原文链接:http://blog.jobbole.com/44409/
线程
类std::thread代表一个可执行线程,使用时必须包含头文件<thread>。std::thread可以和普通函数,匿名函数和仿函数(一个实现了operator()函数的类)一同使用。另外,它允许向线程函数传递任意数量的参数。
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#include <thread>
void
func()
{
// do some work
}
int
main()
{
std::
thread
t(func);
t.join();
return
0;
}
|
上例中,t 是一个线程对象,函数func()运行于该线程中。对join()函数的调用将使调用线程(本例是指主线程)一直处于阻塞状态,直到正在执行的线程t执行结束。如果线程函数返回某个值,该值也将被忽略。不过,该函数可以接收任意数量的参数。
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void
func(
int
i,
double
d,
const
std::string& s)
{
std::cout << i <<
", "
<< d <<
", "
<< s << std::endl;
}
int
main()
{
std::
thread
t(func, 1, 12.50,
"sample"
);
t.join();
return
0;
}
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尽管可以向线程函数传递任意数量的参数,但是所有的参数应当按值传递。如果需要将参数按引用传递,那要向下例所示那样,必须将参数用std::ref 或者std::cref进行封装。
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void
func(
int
& a)
{
a++;
}
int
main()
{
int
a = 42;
std::
thread
t(func, std::ref(a));
t.join();
std::cout << a << std::endl;
return
0;
}
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该程序打印结果为43,但是如果不用std::ref把参数a进行封装的话,输出结果将为42.
除了join方法外,该线程类还提供了另外两个方法:
swap:交换两个线程对象的底层句柄。
Detach: 允许执行该方法的线程脱离其线程对象而继续独立执行。脱离后的线程不再是可结合线程(你不能等待它们执行结束)。
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int
main()
{
std::
thread
t(funct);
t.detach();
return
0;
}
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有一点非常重要,如果线程函数抛出异常,使用常规的try-catch语句是捕获不到该异常的。换句话说,以下的做法是不可行的:
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try
{
std::
thread
t1(func);
std::
thread
t2(func);
t1.join();
t2.join();
}
catch
(
const
std::exception& ex)
{
std::cout << ex.what() << std::endl;
}
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要在线程间传递异常,你需要在线程函数中捕获他们,将其存储在合适的地方,比便于另外的线程可以随后获取到这些异常。
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std::mutex g_mutex;
std::vector<std::exception_ptr> g_exceptions;
void
throw_function()
{
throw
std::exception(
"something wrong happened"
);
}
void
func()
{
try
{
throw_function();
}
catch
(...)
{
std::lock_guard<std::mutex> lock(g_mutex);
g_exceptions.push_back(std::current_exception());
}
}
int
main()
{
g_exceptions.clear();
std::
thread
t(func);
t.join();
for
(auto& e : g_exceptions)
{
try
{
if
(e != nullptr)
{
std::rethrow_exception(e);
}
}
catch
(
const
std::exception& e)
{
std::cout << e.what() << std::endl;
}
}
return
0;
}
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想要知道更多的关于捕获和传递异常的知识,可以阅读这两本书在主线程中处理辅助线程抛出的C++异常和怎样在线程间传递异常。
在深入学习之前,有一点需要注意 <thread>头文件在命名空间std::this_thread中提供了一些帮助函数:
锁
在上面的例子中,我需要对vector g_exceptions进行同步访问,以确保在同一时间只能有一个线程向其中添加新元素。为此,我使用了互斥量,并对该互斥进行加锁。互斥量是一个核心同步原语,C++ 11的<mutex>头文件里包含了四种不同的互斥量。
下面是一个使用了std::mutex的例子(注意前面提到过的帮助函数get_id()和sleep_for()的用法)。
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#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <chrono>
std::mutex g_lock;
void
func()
{
g_lock.lock();
std::cout <<
"entered thread "
<< std::this_thread::get_id() << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(
rand
() % 10));
std::cout <<
"leaving thread "
<< std::this_thread::get_id() << std::endl;
g_lock.unlock();
}
int
main()
{
srand
((unsigned
int
)
time
(0));
std::
thread
t1(func);
std::
thread
t2(func);
std::
thread
t3(func);
t1.join();
t2.join();
t3.join();
return
0;
}
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输出结果如下所示:
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entered thread 10144
leaving thread 10144
entered thread 4188
leaving thread 4188
entered thread 3424
leaving thread 3424
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lock()和unlock()这两个方法应该一目了然,第一个方法用来对互斥量加锁,如果互斥量不可用,便处于阻塞状态。后者则用来对互斥量解锁。
下面这个例子展示了一个简单的线程安全容器(内部使用std::vector).这个容器带有添加单个元素的add()方法和添加多个元素的addrange()方法,addrange()方法内部仅仅调用了add()方法。
注意:就像下面的评论里所指出的一样,由于某些原因,包括使用了va_args,这不是一个标准的线程安全容器。而且,dump()方法也不是容器的方法,从真正的实现上来说,它只是一个帮助(独立的)函数。这个例子仅仅用来告诉大家一些有关互斥量的概念,而不是实现一个完全成熟的,无任何错误的线程安全容器。
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template
<
typename
T>
class
container
{
std::mutex _lock;
std::vector<T> _elements;
public
:
void
add(T element)
{
_lock.lock();
_elements.push_back(element);
_lock.unlock();
}
void
addrange(
int
num, ...)
