详解C语言编程之thread多线程

这篇文章主要为大家介绍了C语言编程之thread多线程,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助

线程创建与结束

C++11 新标准中引入了四个头文件来支持多线程编程,他们分别是 ,,,

  • :该头文主要声明了两个类, std::atomic 和 std::atomic_flag,另外还声明了一套 C 风格的原子类型和与 C 兼容的原子操作的函数。
  • :该头文件主要声明了 std::thread 类,另外 std::this_thread 命名空间也在该头文件中。
  • :该头文件主要声明了与互斥量(mutex)相关的类,包括 std::mutex 系列类,std::lock_guard, std::unique_lock, 以及其他的类型和函数。
  • :该头文件主要声明了与条件变量相关的类,包括 std::condition_variable 和 std::condition_variable_any。
  • :该头文件主要声明了 std::promise, std::package_task 两个 Provider 类,以及 std::future 和 std::shared_future 两个 Future 类,另外还有一些与之相关的类型和函数,std::async() 函数就声明在此头文件中。
 #include  #include  #include  #include  #include  #include  void f1(int n) { for (int i = 0; i <5; ++i) { std::cout << "Thread " << n << " executing\n"; std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000)); } } void f2(int& n) { std::cout << "thread-id:" << std::this_thread::get_id() << "\n"; for (int i = 0; i <5; ++i) { std::cout << "Thread 2 executing:" << n << "\n"; ++n; std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000)); } } int main() { int n = 0; std::thread t1; // t1 is not a thread t1 不是一个线程 std::thread t2(f1, n + 1); // pass by value 传值 std::thread t3(f2, std::ref(n)); // pass by reference  传引用 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(2000)); std::cout << "\nThread 4 create :\n"; std::thread t4(std::move(t3)); // t4 is now running f2(). t3 is no longer a thread 这时候t3将不是线程,t4接替t3继续运行f2 t2.join(); t4.join(); std::cout << "Final value of n is " << n << '\n'; }

线程的创建方式:

(1). 默认构造函数,创建一个空的 thread 执行对象。

(2). 初始化构造函数,创建一个 thread对象,该 thread对象可被 joinable,新产生的线程会调用 fn 函数,该函数的参数由 args 给出。

(3). 拷贝构造函数(被禁用),意味着 thread 不可被拷贝构造。

(4). move 构造函数,move 构造函数,调用成功之后 x 不代表任何 thread 执行对象。

注意:可被 joinable 的 thread 对象必须在他们销毁之前被主线程 join 或者将其设置为 detached.

std::thread定义一个线程对象,传入线程所需要的线程函数和参数,线程自动开启

线程的结束方式:

join()

创建线程执行线程函数,调用该函数会阻塞当前线程,直到线程执行完join才返回;等待t线程结束,当前线程继续往下运行

detach()

detach调用之后,目标线程就成为了守护线程,驻留后台运行,与之关联的std::thread对象失去对目标线程的关联,无法再通过std::thread对象取得该线程的控制权,由操作系统负责回收资源;主线程结束,整个进程结束,所有子线程都自动结束了!

 #include  #include  using namespace std; void threadHandle1(int time) { //让子线程睡眠time秒 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(time)); cout << "hello thread1!" << endl; } void threadHandle2(int time) { //让子线程睡眠time秒ace this_thread是namespace std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(time)); cout << "hello thread2!" << endl; } int main() { //创建了一个线程对象,传入一个线程函数(作为线程入口函数), //新线程就开始运行了,没有先后顺序,随着CPU的调度算法执行 std::thread t1(threadHandle1, 2); std::thread t2(threadHandle2, 3); //主线程(main)运行到这里,等待子线程结束,主线程才继续往下运行 t1.join(); t2.join(); //把子线程设置为分离线程,子线程和主线程就毫无关系了 //主线程结束的时候查看其他线程 //但是这个子线程运行完还是没运行完都和这个主线程没关系了 //这个子线程就从这个main分离出去了 //运行程序时也看不到这个子线程的任何输出打印了 //t1.detach(); cout << "main thread done!" << endl; //主线程运行完成,查看如果当前进程还有未运行完成的子线程 //进程就会异常终止 return 0; }

互斥锁

Mutex 又称互斥量,C++ 11中与 Mutex 相关的类(包括锁类型)和函数都声明在 头文件中,所以如果你需要使用 std::mutex,就必须包含 头文件。

头文件介绍

Mutex 系列类(四种)

  • std::mutex,最基本的 Mutex 类。
  • std::recursive_mutex,递归 Mutex 类。
  • std::time_mutex,定时 Mutex 类。
  • std::recursive_timed_mutex,定时递归 Mutex 类。

