【C++11 —— 线程库】

thread类介绍

在C++11之前，涉及到多线程的问题，都是和平台相关的，比如windows和Linux下各有自己的接口，这使得代码的可移植性比较差。 C++11的线程库提供了对多线程编程的支持，使得程序能够并发执行多个任务。从而不再需要依赖于第三方库，而且在原子操作中引入了原子类的概念。在使用标准库里的线程，必须包含<thread>头文件。主要的组件包括：

• 线程 (std::thread)
• 互斥量 (std::mutex)
• 条件变量 (std::condition_variable)
• 原子操作 (std::atomic)
• 未来和承诺 (std::future 和 std::promise)

基本函数：

注意：

1. 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。
2. 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。

#include <thread>

int main()
{
	thread t1;
	cout << t1.get_id() << endl;
	return 0;
}

get_id()的返回值类型为id类型，id类型实际为std::thread命名空间下封装的一个类，该类中包含了一个结构体：

// vs下查看
typedef struct
{ /* thread identifier for Win32 */
void *_Hnd; /* Win32 HANDLE */
unsigned int _Id;
} _Thrd_imp_t;

3. 当创建一个线程对象后，并且给线程关联线程函数，该线程就被启动，与主线程一起运行。
   线程函数一般情况下可按照以下三种方式提供：
   • 函数指针
   • lambda表达式
   • 函数对象

#include <iostream> // 引入输入输出流库
#include <thread>   // 引入线程库

using namespace std; // 使用标准命名空间

// 线程函数，接受一个整数参数并打印
void ThreadFunc(int a) {
    cout << "Thread1 -> " << a << endl; // 打印线程1的输出
}

// 定义一个类TF，重载了()运算符
class TF {
public:
    // 当对象被调用时执行的函数
    void operator()() {
        cout << "Thread3" << endl; // 打印线程3的输出
    }
};

int main() {
    // 创建一个线程，传入函数指针和参数10
    thread t1(ThreadFunc, 10);

    // 创建一个线程，传入lambda表达式
    thread t2([]() {
        cout << "Thread2" << endl; // 打印线程2的输出
    });

    // 创建一个TF类的对象
    TF tf;
    // 创建一个线程，传入函数对象tf
    thread t3(tf);	//传入tf对象，该对象的operator()会被自动调用

    // 等待线程t1完成
    t1.join();
    // 等待线程t2完成
    t2.join();
    // 等待线程t3完成
    t3.join();

    // 打印主线程的输出
    cout << "main thread ..." << endl;
    return 0; // 返回0，表示程序正常结束
}

4. 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，转移期间不影响线程的执行。这种设计确保了每个线程对象只能与一个线程执行关联，避免了潜在的资源竞争和不确定性。

void ThreadFunc(int a)
{
	cout << "Thread -> " << a << endl;
}

int main()
{
	//创建一个线程对象t1，执行ThreadFunc并传入10
	thread t1(ThreadFunc, 10);

	//移动t1到t2
	thread t2 = move(t1);

	//检查t1是否可以继续使用
	if (!t1.joinable())
	{
		cout << "t1在move之后不再运行" << endl;
	}
	
	//等待t2完成
	t2.join();

	cout << "main thread..." << endl;
	
	return 0;
}

5. 可以通过 joinable() 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join或者detach结束

并发与并行的区别？

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并发 (Concurrency)
并发指的是在同一时间段内处理多个任务。它强调的是任务之间的交替执行，通常在单核处理器上实现。虽然在某一时刻只有一个任务在执行，但系统通过快速切换任务，使得多个任务看起来像是同时进行。例如，当一个程序在等待用户输入时，它可以在后台处理其他任务，这种情况下我们称之为并发。
例子:
想象一个人在吃饭，突然接到电话。他先放下筷子去接电话，然后再继续吃饭。在这个过程中，虽然他不能同时吃饭和接电话，但他能够在同一时间段内处理这两个任务，这就是并发。

