C++线程 并发编程:std::thread、std::sync与std::packaged_task深度解析(一)

简介: C++线程 并发编程:std::thread、std::sync与std::packaged_task深度解析

1. C++并发编程概述(C++ Concurrency Overview)

1.1 并发与并行的区别(Difference between Concurrency and Parallelism)

在我们深入探讨C++的并发编程之前,首先需要理解两个基本概念:并发(Concurrency)和并行(Parallelism)。这两个概念在日常语言中经常被混淆使用,但在计算机科学中,它们有着明确的定义和区别。

并发(Concurrency)是指两个或更多的任务可以在重叠的时间段内启动、运行和完成。并发并不意味着这些任务真正地“同时”运行。在单核CPU系统中,虽然在任何给定的时间点只有一个任务在执行,但由于任务之间的切换快速进行,使得它们看起来像是同时运行。这种现象就是并发。

并行(Parallelism)则是指两个或更多的任务在同一时刻运行。在多核或多处理器的系统中,可以有多个任务在不同的处理器上同时执行。这就是真正的并行。

从心理学的角度来看,我们可以将并发和并行比作一个人同时处理多个任务。如果一个人在做饭的同时还在听音乐,那么这就是并发,因为他在同一段时间内进行了两个任务,但并不是真正的同时。他可能在切菜的时候听音乐,在翻炒的时候暂停音乐。而如果一个人在做饭的同时,他的朋友在旁边洗碗,那么这就是并行,因为两个任务在同一时刻真正地同时进行。

在C++并发编程中,理解并发和并行的区别是非常重要的,因为它们对应了不同的编程模型和技术。在接下来的章节中,我们将深入探讨C++中的并发编程工具,如std::thread、std::sync和std::packaged_task,并分析它们的性能和适用场景。

1.2 C++中的线程模型(Thread Model in C++)

在C++中,线程(Thread)是并发执行的基本单位。一个程序中可以有多个线程,每个线程有自己的执行路径,这些线程可以并发地执行。

在C++11之前,C++标准库并没有提供线程支持,开发者需要依赖于操作系统提供的API(如Windows的CreateThread函数或者POSIX的pthread_create函数)来创建和管理线程。这种方式的问题在于,不同的操作系统提供的线程API可能会有所不同,这就导致了代码的可移植性问题。

C++11标准引入了线程库,包括std::thread类,以及一系列与线程相关的函数和类,如std::mutex、std::lock_guard、std::unique_lock、std::condition_variable等。这些工具提供了一种跨平台的方式来创建和管理线程,大大提高了代码的可移植性。

在C++的线程模型中,每个线程都有一个唯一的标识符,可以通过std::thread::get_id()函数获取。线程可以被创建为可分离(detached)或非分离(joinable)的。一个可分离的线程在完成其任务后会自动清理其资源,而一个非分离的线程则需要在其他线程中通过调用std::thread::join()函数来等待其完成并清理其资源。

C++线程模型的一个重要特性是,线程之间的执行顺序是不确定的,这就引入了线程同步的问题。为了解决这个问题,C++提供了一系列同步工具,如互斥量(Mutex)、条件变量(Condition Variable)、future和promise等。在后续的章节中,我们将详细介绍这些工具的使用和性能分析。

1.3 C++11/14/17/20中并发编程的发展(Development of Concurrency Programming in C++11/14/17/20)

C++的并发编程在C++11/14/17/20的各个版本中都有所发展和改进。下面我们将分别介绍这些版本中并发编程的主要特性和改进。

C++11

C++11是C++并发编程的一个重要里程碑,它首次在标准库中引入了线程支持。C++11提供了std::thread类来创建和管理线程,提供了std::mutex和std::lock_guard等工具来进行线程同步,提供了std::future和std::promise等工具来进行异步编程。

C++14

C++14对C++11中的并发编程进行了一些改进和扩展。例如,它引入了std::shared_timed_mutex类,这是一个允许多个读者线程同时访问的互斥量,但只允许一个写者线程访问。

