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[導讀]c++11關于并發(fā)引入了好多好東西，這里按照如下順序介紹： std::thread相關 std::mutex相關 std::lock相關 std::atomic相關 std::call_once相關 volatile相關 std::condition_variable相關 std::future相關 async相關 std::thread相關 c++11之前你可能使用pthr

c++11關于并發(fā)引入了好多好東西，這里按照如下順序介紹：

std::thread相關
std::mutex相關
std::lock相關
std::atomic相關
std::call_once相關
volatile相關
std::condition_variable相關
std::future相關
async相關

std::thread相關

c++11之前你可能使用pthread_xxx來創(chuàng)建線程，繁瑣且不易讀，c++11引入了std::thread來創(chuàng)建線程，支持對線程join或者detach。直接看代碼：

#include <iostream>#include <thread>
using namespace std;
int main() { auto func = []() { for (int i = 0; i < 10; ++i) { cout << i << " "; } cout << endl; }; std::thread t(func); if (t.joinable()) { t.detach(); } auto func1 = [](int k) { for (int i = 0; i < k; ++i) { cout << i << " "; } cout << endl; }; std::thread tt(func1, 20); if (tt.joinable()) { // 檢查線程可否被join tt.join(); } return 0;}

上述代碼中，函數(shù)func和func1運行在線程對象t和tt中，從剛創(chuàng)建對象開始就會新建一個線程用于執(zhí)行函數(shù)，調(diào)用join函數(shù)將會阻塞主線程，直到線程函數(shù)執(zhí)行結束，線程函數(shù)的返回值將會被忽略。如果不希望線程被阻塞執(zhí)行，可以調(diào)用線程對象的detach函數(shù)，表示將線程和線程對象分離。

如果沒有調(diào)用join或者detach函數(shù)，假如線程函數(shù)執(zhí)行時間較長，此時線程對象的生命周期結束調(diào)用析構函數(shù)清理資源，這時可能會發(fā)生錯誤，這里有兩種解決辦法，一個是調(diào)用join()，保證線程函數(shù)的生命周期和線程對象的生命周期相同，另一個是調(diào)用detach()，將線程和線程對象分離，這里需要注意，如果線程已經(jīng)和對象分離，那我們就再也無法控制線程什么時候結束了，不能再通過join來等待線程執(zhí)行完。

這里可以對thread進行封裝，避免沒有調(diào)用join或者detach可導致程序出錯的情況出現(xiàn)：

class ThreadGuard { public: enum class DesAction { join, detach };
 ThreadGuard(std::thread&& t, DesAction a) : t_(std::move(t)), action_(a){};
 ~ThreadGuard() { if (t_.joinable()) { if (action_ == DesAction::join) { t_.join(); } else { t_.detach(); } } }
 ThreadGuard(ThreadGuard&&) = default; ThreadGuard& operator=(ThreadGuard&&) = default;
 std::thread& get() { return t_; }
 private: std::thread t_; DesAction action_;};
int main() { ThreadGuard t(std::thread([]() { for (int i = 0; i < 10; ++i) { std::cout << "thread guard " << i << " "; } std::cout << std::endl;}), ThreadGuard::DesAction::join); return 0;}

c++11還提供了獲取線程id，或者系統(tǒng)cpu個數(shù)，獲取thread native_handle，使得線程休眠等功能

std::thread t(func);cout << "當前線程ID " << t.get_id() << endl;cout << "當前cpu個數(shù) " << std::thread::hardware_concurrency() << endl;auto handle = t.native_handle();// handle可用于pthread相關操作std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));

std::mutex相關

std::mutex是一種線程同步的手段，用于保存多線程同時操作的共享數(shù)據(jù)。

mutex分為四種：

std::mutex：獨占的互斥量，不能遞歸使用，不帶超時功能
std::recursive_mutex：遞歸互斥量，可重入，不帶超時功能
std::timed_mutex：帶超時的互斥量，不能遞歸
std::recursive_timed_mutex：帶超時的互斥量，可以遞歸使用

拿一個std::mutex和std::timed_mutex舉例吧，別的都是類似的使用方式：

std::mutex:

#include <iostream>#include <mutex>#include <thread>
using namespace std;std::mutex mutex_;
int main() { auto func1 = [](int k) { mutex_.lock(); for (int i = 0; i < k; ++i) { cout << i << " "; } cout << endl; mutex_.unlock(); }; std::thread threads[5]; for (int i = 0; i < 5; ++i) { threads[i] = std::thread(func1, 200); } for (auto& th : threads) { th.join(); } return 0;}

std::timed_mutex:

