Linux知识点 -- Linux多线程（三）

Linux知识点 – Linux多线程（三）

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一、线程同步

1.概念理解

持有锁的线程会频繁进入临界区申请临界资源，造成其他进程饥饿的问题；
这本身是没有错的，但是不合理；
线程同步：就是线程按照一定的顺序，进行临界资源的访问；主要就是为了解决访问临界资源和理性的问题；在保证数据安全的前提下，让线程能够按照某种特定的顺序访问临界资源，从而有效避免饥饿问题；

2.条件变量

• 当我们申请临界资源前，需要先做临界资源是否存在的检测，做检测的本质也是访问临界资源；

• 对临界资源的检测，也一定是要在加锁和解锁之间的；

• 常规的方式检测条件是否就绪，注定了我们必须要频繁申请和释放锁，我们可以使用条件变量来完成检测：
  （1）资源未就绪的时候，不要让线程再频繁检测，让线程等待；
  （2）当条件就绪时，通知对应的线程，让其进行资源的申请和访问；

• 初始化条件变量：
  

• 条件不满足时，等待：
  

• 条件满足时，发通知：
  
  broadcast是将等待的线程全部唤醒；
  signal是将特定的线程唤醒；

注：pthread库返回值都是成功返回0，失败返回错误码；

3.使用条件变量进行线程同步

按照一定顺序控制线程：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

#define TNUM 4//共四个线程
typedef void (*func_t) (const string &name, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond);//定义函数指针

class ThreadData
{
public:
    ThreadData(const string& name, func_t func, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond)
        : _name(name)
        , _func(func)
        , _pmtx(pmtx)
        , _pcond(pcond)
    {}
public:
    string _name;//线程名
    func_t _func;//线程回调的函数
    pthread_mutex_t* _pmtx;//锁
    pthread_cond_t* _pcond;//条件变量
};

void func1(const string &name, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond)
{
    while(true)
    {
        pthread_cond_wait(pcond, pmtx);//默认该线程执行的时候，wait代码被执行，当前线程会立即被阻塞
                                        //阻塞就是将当前进程放进一个队列中去等待，并且再等待条件满足后被唤醒
        cout << name << "running -- 播放" << endl;
    }
}

void func2(const string &name, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond)
{
    while(true)
    {
        pthread_cond_wait(pcond, pmtx);
        cout << name << "running -- 下载" << endl;
    }
}

void func3(const string &name, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond)
{
    while(true)
    {
        pthread_cond_wait(pcond, pmtx);
        cout << name << "running -- 刷新" << endl;
    }
}

void func4(const string &name, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond)
{
    while(true)
    {
        pthread_cond_wait(pcond, pmtx);
        cout << name << "running -- 扫描" << endl;
    }
}

//每一个线程都进入Entry接口，在entry接口内调用自己的函数
void* Entry(void* args)
{
    ThreadData* td = (ThreadData*)args;//td在每一个线程自己私有的栈空间中保存
    td->_func(td->_name, td->_pmtx, td->_pcond);//这是一个函数，调用完就返回这里
    delete td;//需要在td使用完后进行销毁
    return nullptr;
}

int main()
{
    pthread_mutex_t mtx;    //锁
    pthread_cond_t cond;    //条件变量
    pthread_mutex_init(&mtx, nullptr);
    pthread_cond_init(&cond, nullptr);

    pthread_t tids[TNUM];
    func_t funcs[TNUM] = {func1, func2, func3, func4};
    for(int i = 0; i < TNUM; i++)
    {
        string name = "Thread ";
        name += to_string(i + 1);
        ThreadData* td = new ThreadData(name, funcs[i], &mtx, &cond);
        pthread_create(tids + i, nullptr, Entry, (void*)td);
    }

    sleep(5);//主线程sleep，新线程创建出来都在wait

    while(true)
    {
        cout << "resume thread run code ..." << endl;
        pthread_cond_signal(&cond);//唤醒在指定条件变量下等待的线程，不用指定线程，因为wait的时候线程已经在队列中排队了
        sleep(1);
    }

    for(int i = 0; i < TNUM; i++)
    {
        pthread_join(tids[i], nullptr);
        cout << "thread: " << tids[i] << "quit" << endl;
    }

    pthread_mutex_destroy(&mtx);
    pthread_cond_destroy(&cond);

    return 0;
}

上面的代码创建了局部的锁和条件变量，创建了四个新线程，将线程名、回调的函数地址、锁和条件变量的地址都放进了一个类对象中；
在创建线程的函数中，每个线程都调用的是一个Entry入口函数，在Entry接口内调用自己的函数；
在线程执行的函数中，默认该线程执行的时候，wait代码被执行，当前线程会立即被阻塞；阻塞就是将当前进程放进一个队列中去等待，并且再等待条件满足后被唤醒；
当主线程执行到pthread_cond_signal函数时，会唤醒在指定条件变量下等待的线程；不用指定线程，因为wait的时候线程已经在队列中排队了；
运行结果：

