深入浅出C++ ——线程库

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线程库

thread类的简单介绍

  在C++11之前，涉及到多线程问题，都是和平台相关的，比如windows和linux下各有自己的接口，这使得代码的可移植性比较差。C++11中最重要的特性就是对线程进行了支持，使得C++在并行编程时不需要依赖第三方库，而且在原子操作中还引入了原子类的概念。要使用标准库中的线程，必须包含< thread >头文件。

https://legacy.cplusplus.com/reference/thread/thread/

常用函数

函数名	功能
thread()	构造一个线程对象，没有关联任何线程函数，即没有启动任何线程
thread(fn,args1, args2,…)	构造一个线程对象，并关联线程函数fn，args1，args2，…为线程函数的参数
get_id()	获取线程id
jionable()	线程是否还在执行，joinable代表的是一个正在执行中的线程
jion()	该函数调用后会阻塞住线程，当该线程结束后，主线程继续执行
detach()	在创建线程对象后马上调用，用于把被创建线程与线程对象分离开，分离的线程变为后台线程，创建的线程的"死活"就与主线程无关

1. 线程是操作系统中的一个概念，线程对象可以关联一个线程，用来控制线程以及获取线程的状态。

2. 当创建一个线程对象后，没有提供线程函数，该对象实际没有对应任何线程。

3. get_id()的返回值类型为id类型，id类型实际为std::thread命名空间下封装的一个类，该类中包含了一个结构体。

4. 当创建一个线程对象后，并且给线程关联线程函数，该线程就被启动，与主线程一起运行。线程函数一般情况下可按照以下三种方式提供：函数指针、lambda表达式、函数对象。

#include 
using namespace std;
#include 
void ThreadFunc(int a)
{
	cout << "Thread1" << a << endl;
}
class TF
{
public:
	void operator()()
	{
		cout << "Thread3" << endl;
	}
};
int main()
{
	// 线程函数为函数指针
	thread t1(ThreadFunc, 10);
	// 线程函数为lambda表达式
	thread t2([] {cout << "Thread2" << endl; });
	// 线程函数为函数对象
	TF tf;
	thread t3(tf);
	t1.join();
	t2.join();
	t3.join();
	cout << "Main thread!" << endl;
	return 0;
}

6. thread类是防拷贝的，不允许拷贝构造以及赋值，但是可以移动构造和移动赋值，即将一个线程对象关联线程的状态转移给其他线程对象，转移期间不意向线程的执行。
7. 可以通过jionable()函数判断线程是否是有效的。
8. 当采用无参构造函数构造的线程对象、线程对象的状态已经转移给其他线程对象、线程已经调用jion或者detach结束的情况下，线程无效。

#include
#include
using namespace std;

void Print(int n)
{
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{	
		cout <<this_thread::get_id()<<" :" << i << endl;
	}
}
int main()
{
	thread t1(Print, 100);
	thread t2(Print, 100);
	cout << t1.get_id() << endl;
	cout << t2.get_id() << endl;
	t1.join();
	t2.join();
	return 0;
}

  thread库中除了thread类还有this_thread类，this_thread中的函数可以在线程函数内部使用，例如上面的this_thread::get_id()。

https://legacy.cplusplus.com/reference/thread/this_thread/

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线程函数参数

  线程函数的参数是以值拷贝的方式拷贝到线程栈空间中的，即使线程参数为引用类型，在线程中修改后也不能修改外部实参，因为其实际引用的是线程栈中的拷贝，而不是实参。另外，如果是类成员函数作为线程参数时，必须将this作为线程函数参数。

void ThreadFunc1(int& x)
{
	x += 10;
}
void ThreadFunc2(int* x)
{
	*x += 10;
}
int main()
{
	int a = 10;
	// 在线程函数中对a修改，不会影响外部实参，因为：线程函数参数虽然是引用方式，但其实际引用的是线程栈中的拷贝
	thread t1(ThreadFunc1, a); //err
	t1.join();
	cout << a << endl;

	//如果想要通过形参改变外部实参时，必须借助std::ref()函数
	thread t2(ThreadFunc1, std::ref(a));
	t2.join();
	cout << a << endl;

	// 地址的拷贝,使用指针是没有问题的
	thread t3(ThreadFunc2, &a);
	t3.join();
	cout << a << endl;
	return 0;
}