#include <iostream>#include <mutex>#include <thread>#include <chrono>
using namespace std;std::timed_mutex timed_mutex_;
int main() { auto func1 = [](int k) { timed_mutex_.try_lock_for(std::chrono::milliseconds(200)); for (int i = 0; i < k; ++i) { cout << i << " "; } cout << endl; timed_mutex_.unlock(); }; std::thread threads[5]; for (int i = 0; i < 5; ++i) { threads[i] = std::thread(func1, 200); } for (auto& th : threads) { th.join(); } return 0;}

std::lock相關

這里主要介紹兩種RAII方式的鎖封裝，可以動態(tài)的釋放鎖資源，防止線程由于編碼失誤導致一直持有鎖。

c++11主要有std::lock_guard和std::unique_lock兩種方式，使用方式都類似，如下：

#include <iostream>#include <mutex>#include <thread>#include <chrono>
using namespace std;std::mutex mutex_;
int main() { auto func1 = [](int k) { // std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_); std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_); for (int i = 0; i < k; ++i) { cout << i << " "; } cout << endl; }; std::thread threads[5]; for (int i = 0; i < 5; ++i) { threads[i] = std::thread(func1, 200); } for (auto& th : threads) { th.join(); } return 0;}

std::lock_gurad相比于std::unique_lock更加輕量級，少了一些成員函數(shù)，std::unique_lock類有unlock函數(shù)，可以手動釋放鎖，所以條件變量都配合std::unique_lock使用，而不是std::lock_guard，因為條件變量在wait時需要有手動釋放鎖的能力，具體關于條件變量后面會講到。

std::atomic相關

c++11提供了原子類型std::atomic<T>，理論上這個T可以是任意類型，但是我平時只存放整形，別的還真的沒用過，整形有這種原子變量已經(jīng)足夠方便，就不需要使用std::mutex來保護該變量啦?？匆粋€計數(shù)器的代碼：

struct OriginCounter { // 普通的計數(shù)器 int count; std::mutex mutex_; void add() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_); ++count; }
 void sub() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_); --count; }
 int get() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_); return count; }};
struct NewCounter { // 使用原子變量的計數(shù)器 std::atomic<int> count; void add() { ++count; // count.store(++count);這種方式也可以 }
 void sub() { --count; // count.store(--count); }
 int get() { return count.load(); }};

是不是使用原子變量更加方便了呢？

std::call_once相關

c++11提供了std::call_once來保證某一函數(shù)在多線程環(huán)境中只調(diào)用一次，它需要配合std::once_flag使用，直接看使用代碼吧：

std::once_flag onceflag;
void CallOnce() { std::call_once(onceflag, []() { cout << "call once" << endl; });}
int main() { std::thread threads[5]; for (int i = 0; i < 5; ++i) { threads[i] = std::thread(CallOnce); } for (auto& th : threads) { th.join(); } return 0;}

volatile相關

貌似把volatile放在并發(fā)里介紹不太合適，但是貌似很多人都會把volatile和多線程聯(lián)系在一起，那就一起介紹下吧。

volatile通常用來建立內(nèi)存屏障，volatile修飾的變量，編譯器對訪問該變量的代碼通常不再進行優(yōu)化，看下面代碼：

int *p = xxx;int a = *p;int b = *p;

a和b都等于p指向的值，一般編譯器會對此做優(yōu)化，把*p的值放入寄存器，就是傳說中的工作內(nèi)存(不是主內(nèi)存)，之后a和b都等于寄存器的值，但是如果中間p地址的值改變，內(nèi)存上的值改變啦，但a,b還是從寄存器中取的值(不一定，看編譯器優(yōu)化結果)，這就不符合需求，所以在此對p加volatile修飾可以避免進行此類優(yōu)化。

注意：volatile不能解決多線程安全問題，針對特種內(nèi)存才需要使用volatile，它和atomic的特點如下：

? std::atomic用于多線程訪問的數(shù)據(jù)，且不用互斥量，用于并發(fā)編程中

? volatile用于讀寫操作不可以被優(yōu)化掉的內(nèi)存，用于特種內(nèi)存中

std::condition_variable相關

條件變量是c++11引入的一種同步機制，它可以阻塞一個線程或者個線程，直到有線程通知或者超時才會喚醒正在阻塞的線程，條件變量需要和鎖配合使用，這里的鎖就是上面介紹的std::unique_lock。

