C++11多线程教学（二）

C++11多线程教学II

从我最近发布的C++11线程教学文章里，我们已经知道C++11线程写法与POSIX的pthreads写法相比，更为简洁。只需很少几个简单概念，我们就能搭建相当复杂的处理图片程序，但是我们回避了线程同步的议题。在接下来的部分，我们将进入C++11多线程编程的同步领域，看看如何来同步一组并行的线程。

我们快速回顾一下如何利用c++11创建线程组。上次教学当中，我们用传统c数组保存线程，也完全可以用标准库的向量容器，这样做更有c++11的气象，同时又能避免使用new和delete来动态分配内存所带来的隐患。

#include
#include
#include

//This function will be called from a thread线程将调用此函数

void func(int tid) {
    std::cout << "Launched by thread " << tid << std::endl;
}

int main() {
    std::vectorth;

    int nr_threads = 10;

    //Launch a group of threads 启动一组线程
    for (int i = 0; i < nr_threads; ++i) {
        th.push_back(std::thread(func,i));
    }

    //Join the threads with the main thread 与主线程协同运转
    for(auto &t : th){
        t.join();
    }

    return 0;
}

在Mac OSX Lion上用clang++或gcc-4.7编译上述程序：

clang++ -Wall -std=c++0x -stdlib=libc++ file_name.cpp

g++-4.7 -Wall -std=c++11 file_name.cpp

 

现代Linux系统上，使用gcc-4.6.x编译代码：

 

g++ -std=c++0x -pthread file_name.cpp

 

某些活生生的现实问题，其棘手的地方就在于它们天然就是并行方式，上面开头部分写的代码当中，已用很简化的语法实现了这种方式。举一个典型的并行问题：引入两个数组，一个数组与乘数相乘，生成孟得伯特集合。

线程之间还有同步层次的问题。以向量点乘为例来说，两个等长（维度）向量，他们的元素两两对应相乘，然后乘积相加得到一个标量结果。初略的并行编码方式如下：
 

#include
#include
#include

...

void dot_product(const std::vector&v1, const std::vector&v2, int &result, 
int L, int R){
    for(int i = L; i < R; ++i){
        result += v1[i] * v2[i];
    }
}

int main(){
    int nr_elements = 100000;
    int nr_threads = 2;
    int result = 0;
    std::vectorthreads;

    //Fill two vectors with some constant values for a quick verification 
    // v1={1,1,1,1,...,1}以常量值填充两个向量，便于检验
    // v2={2,2,2,2,...,2}    
    // The result of the dot_product should be 200000 for this particular case
   //当前例子的点乘结果应为200000
    std::vectorv1(nr_elements,1), v2(nr_elements,2);

    //Split nr_elements into nr_threads parts 把nr_elements份计算任务划分为 nr_threads 个部分
    std::vectorlimits = bounds(nr_threads, nr_elements);

    //Launch nr_threads threads: 启动 nr_threads 条线程
    for (int i = 0; i < nr_threads; ++i) {
        threads.push_back(std::thread(dot_product, std::ref(v1), std::ref(v2), 
std::ref(result), limits[i], limits[i+1]));
    }


    //Join the threads with the main thread 协同 线程组与主线程
    for(auto &t : threads){
        t.join();
    }

    //Print the result打印结果
    std::cout<<result<<std::endl;
 
    return 0;
}
上述代码的结果显然应该是200000，但是运行几次出来的结果都有轻微的差异：
 
sol $g++-4.7 -Wall -std=c++11 cpp11_threads_01.cpp
sol $./a.out
138832
sol $./a.out
138598
sol $./a.out
138032
sol $./a.out
140690

sol $

 

怎么回事？仔细看第九行代码，变量result累加v1[i],v2[i]之和。该行是典型的竞争条件，这段代码在两个异步线程中并行运作，变量result可以被任意一方抢先访问而被改变。

通过规定该变量应同步地由线程来访问，我们可以避免出问题，我们可以采用一个mutex（互斥）来达成目的，mutex是一种特别用途的变量，行为如同一个barrier，同步化访问那段修改result变量的代码：
 
#include
#include
#include
#include

static std::mutex barrier;

...

void dot_product(const std::vector&v1, const std::vector&v2, int &result, int L, int R){
    int partial_sum = 0;
    for(int i = L; i < R; ++i){
        partial_sum += v1[i] * v2[i];
    }
    std::lock_guardblock_threads_until_finish_this_job(barrier);
    result += partial_sum;
}
...

第6行创建一个全局mutex变量barrier，第15行强制线程在完成for循环之后才同步存取result。注意，这一次我们采用了新的变量partial sum，声明为线程局部变量。其他代码部分保持原貌。

针对这个特定的例子，我们还可以找到更简洁优美的方案，我们可以采用原子类型，这是一种特定的变量类型，能达成安全的同时读写，在底层基本上解决了同步问题。额外注明一下，我们可以使用的原子类型只能用在原子操作上，这些操作都定义在atomic 头文件里面：
 
#include
#include
#include
#include

void dot_product(const std::vector&v1, const std::vector&v2, std::atomic&result, int L, int R){
    int partial_sum = 0;
    for(int i = L; i < R; ++i){
        partial_sum += v1[i] * v2[i];
    }
    result += partial_sum;
}

int main(){
    int nr_elements = 100000;
    int nr_threads = 2;
    std::atomicresult(0);
    std::vectorthreads;

        ...

    return 0;
}

苹果机的clang++当前还不支持原子类型和原子操作，有两个办法可以达到目标，编译最新clang++源码，要么使用最新的gcc-4.7，也需要编译源码。

想学习c++11新语法，我推荐阅读《Professional C++》第二版，《C++ Primer Plus》也可以。