【通用】聊聊c++相关的线程库

1、线程库的创建

说到线程库，不得不提多线程，多线程的发展可以追溯到上世纪80年代，当时出现了多线程的概念，主要用于实现并发编程和并行计算。随着计算机硬件的发展，多核处理器和多线程硬件逐渐普及，多线程技术得到了广泛的应用。在操作系统领域，许多操作系统开始支持多线程，并提供了相关的线程库和API。多线程技术逐渐成为程序设计和开发的重要手段之一，被广泛应用于各种应用程序和软件中。
随着多线程的广泛应用，编程过程中容易的问题也就暴露出来：

• 竞态条件是多线程编程中的一个常见问题，当多个线程同时访问同一数据时，可能会出现数据不一致的情况。为了解决竞态条件问题，需要使用同步机制来确保同一时间只有一个线程访问共享数据。

• 死锁是多线程编程中的另一个常见问题，当多个线程互相等待对方释放资源时，会导致所有线程都无法继续执行。为了避免死锁，可以采用一些算法和策略来控制线程的执行顺序和资源获取方式。

• 活锁是多线程编程中的另一个问题，当多个线程在执行过程中不断地响应对方的请求，但是无法进展时，会导致程序一直循环执行而无法结束。为了避免活锁，可以采用一些算法和策略来限制线程的执行顺序和响应方式。

• 上下文切换是多线程执行时的一种开销，由于线程切换的开销，可能会导致程序的效率下降。为了减少上下文切换的开销，可以采用一些优化技术，例如使用线程池或者减少线程的数量。

• 并发访问共享数据也可能导致数据不一致的问题，多个线程同时访问共享数据时，需要采取同步机制来避免数据不一致。此外，内存一致性也是多线程编程中的一个问题，由于缓存一致性的问题，会导致共享数据的值在不同的线程之间不同。为了解决这些问题，需要使用一些同步机制和内存模型来确保数据的一致性和正确性。

• CPU资源利用不充分也是多线程编程中的一个问题。由于同步机制的开销，可能会导致CPU闲置的情况。为了充分利用CPU资源，可以采用一些优化技术，例如使用并行计算和多线程技术来提高程序的执行效率。

当然，这些问题大都是咱们自己不熟练或者不细心导致的…

为了更加方便地创建和管理线程，避免一些常见的多线程编程陷阱，并提高程序的可靠性和性能，线程库应运而生。

2、线程库作用

线程库提供了一组函数、类和工具，用于创建、同步、调度和终止线程，以及处理线程间的通信和数据共享。通过使用线程库，开发人员可以更加高效地利用多核处理器和多线程硬件，提高应用程序的执行效率和响应速度。同时，线程库还提供了错误处理和资源管理功能，简化了线程相关的编程工作，降低了并发编程的复杂性和风险。

此外，线程库还提供了跨平台和可移植性的支持。许多线程库都遵循POSIX标准或其他的跨平台标准，可以在不同的操作系统和平台上使用。这使得开发人员可以更加方便地将应用程序从一个平台迁移到另一个平台，而不需要对线程相关的代码进行大量的修改。

总之，创建线程库是为了提供一种方便、高效和可靠的机制，用于管理和控制多线程，以实现并发编程和并行计算。

3、当下的线程库

第一个被研发出来的线程库是Pthreads（POSIX线程）。Pthreads是POSIX标准的一部分，最早由美国电话电报公司（AT&T）的贝尔实验室开发，用于实现多线程并发编程。由于Pthreads具有跨平台和标准化的特点，它成为了许多操作系统中线程库的参考实现，并在许多领域得到了广泛应用。虽然现代操作系统和编程语言都提供了自己的线程库，但Pthreads仍然被广泛使用，特别是在需要跨平台兼容性和高度可移植性的应用程序中。

第二个被研发出来的线程库是OpenMP。OpenMP是一个支持多平台共享内存并行编程的编程接口，它提供了一种简单的方式来编写并行程序。OpenMP的主要特点是使用多线程来执行并行区域，这些线程由运行时库管理，可以有效地利用多核处理器。OpenMP的优点是简单易用，支持多种编程语言，包括C、C++和Fortran等，并且提供了丰富的API来支持并行计算。

第三个被研发出来的线程库是TBB（Threading Building Blocks）。TBB是一个跨平台的线程库，提供了一组高级的并行算法和容器，以简化多线程编程。TBB的主要特点是易于使用和可扩展性，它支持多种编程范式，包括数据并行、任务并行和流水线并行等。TBB的另一个优点是可定制性，允许开发人员根据需要自定义并行算法和容器。

