std::packaged_task与std::future配合使用
#include <functional>
#include <future>
#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;
int func(int in) {
return in + 1;
}
int main() {
std::packaged_task<int(int)> task(func);
std::future<int> fut = task.get_future();
std::thread(std::move(task), 5).detach();
cout << "result " << fut.get() << endl;
return 0;
}
更多关于future的使用可以看我之前写的关于线程池和定时器的文章。
三者之间的关系
std::future用于访问异步操作的结果，而std::promise和std::packaged_task在future高一层，它们内部都有一个future，promise包装的是一个值，packaged_task包装的是一个函数，当需要获取线程中的某个值，可以使用std::promise，当需要获取线程函数返回值，可以使用std::packaged_task。
async相关
async是比future，packaged_task，promise更高级的东西，它是基于任务的异步操作，通过async可以直接创建异步的任务，返回的结果会保存在future中，不需要像packaged_task和promise那么麻烦，关于线程操作应该优先使用async，看一段使用代码：
#include <functional>
#include <future>
#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;
int func(int in) { return in + 1; }
int main() {
auto res = std::async(func, 5);
// res.wait();
cout << res.get() << endl; // 阻塞直到函数返回
return 0;
}
使用async异步执行函数是不是方便多啦。
async具体语法如下：
async(std::launch::async | std::launch::deferred, func, args...);
第一个参数是创建策略：
- std::launch::async表示任务执行在另一线程
- std::launch::deferred表示延迟执行任务，调用get或者wait时才会执行，不会创建线程，惰性执行在当前线程。
如果不明确指定创建策略，以上两个都不是async的默认策略，而是未定义，它是一个基于任务的程序设计，内部有一个调度器(线程池)，会根据实际情况决定采用哪种策略。
若从 std::async 获得的 std::future 未被移动或绑定到引用，则在完整表达式结尾， std::future的析构函数将阻塞直至异步计算完成，实际上相当于同步操作：
std::async(std::launch::async, []{ f(); }); // 临时量的析构函数等待 f()
std::async(std::launch::async, []{ g(); }); // f() 完成前不开始
注意：关于async启动策略这里网上和各种书籍介绍的五花八门，这里会以cppreference为主。
有时候我们如果想真正执行异步操作可以对async进行封装，强制使用std::launch::async策略来调用async。
template <typename F, typename... Args>
inline auto ReallyAsync(F&& f, Args&&... params) {
return std::async(std::launch::async, std::forward<F>(f), std::forward<Args>(params)...);
}
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