1.线程库
1.1 thread类的简单介绍
C++11 中引入了对 线程的支持 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
| 函数名 | 功能 |
| thread() | 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 |
| thread(fn, args1, args2, ...) | 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 |
| get_id() | 获取线程id |
| jionable() | 线程是否还在执行，joinable代表的是一个正在执行中的线程。 |
| jion() | 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 |
| detach() | 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 |
- 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
1.2 线程对象关联线程函数
#include <iostream>
using namespace std;
#include <thread>
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;
}- 线程对象可以关联1.函数指针2.lambda表达式3.函数对象
- 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
1.2.1 注意
- 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，转移期间不意向线程的执行。
- 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jion或者detach结束
1.3 线程函数参数
#include<iostream>
#include<thread>
#include<mutex>
#include<condition_variable>
#include<vector>
#include<atomic>
using namespace std;void Print(int n, int& x,mutex& mtx)
{for (int i = 0; i < n; ++i){mtx.lock();cout <<this_thread::get_id()<<":"<< i << endl;std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));++x;mtx.unlock();}}int main()
{mutex m;int count = 0;thread t1(Print, 10, ref(count),ref(m));thread t2(Print, 10, ref(count),ref(m);t1.join();t2.join();cout << count << endl;return 0;
}
- 线程函数的参数是先传递给thread的,并以值拷贝的方式拷贝到线程栈空间中的
- 如果不给线程函数的参数不借助 ref函数
- 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<iostream>
#include<thread>
#include<mutex>
#include<condition_variable>
#include<vector>
#include<atomic>
using namespace std;int main()
{mutex mtx;int x = 0;int n = 10;int m;cin >> m;vector<thread> v(m);//v.resize(m);for (int i = 0; i < m; ++i){// 移动赋值给vector中线程对象v[i] = thread([&](){for (int i = 0; i < n; ++i){mtx.lock();cout << this_thread::get_id() << ":" << i << endl;std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));++x;mtx.unlock();}});}for (auto& t : v){t.join();}cout << x << endl;return 0;
}
- 借助lambda表达式中的引用捕捉也可以实现上面那个函数,就可以不用借助ref函数
1.3.1 线程并行 && 并发的讨论
- 并行:任务的同时进行
- 并发: 任务的调动和切换
- 在这个函数中其实是并行的速度更快,因为线程切换十分耗时间
1.4 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 )
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
#include<iostream>
#include<thread>
#include<mutex>
#include<condition_variable>
#include<vector>
#include<atomic>
using namespace std;int main()
{mutex mtx;atomic<int> x = 0;// int x = 0;int n = 1000000;int m;cin >> m;vector<thread> v(m);for (int i = 0; i < m; ++i){// 移动赋值给vector中线程对象v[i] = thread([&](){for (int i = 0; i < n; ++i){// t1 t2 t3 t4++x;}});}for (auto& t : v){t.join();}cout << x << endl;return 0;
}
- C++98中传统的解决方式：可以对共享修改的数据加锁保护
- 加锁的问题: 这个线程执行的时候, 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。
- C++11 中使用atomic类模板，定义出需要的任意原子类型
- 程序员 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。
-
1.4.1 注意
#include <atomic>
int main()
{atomic<int> a1(0);//atomic<int> a2(a1); // 编译失败atomic<int> a2(0);//a2 = a1; // 编译失败return 0;
}- 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
1.5 lock_guard与unique_lock
在 多线程 环境下， 原子性 只能保证 某个变量的安全性
在多线程环境下,而需要保证一段代码的安全性,就只能通过加锁的方式实现
1.5.1 lock_guard
#include<iostream>
#include<thread>
#include<mutex>
#include<condition_variable>
#include<vector>
#include<atomic>
using namespace std;//RAII
template<class Lock>
class LockGuard
{
public:LockGuard(Lock& lk):_lock(lk){_lock.lock();cout << "thread:" << this_thread::get_id() << "加锁" << endl;}~LockGuard(){cout << "thread:" << this_thread::get_id() << "解锁" << endl << endl;_lock.unlock();}
private:Lock& _lock;// 成员变量是引用
};int main()
{mutex mtx;atomic<int> x = 0;//int x = 0;int n = 100;int m;cin >> m;vector<thread> v(m);for (int i = 0; i < m; ++i){// 移动赋值给vector中线程对象v[i] = thread([&](){for (int i = 0; i < n; ++i){{lock_guard<mutex> lk(mtx);cout << this_thread::get_id() << ":" << i << endl;}std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));}});}for (auto& t : v){t.join();}cout << x << endl;return 0;
}
- 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
- 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
1.5.2 unique_lock
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)。
1.6 支持两个线程交替打印，一个打印奇数，一个打印偶数
1.6.1 错误案例
#include<iostream>
#include<thread>
#include<mutex>
#include<condition_variable>
#include<vector>
#include<atomic>