Lock 类(两种)

std::lock_guard,与 Mutex RAII 相关,方便线程对互斥量上锁。

std::unique_lock,与 Mutex RAII 相关,方便线程对互斥量上锁,但提供了更好的上锁和解锁控制。

其他类型

  • std::once_flag
  • std::adopt_lock_t
  • std::defer_lock_t
  • std::try_to_lock_t

函数

  • std::try_lock,尝试同时对多个互斥量上锁。
  • std::lock,可以同时对多个互斥量上锁。
  • std::call_once,如果多个线程需要同时调用某个函数,call_once 可以保证多个线程对该函数只调用一次。

std::mutex 介绍

下面以 std::mutex 为例介绍 C++11 中的互斥量用法。

std::mutex 是C++11 中最基本的互斥量,std::mutex 对象提供了独占所有权的特性——即不支持递归地对 std::mutex 对象上锁,而 std::recursive_lock 则可以递归地对互斥量对象上锁。

std::mutex 的成员函数

  • 构造函数,std::mutex不允许拷贝构造,也不允许 move 拷贝,最初产生的 mutex 对象是处于 unlocked 状态的。
  • lock(),调用线程将锁住该互斥量。线程调用该函数会发生下面 3 种情况:

(1). 如果该互斥量当前没有被锁住,则调用线程将该互斥量锁住,直到调用 unlock之前,该线程一直拥有该锁。

(2). 如果当前互斥量被其他线程锁住,则当前的调用线程被阻塞住。

(3). 如果当前互斥量被当前调用线程锁住,则会产生死锁(deadlock)。

  • unlock(), 解锁,释放对互斥量的所有权。
  • try_lock(),尝试锁住互斥量,如果互斥量被其他线程占有,则当前线程也不会被阻塞。线程调用该函数也会出现下面 3 种情况

(1). 如果当前互斥量没有被其他线程占有,则该线程锁住互斥量,直到该线程调用 unlock 释放互斥量。

(2). 如果当前互斥量被其他线程锁住,则当前调用线程返回 false,而并不会被阻塞掉。

(3). 如果当前互斥量被当前调用线程锁住,则会产生死锁(deadlock)

为了保证lock()和unlock()对应使用,一般不直接使用mutex,而是和lock_guard、unique_lock一起使用;

std::lock_guard

std::lock_guard是RAII模板类的简单实现,功能简单。

1.std::lock_guard 在构造函数中进行加锁,析构函数中进行解锁。

 // CLASS TEMPLATE lock_guard template class lock_guard {	// class with destructor that unlocks a mutex public: using mutex_type = _Mutex; explicit lock_guard(_Mutex& _Mtx) : _MyMutex(_Mtx) {	// construct and lock _MyMutex.lock(); } lock_guard(_Mutex& _Mtx, adopt_lock_t) : _MyMutex(_Mtx) {	// construct but don't lock } ~lock_guard() noexcept {	// unlock _MyMutex.unlock(); } lock_guard(const lock_guard&) = delete; lock_guard& operator=(const lock_guard&) = delete; private: _Mutex& _MyMutex; };

从lock_guard源码可以看出,它在构造时进行上锁,在出作用域执行析构函数释放锁;同时不允许拷贝构造和赋值运算符;比较简单,不能用在函数参数传递或者返回过程中,因为它的拷贝构造和赋值运算符被禁用了;只能用在简单的临界区代码的互斥操作

std::unique_lock

类 unique_lock 是通用互斥包装器,允许延迟锁定、锁定的有时限尝试、递归锁定、所有权转移和与条件变量一同使用。
unique_lock比lock_guard使用更加灵活,功能更加强大。
使用unique_lock需要付出更多的时间、性能成本。

