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- 基本知识
- 互斥锁（std::mutex）
- lock_guard和unique_lock的区别
- 条件变量（std::condition_variable）
- 生产者-消费者模型
- 知识点
互斥锁是实现线程间资源独占访问的基础手段。一旦一个线程获得了锁，其他试图获取同一锁的线程将会被阻塞，直到锁被释放。
std::mutex mtx;
// 加锁
mtx.lock();
// 执行临界区代码
// ...
// 解锁
mtx.unlock();易错点与避免策略
- 忘记解锁：使用
std::lock_guard或std::unique_lock自动管理锁的生命周期，确保即使发生异常也能解锁。 - 死锁：避免在持有锁的情况下调用可能阻塞的函数，或按相同的顺序获取多个锁。
std::lock_guard<std::mutex> 和 std::unique_lock<std::mutex> 都是 C++ 中用于互斥锁（mutex）管理的工具，它们都用来确保线程安全，防止多个线程同时访问共享资源。虽然它们的功能类似，但有一些关键的区别，下面我会逐步解释：
（1）std::lock_guard<std::mutex>：
std::lock_guard 是一种简单的、轻量级的锁管理工具，通常用于不需要手动解锁的场合。它会在作用域内自动锁住给定的 mutex，并在 lock_guard 超出作用域时自动解锁。
特点：
- 自动锁定：当
std::lock_guard对象被创建时，它会自动尝试获取互斥锁。 - 自动释放：当
std::lock_guard对象超出作用域时，它会自动释放互斥锁，不需要显式地调用解锁。 - 不支持手动解锁：
lock_guard没有显式的unlock()方法，解锁只能在作用域结束时自动发生。
使用场景：
- 适用于临界区非常简单、没有复杂的锁控制需求（比如加锁后直接在代码中执行某些操作后立刻退出）。
- 对于普通的资源保护，
lock_guard是一个简单且有效的选择。
#include <iostream>
#include <mutex>
std::mutex mtx;
void printMessage() {
std::lock_guard<std::mutex> lck(mtx); // 自动锁住 mtx
std::cout << "Hello from thread!" << std::endl;
} // lck 离开作用域时会自动解锁 mtx（2）std::unique_lock<std::mutex>：
std::unique_lock 是比 std::lock_guard 更加灵活的锁管理工具，提供了更多的功能。它在很多场合下都可以替代 lock_guard，但也允许更多的手动控制。
特点：
- 手动解锁：
unique_lock提供了显式的unlock()方法，你可以在锁住资源后，在需要的地方手动释放锁。 - 延迟锁定：
unique_lock支持延迟锁定，即你可以先创建unique_lock对象而不立即锁定互斥量，直到你明确调用lock()时才会锁定。 - 可重复锁定：
unique_lock支持在同一个线程内多次加锁和解锁（即便是不同的锁操作），适用于一些需要复杂锁控制的情况。 - 支持条件变量：
unique_lock能够与条件变量（condition_variable）配合使用，而lock_guard不能。因为unique_lock支持锁的释放和重新加锁的操作（这在条件变量等待时非常有用）。
使用场景：
- 适用于需要更细粒度控制锁的情况，比如在临界区内部控制锁的获取和释放时。
- 如果你需要与条件变量一起使用，
unique_lock是必须的，因为条件变量通常需要先释放锁才能让其他线程访问资源。
#include <iostream>
#include <mutex>
std::mutex mtx;
void printMessage() {
std::unique_lock<std::mutex> lck(mtx); // 锁住 mtx
std::cout << "Hello from thread!" << std::endl;
// 可以在这里手动解锁
lck.unlock(); // 手动解锁 mtx
// 你也可以在此后重新加锁
lck.lock(); // 重新加锁 mtx
} // lck 离开作用域时会自动解锁 mtx（3）何时使用 std::lock_guard 和 std::unique_lock
- 使用 std::lock_guard：如果你只需要一个简单的锁机制，并且没有复杂的需求，
std::lock_guard是更简洁、高效的选择。它适合加锁和解锁的时机非常明确，不需要手动控制锁的释放。 - 使用 std::unique_lock：如果你需要在某些情况下手动解锁、延迟加锁、或者与条件变量一起使用，
std::unique_lock更加灵活。它适用于复杂的锁控制，或者在需要对锁的获取和释放有精细控制的场合。
总结：
std::lock_guard是轻量级的自动锁管理工具，适合简单的锁控制。std::unique_lock是更为灵活和强大的工具，适用于需要更多锁控制的场景，比如手动解锁、延迟加锁、与条件变量的配合使用等。
条件变量用于线程间同步，允许一个线程等待（挂起）直到另一个线程通知某个条件为真。
std::condition_variable cv;
std::mutex mtx;
void waitingFunction() {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
cv.wait(lock, []{return conditionToWaitFor;}); // 条件满足前挂起
// 条件满足后执行的代码
}
void notifyingFunction() {
// 修改状态使得conditionToWaitFor为真
std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
cv.notify_one(); // 唤醒一个等待的线程
}常见问题与避免策略
- 无条件唤醒：不要在没有改变条件的情况下调用
notify_*函数，这可能导致不必要的线程唤醒和重新检查条件。 - 虚假唤醒：即使没有调用
notify_*，等待的线程也可能被唤醒。因此，总是使用条件来检查是否真正满足继续执行的条件。 - 死锁：确保在调用
wait之前已经获得了锁，并且在wait之后立即检查条件，避免在持有锁的情况下执行耗时操作。
#include <iostream>
#include <thread>
#include <queue>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
std::queue<int> producedItems;
std::mutex mtx;