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原子性操作库

  多线程最主要的问题是共享数据带来的问题，即线程安全问题。如果共享数据都是只读的，那么没问题，因为只读操作不会影响到数据，更不会涉及对数据的修改，所以所有线程都会获得同样的数据。但是当一个或多个线程要修改共享数据时，就会产生很多潜在的麻烦。

#include 
using namespace std;
#include 
unsigned long sum = 0L;
void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
		sum++;
}
int main()
{
	cout << "Before joining,sum = " << sum << std::endl;
	thread t1(fun, 10000000);
	thread t2(fun, 10000000);
	t1.join();
	t2.join();
	cout << "After joining,sum = " << sum << std::endl;
	return 0;
}

观察两次打印的结果并不相同。

C++98中传统的解决方式：可以对共享修改的数据可以加锁保护。

  虽然加锁可以解决，但是加锁后只要一个线程在对sum++时，其他线程就会被阻塞，会影响程序运行的效率，而且锁如果控制不好，还容易造成死锁。

  因此C++11中引入了原子操作，头文件#include 。所谓原子操作即不可被中断的一个或一系列操作，C++11引入的原子操作类型，使得线程间数据的同步变得非常高效。

#include 
using namespace std;
#include 
#include 

atomic_long sum{ 0 };
void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
		sum++; // 原子操作
}

int main()
{
	cout << "Before joining, sum = " << sum << std::endl;
	thread t1(fun, 1000000);
	thread t2(fun, 1000000);
	t1.join();
	t2.join();
	cout << "After joining, sum = " << sum << std::endl;
	return 0;
}

  在C++11中，程序员不需要对原子类型变量进行加锁解锁操作，线程能够对原子类型变量互斥的访问。更为普遍的，程序员可以使用atomic类模板，定义出需要的任意原子类型。atmoic t; // 声明一个类型为T的原子类型变量t

  原子类型通常属于"资源型"数据，多个线程只能访问单个原子类型的拷贝，因此在C++11中，原子类型只能从其模板参数中进行构造，不允许原子类型进行拷贝构造、移动构造以及operator=等，标准库已经将atmoic模板类中的拷贝构造、移动构造、赋值运算符重载默认删除掉了。

#include 
int main()
{
	atomic<int> a1(0);
	//atomic a2(a1); // 编译失败
	atomic<int> a2(0);
	//a2 = a1; // 编译失败
	return 0;
}

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mutex

在C++11中，Mutex总共包了四个互斥量的种类：

1. std::mutex
2. std::recursive_mutex
3. std::timed_mutex
4. std::recursive_timed_mutex

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std::mutex

C++11提供的最基本的互斥量，该类的对象之间不能拷贝，也不能进行移动。mutex最常用的三个函数：

函数名	函数功能
lock()	上锁：锁住互斥量
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

线程函数调用lock()时，可能会发生以下三种情况：

• 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
• 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
• 如果当前互斥量被当前调用线程锁住，则会产生死锁(deadlock)

线程函数调用try_lock()时，可能会发生以下三种情况：

• 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
• 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
• 如果当前互斥量被当前调用线程锁住，则会产生死锁(deadlock)

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std::recursive_mutex

  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，释放互斥量时需要调用与该锁层次深度相同次数的 unlock()，除此之外，std::recursive_mutex 的特性和 std::mutex 大致相同。

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std::timed_mutex

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

• try_lock_for()
  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()
  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。

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std::recursive_timed_mutex

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lock_guard与unique_lock

  在多线程环境下，如果想要保证某个变量的安全性，只要将其设置成对应的原子类型即可，即高效又不容易出现死锁问题。但是有些情况下，我们可能需要保证一段代码的安全性，那么就只能通过锁的方式来进行控制。比如：一个线程对变量number进行加一100次，另外一个减一100次，每次操作加一或者减一之后，输出number的结果，要求：number最后的值为1。