主线程在等待了5s后，开始调用新线程执行任务，并且新线程是按照一定的顺序被唤醒的；

如果使用pthread_cond_broadcast接口一次唤醒一批线程：

int main()
{
    pthread_mutex_t mtx;    //锁
    pthread_cond_t cond;    //条件变量
    pthread_mutex_init(&mtx, nullptr);
    pthread_cond_init(&cond, nullptr);

    pthread_t tids[TNUM];
    func_t funcs[TNUM] = {func1, func2, func3, func4};
    for(int i = 0; i < TNUM; i++)
    {
        string name = "Thread ";
        name += to_string(i + 1);
        ThreadData* td = new ThreadData(name, funcs[i], &mtx, &cond);
        pthread_create(tids + i, nullptr, Entry, (void*)td);
    }

    sleep(5);//主线程sleep，新线程创建出来都在wait

    while(true)
    {
        cout << "resume thread run code ..." << endl;
        //pthread_cond_signal(&cond);//唤醒在指定条件变量下等待的线程，不用指定线程，因为wait的时候线程已经在队列中排队了
        pthread_cond_broadcast(&cond);//一次唤醒一批线程
        sleep(1);
    }

    for(int i = 0; i < TNUM; i++)
    {
        pthread_join(tids[i], nullptr);
        cout << "thread: " << tids[i] << "quit" << endl;
    }

    pthread_mutex_destroy(&mtx);
    pthread_cond_destroy(&cond);

    return 0;
}

运行结果：

等待队列中所有的线程被一次全部唤醒；

回调函数临界区加入加锁和解锁：
wait一定要在加锁和解锁之间进行；
加入了quit标志位，任务执行完后线程退出；

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

#define TNUM 4//共四个线程
typedef void (*func_t) (const string &name, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond);//定义函数指针
volatile bool quit = false;//加入quit标志位

class ThreadData
{
public:
    ThreadData(const string& name, func_t func, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond)
        : _name(name)
        , _func(func)
        , _pmtx(pmtx)
        , _pcond(pcond)
    {}
public:
    string _name;//线程名
    func_t _func;//线程回调的函数
    pthread_mutex_t* _pmtx;//锁
    pthread_cond_t* _pcond;//条件变量
};

void func1(const string &name, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond)
{
    while(!quit)//加入退出判断
    {
        //wait一定要在加锁和解锁之间进行
        pthread_mutex_lock(pmtx);
        //if(临界资源未就绪) 等待
        pthread_cond_wait(pcond, pmtx);//默认该线程执行的时候，wait代码被执行，当前线程会立即被阻塞
                                        //阻塞就是将当前进程放进一个队列中去等待，并且再等待条件满足后被唤醒
        cout << name << "running -- 播放" << endl;
        pthread_mutex_unlock(pmtx);
    }
}

void func2(const string &name, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond)
{
    while(!quit)
    {
        pthread_mutex_lock(pmtx);
        pthread_cond_wait(pcond, pmtx);
        cout << name << "running -- 下载" << endl;
        pthread_mutex_unlock(pmtx);
    }
}

void func3(const string &name, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond)
{
    while(!quit)
    {
        pthread_mutex_lock(pmtx);
        pthread_cond_wait(pcond, pmtx);
        cout << name << "running -- 刷新" << endl;
        pthread_mutex_unlock(pmtx);
    }
}

void func4(const string &name, pthread_mutex_t* pmtx, pthread_cond_t* pcond)
{
    while(!quit)
    {
        pthread_mutex_lock(pmtx);
        pthread_cond_wait(pcond, pmtx);
        cout << name << "running -- 扫描" << endl;
        pthread_mutex_unlock(pmtx);
    }
}