std::condition_variable condVar;
bool doneProducing = false;
void producer(int n) {
for (int i = 0; i < n; ++i) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 模拟生产时间
// 检测能获取mutex的独占权限吗？
// 能到话，那就锁定独占mutex
std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
producedItems.push(i);
condVar.notify_one(); // 通知消费者
if (i == n - 1) doneProducing = true;
// 释放mutex权限
}
}
void consumer() {
while (true) {
// 检测能获取mutex的独占权限吗？
// 能到话，那就锁定独占mutex
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
condVar.wait(lock, []{return !producedItems.empty() || doneProducing;});
if (!producedItems.empty()) {
int item = producedItems.front();
producedItems.pop();
std::cout << "Consumed: " << item << std::endl;
} else if (doneProducing) {
break;
}
}
}
int main() {
std::thread producerThread(producer, 10);
std::thread consumerThread(consumer);
producerThread.join();
consumerThread.join();
return 0;
}以下是一个单生产者多消费者的多线程程序。在这个程序中，生产者线程会不断地生产数据，多个消费者线程会从队列中取数据并进行消费。我们将使用 std::mutex 来保护共享资源（队列），并且使用 std::condition_variable 来协调生产者和消费者的工作。
#include <iostream>
#include <thread>
#include <queue>
#include <vector>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
// 定义队列和锁
std::queue<int> buffer;
std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
// 队列的最大容量
const int max_buffer_size = 10;
// 生产者线程函数
void producer() {
for (int i = 0; i < 20; ++i) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); // 模拟生产过程
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
// 如果队列满了，生产者就等待
cv.wait(lock, []{ return buffer.size() < max_buffer_size; });
// 生产一个数据并将其放入队列
buffer.push(i);
std::cout << "Produced: " << i << std::endl;
// 通知消费者可以消费了
cv.notify_all();
}
}
// 消费者线程函数
void consumer(int id) {
while (true) {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
// 如果队列为空，消费者就等待
cv.wait(lock, []{ return !buffer.empty(); });
// 消费一个数据并从队列中取出
int data = buffer.front();
buffer.pop();
std::cout << "Consumer " << id << " consumed: " << data << std::endl;
// 通知生产者可以继续生产了
cv.notify_all();
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(150)); // 模拟消费过程
}
}
int main() {
std::vector<std::thread> consumers;
// 启动一个生产者线程
std::thread producer_thread(producer);
// 启动多个消费者线程
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
consumers.push_back(std::thread(consumer, i));
}
// 等待生产者线程完成
producer_thread.join();
// 注意：这里为了简单起见，我们没有设置消费者的退出条件
// 通常，你可以设计一种方式让消费者线程在生产者结束后退出，例如使用标志变量
for (auto& consumer_thread : consumers) {
consumer_thread.join();
}
return 0;
}代码解释：
- 生产者线程：
- 生产者线程在循环中生产数据（我们假设生产的数据是一个整数，生产者在每次生产时都会将一个整数放入队列中）。
- 在生产之前，生产者会检查队列是否已满。如果队列已满，生产者会等待，直到消费者消费掉一些数据，队列有空位为止。
- 生产者生产数据后，会通知消费者线程，告诉它们可以消费数据了。
- 消费者线程：
- 每个消费者线程会从共享队列中取数据进行消费。
- 如果队列为空，消费者会等待，直到生产者生产新的数据。
- 当消费者消费完数据后，通知生产者可以继续生产。
- 同步机制：
- 使用
std::mutex来保护对共享队列的访问，防止多个线程同时访问队列而导致竞争条件。 - 使用
std::condition_variable来协调生产者和消费者的工作。cv.wait()会使线程在特定条件下挂起，直到满足条件后才会继续执行。 cv.notify_all()会通知所有等待条件变量的线程，让它们重新检查条件并继续执行。
- 使用
- 程序结构：
- 我们使用一个生产者线程和三个消费者线程来模拟生产和消费过程。
- 生产者每次生产一个数据，消费者每次消费一个数据。
注意事项：
- 这只是一个简单的示例，现实中你可能需要在消费者退出时加入一些机制，例如在生产者结束后通知消费者停止工作。