{
va_list
arguments;
va_start
(arguments, num);
for
(
int
i = 0; i < num; i++)
{
_lock.lock();
add(
va_arg
(arguments, T));
_lock.unlock();
}
va_end
(arguments);
}
void
dump()
{
_lock.lock();
for
(auto e : _elements)
std::cout << e << std::endl;
_lock.unlock();
}
};
void
func(container<
int
>& cont)
{
cont.addrange(3,
rand
(),
rand
(),
rand
());
}
int
main()
{
srand
((unsigned
int
)
time
(0));
container<
int
> cont;
std::
thread
t1(func, std::ref(cont));
std::
thread
t2(func, std::ref(cont));
std::
thread
t3(func, std::ref(cont));
t1.join();
t2.join();
t3.join();
cont.dump();
return
0;
}
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运行该程序时,会进入死锁状态。原因是该容器试图多次去获取同一个互斥量,却一直没有释放它,这样是不可行的。
在这里,使用std::recursive_mutex就可以很好地解决这个问题,它允许同一个线程多次获取同一个互斥量,可获取的互斥量的最大次数并没有具体说明。但是一旦超过最大次数,再对lock进行调用就会抛出std::system_error错误异常。
要想修改上述代码中的问题(除了修改addrange()方法的实现,使它不去调用lock()和unlock()),还可以将互斥量std::mutex改为std::recursive_mutex
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template
<
typename
T>
class
container
{
std::mutex _lock;
std::vector<T> _elements;
public
:
void
add(T element)
{
_lock.lock();
_elements.push_back(element);
_lock.unlock();
}
void
addrange(
int
num, ...)
{
va_list
arguments;
va_start
(arguments, num);
for
(
int
i = 0; i < num; i++)
{
_lock.lock();
add(
va_arg
(arguments, T));
_lock.unlock();
}
va_end
(arguments);
}
void
dump()
{
_lock.lock();
for
(auto e : _elements)
std::cout << e << std::endl;
_lock.unlock();
}
};
void
func(container<
int
>& cont)
{
cont.addrange(3,
rand
(),
rand
(),
rand
());
}
int
main()
{
srand
((unsigned
int
)
time
(0));
container<
int
> cont;
std::
thread
t1(func, std::ref(cont));
std::
thread
t2(func, std::ref(cont));
std::
thread
t3(func, std::ref(cont));
t1.join();
t2.join();
t3.join();
cont.dump();
return
0;
}
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修改后,就会得到下面的输出结果。
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聪明的读者会注意到每次调用func()都会产生相同的数字序列。这是因为种子数是线程本地化的,仅仅在主线程中调用了srand()对种子进行了初始化,在其他工作线程中并没用进行初始化,所以每次都得到相同的数字序列。
显式的加锁和解锁会导致一些问题,比如忘记解锁或者请求加锁的顺序不正确,进而产生死锁。该标准提供了一些类和函数帮助解决此类问题。这些封装类保证了在RAII风格上互斥量使用的一致性,可以在给定的代码范围内自动加锁和解锁。封装类包括:
Lock_guard:在构造对象时,它试图去获取互斥量的所有权(通过调用lock()),在析构对象时,自动释放互斥量(通过调用unlock()).这是一个不可复制的类。
Unique_lock:这个一通用的互斥量封装类,不同于lock_guard,它还支持延迟加锁,时间加锁和递归加锁以及锁所有权的转移和条件变量的使用。这也是一个不可复制的类,但它是可移动类。
有了这些封装类,我们可以像下面这样改写容器类:
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template
<
typename
T>
class
container
{
std::recursive_mutex _lock;
std::vector<T> _elements;
public
:
void
add(T element)
{
std::lock_guard<std::recursive_mutex> locker(_lock);
_elements.push_back(element);
}
void
addrange(
int
num, ...)