//每一个线程都进入Entry接口，在entry接口内调用自己的函数
void* Entry(void* args)
{
    ThreadData* td = (ThreadData*)args;//td在每一个线程自己私有的栈空间中保存
    td->_func(td->_name, td->_pmtx, td->_pcond);//这是一个函数，调用完就返回这里
    delete td;//需要在td使用完后进行销毁
    return nullptr;
}

int main()
{
    pthread_mutex_t mtx;    //锁
    pthread_cond_t cond;    //条件变量
    pthread_mutex_init(&mtx, nullptr);
    pthread_cond_init(&cond, nullptr);

    pthread_t tids[TNUM];
    func_t funcs[TNUM] = {func1, func2, func3, func4};
    for(int i = 0; i < TNUM; i++)
    {
        string name = "Thread ";
        name += to_string(i + 1);
        ThreadData* td = new ThreadData(name, funcs[i], &mtx, &cond);
        pthread_create(tids + i, nullptr, Entry, (void*)td);
    }

    sleep(5);//主线程sleep，新线程创建出来都在wait

    int cnt = 10;
    while(cnt)
    {
        cout << "resume thread run code ..."  << cnt-- << endl;
        pthread_cond_signal(&cond);//唤醒在指定条件变量下等待的线程，不用指定线程，因为wait的时候线程已经在队列中排队了
        //pthread_cond_broadcast(&cond);//一次唤醒一批线程
        sleep(1);
    }

    cout << "control done" << endl;
    quit = true;
    pthread_cond_broadcast(&cond);//再唤醒一下线程，让其检测quit信号

    for(int i = 0; i < TNUM; i++)
    {
        pthread_join(tids[i], nullptr);
        cout << "thread: " << tids[i] << "quit" << endl;
    }

    pthread_mutex_destroy(&mtx);
    pthread_cond_destroy(&cond);

    return 0;
}

运行结果：

二、生产者消费者模型

1.概念

生产者消费者模型就是一种多线程运作的模型，就像超市一样，生产者生产了商品运送到超市售卖，而消费者从超市里购买商品；

其中，生产者和消费者都是给线程进行了角色化，不同的线程执行不同的职能，超市则是一个数据的缓冲区，商品就是数据；

• 3种关系：
  生产者和生产者：竞争、互斥的关系；
  消费者和消费者：竞争、互斥的关系；
  生产者和消费者：互斥和同步的关系；
• 2种角色：
  生产者、消费者；
• 一个交易场所：
  超市；

这个模型能够让生产者和消费者线程之间实现解耦，提高效率；
当生产者生产了商品，就能够给消费者同步信息，唤醒消费者线程；
当消费者消费之后，就能给生产者同步信息，唤醒生产者线程，继续生产；
可以让生产者和消费者线程互相同步；
在逻辑层面上解耦消费者和生产者，能够提高效率
重点是给线程赋予了角色；
需要消除生产中的状态，避免数据不一致；

• 生产过程：
  生产者将商品生产出来放到仓库，消费者从仓库取走商品；
  生产和消费的过程不仅于此，生产者生产数据，消费者使用数据都需要花时间；

2.基于BlockingQueue的生产者消费者模型

• BlockingQueue：阻塞队列
  当队列为空时，从队列获取元素的操作将会被阻塞，直到队列中被放入了元素；
  当队列满时，往队列里存放元素的操作也会被阻塞，直到有元素被从队列中取出；
  

3.单生产者单消费者模型

BlockQueue.hpp:

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

const int gDefaultCap = 5;

template <class T>
class BlockQueue
{
private:
    bool isQueueEmpty()
    {
        return _bq.size() == 0;
    }

    bool isQueueFull()
    {
        return _bq.size() == _capacity;
    }

public:
    BlockQueue(int capacity = gDefaultCap)
        : _capacity(capacity)
    {
        pthread_mutex_init(&_mtx, nullptr);
        pthread_cond_init(&_Empty, nullptr);
        pthread_cond_init(&_Full, nullptr);
    }

    void push(const T &in) // 生产者放数据
    {
        pthread_mutex_lock(&_mtx);
        // 1.先检测当前的临界资源是否满足访问条件
        // pthread_cond_wait是在临界区中的，此时进程是持有锁的，如果去等待了，锁怎么办？
        // pthread_cond_wait第二个参数是一个锁，当此进程成功挂起后，传入的锁，会被自动释放
        // 当此进程被唤醒时，从哪里阻塞的，就从那里唤醒，被唤醒的时候，此进程还是在临界区内部的
        // 当被唤醒的时候，pthread_cond_wait会帮助此线程获取锁