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并行 (Parallelism)
并行则是指在同一时刻同时执行多个任务。它通常需要多核或多处理器系统来实现，允许多个任务真正同时运行而不互相干扰。例如，在一个四核CPU上，可以同时运行四个不同的程序，每个程序都在独立的核心上执行。
例子
继续以上的例子，如果有两个人坐在同一张桌子上，一个人吃饭，另一个人打电话，他们可以同时进行各自的活动，这就是并行。

线程函数参数

线程函数的参数是以值拷贝的方式拷贝到线程栈空间中的， 因此：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。

void ThreadFunc1(int& x)
{
	x += 10;
}

void ThreadFunc2(int* x)
{
	*x += 10;
}

int main()
{
	int a = 10;
	//在线程t1中修改a的值失败，因为虽然线程函数的参数是引用方式，但是实际上传入的是线程栈中的拷贝，并非a本身。
	/*thread t1(ThreadFunc1, a);		会编译失败
	t1.join();
	cout << "a: " << a << endl;
	cout << "--------------" << endl;*/

	//可以通过传入ref函数来修改a的值
	thread t2(ThreadFunc1, ref(a));
	t2.join();
	cout << "a: " << a << endl;
	cout << "--------------" << endl;

	//地址的拷贝
	thread t3(ThreadFunc2, &a);
	t3.join();
	cout << "a: " << a << endl;


	return 0;
}

当类成员函数作为线程参数时：

class MyClass
{
public:
	void memberFunction(int value)
	{
		cout << "Value: " << value << ", from Thread: " << this_thread::get_id() << endl;
	}

	void startThread(int value)
	{
		thread t (&MyClass::memberFunction, this, value);
		t.join();
	}
};

int main()
{
	MyClass  obj;
	obj.startThread(42);
	
	return 0;
}

注意：如果是类成员函数作为线程参数时，必须将this作为线程函数参数。

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)。如果共享数据都是只读的，那么没问题，因为只读操作不会影响到数据，更不会涉及对数据的修改，所以所有线程都会获得同样的数据。但是，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。 比如：

#include <iostream>
using namespace std;
#include <thread>
unsigned long sum = 0L;

void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
		sum++;
}
int main()
{
	cout << "Before joining,sum = " << sum << std::endl;
	thread t1(fun, 100000);
	thread t2(fun, 100000);
	t1.join();
	t2.join();
	cout << "After joining,sum = " << sum << std::endl;
	return 0;
}

上面这段代码使用了两个线程来并发地增加全局变量 sum 的值，因为没有保护机制，并且+的动作并非是元子的，所以会导致结果出异常的情况。

C++98中传统的解决方式：可以对共享修改的数据可以加锁保护。

void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
	{
		m.lock();
			m.unlock();
	}	sum++;

}

虽然加锁可以解决，但是加锁有一个缺陷就是：只要一个线程在对sum++时，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。
因此C++11中引入了原子操作。所谓原子操作：即不可被中断的一个或一系列操作，C++11引入的原子操作类型，使得线程间数据的同步变得非常高效。

注意：需要使用以上原子操作变量时，必须添加头文件

#include <iostream>
#include <thread>
#include <atomic>
using namespace std;

atomic_long sum = 0;

void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
		sum++;

}
int main()
{
	cout << "Before joining,sum = " << sum << std::endl;
	thread t1(fun, 100000);
	thread t2(fun, 100000);
	t1.join();
	t2.join();
	cout << "After joining,sum = " << sum << std::endl;
	return 0;
}

在C++11中，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。
更为普遍的，程序员可以使用atomic类模板，定义出需要的任意原子类型。

atmoic<T> t; // 声明一个类型为T的原子类型变量t

注意：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。

#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;
}

lock_guard与unique_lock

在多线程环境下，如果想要保证某个变量的安全性，只要将其设置成对应的原子类型即可，即高效又不容易出现死锁问题。但是有些情况下，我们可能需要保证一段代码的安全性，那么就只能通过锁的方式来进行控制。