using namespace std;int main()
{int i = 0;int n = 100;mutex mtx;thread t1([&](){while (i < n){mtx.lock();cout << this_thread::get_id() << ":" << i << endl;i += 1;mtx.unlock();}});this_thread::sleep_for(chrono::microseconds(100));thread t2([&](){while (i < n){mtx.lock();cout << this_thread::get_id() << ":" << i << endl;i += 1;mtx.unlock();}});t1.join();t2.join();return 0;
}
- 在线程切换的中间时间也会发现线程竞争抢锁的问题
1.6.2 正确案例
#include<iostream>
#include<thread>
#include<mutex>
#include<condition_variable>
#include<vector>
#include<atomic>
using namespace std;int main()
{int i = 0;int n = 100;mutex mtx;condition_variable cv;// 条件变量bool ready = true;// t1打印奇数thread t1([&](){while (i < n){{unique_lock<mutex> lock(mtx);cv.wait(lock, [&ready](){return !ready; });// 等待线程cout << "t1--" << this_thread::get_id() << ":" << i << endl;i += 1;ready = true;cv.notify_one();// 解除线程等待}//this_thread::yield();this_thread::sleep_for(chrono::microseconds(100));}});// t2打印偶数thread t2([&]() {while (i < n){unique_lock<mutex> lock(mtx);cv.wait(lock, [&ready](){return ready; });cout <<"t2--"<<this_thread::get_id() << ":" << i << endl;i += 1;ready = false;cv.notify_one();}});this_thread::sleep_for(chrono::seconds(3));cout << "t1:" << t1.get_id() << endl;cout << "t2:" << t2.get_id() << endl;t1.join();t2.join();return 0;
}
- cv.wait(lock, [&ready]() {return !ready; });
- 当ready返回的是false时,这个线程就会阻塞
- 阻塞当前线程,并自动调用lock.unlock()，允许其他锁定的线程继续执行
- cv.notify_one();
- 唤醒当前线程并自动调用lock.lock();就只允许自己一个线程执行
1.7 shared_ptr的多线程问题
#include<iostream>
#include<thread>
#include<mutex>
#include<vector>
#include<atomic>
#include<memory>
using namespace std;namespace bit
{template<class T>class shared_ptr{public:shared_ptr(T* ptr = nullptr):_ptr(ptr), _pRefCount(new int(1)), _pMutex(new mutex){}shared_ptr(const shared_ptr<T>& sp):_ptr(sp._ptr), _pRefCount(sp._pRefCount), _pMutex(sp._pMutex){AddRef();}void Release(){bool flag = false;_pMutex->lock();if (--(*_pRefCount) == 0 && _ptr){cout << "delete:" << _ptr << endl;delete _ptr;delete _pRefCount;flag = true;}_pMutex->unlock();if (flag)delete _pMutex;}void AddRef(){_pMutex->lock();++(*_pRefCount);_pMutex->unlock();}shared_ptr<T>& operator=(const shared_ptr<T>& sp){if (_ptr != sp._ptr){Release();_ptr = sp._ptr;_pRefCount = sp._pRefCount;_pMutex = sp._pMutex;AddRef();}return *this;}int use_count(){return *_pRefCount;}~shared_ptr(){Release();}// 像指针一样使用T& operator*(){return *_ptr;}T* operator->(){return _ptr;}T* get() const{return _ptr;}private:T* _ptr;int* _pRefCount;// 使用时需要加锁mutex* _pMutex;// 锁指针};
}int main()
{// shared_ptr是线程安全的吗？bit::shared_ptr<double> sp1(new double(1.11));bit::shared_ptr<double> sp2(sp1);mutex mtx;vector<thread> v(2);int n = 100000;for (auto& t : v){t = thread([&](){for (size_t i = 0; i < n; ++i){// 拷贝是线程安全的bit::shared_ptr<double> sp(sp1);// 访问资源不是mtx.lock();(*sp)++;mtx.unlock();}});}for (auto& t : v){t.join();}cout << sp1.use_count() << endl;cout << *sp1 << endl;return 0;
}-
在多线程中,shared_ptr也应该对自己的引用计数进行加锁处理
- 在多线程中, shared_ptr的拷贝是线程安全的,但访问资源不是,所以访问资源也需要加锁
1.8 单例模式的多线程问题
#include<iostream>
#include<thread>
#include<mutex>
using namespace std;
class Singleton
{
public:static Singleton* GetInstance(){// 保护第一次，后续不需要加锁// 双检查加锁if (_pInstance == nullptr){unique_lock<mutex> lock(_mtx);if (_pInstance == nullptr){_pInstance = new Singleton;}}return _pInstance;}private:// 构造函数私有Singleton(){};// C++11Singleton(Singleton const&) = delete;Singleton& operator=(Singleton const&) = delete;static Singleton* _pInstance;static mutex _mtx;
};Singleton* Singleton::_pInstance = nullptr;
mutex Singleton::_mtx; int main()
{Singleton::GetInstance();Singleton::GetInstance();return 0;
}- 在多线程的情况下, 第一次创建对象时也是需要加锁保护的
1.8.1 巧妙的解决方案
#include<iostream>
#include<thread>
#include<mutex>
using namespace std;class Singleton
{
public:static Singleton* GetInstance(){static Singleton _s;// 局部的静态对象，第一次调用时初始化return &_s;}private:// 构造函数私有Singleton() {};// C++11Singleton(Singleton const&) = delete;Singleton& operator=(Singleton const&) = delete;
};int main()
{Singleton::GetInstance();Singleton::GetInstance();return 0;
}- 局部的静态对象，第一次调用时初始化
- 在C++11之前是不能保证线程安全的
静态对象的构造函数调用初始化并不能保证线程安全的原子性 - C++11的时候修复了这个问题，所以这种写法，只能在支持C++11以后的编译器上玩
![解决Pandas KeyError: “None of [Index([...])] are in the [columns]“问题](https://img-blog.csdnimg.cn/991e1fa4424b4a2ba2d570da6c868075.png)
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