 template class unique_lock {	// whizzy class with destructor that unlocks mutex public: typedef _Mutex mutex_type; // CONSTRUCT, ASSIGN, AND DESTROY unique_lock() noexcept : _Pmtx(nullptr), _Owns(false) {	// default construct } explicit unique_lock(_Mutex& _Mtx) : _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(false) {	// construct and lock _Pmtx->lock(); _Owns = true; } unique_lock(_Mutex& _Mtx, adopt_lock_t) : _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(true) {	// construct and assume already locked } unique_lock(_Mutex& _Mtx, defer_lock_t) noexcept : _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(false) {	// construct but don't lock } unique_lock(_Mutex& _Mtx, try_to_lock_t) : _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(_Pmtx->try_lock()) {	// construct and try to lock } template unique_lock(_Mutex& _Mtx, const chrono::duration<_Rep, _Period>& _Rel_time) : _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(_Pmtx->try_lock_for(_Rel_time)) {	// construct and lock with timeout } template unique_lock(_Mutex& _Mtx, const chrono::time_point<_Clock, _Duration>& _Abs_time) : _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(_Pmtx->try_lock_until(_Abs_time)) {	// construct and lock with timeout } unique_lock(_Mutex& _Mtx, const xtime *_Abs_time) : _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(false) {	// try to lock until _Abs_time _Owns = _Pmtx->try_lock_until(_Abs_time); } unique_lock(unique_lock&& _Other) noexcept : _Pmtx(_Other._Pmtx), _Owns(_Other._Owns) {	// destructive copy _Other._Pmtx = nullptr; _Other._Owns = false; } unique_lock& operator=(unique_lock&& _Other) {	// destructive copy if (this != _STD addressof(_Other)) {	// different, move contents if (_Owns) _Pmtx->unlock(); _Pmtx = _Other._Pmtx; _Owns = _Other._Owns; _Other._Pmtx = nullptr; _Other._Owns = false; } return (*this); } ~unique_lock() noexcept {	// clean up if (_Owns) _Pmtx->unlock(); } unique_lock(const unique_lock&) = delete; unique_lock& operator=(const unique_lock&) = delete; void lock() {	// lock the mutex _Validate(); _Pmtx->lock(); _Owns = true; } _NODISCARD bool try_lock() {	// try to lock the mutex _Validate(); _Owns = _Pmtx->try_lock(); return (_Owns); } template _NODISCARD bool try_lock_for(const chrono::duration<_Rep, _Period>& _Rel_time) {	// try to lock mutex for _Rel_time _Validate(); _Owns = _Pmtx->try_lock_for(_Rel_time); return (_Owns); } template _NODISCARD bool try_lock_until(const chrono::time_point<_Clock, _Duration>& _Abs_time) {	// try to lock mutex until _Abs_time _Validate(); _Owns = _Pmtx->try_lock_until(_Abs_time); return (_Owns); } _NODISCARD bool try_lock_until(const xtime *_Abs_time) {	// try to lock the mutex until _Abs_time _Validate(); _Owns = _Pmtx->try_lock_until(_Abs_time); return (_Owns); } void unlock() {	// try to unlock the mutex if (!_Pmtx || !_Owns) _THROW(system_error( _STD make_error_code(errc::operation_not_permitted))); _Pmtx->unlock(); _Owns = false; } void swap(unique_lock& _Other) noexcept {	// swap with _Other _STD swap(_Pmtx, _Other._Pmtx); _STD swap(_Owns, _Other._Owns); } _Mutex *release() noexcept {	// disconnect _Mutex *_Res = _Pmtx; _Pmtx = nullptr; _Owns = false; return (_Res); } _NODISCARD bool owns_lock() const noexcept {	// return true if this object owns the lock return (_Owns); } explicit operator bool() const noexcept {	// return true if this object owns the lock return (_Owns); } _NODISCARD _Mutex *mutex() const noexcept {	// return pointer to managed mutex return (_Pmtx); } private: _Mutex *_Pmtx; bool _Owns; void _Validate() const {	// check if the mutex can be locked if (!_Pmtx) _THROW(system_error( _STD make_error_code(errc::operation_not_permitted))); if (_Owns) _THROW(system_error( _STD make_error_code(errc::resource_deadlock_would_occur))); } };

其中,有_Mutex *_Pmtx; 指向一把锁的指针;不允许使用左值拷贝构造和赋值,但是可以使用右值拷贝构造和赋值,可以在函数调用过程中使用。因此可以和条件变量一起使用:cv.wait(lock);//可以作为函数参数传入;

示例:

在多线程环境中运行的代码段,需要考虑是否存在竞态条件,如果存在竞态条件,我们就说该代码段不是线程安全的,不能直接运行在多线程环境当中,对于这样的代码段,我们经常称之为临界区资源,对于临界区资源,多线程环境下需要保证它以原子操作执行,要保证临界区的原子操作,就需要用到线程间的互斥操作-锁机制,thread类库还提供了更轻量级的基于CAS操作的原子操作类。

无锁时:

 ​ #include  #include //C++11线程库提供的原子类 #include //C++线程类库的头文件 #include  int count = 0; //线程函数 void sumTask() { //每个线程给count加10次 for (int i = 0; i <10; ++i) { count++; std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10)); } } int main() { //创建10个线程放在容器当中 std::vector vec; for (int i = 0; i <10; ++i) { vec.push_back(std::thread(sumTask)); } //等待线程执行完成 for (unsigned int i = 0; i 