這里使用條件變量實現(xiàn)一個CountDownLatch：

class CountDownLatch { public: explicit CountDownLatch(uint32_t count) : count_(count);
 void CountDown() { std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_); --count_; if (count_ == 0) { cv_.notify_all(); } }
 void Await(uint32_t time_ms = 0) { std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_); while (count_ > 0) { if (time_ms > 0) { cv_.wait_for(lock, std::chrono::milliseconds(time_ms)); } else { cv_.wait(lock); } } }
 uint32_t GetCount() const { std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_); return count_; }
 private: std::condition_variable cv_; mutable std::mutex mutex_; uint32_t count_ = 0;};

關于條件變量其實還涉及到通知丟失和虛假喚醒問題，因為不是本文的主題，這里暫不介紹，大家有需要可以留言。

std::future相關

c++11關于異步操作提供了future相關的類，主要有std::future、std::promise和std::packaged_task，std::future比std::thread高級些，std::future作為異步結果的傳輸通道，通過get()可以很方便的獲取線程函數(shù)的返回值，std::promise用來包裝一個值，將數(shù)據(jù)和future綁定起來，而std::packaged_task則用來包裝一個調(diào)用對象，將函數(shù)和future綁定起來，方便異步調(diào)用。而std::future是不可以復制的，如果需要復制放到容器中可以使用std::shared_future。

std::promise與std::future配合使用

#include <functional>#include <future>#include <iostream>#include <thread>
using namespace std;
void func(std::future<int>& fut) { int x = fut.get(); cout << "value: " << x << endl;}
int main() { std::promise<int> prom; std::future<int> fut = prom.get_future(); std::thread t(func, std::ref(fut)); prom.set_value(144); t.join(); return 0;}

std::packaged_task與std::future配合使用

#include <functional>#include <future>#include <iostream>#include <thread>
using namespace std;
int func(int in) { return in + 1;}
int main() { std::packaged_task<int(int)> task(func); std::future<int> fut = task.get_future(); std::thread(std::move(task), 5).detach(); cout << "result " << fut.get() << endl; return 0;}

更多關于future的使用可以看我之前寫的關于線程池和定時器的文章。

三者之間的關系

std::future用于訪問異步操作的結果，而std::promise和std::packaged_task在future高一層，它們內(nèi)部都有一個future，promise包裝的是一個值，packaged_task包裝的是一個函數(shù)，當需要獲取線程中的某個值，可以使用std::promise，當需要獲取線程函數(shù)返回值，可以使用std::packaged_task。

async相關

async是比future，packaged_task，promise更高級的東西，它是基于任務的異步操作，通過async可以直接創(chuàng)建異步的任務，返回的結果會保存在future中，不需要像packaged_task和promise那么麻煩，關于線程操作應該優(yōu)先使用async，看一段使用代碼：

#include <functional>#include <future>#include <iostream>#include <thread>
using namespace std;
int func(int in) { return in + 1; }
int main() { auto res = std::async(func, 5); // res.wait(); cout << res.get() << endl; // 阻塞直到函數(shù)返回 return 0;}

使用async異步執(zhí)行函數(shù)是不是方便多啦。

async具體語法如下：

async(std::launch::async | std::launch::deferred, func, args...);

第一個參數(shù)是創(chuàng)建策略：

std::launch::async表示任務執(zhí)行在另一線程
std::launch::deferred表示延遲執(zhí)行任務，調(diào)用get或者wait時才會執(zhí)行，不會創(chuàng)建線程，惰性執(zhí)行在當前線程。

如果不明確指定創(chuàng)建策略，以上兩個都不是async的默認策略，而是未定義，它是一個基于任務的程序設計，內(nèi)部有一個調(diào)度器(線程池)，會根據(jù)實際情況決定采用哪種策略。

若從 std::async 獲得的 std::future 未被移動或綁定到引用，則在完整表達式結尾， std::future的析構函數(shù)將阻塞直至異步計算完成，實際上相當于同步操作：

std::async(std::launch::async, []{ f(); }); // 臨時量的析構函數(shù)等待 f()std::async(std::launch::async, []{ g(); }); // f() 完成前不開始

注意：關于async啟動策略這里網(wǎng)上和各種書籍介紹的五花八門，這里會以cppreference為主。

? 有時候我們?nèi)绻胝嬲龍?zhí)行異步操作可以對async進行封裝，強制使用std::launch::async策略來調(diào)用async。

template <typename F, typename... Args>inline auto ReallyAsync(F&& f, Args&&... params) { return std::async(std::launch::async, std::forward<F>(f), std::forward<Args>(params)...);}