C++|线程库（C++11） C++|c++

thread类的简单介绍
在C++11之前，涉及到多线程问题，都是和平台相关的，比如windows和linux下各有自己的接口，这使得代码的可移植性比较差。C++11中最重要的特性就是对线程进行支持了，使得C++在并行编程时不需要依赖第三方库，而且在原子操作中还引入了原子类的概念。要使用标准库中的线程，必须包含< thread >头文件。C++11中线程类
构造一个线程对象，没有关联任何线程函数，即没有启动任何线程
构造一个线程对象，并关联线程函数 Fn，args1，args2，…为线程函数的参数

文章图片

获取线程id

文章图片

线程是否还在执行，joinable代表的是一个正在执行中的线程

文章图片

该函数调用后会阻塞住线程，当该线程结束后，主线程继续执行

文章图片

在创建线程对象后马上调用，用于把被创建线程与线程对象分离开，分离的线程变为后台线程，创建的线程的"死活"就与主线程无关

文章图片

注意：

线程是操作系统中的一个概念，线程对象可以关联一个线程，用来控制线程以及获取线程的状态。
当创建一个线程对象后，没有提供线程函数，该对象实际没有对应任何线程。

#include int main() { std::thread t1; cout << t1.get_id() << endl; return 0; }

文章图片

get_id()的返回值类型为id类型，id类型实际为std::thread命名空间下封装的一个类，该类中包含了一个结构体：

//vs下查看 typedef struct {//thread identifier for Win32 void* _Hnd; //Win32 HANDLE unsigned int _Id; } _Thrd_imp_t;

当创建一个线程对象后，并且给线程关联线程函数，该线程就被启动，与主线程一起运行。线程函数一般情况下可按照以下三种方式提供：
函数指针
lambda表达式
函数对象

#include using namespace std; #include void ThreadFunc(int a) { cout << "Thread1" << ":" << a << endl; }class TF { public: void operator()() { cout << "Thread3" << endl; } }; int main() { // 线程函数为函数指针 thread t1(ThreadFunc, 10); // 线程函数为lambda表达式 thread t2([] {cout << "Thread2" << endl; }); // 线程函数为函数对象 TF tf; thread t3(tf); t1.join(); t2.join(); t3.join(); cout << "Main thread!" << endl; return 0; }

文章图片

thread类是防拷贝的，不允许拷贝构造以及赋值，但是可以移动构造和移动赋值，即将一个线程对象关联线程的状态转移给其他线程对象，转移期间不影响线程的执行。
可以通过jionable()函数判断线程是否是有效的，如果是以下任意情况，则线程无效
采用无参构造函数构造的线程对象
线程对象的状态已经转移给其他线程对象
线程已经调用join或者detach结束

小问题：并发与并行的区别？
【Concurrency】并发

文章图片

并发的反义词是顺序，concurrency vs sequential，例如：
顺序处理：你陪女朋友先看电影（Task1），看完后陪女朋友到花店买了一束花（Task2），然后陪女朋友去西餐厅吃烛光晚餐（Task3），这就是“顺序处理”，因为整个过程中只有你这一个处理器，事情只能一件一件的做（要么是你亲自做，要么你要等别人做）。Task1你要花2小时，Task2等花做好你要花30分钟，Task3等菜做好要30分钟，从你开始看电影到开始吃饭，全程需要3小时（假设走路不算时间）。
并发处理：你陪女朋友先看电影（Task1），同时打电话给花店预定一束花，花店安排人员在20：00送到西餐厅（Task2）；同时你打电话给西餐定预定20：00的浪漫烛光晚餐，西餐厅开始给你准备晚餐（Task3）；等到你电影看完跑到西餐厅，花也送到了，晚餐也准备好了，你跑过去直接献花吃饭然后开房即可，这就是并发处理。Task1还是2小时，但Task2和Task3也在这2小时完成了，从你开始看电影到开始吃饭，全程只需要2小时，3个任务是并发完成的。秘诀就是有3个处理器了：你、花店、餐厅在同一个时间段内都在做各自的任务。
【Parallelism】并行

文章图片

并行的反义词是串行，Parallelism vs Serial，比如说给你一个100万的整形数组，挑出其中最小的值。
串行处理
从数组的第一个开始扫描到最后一个，类似冒泡排序一样
并行处理
将数组分为10组，每组10万个整形，同时扫描10组得到10个数值，然后再将这10个数值排列一下。
上面这个简单的例子也可以看出，串行改为并行其实并不那么简单，涉及到任务分解（有先后依赖的任务就不能做到并行）、任务运行（可能要考虑互斥、锁、共享等）、结果合并。
线程函数参数
线程函数的参数是以值拷贝的方式拷贝到线程栈空间中的，因此：即使线程参数为引用类型，在线程中修改后也不能修改外部实参，因为其实际引用的是线程栈中的拷贝，而不是外部实参。