多线程同时对count进行操作,并不能保证同时只有一个线程对count执行++操作,最后的的结果不一定是100;

使用lock_guard:

 #include  #include //C++11线程库提供的原子类 #include //C++线程类库的头文件 #include  #include  int count = 0; std::mutex mutex; //线程函数 void sumTask() { //每个线程给count加10次 for (int i = 0; i <10; ++i) { { std::lock_guard lock(mutex); count++; } ; std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10)); } } int main() { //创建10个线程放在容器当中 std::vector vec; for (int i = 0; i <10; ++i) { vec.push_back(std::thread(sumTask)); } //等待线程执行完成 for (unsigned int i = 0; i 

对count++ 操作上锁,保证一次只有一个线程能对其操作,结果是100

原子变量

上面的保证原子操作需要在多线程环境下添加互斥操作,但是mutex互斥锁毕竟比较重,对于系统消耗有些大,C++11的thread类库提供了针对简单类型的原子操作类,如std::atomic_int,atomic_longatomic_bool等,它们值的增减都是基于CAS操作的,既保证了线程安全,效率还非常高。

 #include  #include //C++11线程库提供的原子类 #include //C++线程类库的头文件 #include  //原子整型,CAS操作保证给count自增自减的原子操作 std::atomic_int count = 0; //线程函数 void sumTask() { //每个线程给count加10次 for (int i = 0; i <10; ++i) { count++; } } int main() { //创建10个线程放在容器当中 std::vector vec; for (int i = 0; i <10; ++i) { vec.push_back(std::thread(sumTask)); } //等待线程执行完成 for (unsigned int i = 0; i 

线程同步通信

多线程在运行过程中,各个线程都是随着OS的调度算法,占用CPU时间片来执行指令做事情,每个线程的运行完全没有顺序可言。但是在某些应用场景下,一个线程需要等待另外一个线程的运行结果,才能继续往下执行,这就需要涉及线程之间的同步通信机制。

线程间同步通信最典型的例子就是生产者-消费者模型,生产者线程生产出产品以后,会通知消费者线程去消费产品;如果消费者线程去消费产品,发现还没有产品生产出来,它需要通知生产者线程赶快生产产品,等生产者线程生产出产品以后,消费者线程才能继续往下执行。

C++11 线程库提供的条件变量condition_variable,就是Linux平台下的Condition Variable机制,用于解决线程间的同步通信问题,下面通过代码演示一个生产者-消费者线程模型:

 #include            //std::cout #include              //std::thread #include               //std::mutex, std::unique_lock #include  //std::condition_variable #include  //定义互斥锁(条件变量需要和互斥锁一起使用) std::mutex mtx; //定义条件变量(用来做线程间的同步通信) std::condition_variable cv; //定义vector容器,作为生产者和消费者共享的容器 std::vector vec; //生产者线程函数 void producer() { //生产者每生产一个,就通知消费者消费一个 for (int i = 1; i <= 10; ++i) { //获取mtx互斥锁资源 std::unique_lock lock(mtx); //如果容器不为空,代表还有产品未消费,等待消费者线程消费完,再生产 while (!vec.empty()) { //判断容器不为空,进入等待条件变量的状态,释放mtx锁, //让消费者线程抢到锁能够去消费产品 cv.wait(lock); } vec.push_back(i); // 表示生产者生产的产品序号i std::cout << "producer生产产品:" << i << std::endl; /* 生产者线程生产完产品,通知等待在cv条件变量上的消费者线程, 可以开始消费产品了,然后释放锁mtx */ cv.notify_all(); //生产一个产品,睡眠100ms std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); } } //消费者线程函数 void consumer() { //消费者每消费一个,就通知生产者生产一个 for (int i = 1; i <= 10; ++i) { //获取mtx互斥锁资源 std::unique_lock lock(mtx); //如果容器为空,代表还有没有产品可消费,等待生产者生产,再消费 while (vec.empty()) { //判断容器为空,进入等待条件变量的状态,释放mtx锁, //让生产者线程抢到锁能够去生产产品 cv.wait(lock); } int data = vec.back(); // 表示消费者消费的产品序号i vec.pop_back(); std::cout << "consumer消费产品:" << data << std::endl; /* 消费者消费完产品,通知等待在cv条件变量上的生产者线程, 可以开始生产产品了,然后释放锁mtx */ cv.notify_all(); //消费一个产品,睡眠100ms std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); } } int main() { //创建生产者和消费者线程 std::thread t1(producer); std::thread t2(consumer); //main主线程等待所有子线程执行完 t1.join(); t2.join(); return 0; }