比如：一个线程对变量number进行加一100次，另外一个减一100次，每次操作加一或者减一之后，输出number的结果，要求：number最后的值为1。

可以声明一个全局变量number，分别通过两个线程来对这个变量进行++与--运算，并且每次操作后打印当前number值。

#include <thread>
#include <mutex>
int number = 0;
mutex g_lock;
int ThreadProc1()
{
	for (int i = 0; i < 100; i++)
	{
		g_lock.lock();
		++number;
		cout << "thread 1 :" << number << endl;
		g_lock.unlock();
	}
	return 0;
}
int ThreadProc2()
{
	for (int i = 0; i < 100; i++)
	{
		g_lock.lock();
		--number;
		cout << "thread 2 :" << number << endl;
		g_lock.unlock();
	}
	return 0;
}
int main()
{
	thread t1(ThreadProc1);
	thread t2(ThreadProc2);
	t1.join();
	t2.join();
	cout << "number:" << number << endl;

	return 0;
}

上述代码的缺陷：锁控制不好时，可能会造成死锁，最常见的比如在锁中间代码返回，或者在锁的范围内抛异常。因此：C++11采用RAII的方式对锁进行了封装，即lock_guard 和 unique_lock。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>

using namespace std;

int number = 0;
mutex g_lock;

int ThreadProc1()
{
	for (int i = 0; i < 100; i++)
	{
		lock_guard<mutex> lock(g_lock); 
		number++;
		cout << "thread 1: " << number << endl;
	}
	return 0;
}

int ThreadProc2()
{
	for (int i = 0; i < 100; i++)
	{
		lock_guard<mutex> lock(g_lock);
		number--;
		cout << "thread 2: " << number << endl;
	}
	return 0;
}

int main() {
	thread t1(ThreadProc1);
	thread t2(ThreadProc2);
	t1.join();
	t2.join();
	cout << "number:" << number << endl;

	return 0;
}

mutex的种类

在C++11中，Mutex总共包了四个互斥量的种类：

1. std::mutex

C++11提供的最基本的互斥量，该类的对象之间不能拷贝，也不能进行移动。 mutex最常用的三个函数：

注意：线程函数调用lock()时，可能会发生以下三种情况：

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

线程函数调用try_lock()时，可能会发生以下三种情况：

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

2. std::recursive_mutex

其允许同一个线程对互斥量多次上锁（即递归上锁），来获得对互斥量对象的多层所有权，释放互斥量时需要调用与该锁层次深度相同次数的 unlock()，除此之外，std::recursive_mutex 的特性和std::mutex大致相同。

3. std::timed_mutex
   比 std::mutex 多了两个成员函数，try_lock_for()，try_lock_until() 。

• try_lock_for()
  接受一个时间范围，表示在这一段时间范围之内线程如果没有获得锁则被阻塞住（与std::mutex 的 try_lock() 不同，try_lock 如果被调用时没有获得锁则直接返回false），如果在此期间其他线程释放了锁，则该线程可以获得对互斥量的锁，如果超时（即在指定时间内还是没有获得锁），则返回 false。
• try_lock_until()
  接受一个时间点作为参数，在指定时间点未到来之前线程如果没有获得锁则被阻塞住，如果在此期间其他线程释放了锁，则该线程可以获得对互斥量的锁，如果超时（即在指定时间内还是没有获得锁），则返回 false。

4. std::recursive_timed_mutex
   它结合了递归锁和定时锁的特性。当多个线程可能同时请求对同一资源的访问，但又希望能够控制等待时间时，使用定时功能可以避免长时间阻塞。

lock_guard

std::lock_gurad 是 C++11 中定义的模板类。定义如下：

template<class _Mutex>
class lock_guard
{
public:
	// 在构造lock_gard时，_Mtx还没有被上锁
	explicit lock_guard(_Mutex& _Mtx)
		: _MyMutex(_Mtx)
	{
		_MyMutex.lock();
	}
	// 在构造lock_gard时，_Mtx已经被上锁，此处不需要再上锁
	lock_guard(_Mutex& _Mtx, adopt_lock_t)
		: _MyMutex(_Mtx)
	{}
	~lock_guard() _NOEXCEPT
	{
		_MyMutex.unlock();
	}
	lock_guard(const lock_guard&) = delete;
	lock_guard& operator=(const lock_guard&) = delete;
private:
	_Mutex& _MyMutex;
};