C++17

C++17进一步扩展了并发编程的功能。它引入了std::shared_mutex类,这是一个不带超时功能的共享互斥量,比std::shared_timed_mutex更简单。此外,C++17还引入了并行算法,这是一组可以利用多线程进行并行执行的STL算法。

C++20

C++20在并发编程方面的主要改进是引入了协程(Coroutine)。协程是一种可以在任何位置暂停和恢复执行的函数,它可以用于简化异步编程和生成器等复杂的控制流。

以上就是C++11/14/17/20中并发编程的主要发展和改进。在接下来的章节中,我们将深入探讨C++中的并发编程工具,如std::thread、std::sync和std::packaged_task,并分析它们的性能和适用场景。

2. std::thread详解(Detailed Explanation of std::thread)

2.1 std::thread的基本使用(Basic Usage of std::thread)

在C++中,std::thread(标准线程)是C++11引入的一个库,用于表示单个执行线程。它提供了一种面向对象的方式来处理线程,使得线程的创建和管理变得更加简单。

创建std::thread(标准线程)的基本方式如下:

#include <iostream>
#include <thread>
void thread_function()
{
    std::cout << "Hello from thread\n";
}
int main()
{
    std::thread t(thread_function);
    t.join();
    return 0;
}

在这个例子中,我们首先定义了一个函数thread_function,然后在main函数中创建了一个新的线程t,并将thread_function作为线程的入口点。最后,我们调用t.join()来等待线程完成执行。

这里有几个关键的概念需要理解:

  • 线程入口点(Thread Entry Point):这是线程开始执行的函数。在上述例子中,thread_function就是线程的入口点。
  • 线程对象(Thread Object)std::thread对象代表一个线程。在上述例子中,t就是一个线程对象。
  • 线程的创建(Thread Creation):通过构造std::thread对象并传入线程入口点,可以创建一个新的线程。
  • 线程的等待(Thread Waiting)std::thread::join函数用于等待线程完成执行。如果不等待线程完成,那么线程可能会在其生命周期未结束时被销毁,这可能会导致未定义的行为。

在理解了std::thread的基本使用后,我们可以开始探索其更深层次的功能,如线程的参数传递、线程的移动语义等。这些将在后续的小节中详细介绍。

2.2 std::thread的性能分析(Performance Analysis of std::thread)

在C++中,std::thread(标准线程)的性能主要受以下几个因素影响:

  1. 线程创建和销毁的开销(Overhead of Thread Creation and Destruction):每次创建或销毁线程都会带来一定的开销。这是因为操作系统需要为每个线程分配和回收资源,如栈空间、线程局部存储等。因此,频繁地创建和销毁线程可能会导致性能下降。
  2. 线程切换的开销(Overhead of Thread Switching):操作系统通过线程调度器来管理多个线程的执行。当一个线程的执行被暂停,另一个线程被唤醒时,就会发生线程切换。线程切换会带来一定的开销,因为需要保存和恢复线程的执行环境。
  3. 线程同步的开销(Overhead of Thread Synchronization):在多线程环境中,通常需要使用同步机制(如互斥锁、条件变量等)来协调线程的执行。这些同步操作也会带来一定的开销。

为了减少这些开销,我们可以采取以下策略:

  • 线程池(Thread Pool):通过预先创建一定数量的线程,并重复使用这些线程,可以减少线程创建和销毁的开销。
  • 减少线程切换(Reduce Thread Switching):通过合理地设计程序,减少不必要的线程切换,可以提高性能。
  • 减少锁的使用(Reduce Lock Usage):通过使用无锁数据结构或者减少锁的粒度,可以减少线程同步的开销。

2.3 std::thread的适用场景(Applicable Scenarios of std::thread)

std::thread(标准线程)作为C++的基础线程库,其适用场景非常广泛。以下是一些常见的使用std::thread的场景:

  1. 计算密集型任务(Compute-intensive Tasks):对于需要大量计算的任务,我们可以使用多线程来并行执行计算,以提高程序的运行速度。例如,我们可以将一个大的数组分割成多个小的数组,然后创建多个线程,每个线程处理一个小数组的计算。
  2. I/O密集型任务(I/O-intensive Tasks):对于I/O密集型任务,如网络请求、文件读写等,我们也可以使用多线程来提高效率。当一个线程在等待I/O操作完成时,其他线程可以继续执行,从而提高整体的运行速度。
  3. 图形用户界面(Graphical User Interface):在图形用户界面中,我们通常会使用一个单独的线程来处理用户的输入,而其他的线程则用于执行后台任务。这样可以保证用户界面的响应性,避免因后台任务的执行而导致界面卡顿。
  4. 服务器编程(Server Programming):在服务器编程中,我们通常会为每个客户端连接创建一个新的线程。这样可以保证服务器能够同时处理多个客户端的请求。

需要注意的是,虽然多线程可以提高程序的效率,但也会带来一些复杂性,如线程同步、数据竞争等问题。因此,在使用std::thread时,我们需要仔细设计程序,以确保线程的正确性和效率。


3. std::sync深度探讨(Deep Discussion on std::sync)

3.1 std::sync的基本概念与使用(Basic Concepts and Usage of std::sync)

在C++中,std::sync是一个非常重要的并发编程工具,它主要用于同步线程的执行。在深入了解std::sync的使用之前,我们首先需要理解一些基本的概念。

3.1.1 同步与互斥(Synchronization and Mutual Exclusion)

在并发编程中,同步(Synchronization)和互斥(Mutual Exclusion)是两个非常重要的概念。同步是指在程序中协调多个线程的执行顺序,而互斥则是确保同一时间只有一个线程能访问共享资源。std::sync提供了一系列的工具,如互斥锁(Mutex)、条件变量(Condition Variable)等,用于实现这些功能。

3.1.2 std::sync的主要组件(Main Components of std::sync)

std::sync主要包括以下几个组件:

  • std::mutex:互斥锁,用于保护共享数据,防止多个线程同时访问。
  • std::condition_variable:条件变量,用于实现线程间的同步。
  • std::lock_guardstd::unique_lock:锁管理器,用于自动管理锁的生命周期。
  • std::once_flagstd::call_once:用于保证某个操作只执行一次。

3.1.3 使用std::sync的基本步骤(Basic Steps of Using std::sync)

使用std::sync进行线程同步的基本步骤如下:

  1. 定义互斥锁和共享数据。
  2. 在需要访问共享数据的线程中,通过锁管理器获取锁。
  3. 访问共享数据。
  4. 锁管理器在作用域结束时自动释放锁。

下面我们通过一个简单的例子来说明std::sync的使用:

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
std::mutex mtx; // 全局互斥锁
int count = 0; // 共享数据
void increase() {
    for (int i = 0; i < 10000; ++i) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); // 获取锁
        ++count; // 访问共享数据
    } // 锁在lock_guard析构时自动释放
}
int main() {
    std::thread t1(increase);
    std::thread t2(increase);
    t1.join();
    t2.join();
    std::cout << "count = " << count << std::endl; // 输出:count = 20000
    return 0;
}

在这个例子中,我们定义了一个全局互斥锁mtx和一个共享数据count。然后创建了两个线程t1t2,它们都会调用increase函数,该函数会对count进行增加操作。为了保证在增加操作时不会发生数据竞争,我们在increase函数中使用了std::lock_guard来获取锁,然后进行增加操作。当increase函数执行完毕,std::lock_guard会自动析构,从而释放锁。

通过这个例子,我们可以看到std::sync提供的工具在实际使用中是非常方便的。它们不仅可以帮助我们实现线程同步,还可以自动管理锁的生命周期,避免了因忘记释放锁而导致的死锁问题。

然而,std::sync并不是万能的。在某些情况下,使用std::sync可能会带来一些性能开销。例如,频繁地获取和释放锁可能会导致线程频繁地进行上下文切换,从而降低程序的性能。因此,在使用std::sync时,我们需要根据实际情况进行权衡,选择最适合的工具和方法。


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