C++并发与多线程(五)互斥量,atomic、与线程池(上)

简介: C++并发与多线程(五)互斥量,atomic、与线程池(上)

互斥量


  互斥量多线程编程中 用于保护共享数据:先锁住, 操作共享数据, 解锁。有两个线程,对一个变量进行操作,一个线程读这个变量的值,一个线程往这个变量中写值。即使是一个简单变量的读取和写入操作,如果不加锁,也有可能会导致读写值混乱(一条C语句会被拆成34条汇编语句来执行,所以仍然有可能混乱)。


#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;
int g_count = 0;
void mythread1() {
  for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    g_count++;
  }
}
int main() {
  std::thread t1(mythread1);
  std::thread t2(mythread1);
  t1.join();
  t2.join();
  cout << "正常情况下结果应该是200 0000次,实际是" << g_count << endl;
}

  出现上述情况的问题在于g_count++;这步操作被打断了。我们可以使用mutex解决这个问题:


#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
using namespace std;
int g_count = 0;
std::mutex mymutex;
void mythread1() {
  for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    std::unique_lock<std::mutex> u1(mymutex);
    g_count++;
  }
}
int main() {
  std::thread t1(mythread1);
  std::thread t2(mythread1);
  t1.join();
  t2.join();
  cout << "正常情况下结果应该是200 0000次,实际是" << g_count << endl;
}


std::atomic


  大家可以把原子操作理解成一种:不需要用到互斥量加锁(无锁)技术的多线程并发编程方式。原子操作:在多线程中不会被打断的程序执行片段。从效率上来说,原子操作要比互斥量的方式效率要高。互斥量的加锁一般是针对一个代码段,而原子操作针对的一般都是一个变量。原子操作,一般都是指“不可分割的操作”;也就是说这种操作状态要么是完成的,要么是没完成的,不可能出现半完成状态std::atomic来代表原子操作,是个类模板。其实std::atomic是用来封装某个类型的值的。需要添加#include头文件。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <atomic>
using namespace std;
std::atomic<int> g_count = 0; //封装了一个类型为int的 对象(值)
void mythread1() {
  for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    g_count++;
  }
}
int main() {
  std::thread t1(mythread1);
  std::thread t2(mythread1);
  t1.join();
  t2.join();
  cout << "正常情况下结果应该是200 0000次,实际是" << g_count << endl;
}

  输出结果为:


#include <iostream>
#include <thread>
#include <atomic>
using namespace std;
std::atomic<bool> g_ifEnd = false; //封装了一个类型为bool的 对象(值)
void mythread() {
  std::chrono::milliseconds dura(1000);
  while (g_ifEnd == false) {
    cout << "thread id = " << std::this_thread::get_id() << "运行中" << endl;
    std::this_thread::sleep_for(dura);
  }
  cout << "thread id = " << std::this_thread::get_id() << "运行结束" << endl;
}
int main() {
  std::thread t1(mythread);
  std::thread t2(mythread);
  std::chrono::milliseconds dura(5000);
  std::this_thread::sleep_for(dura);
  g_ifEnd = true;
  cout << "程序执行完毕" << endl;
  t1.join();
  t2.join();
}

  程序输出结果为:


  原子操作一般用于计数或者统计(如累计发送多少个数据包,累计接收到了多少个数据包),多个线程一起统计,这种情况如果不使用原子操作会导致统计发生混乱。


std::atomic续谈


#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>
using namespace std;
std::atomic<int> g_count;
void mythread1() {
    for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
        //g_count += 1; // 正确
        g_count = g_count + 1; // 错误:虽然g_count使用了原子操作模板,但是这种写法既读又写,
    }
}
int main() {
    std::thread t1(mythread1);
    std::thread t2(mythread1);
    t1.join();
    t2.join();
    cout << "正常情况下结果应该是200 0000次,实际是" << g_count << endl;
}

  一般atomic原子操作,针对+++=-=&=|=^=是支持的,其他操作不一定支持。


std::async深入理解


  std::async参数详述,async用来创建一个异步任务。延迟调用参数 std::launch::deferred【延迟调用】,std::launch::async【强制创建一个线程】。std::async()我们一般不叫创建线程(他能够创建线程),我们一般叫它创建一个异步任务。


#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>
#include <future>
using namespace std;
std::atomic<int> g_count;
int mythread() {
    cout << "thread start thread id is: " << std::this_thread::get_id() << endl;
    return 10;
}
int main() {
    cout << "main start thread id is: " << std::this_thread::get_id() << endl;
    std::future<int> res = std::async(mythread);
    cout << "res.get() is : " << res.get() << endl;
}

  程序输出结果为:

main start thread id is: 0x1000e3d40
res.get() is : thread start thread id is: 0x16fe87000
10

  std::asyncstd::thread最明显的不同,就是async有时候并不创建新线程。

  1. 如果用std::launch::deferred来调用async
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>
#include <future>
using namespace std;
std::atomic<int> g_count;
int mythread() {
    cout << "thread start thread id is: " << std::this_thread::get_id() << endl;
    return 10;
}
int main() {
    cout << "main start thread id is: " << std::this_thread::get_id() << endl;
    std::future<int> res = std::async(std::launch::deferred,mythread);
    cout << "res.get() is : " << res.get() << endl;
}