现下比较常见的还有Microsoft Parallel Patterns Library（PPL）、ZeroMQ、Boost等。

当然，随着C++标准的演进，Boost.Thread逐渐被整合进了STL线程库中（Boost线程库升级，由C++准标准库升级到了标准库）。

4、优劣对比

优势

• Pthreads：Pthreads是一个成熟的线程库，具有广泛的应用和强大的社区支持。它提供了丰富的API，可以满足各种线程编程需求，并且在多核处理器上具有很好的性能。
• OpenMP：OpenMP是一个简单易用的并行编程模型，它通过简单的编译指导语句和运行时函数，可以快速实现多线程并行程序。OpenMP具有跨平台的可移植性，适用于大规模并行应用程序。
• Intel Threading Building Blocks（TBB）：TBB是一个功能强大的并行编程库，它提供了一套高级的算法和容器类，可以轻松地实现多线程并行程序。TBB具有高效的内存管理和任务调度能力，可以提高程序的性能。
• Microsoft Parallel Patterns Library（PPL）：PPL是一个基于任务的并行编程模型，它提供了一套简洁的API，可以帮助开发者编写高性能的多线程程序。PPL具有高效的线程管理和任务调度能力，适用于Windows平台上的应用程序。
• ZeroMQ：ZeroMQ是一个异步消息库，它支持多种消息传递模式，可以帮助开发者实现分布式并行应用程序。ZeroMQ具有高性能和灵活性，可以与其他线程库配合使用，实现高效的并行应用程序。
• STL 标准库
  标准性和易用性：STL线程库符合标准C++规范，易于学习和使用。它提供了一组丰富的线程操作函数和类，如互斥锁、条件变量、异步操作等，使得多线程编程更加简单。
  跨平台性：STL线程库可以在不同的操作系统和平台上使用，具有较好的可移植性。
  高性能：STL线程库在许多情况下能够提供较高的性能，尤其是在处理并发任务和利用多核处理器方面

劣势

• Pthreads:
  复杂性：Pthreads 是一个相对低级的线程库，需要程序员手动管理线程的创建、同步和销毁，这增加了编程的复杂性。
  可移植性：尽管 Pthreads 是在 POSIX 标准下定义的，但在某些非 POSIX 兼容的系统上可能需要额外的工作来移植。
  扩展性：对于大量线程的管理可能变得复杂且效率低下，因为 Pthreads 不提供高级的线程池或任务调度功能。
• OpenMP:
  适用范围：OpenMP 主要适用于共享内存并行编程，对于分布式内存系统或需要复杂通信模式的应用来说可能不够灵活。
  错误处理：OpenMP 的错误处理机制相对较弱，不如一些其他线程库提供的错误处理功能强大。
  调试困难：由于 OpenMP 通过编译器指令实现并行化，这可能导致调试过程变得更加复杂。
• TBB (Threading Building Blocks):
  学习曲线：TBB 提供了一套高级的并行算法和容器，这需要一个学习过程来充分利用其功能。
  依赖性：TBB 是 Intel 开发的，尽管它可以在非 Intel 平台上运行，但对于某些特定优化可能依赖于 Intel 硬件。
  灵活性：TBB 的设计目标是提供易于使用的并行算法和容器，但在某些情况下可能不如手动管理线程那么灵活。
• PPL (Parallel Patterns Library):
  平台限制：PPL 是微软开发的，主要针对 Windows 平台，这可能限制了其在其他操作系统上的使用。
  生态系统：与更广泛使用的标准库（如 STL）相比，PPL 的生态系统可能较小，导致可用的资源和支持有限。
• ZeroMQ:
  不是线程库：需要明确的是，ZeroMQ 主要是一个高性能异步消息库，而不是一个线程库。因此，将其与其他线程库直接比较可能不太公平。
  复杂性：ZeroMQ 提供了高度灵活的消息传递模式，但这也增加了学习和使用的复杂性。
  持久性：ZeroMQ 不提供消息持久性功能，如果系统崩溃，消息可能会丢失。
  协议限制：ZeroMQ 使用自定义的协议进行通信，而不是标准的消息队列协议，这可能在与其他系统的集成时造成限制。
• STL 标准库
  资源管理：STL线程库的资源管理不够智能，可能会导致线程泄漏或死锁等问题。需要开发者手动管理线程的创建和销毁，以及合理地使用同步机制。
  错误处理：STL线程库的错误处理能力较弱，遇到线程异常或错误时可能会导致程序崩溃或不可预测的行为。需要开发者自行添加错误处理逻辑。
  灵活性：虽然STL线程库提供了一些基本的线程操作函数和类，但对于更高级的多线程编程需求，可能需要使用更底层的操作系统API或第三方库。

总结

线程库的出现大大简化了多线程编程的复杂性，使得开发者能够更加方便地编写出高效的多线程程序。线程库都有各自的特点和优势，选择适合自己需求的线程库需要考虑多个因素，如性能、易用性、可移植性、社区支持和文档等。至于该使用哪一种主要还是根据项目的具体需求、团队的熟悉程度以及库的维护和支持情况来做出决策。