通过上述代码可以看到，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，在需要加锁的地方，只需要用上述介绍的任意互斥体实例化一个lock_guard，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，因此C++11又提供了unique_lock。

unique_lock

与lock_gard类似，unique_lock类模板也是采用RAII的方式对锁进行了封装，并且也是以独占所有权的方式管理mutex对象的上锁和解锁操作，即其对象之间不能发生拷贝。在构造(或移动(move)赋值)时，unique_lock 对象需要传递一个 Mutex 对象作为它的参数，新创建的unique_lock 对象负责传入的Mutex对象的上锁和解锁操作。使用以上类型互斥量实例化unique_lock的对象时，自动调用构造函数上锁，unique_lock对象销毁时自动调用析构函数解锁，可以很方便的防止死锁问题。

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)。

两个线程交替打印奇偶数

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>

void Print()
{
	mutex mtx;
	condition_variable c;
	int n = 100;
	bool flag = true;

	thread t1([&]()
		{
			int i = 0;
			while (i < n)
			{
				unique_lock<mutex> lock(mtx);
				c.wait(lock, [&]()->bool {return flag; });
				cout << "thread 1 : " << i << endl;
				flag = false;
				i += 2;
				c.notify_one();
			}
		});

	thread t2([&]()
		{
			int j = 1;
			while (j < n)
			{
				unique_lock<mutex> lock(mtx);
				c.wait(lock, [&]()->bool {return !flag; });
				cout << "thread 2 : " << j << endl;
				flag = true;
				j += 2;
				c.notify_one();
			}
		});
	t1.join();
	t2.join();
}

int main()
{
	Print();
	return 0;
}

这段代码使用了条件变量（std::condition_variable）和互斥量（std::mutex）来实现两个线程交替打印奇偶数。

1. 在 Print() 函数内部，创建了一个互斥量 mtx 和一个条件变量 c。用于实现线程同步。
2. 首先将flag设为true，控制线程1首先打印，打印1.
3. 当线程1打印完之后，设置flag为false，同时使用notify_one()唤醒线程2。

wait函数原型
在C++11的std::condition_variable中，wait函数的原型如下:

template< class Predicate >
void wait( std::unique_lock<mutex>& lock, Predicate pred );

其中：

• lock是一个对std::mutex的std::unique_lock引用，用于管理互斥量的锁。
• pred是一个返回bool类型的可调用对象（如函数对象或lambda表达式），用于指定等待条件。

在上面的代码中:

c.wait(lock, [&]()->bool {return flag; });

• lock是一个对std::mutex的std::unique_lock的引用，用于管理互斥量的锁。
• [&]()->bool {return flag; }是一个lambda表达式，捕获外部变量flag的引用并返回它的值。这个lambda表达式就是pred参数。

当调用c.wait(lock, [&]()->bool {return flag; });时，它会执行以下步骤：

1. 检查lambda表达式[&]()->bool {return flag; }的返回值。如果返回true，则wait函数立即返回，不会阻塞。
2. 如果lambda表达式返回false，wait函数会释放lock 并阻塞当前线程。
3. 当另一个线程调用notify_one()或notify_all()时，被阻塞的线程会被唤醒。
4. 被唤醒的线程会 重新获取lock并再次检查lambda表达式的返回值。如果返回true，则wait函数返回；否则继续阻塞。

这个过程会一直重复，直到lambda表达式返回true或者线程被取消。使用lambda表达式作为pred参数可以方便地指定等待条件。