{
va_list
arguments;
va_start
(arguments, num);
for
(
int
i = 0; i < num; i++)
{
std::lock_guard<std::recursive_mutex> locker(_lock);
add(
va_arg
(arguments, T));
}
va_end
(arguments);
}
void
dump()
{
std::lock_guard<std::recursive_mutex> locker(_lock);
for
(auto e : _elements)
std::cout << e << std::endl;
}
};
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有人也许会问,既然dump()方法并没有对容器的状态做任何修改,是不是应该定义为const方法呢?但是你如果将它定义为const,编译器会报出下面的错误:
‘std::lock_guard<_Mutex>::lock_guard(_Mutex &)’ : cannot convert parameter 1 from ‘const std::recursive_mutex’ to ‘std::recursive_mutex &’
一个互斥量(不管使用的哪一种实现)必须要获取和释放,这就意味着要调用非const的lock()和unlock()方法。所以从逻辑上来讲,lock_guard的参数不能使const(因为如果该方法为const,互斥量也必需是const).解决这个问题的办法就是将互斥量定义为可变的mutable,Mutable允许在常函数中修改状态。
不过,这种方法只能用于隐藏或者元状态(就像对计算结果或查询的数据进行缓存,以便下次调用时可以直接使用,不需要进行多次计算和查询。再或者,对在一个对象的实际状态起辅助作用的互斥量进行位的修改)。
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template
<
typename
T>
class
container
{
mutable
std::recursive_mutex _lock;
std::vector<T> _elements;
public
:
void
dump()
const
{
std::lock_guard<std::recursive_mutex> locker(_lock);
for
(auto e : _elements)
std::cout << e << std::endl;
}
};
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这些封装类的构造函数可以重载,接受一个参数用来指明加锁策略。可用的策略如下:
这些策略的声明如下:
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struct
defer_lock_t { };
struct
try_to_lock_t { };
struct
adopt_lock_t { };
constexpr std::defer_lock_t defer_lock = std::defer_lock_t();
constexpr std::try_to_lock_t try_to_lock = std::try_to_lock_t();
constexpr std::adopt_lock_t adopt_lock = std::adopt_lock_t();
|
除了这些互斥量的封装类,该标准还提供了两个方法,用于对一个或多个互斥量进行加锁。
这是一个发生死锁的例子:有一个用来存储元素的容器和一个函数exchange(),该函数用来交换两个容器中的元素。要成为线程安全函数,该函数通过获取每个容器的互斥量,来对两个容器的访问进行同步操作。
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template
<
typename
T>
class
container
{
public
:
std::mutex _lock;
std::set<T> _elements;
void
add(T element)
{
_elements.insert(element);
}
void
remove
(T element)
{
_elements.erase(element);
}
};
void
exchange(container<
int
>& cont1, container<
int
>& cont2,
int
value)
{
cont1._lock.lock();
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
// <-- forces context switch to simulate the deadlock
cont2._lock.lock();
cont1.
remove
(value);
cont2.add(value);
cont1._lock.unlock();
cont2._lock.unlock();
}
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假设这个函数是由两个不同的线程进行调用的,第一个线程中,一个元素从容器1中移除,添加到容器2中。第二个线程中,该元素又从容器2移除添加到容器1中。这种做法会导致发生死锁(如果在获取第一个锁后,线程上下文刚好从一个线程切换到另一个线程,导致发生死锁)。
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int
main()
{
srand
((unsigned
int
)
time
(NULL));
container<
int
> cont1;
cont1.add(1);
cont1.add(2);
cont1.add(3);
container<
int
> cont2;
cont2.add(4);
cont2.add(5);
cont2.add(6);
std::
thread
t1(exchange, std::ref(cont1), std::ref(cont2), 3);
std::
thread
t2(exchange, std::ref(cont2), std::ref(cont1), 6)
t1.join();
t2.join();
return
0;
}
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要解决这个问题,可以使用std::lock来确保以避免发生死锁的方式来获取锁。
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void
exchange(container<
int
>& cont1, container<
int
>& cont2,
int
value)
{
std::lock(cont1._lock, cont2._lock);
cont1.
remove
(value);
cont2.add(value);
cont1._lock.unlock();
cont2._lock.unlock();
}
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条件变量C++11 还提供了另外一种同步原语,就是条件变量,它能使一个或多个线程进入阻塞状态,直到接到另一个线程的通知,或者发生超时或虚假唤醒时,才退出阻塞.在头文件<condition_variable> 里对条件变量有两种实现:
condition_variable:要求任何在等待该条件变量的线程必须先获取std::unique_lock锁。
Condition_variable_any:是一种更加通用的实现,可以用于任意满足锁的基本条件的类型(该实现只要提供了lock()和unlock()方法即可)。因为使用它花费的代价比较高(从性能和操作系统资源的角度来讲),所以只有在提供了必不可少的额外的灵活性的条件下才提倡使用它。
下面来讲讲条件变量的工作原理: 至少有一个线程在等待某个条件变为true。等待的线程必须先获取unique_lock 锁。该锁被传递给wait()方法,wait()方法会释放互斥量,并将线程挂起,直到条件变量接收到信号。收到信号后,线程会被唤醒,同时该锁也会被重新获取。
至少有一个线程发送信号使某个条件变为true。可以使用notify_one()来发送信号,同时唤醒一个正在等待该条件收到信号的处于阻塞状态的线程,或者用notify_all()来唤醒在等待该条件的所有线程。
在多处理器系统中,因为一些复杂情况,要想完全预测到条件被唤醒并不容易,还会出现虚假唤醒的情况。就是说,在没人给条件变量发送信号的情况下,线程也可能会被唤醒。所以线程被唤醒后,还需要检测条件是否为true。因为可能会多次发生虚假唤醒,所以需要进行循环检测。
下面代码是一个使用条件变量来同步线程的例子:几个工作线程运行时可能会产生错误并将错误代码放到队列里。记录线程会从队列里取出错误代码并输出它们来处理这些错误。发生错误的时候,工作线程会给记录线程发信号。记录线程一直在等待条件变量接收信号。为了避免发生虚假唤醒,该等待过程在循环检测条件的布尔值。
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