  程序输出结果为:

main start thread id is: 0x1000e3d40
res.get() is : thread start thread id is: 0x1000e3d40
10

  延迟到调用get()或者wait()时执行,如果不调用就不会执行。并且没有创建新线程。

目录
打赏
0
0
0
0
25
分享
相关文章
|
12天前
|
【Java并发】【线程池】带你从0-1入门线程池
欢迎来到我的技术博客!我是一名热爱编程的开发者,梦想是编写高端CRUD应用。2025年我正在沉淀中,博客更新速度加快,期待与你一起成长。 线程池是一种复用线程资源的机制,通过预先创建一定数量的线程并管理其生命周期,避免频繁创建/销毁线程带来的性能开销。它解决了线程创建成本高、资源耗尽风险、响应速度慢和任务执行缺乏管理等问题。
126 60
【Java并发】【线程池】带你从0-1入门线程池
阿里面试:5000qps访问一个500ms的接口,如何设计线程池的核心线程数、最大线程数? 需要多少台机器?
本文由40岁老架构师尼恩撰写,针对一线互联网企业的高频面试题“如何确定系统的最佳线程数”进行系统化梳理。文章详细介绍了线程池设计的三个核心步骤:理论预估、压测验证和监控调整,并结合实际案例(5000qps、500ms响应时间、4核8G机器)给出具体参数设置建议。此外,还提供了《尼恩Java面试宝典PDF》等资源,帮助读者提升技术能力,顺利通过大厂面试。关注【技术自由圈】公众号,回复“领电子书”获取更多学习资料。
|
24天前
|
python3多线程中使用线程睡眠
本文详细介绍了Python3多线程编程中使用线程睡眠的基本方法和应用场景。通过 `time.sleep()`函数,可以使线程暂停执行一段指定的时间,从而控制线程的执行节奏。通过实际示例演示了如何在多线程中使用线程睡眠来实现计数器和下载器功能。希望本文能帮助您更好地理解和应用Python多线程编程,提高程序的并发能力和执行效率。
49 20
Unity多线程使用(线程池)
在C#中使用线程池需引用`System.Threading`。创建单个线程时,务必在Unity程序停止前关闭线程(如使用`Thread.Abort()`),否则可能导致崩溃。示例代码展示了如何创建和管理线程,确保在线程中执行任务并在主线程中处理结果。完整代码包括线程池队列、主线程检查及线程安全的操作队列管理,确保多线程操作的稳定性和安全性。
|
3月前
|
单线程传奇Redis,为何引入多线程?
Redis 4.0 引入多线程支持,主要用于后台对象删除、处理阻塞命令和网络 I/O 等操作,以提高并发性和性能。尽管如此,Redis 仍保留单线程执行模型处理客户端请求,确保高效性和简单性。多线程仅用于优化后台任务,如异步删除过期对象和分担读写操作,从而提升整体性能。
88 1
|
4月前
|
线程安全的艺术:确保并发程序的正确性
在多线程环境中,确保线程安全是编程中的一个核心挑战。线程安全问题可能导致数据不一致、程序崩溃甚至安全漏洞。本文将分享如何确保线程安全,探讨不同的技术策略和最佳实践。
73 6
Java 多线程并发控制:深入理解与实战应用
《Java多线程并发控制:深入理解与实战应用》一书详细解析了Java多线程编程的核心概念、并发控制技术及其实战技巧,适合Java开发者深入学习和实践参考。
110 8
|
4月前
|
.如何根据 CPU 核心数设计线程池线程数量
IO 密集型:核心数*2 计算密集型: 核心数+1 为什么加 1?即使当计算密集型的线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时,这个额外的线程也能确保 CPU 的时钟周期不会被浪费。
203 4
Java多线程编程中的并发容器:深入解析与实战应用####
在本文中,我们将探讨Java多线程编程中的一个核心话题——并发容器。不同于传统单一线程环境下的数据结构,并发容器专为多线程场景设计,确保数据访问的线程安全性和高效性。我们将从基础概念出发,逐步深入到`java.util.concurrent`包下的核心并发容器实现,如`ConcurrentHashMap`、`CopyOnWriteArrayList`以及`BlockingQueue`等,通过实例代码演示其使用方法,并分析它们背后的设计原理与适用场景。无论你是Java并发编程的初学者还是希望深化理解的开发者,本文都将为你提供有价值的见解与实践指导。 --- ####
Java中的多线程编程:并发与并行的深度解析####
在当今软件开发领域,多线程编程已成为提升应用性能、响应速度及资源利用率的关键手段之一。本文将深入探讨Java平台上的多线程机制,从基础概念到高级应用,全面解析并发与并行编程的核心理念、实现方式及其在实际项目中的应用策略。不同于常规摘要的简洁概述,本文旨在通过详尽的技术剖析,为读者构建一个系统化的多线程知识框架,辅以生动实例,让抽象概念具体化,复杂问题简单化。 ####

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等