线程死锁

死锁概述

线程死锁是指两个或两个以上的线程互相持有对方所需要的资源,由于synchronized的特性,一个线程持有一个资源,或者说获得一个锁,在该线程释放这个锁之前,其它线程是获取不到这个锁的,而且会一直死等下去,因此这便造成了死锁。

死锁产生的条件

  • 互斥条件:一个资源,或者说一个锁只能被一个线程所占用,当一个线程首先获取到这个锁之后,在该线程释放这个锁之前,其它线程均是无法获取到这个锁的。
  • 占有且等待:一个线程已经获取到一个锁,再获取另一个锁的过程中,即使获取不到也不会释放已经获得的锁。
  • 不可剥夺条件:任何一个线程都无法强制获取别的线程已经占有的锁
  • 循环等待条件:线程A拿着线程B的锁,线程B拿着线程A的锁。

示例:

当一个程序的多个线程获取多个互斥锁资源的时候,就有可能发生死锁问题,比如线程A先获取了锁1,线程B获取了锁2,进而线程A还需要获取锁2才能继续执行,但是由于锁2被线程B持有还没有释放,线程A为了等待锁2资源就阻塞了;线程B这时候需要获取锁1才能往下执行,但是由于锁1被线程A持有,导致A也进入阻塞。

线程A和线程B都在等待对方释放锁资源,但是它们又不肯释放原来的锁资源,导致线程A和B一直互相等待,进程死锁了。下面代码示例演示这个问题:

 #include            //std::cout #include              //std::thread #include               //std::mutex, std::unique_lock #include  //std::condition_variable #include  //锁资源1 std::mutex mtx1; //锁资源2 std::mutex mtx2; //线程A的函数 void taskA() { //保证线程A先获取锁1 std::lock_guard lockA(mtx1); std::cout << "线程A获取锁1" << std::endl; //线程A睡眠2s再获取锁2,保证锁2先被线程B获取,模拟死锁问题的发生 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2)); //线程A先获取锁2 std::lock_guard lockB(mtx2); std::cout << "线程A获取锁2" << std::endl; std::cout << "线程A释放所有锁资源,结束运行!" << std::endl; } //线程B的函数 void taskB() { //线程B先睡眠1s保证线程A先获取锁1 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); std::lock_guard lockB(mtx2); std::cout << "线程B获取锁2" << std::endl; //线程B尝试获取锁1 std::lock_guard lockA(mtx1); std::cout << "线程B获取锁1" << std::endl; std::cout << "线程B释放所有锁资源,结束运行!" << std::endl; } int main() { //创建生产者和消费者线程 std::thread t1(taskA); std::thread t2(taskB); //main主线程等待所有子线程执行完 t1.join(); t2.join(); return 0; }

输出:

可以看到,线程A获取锁1、线程B获取锁2以后,进程就不往下继续执行了,一直等待在这里,如果这是我们碰到的一个问题场景,我们如何判断出这是由于线程间死锁引起的呢?

打开process Explorer.找到该进程,查看线程状态,发现线程的cpu利用率为0,那么应该不是死循环,应该是死锁了:

 

点击vs 的全部中断:查看每一个线程的函数执行的位置

发现当前线程正在申请锁的位置,判断出应该是锁了。

同时主线程走了等待子线程结束;

那如果是死循环的情况呢?,如将线程2加一个死循环:

 #include            //std::cout #include              //std::thread #include               //std::mutex, std::unique_lock #include  //std::condition_variable #include  //锁资源1 std::mutex mtx1; //锁资源2 std::mutex mtx2; //线程A的函数 void taskA() { //保证线程A先获取锁1 std::lock_guard lockA(mtx1); std::cout << "线程A获取锁1" << std::endl; //线程A睡眠2s再获取锁2,保证锁2先被线程B获取,模拟死锁问题的发生 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2)); //线程A先获取锁2 std::lock_guard lockB(mtx2); std::cout << "线程A获取锁2" << std::endl; std::cout << "线程A释放所有锁资源,结束运行!" << std::endl; } //线程B的函数 void taskB() { while (true) { } } int main() { //创建生产者和消费者线程 std::thread t1(taskA); std::thread t2(taskB); //main主线程等待所有子线程执行完 t1.join(); t2.join(); return 0; }

这时候工作线程占满了CPU,我的电脑是8核,因此占满一个cpu是12.5%

总结

本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注0133技术站的更多内容!

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