#include using namespace std; #include void ThreadFunc1(int& x) { x += 10; }void ThreadFunc2(int* x) { *x += 10; }int main() { int a = 10; // 在线程函数中对a修改，不会影响外部实参，因为：线程函数参数虽然是引用方式，但其实际引用的是线程栈中的拷贝 thread t1(ThreadFunc1, a); t1.join(); cout << a << endl; // 如果想要通过形参改变外部实参时，必须借助std::ref()函数 thread t2(ThreadFunc1, std::ref(a)); t2.join(); cout << a << endl; // 地址的拷贝 thread t3(ThreadFunc2, &a); t3.join(); cout << a << endl; return 0; }

【C++|线程库（C++11）】注意：如果是类成员函数作为线程参数时，必须将this作为线程函数参数。
join与detach
启动了一个线程后，当这个线程结束的时候，如何去回收线程所使用的资源呢？thread库给我们两种选择：

join()方式
join()：主线程被阻塞，当新线程终止时，join()会清理相关的线程资源，然后返回，主线程再继续向下执行，然后销毁线程对象。由于join()清理了线程的相关资源，thread对象与已销毁的线程就没有关系了，因此一个线程对象只能使用一次join()，否则程序会崩溃。

join()的误用一
如果DoSomething()函数返回false,主线程将会结束，join()没有调用，线程资源没有回收，造成资源泄漏。

void ThreadFunc() { cout << "ThreadFunc()" << endl; }bool DoSomething() { return false; }int main() { std::thread t(ThreadFunc); if (!DoSomething()) return -1; t.join(); return 0; }

join()的误用二

void ThreadFunc() { cout << "ThreadFunc()" << endl; }void Test1() { throw 1; }void Test2() { int* p = new int[10]; std::thread t(ThreadFunc); try { Test1(); } catch (...) { delete[] p; throw; }t.join(); }

因此：采用join()方式结束线程时，join()的调用位置非常关键。为了避免该问题，可以采用RAII的方式对线程对象进行封装，比如：

#include class mythread { public: explicit mythread(std::thread& t) : m_t(t) {}~mythread() { if (m_t.joinable()) { m_t.join(); } }mythread(const mythread&) = delete; mythread& operator=(const mythread&) = delete; private: std::thread& m_t; }; void ThreadFunc() { cout << "ThreadFunc()" << endl; }bool DoSomething() { return false; }int main() { thread t(ThreadFunc); mythread q(t); if (DoSomething()) { return -1; } return 0; }

detach()方式
detach()：该函数被调用后，新线程与线程对象分离，不再被线程对象所表达，就不能通过线程对象控制线程了，新线程会在后台运行，其所有权和控制权将会交给c++运行库。同时，C++运行库保证，当线程退出时，其相关资源的能够正确的回收。

就像是你和你女朋友分手，那之后你们就不会再有联系（交互）了，而她的之后消费的各种资源也就不需要你去买单了（清理资源）。
detach()函数一般在线程对象创建好之后就调用，因为如果不是join()等待方式结束，那么线程对象可能会在新线程结束之前被销毁掉而导致程序崩溃。因为std::thread的析构函数中，如果线程的状态是joinable，std::terminate将会被调用，terminate()函数直接会终止程序。
因此：线程对象销毁前，要么以join()的方式等待线程结束，要么以detach()的方式将线程与线程对象分离。
原子性操作库(atomic)
多线程最主要的问题是共享数据带来的问题(即线程安全)。如果共享数据都是只读的，那么没问题，因为只读操作不会影响到数据，更不会涉及对数据的修改，所以所有线程都会获得同样的数据。但是，当一个或多个线程要修改共享数据时，就会产生很多潜在的麻烦。比如:

#include using namespace std; #include unsigned long sum = 0L; void fun(size_t num) { for (size_t i = 0; i < num; ++i) { sum++; } }int main() { cout << "Before joining,sum = " << sum << std::endl; thread t1(fun, 10000000); thread t2(fun, 10000000); t1.join(); t2.join(); cout << "After joining,sum = " << sum << std::endl; return 0; }

文章图片

C++98中传统的解决方式：可以对共享修改的数据可以加锁保护。

#include using namespace std; #include #include std::mutex m; unsigned long sum = 0L; void fun(size_t num) { for (size_t i = 0; i < num; ++i) { m.lock(); sum++; m.unlock(); } }int main() { cout << "Before joining,sum = " << sum << std::endl; thread t1(fun, 10000000); thread t2(fun, 10000000); t1.join(); t2.join(); cout << "After joining,sum = " << sum << std::endl; return 0; }

文章图片

虽然加锁可以解决，但是加锁有一个缺陷就是：只要一个线程在对sum++时，其他线程就会被阻塞，会影响程序运行的效率，而且锁如果控制不好，还容易造成死锁。
因此C++11中引入了原子操作。所谓原子操作：即不可被中断的一个或一系列操作，C++11引入的原子操作类型，使得线程间数据的同步变得非常高效。