        // pthread_cond_wait：只要是一个函数，就有可能调用失败，也有可能存在伪唤醒的情况
        // 因此条件变量的使用规范：使用while循环持续进行条件检测
        // 这样在访问临界资源时，就能100%确定资源是就绪的
        while (isQueueFull())
        {
            pthread_cond_wait(&_Full, &_mtx);
        }

        // 2.访问临界资源
        _bq.push(in);

        // 加入控制策略：当队列中数据量过半后，才唤醒消费者线程
        if (_bq.size() >= _capacity / 2)
        {
            pthread_cond_signal(&_Empty); // 生产者放了数据后，就唤起消费者线程，通知其消费
        }
        pthread_mutex_unlock(&_mtx);
        // 发信号在解锁之前和之后都是可以的
    }

    void pop(T *out)
    {
        pthread_mutex_lock(&_mtx);

        while (isQueueEmpty())
        {
            pthread_cond_wait(&_Empty, &_mtx);
        }
        *out = _bq.front();
        _bq.pop();
        pthread_mutex_unlock(&_mtx);
        pthread_cond_signal(&_Full); // 消费者取走数据后，就唤起生产者线程，通知其生产
    }

    ~BlockQueue()
    {
        pthread_mutex_destroy(&_mtx);
        pthread_cond_destroy(&_Empty);
        pthread_cond_destroy(&_Full);
    }

private:
    queue<T> _bq;          // 阻塞队列
    int _capacity;         // 容量上限
    pthread_mutex_t _mtx;  // 通过互斥锁保证队列安全
    pthread_cond_t _Empty; // 同来表示bq 是否为空的条件
    pthread_cond_t _Full;  // 同来表示bq 是否为满的条件
};

• 生产者生产数据的流程：
  1.先检测当前的临界资源是否满足访问条件；
  2.访问临界资源；

• pthread_cond_wait是在临界区中的，此时进程是持有锁的，如果去等待了，锁怎么办？
  pthread_cond_wait第二个参数是一个锁，当此进程成功挂起后，传入的锁，会被自动释放；

• 当此进程被唤醒时，从哪里阻塞的，就从哪里唤醒，被唤醒的时候，此进程还是在临界区内部的；
  当被唤醒的时候，pthread_cond_wait会帮助此线程获取锁；

• pthread_cond_wait：只要是一个函数，就有可能调用失败，也有可能存在伪唤醒的情况；
  因此条件变量的使用规范：使用while循环持续进行条件检测；
  这样在访问临界资源时，就能100%确定资源是就绪的；

ConPod.cc:

#include"BlockQueue.hpp"

using namespace std;

void* consumer(void* args)
{
    BlockQueue<int>* bqueue = (BlockQueue<int>*)args;
    while(true)
    {
        int a;
        bqueue->pop(&a);
        cout << "消费一个数据：" << a << endl;
        sleep(1);
    }

    return nullptr;
}

void* productor(void* args)
{
    BlockQueue<int>* bqueue = (BlockQueue<int>*)args;
    int a = 1;
    while(true)
    {
        bqueue->push(a++);
        cout << "生产一个数据：" << a << endl;
    }

    return nullptr;
}


int main()
{
    BlockQueue<int>* bqueue = new BlockQueue<int>();

    pthread_t c, p;
    pthread_create(&c, nullptr, consumer, bqueue);
    pthread_create(&p, nullptr, productor, bqueue);

    pthread_join(c, nullptr);
    pthread_join(p, nullptr);

    delete bqueue;

    return 0;
}

运行结果：

• 注：效率高：在于利用缓冲区，提高了生产和消费线程的并发度；

4.多生产者多消费者模型

Task.hpp:

#pragma once

#include 
#include 

typedef std::function<int(int, int)> func_t;

class Task
{

public:
    Task(){}
    Task(int x, int y, func_t func):x_(x), y_(y), func_(func)
    {}
    int operator ()()
    {
        return func_(x_, y_);
    }
public:
    int x_;
    int y_;
    func_t func_;
};

封装一个Task类，队列中存储这个类，类中能够调用回调函数；

BlockQueue.hpp:（同上）

ConPod.cc:

#include"BlockQueue.hpp"
#include"Task.hpp"
#include 
using namespace std;

int myAdd(int x, int y)
{
    return x + y;
}

void* consumer(void* args)
{
    BlockQueue<Task>* bqueue = (BlockQueue<Task>*)args;
    while(true)
    {
        //获取任务
        Task t;
        bqueue->pop(&t);
        //完成任务
        cout << pthread_self() << "consumer: " << t.x_ << "+" << t.y_ << "=" << t() <<  endl;
        sleep(1);
    }

    return nullptr;
}

void* productor(void* args)
{
    BlockQueue<Task>* bqueue = (BlockQueue<Task>*)args;
    int a = 1;
    while(true)
    {
        //制作任务
        int x = rand() % 10 + 1;
        usleep(rand()%1000);
        int y = rand() % 5 + 1;
        Task t(x, y, myAdd);
        //生产任务
        bqueue->push(t);
        cout << pthread_self() << "productor: " << t.x_ << "+" << t.y_ << "=?" << endl;
        sleep(1);
    }

    return nullptr;
}


int main()
{
    srand((uint64_t)time(nullptr) ^ getpid());
    BlockQueue<Task>* bqueue = new BlockQueue<Task>();

    pthread_t c[2], p[2];
    pthread_create(c, nullptr, consumer, bqueue);
    pthread_create(c + 1, nullptr, consumer, bqueue);
    pthread_create(p, nullptr, consumer, bqueue);
    pthread_create(p + 1, nullptr, productor, bqueue);

    pthread_join(c[0], nullptr);
    pthread_join(c[1], nullptr);
    pthread_join(p[0], nullptr);
    pthread_join(p[1], nullptr);

    delete bqueue;

    return 0;
}

结果：

• 注：多生产和多消费模型中，生产者线程生产商品可以是并发的，但是向仓库中输送商品的行为是互斥的；
  同理，消费者线程获取商品的行为是互斥的，但是处理任务的行为可以是并发的；

5.锁的封装

lockGuard.hpp

#pragma once

#include 
#include 

class Mutex
{
public:
    Mutex(pthread_mutex_t *mtx)
        : _pmtx(mtx)
    {
    }

    void lock()
    {
        pthread_mutex_lock(_pmtx);
    }

    void unlock()
    {
        pthread_mutex_unlock(_pmtx);
    }

    ~Mutex()
    {}

private:
    pthread_mutex_t *_pmtx;
};


class lockGuard
{
public:
    lockGuard(pthread_mutex_t *mtx)
        : _mtx(mtx)
    {
        _mtx.lock();
    }

    ~lockGuard()
    {
        _mtx.unlock();
    }
private:
    Mutex _mtx;
};

• RAII风格的加锁方式：
  这里面的两个类成员中并没有真实的锁，只是传入锁的地址来进行对象的构造，进而在构造的时候就进行加锁操作，在对象析构的时候自动进行解锁；

BlockQueue.hpp:

#pragma once

#include 
#include 
#include 
#include 
#include"lockGuard.hpp"

using namespace std;

const int gDefaultCap = 5;

template <class T>
class BlockQueue
{
private:
    bool isQueueEmpty()
    {
        return _bq.size() == 0;
    }

    bool isQueueFull()
    {
        return _bq.size() == _capacity;
    }

public:
    BlockQueue(int capacity = gDefaultCap)
        : _capacity(capacity)
    {
        pthread_mutex_init(&_mtx, nullptr);
        pthread_cond_init(&_Empty, nullptr);
        pthread_cond_init(&_Full, nullptr);
    }

    void push(const T &in) // 生产者放数据
    {
        lockGuard lockguard(&_mtx);//自动调用构造函数，加锁

        while (isQueueFull())
        {
            pthread_cond_wait(&_Full, &_mtx);
        }
        
        _bq.push(in);

        if (_bq.size() >= _capacity / 2)
        {
            pthread_cond_signal(&_Empty);费
        }
        //自动调用析构函数，解锁
    }

    void pop(T *out)
    {
        lockGuard lockguard(&_mtx);//自动调用构造函数，加锁

        while (isQueueEmpty())
        {
            pthread_cond_wait(&_Empty, &_mtx);
        }
        *out = _bq.front();
        _bq.pop();
        pthread_cond_signal(&_Full); 
        //自动调用析构函数，解锁
    }

