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：
- 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。
- 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。
- 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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_guard和std::unique_lock：锁管理器，用于自动管理锁的生命周期。std::once_flag和std::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：
- 定义互斥锁和共享数据。
- 在需要访问共享数据的线程中，通过锁管理器获取锁。
- 访问共享数据。
- 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t1和t2，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。
C++线程 并发编程：std::thread、std::sync与std::packaged_task深度解析（二）https://developer.aliyun.com/article/1465101