文章图片

注意：需要使用以上原子操作变量时，必须添加头文件#include

#include using namespace std; #include #include atomic_long sum{ 0 }; void fun(size_t num) { for (size_t i = 0; i < num; ++i) { sum++; //原子操作 } }int main() { cout << "Before joining, sum = " << sum << std::endl; thread t1(fun, 1000000); thread t2(fun, 1000000); t1.join(); t2.join(); cout << "After joining, sum = " << sum << std::endl; return 0; }

在C++11中，我们不需要对原子类型变量进行加锁解锁操作，线程能够对原子类型变量互斥的访问。
更为普遍的，我们可以使用atomic类模板，定义出需要的任意原子类型。

atmoic t; // 声明一个类型为T的原子类型变量t

注意：原子类型通常属于"资源型"数据，多个线程只能访问单个原子类型的拷贝，因此在C++11中，原子类型只能从其模板参数中进行构造，不允许原子类型进行拷贝构造、移动构造以及operator=等，为了防止意外，标准库已经将atmoic模板类中的拷贝构造、移动构造、赋值运算符重载默认删除掉了。

#include int main() { atomic a1(0); //atomic a2(a1); // 编译失败 atomic a2(0); //a2 = a1; // 编译失败 return 0; }

原子操作
lock_guard与unique_lock
在多线程环境下，如果想要保证某个变量的安全性，只要将其设置成对应的原子类型即可，即高效又不容易出现死锁问题。但是有些情况下，我们可能需要保证一段代码的安全性，那么就只能通过锁的方式来进行控制。
比如：一个线程对变量number进行加一100次，另外一个减一100次，每次操作加一或者减一之后，输出number的结果。

#include using namespace std; #include #include int number = 0; mutex g_lock; int ThreadProc1() { for (int i = 0; i < 100; i++) { g_lock.lock(); ++number; cout << "thread 1 :" << number << endl; g_lock.unlock(); } return 0; }int ThreadProc2() { for (int i = 0; i < 100; i++) { g_lock.lock(); --number; cout << "thread 2 :" << number << endl; g_lock.unlock(); } return 0; }int main() { thread t1(ThreadProc1); thread t2(ThreadProc2); t1.join(); t2.join(); cout << "number:" << number << endl; return 0; }

上述代码的缺陷：锁控制不好时，可能会造成死锁，最常见的比如在锁中间代码返回，或者在锁的范围内抛异常。因此：C++11采用RAII的方式对锁进行了封装，即lock_guard和unique_lock。
lock_guard
std::lock_gurad 是 C++11 中定义的模板类。定义如下：

文章图片

template class lock_guard { public: // 在构造lock_gard时，_Mtx还没有被上锁 explicit lock_guard(_Mutex& _Mtx) : _MyMutex(_Mtx) { _MyMutex.lock(); }// 在构造lock_gard时，_Mtx已经被上锁，此处不需要再上锁 lock_guard(_Mutex& _Mtx, adopt_lock_t) : _MyMutex(_Mtx) {}~lock_guard() _NOEXCEPT { _MyMutex.unlock(); }lock_guard(const lock_guard&) = delete; lock_guard& operator=(const lock_guard&) = delete; private: _Mutex& _MyMutex; };

通过上述代码可以看到，lock_guard类模板主要是通过RAII的方式，对其管理的互斥量进行了封装，在需要加锁的地方，只需要用上述介绍的任意互斥体实例化一个lock_guard，调用构造函数成功上锁，出作用域前，lock_guard对象要被销毁，调用析构函数自动解锁，可以有效避免死锁问题。
lock_guard的缺陷：太单一，用户没有办法对该锁进行控制，因此C++11又提供了unique_lock。
unique_lock

文章图片

与lock_gard类似，unique_lock类模板也是采用RAII的方式对锁进行了封装，并且也是以独占所有权的方式管理mutex对象的上锁和解锁操作，即其对象之间不能发生拷贝。在构造(或移动(move)赋值)时，unique_lock 对象需要传递一个 Mutex 对象作为它的参数，新创建的 unique_lock 对象负责传入的 Mutex对象的上锁和解锁操作。使用以上类型互斥量实例化unique_lock的对象时，自动调用构造函数上锁，unique_lock对象销毁时自动调用析构函数解锁，可以很方便的防止死锁问题。
与lock_guard不同的是，unique_lock更加的灵活，提供了更多的成员函数：

上锁/解锁操作：lock、try_lock、try_lock_for、try_lock_until和unlock
修改操作：移动赋值、交换(swap：与另一个unique_lock对象互换所管理的互斥量所有权)、释放(release：返回它所管理的互斥量对象的指针，并释放所有权)
获取属性：owns_lock(返回当前对象是否上了锁)、operator bool()(与owns_lock()的功能相同)、mutex(返回当前unique_lock所管理的互斥量的指针)。

lock_guard/unique_lock详解