    ~BlockQueue()
    {
        pthread_mutex_destroy(&_mtx);
        pthread_cond_destroy(&_Empty);
        pthread_cond_destroy(&_Full);
    }

private:
    queue<T> _bq;          // 阻塞队列
    int _capacity;         // 容量上限
    pthread_mutex_t _mtx;  // 通过互斥锁保证队列安全
    pthread_cond_t _Empty; // 同来表示bq 是否为空的条件
    pthread_cond_t _Full;  // 同来表示bq 是否为满的条件
};

构造lockGuard对象的时候，就已经加锁完成了；
析构的时候，自动解锁；

三、POSIX信号量

1.信号量的概念与使用

共享资源：任何一个时刻只有一个执行流在进行访问，共享资源是被当作整体使用的，执行流之间都是互斥的；
如果一个共享资源不被当做一个整体，而让不同的执行流访问不同的区域，就可以多执行流并发访问了，不同执行流只有在访问同一个区域的时候才需要进行互斥；
当前共享资源中还有多少份资源，特定的执行流使用可以是否可以得到一个共享资源，这些都可以通过信号量来实现；

• 信号量的本质，就是一个计数器；
  访问临界资源的时候，必须先申请信号量资源（sem- -，预定资源，P操作），使用完毕信号量资源（sem++， 释放资源，V操作）；

2.信号量的使用场景

（1）有共享资源；
（2）共享资源可以被局部性访问；
（3）需要对局部性资源的数量进行描述；

3.信号量接口

• 信号量初始化：
  
  参数：
  sem：信号量对象
  pshared：是否共享
  value：初始默认值（计数器的值）

• 申请信号量（P操作）
  
  wait是会默认阻塞一个进程，直到申请到信号量，将信号量–；

• 释放信号量（V操作）
  
  将信号量++；

4.基于环形队列的生产消费模型

• 使用数组实现环形队列：
  
  
  （1）当下标走到数组尾部的时候，下一个下标是数组头部，为了实现这一点，每次下标变动时，下标值都需要 %= n；
  （2）环形队列的逻辑结构是环形的，物理结构是数组；
  （3）生产消费模型需要两个下标，一个生产者，一个消费者；
  （4）两个下标重合的时候，队列既有可能是空的，也有可能是满的；
  判空/判满的方法：1.计数器；2.专门浪费一个位置；
  （5）当生产者和消费者指向同一个位置时，线程之间具有互斥同步的关系；
  当生产者和消费者指向不同位置时，让他们并发执行；
  （6）生产者不能将消费者套圈；
  消费者不能超过生产者；
  队列为空，一定要先让生产者运行；
  队列为满，一定要先让消费者运行；
  （7）生产者最关心的是空间资源 -> spaceSem 剩余空间信号量，初值为N；
  消费者最关心的是数据资源 -> dataSem 剩余数据信号量，初值为0；
  （8）当生产者生产了一个数据后，空间资源被占用，但是数据资源多了一个；
  （9）生产者生产资源前，要先申请空间信号量（spaceSem - -），之后在特定位置生产资源，生产完成后，释放数据信号量（dataSem++）；
  消费者消费资源前，要先申请数据信号量（dataSem - -），之后消费特定位置的资源，消费完成后，释放空间信号量（spaceSem++）；
  （10）当生产线程申请信号量失败，证明空间已满，进程就会被挂起；

5.基于环形队列的生产消费模型实现

• 多生产多消费模型的意义：
  并不是将任务或者数据放在交易场所或者取出就是生产和消费，生产数据或任务和拿到数据或任务之后的处理，才是生产和消费，这才是最耗时的；
  多生产多消费模型的意义在于能够并发处理任务；
  生产的本质：将私有的任务或数据，放到公共空间中；
  消费的本质：将公共空间中的任务或数据，拿到并私有；

sem.hpp
信号量的封装，初始化对象时，就调用构造进行信号量的初始化;
对象销毁时，就自动调用析构，销毁信号量 ;

#ifndef _SEM_HPP_
#define _SEM_HPP_

#include
#include

class Sem
{
public:
    Sem(int val)
    {
        sem_init(&_sem, 0, val);
    }

    void p()
    {
        sem_wait(&_sem);
    }

    void v()
    {
        sem_post(&_sem);
    }

    ~Sem()
    {
        sem_destroy(&_sem);
    }
private:
    sem_t _sem;
};