#include 
#include 
int number = 0;
mutex g_lock;
int ThreadProc1()
{
    for (int i = 0; i < 100; i++)
    {
        g_lock.lock();
        ++number;
        cout << "thread 1 :" << number << endl;
        g_lock.unlock();
    }
    return 0;
}
int ThreadProc2()
{
    for (int i = 0; i < 100; i++)
    {
        g_lock.lock();
        --number;
        cout << "thread 2 :" << number << endl;
        g_lock.unlock();
    }
    return 0;
}
int main()
{
    thread t1(ThreadProc1);
    thread t2(ThreadProc2);
    t1.join();
    t2.join();
    cout << "number:" << number << endl;
    system("pause");
    return 0;
}

  但是锁控制不好时，可能会造成死锁，最常见的比如在锁中间代码返回，或者在锁的范围内抛异常。因此：C++11采用RAII的方式对锁进行了封装，即lock_guard和unique_lock。

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lock_guard

template <class _Mutex>
class lock_guard
{
public:
    // 在构造lock_gard时，_Mtx还没有被上锁
    explicit lock_guard(_Mutex &_Mtx)
        : _MyMutex(_Mtx)
    {
        _MyMutex.lock();
    }
    // 在构造lock_gard时，_Mtx已经被上锁，此处不需要再上锁
    lock_guard(_Mutex &_Mtx, adopt_lock_t)
        : _MyMutex(_Mtx)
    {
    }
    ~lock_guard() _NOEXCEPT
    {
        _MyMutex.unlock();
    }
    lock_guard(const lock_guard &) = delete;
    lock_guard &operator=(const lock_guard &) = delete;

private:
    _Mutex &_MyMutex;
};

  lock_guard类模板主要是通过RAII的方式，对其管理的互斥量进行了封装，在需要加锁的地方，只需要用上述介绍的任意互斥体实例化一个lock_guard，调用构造函数成功上锁，出作用域前，lock_guard对象要被销毁，调用析构函数自动解锁，可以有效避免死锁问题。但是lock_guard的缺陷是用户没有办法对该锁进行控制，因此C++11又提供了unique_lock。

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unique_lock

  与lock_gard类似，unique_lock类模板也是采用RAII的方式对锁进行了封装，并且也是以独占所有权的方式管理mutex对象的上锁和解锁操作，即其对象之间不能发生拷贝。在构造(或移动(move)赋值)时，unique_lock 对象需要传递一个 Mutex 对象作为它的参数，新创建的unique_lock 对象负责传入的 Mutex 对象的上锁和解锁操作。使用以上类型互斥量实例化unique_lock的对象时，自动调用构造函数上锁，unique_lock对象销毁时自动调用析构函数解锁，可以很方便的防止死锁问题。

与lock_guard不同的是，unique_lock更加的灵活，提供了更多的成员函数：

• 上锁/解锁操作：lock、try_lock、try_lock_for、try_lock_until和unlock
• 修改操作：移动赋值、交换(swap：与另一个unique_lock对象互换所管理的互斥量所有权)、释放(release：返回它所管理的互斥量对象的指针，并释放所有权)
• 获取属性：owns_lock(返回当前对象是否上了锁)、operator bool()(与owns_lock()的功能相同)、mutex(返回当前unique_lock所管理的互斥量的指针)。

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condition_variable

  condition_variable用来进行线程之间的互相通知。condition_variable和Linux posix的条件变量并没有什么大的区别，主要还是面向对象实现的。

案例：支持两个线程交替打印，一个打印奇数，一个打印偶数

#include 
#include 
#include 
void two_thread_print()
{
    std::mutex mtx;
    condition_variable c;

  // void wait (unique_lock& lck, Predicate pred);
  // 如果指定了pred，只有当pred返回false时，函数才会阻塞。
  // 并且只有当线程为真时，通知才能解除阻止线程。

    int n = 100;
    bool flag = true;
    thread t1([&]()
              {
                int i = 0;
                while (i < n)
                {
                    unique_lock<mutex> lock(mtx);
                    c.wait(lock, [&]()->bool{return flag; });
                    cout << i << endl;
                    flag = false;
                    i += 2; // 偶数
                    c.notify_one();
                } });

    thread t2([&]()
              {

                int j = 1;
                while (j < n)
                {
                    unique_lock<mutex> lock(mtx);
                    c.wait(lock, [&]()->bool{return !flag; });
                    cout << j << endl;
                    j += 2; // 奇数
                    flag = true;
                    c.notify_one();
                } });

    t1.join();
    t2.join();
}
int main()
{
    two_thread_print();
    return 0;
}