#endif

ringQueue.hpp

• 单生产者和单消费者在队列为空或为满的时候，需要进行信号量的申请，因此信号量自动就形成了两者的互斥关系，一定会有一方竞争失败；
• 如果改成多生产多消费模型，就会有生产者之间和消费者之间的关系，因此需要两把锁，生产和消费各一把；
• 多生产：当一个生产者线程访问一个下标时，加锁，其他线程来访问时就需要等待；
• 加锁和申请信号量的先后：信号量一定是安全的，具有原子性，资源是要配发给线程的，资源配发的越快，运行效率越高，因此先申请信号量，再加锁，加锁区域的粒度越小越好；

#ifndef _RING_QUEUE_HPP_
#define _RING_QUEUE_HPP_

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include "sem.hpp"

const int g_default_num = 5;

using namespace std;

template <class T>
class RingQueue
{
public:
    RingQueue(int default_num = g_default_num)
        : _ring_queue(default_num)
        , _num(default_num)
        , _c_step(0)
        , _p_step(0)
        , _space_sem(default_num)
        , _data_sem(0)
    {
        pthread_mutex_init(&_clock, nullptr);
        pthread_mutex_init(&_plock, nullptr);
    }

    ~RingQueue()
    {
        pthread_mutex_destroy(&_clock);
        pthread_mutex_destroy(&_plock);
    }

    // 生产者：空间资源，生产者们的临界资源是下标
    // 加锁和申请信号量的先后：信号量一定是安全的，具有原子性，
    // 资源是要配发给线程的，资源配发的越快，运行效率越高，因此先申请信号量，再加锁
    // 加锁的粒度越小越好
    void push(const T &in)
    {
        // 先申请空间信号量
        _space_sem.p();
        // 多生产进程访问时，当一个生产者线程访问一个下标时，加锁，其他线程来访问时就需要等待
        pthread_mutex_lock(&_plock);
        // 成功竞争到锁的线程继续执行下面操作
        // 放入数据
        _ring_queue[_p_step++] = in;
        _p_step %= _num;
        // 生产完后，解锁
        pthread_mutex_unlock(&_plock);
        // 释放数据信号量
        _data_sem.v();
    }

    void pop(T *out)
    {
        _data_sem.p();
        pthread_mutex_lock(&_clock);
        *out = _ring_queue[_c_step++];
        _c_step %= _num;
        pthread_mutex_unlock(&_clock);
        _space_sem.v();
    }

private:
    vector<T> _ring_queue;
    int _num;
    int _c_step;            // 消费下标
    int _p_step;            // 生产下标
    Sem _space_sem;         // 空间信号量
    Sem _data_sem;          // 数据信号量
    pthread_mutex_t _clock; // 多消费者进程的锁
    pthread_mutex_t _plock; // 多生产者进程的锁
};

#endif

ConPod.cc

#include"ringQueue.hpp"

void* consumer(void* args)
{
    RingQueue<int>* rq = (RingQueue<int>*)args;
    while(true)
    {
        sleep(1);
        int x = 0;
        //从环形队列中获取任务或数据
        rq->pop(&x);
        //进行一定的处理
        cout << "消费：" << x << "[" << pthread_self() << "]" << endl;
    }
}

void* procudtor(void* args)
{
    RingQueue<int>* rq = (RingQueue<int>*)args;
    while(true)
    {
        //构建数据或任务对象
        int x = rand() % 100 + 1;
        //放入环形队列
        rq->push(x);
        cout << "生产：" << x << "[" << pthread_self() << "]" << endl;
    }
}


int main()
{
    srand((uint64_t)time(nullptr) ^ getpid());
    RingQueue<int>* rq = new RingQueue<int>();

    pthread_t c[3], p[2];

    pthread_create(c, nullptr, consumer, (void*)rq);
    pthread_create(c + 1, nullptr, consumer, (void*)rq);
    pthread_create(c + 2, nullptr, consumer, (void*)rq);
    
    pthread_create(p, nullptr, procudtor, (void*)rq);
    pthread_create(p + 1, nullptr, procudtor, (void*)rq);

    for(int i = 0; i < 3; i++)
    {
        pthread_join(c[i], nullptr);
    }

    for(int i = 0; i < 2; i++)
    {
        pthread_join(p[i], nullptr);
    }

    return 0;
}

运行结果：

6.信号量的意义

信号量的本质是一个计数器，它的意义在于可以不用进入临界区，就可以得知资源的情况，甚至可以减少临界区内部的判断；
申请锁和释放锁的过程，本质在于我们并不清楚临界资源的情况；
信号量要预设临界资源的情况，而且在pv变化过程中，我们在外部就能够知晓临界资源的情况；