std::condition_variable中的cv.wait()会释放std::mutex锁，并且将线程放入条件变量的等待队列，直到接收到cv.notify_all()或cv.notify_one()才会被唤醒，重新获取锁并继续执行。
编译运行：
如果你使用的是 g++ 编译器，你可以使用以下命令编译并运行代码：
g++ -std=c++11 -o producer_consumer producer_consumer.cpp -pthread
./producer_consumer在 Windows 上，可以使用 Visual Studio 或其他支持 C++11 及线程库的编译器来运行。
注意：下面的代码虽然表面上看起来貌似没问题，但是实际运行起来会遇到生产者卡在wait的情况，而且和printf的位置有随机的关系，我也不清楚是不是背后的逻辑哪里有问题。但是既然写了就放在这吧，起到一个提供思路的作用。
使用了两个条件变量来分开生产者和消费者的唤醒操作，解决了生产者和消费者之间的同步问题。
#include <iostream>
#include <thread>
#include <queue>
#include <array>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
// 定义队列和锁
std::mutex mtx;
std::condition_variable cv_consumer; // 消费者唤醒的条件变量
std::condition_variable cv_producer; // 生产者唤醒的条件变量
// 运行的最大次数
const int max_step = 3;
const int consumer_num = 2;
std::array<bool, consumer_num> can_run = {}; // 默认初始化为 false
// 生产者线程函数
void producer() {
for (int i = 0; i < max_step; ++i) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); // 模拟生产过程
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
// 如果队列满了，生产者就等待
cv_producer.wait(lock, [&can_run]() {
return std::all_of(can_run.begin(), can_run.end(), [](bool value) {
return !value; // 判断所有值是否都是 false
});
});
can_run.fill(true);
std::cout << "Produced: " << i << std::endl;
// 通知消费者可以消费了
cv_consumer.notify_all();
// 生产者：生产者唤醒 所有消费者，因为生产者生产一轮数据后，需要通知所有消费者来消费。多个消费者可以并行消费数据。
}
}
// 消费者线程函数
void consumer(int id) {
for (int i = 0; i < max_step; ++i) {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
// 如果队列为空，消费者就等待
cv_consumer.wait(lock, [&id]{ return can_run[id]; });
// 消费一个数据并从队列中取出
can_run[id] = false;
std::cout << "Consumer " << id << " consumed" << std::endl;
// 通知生产者可以继续生产了
cv_producer.notify_one();
// 消费者：消费者在消费完数据后应该 只唤醒生产者，而不是唤醒其他消费者，因为如果多个消费者同时唤醒生产者，可能会导致不必要的竞争或误同步。
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(150)); // 模拟消费过程
}
}
int main() {
std::vector<std::thread> consumers;
// 启动一个生产者线程
std::thread producer_thread(producer);
// 启动多个消费者线程
for (int i = 0; i < 2; ++i) {
consumers.push_back(std::thread(consumer, i));
}
// 等待生产者线程完成
producer_thread.join();
// 注意：这里为了简单起见，我们没有设置消费者的退出条件
// 通常，你可以设计一种方式让消费者线程在生产者结束后退出，例如使用标志变量
for (auto& consumer_thread : consumers) {
consumer_thread.join();
}
return 0;
}下面逐一分析代码并确认它的实现逻辑。
（1）生产者线程 (producer)：
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
bool all_false = std::all_of(can_run.begin(), can_run.end(), [](bool value) {
return !value; // 判断所有值是否都是 false
});
cv_producer.wait(lock, [&all_false]() { return all_false; });- 生产者在每次生产数据之前，先判断
can_run数组中的所有值是否为false。如果是，说明所有消费者已经消费完，可以开始生产数据。 - 然后调用
cv_producer.wait()等待所有的消费者都消费完。 - 你使用了一个条件变量
cv_producer来等待消费者的通知，确保每次只有在消费者都已经消费完后，生产者才会进行生产。
（2）消费者线程 (consumer)：
cv_consumer.wait(lock, [&id]{ return can_run[id]; });
can_run[id] = false;- 每个消费者在开始消费之前，会检查
can_run[id]是否为true，如果是，说明该消费者可以消费数据。 - 消费后将
can_run[id]设置为false，表示该消费者已经消费了相应的数据。
（3）通知机制：
- 生产者调用
cv_consumer.notify_all()来唤醒所有消费者进行消费。 - 消费者在消费完数据后调用
cv_producer.notify_one()唤醒生产者继续生产。
（4）整体同步流程：
- 生产者等待所有消费者消费完数据（通过
cv_producer.wait()）。 - 当生产者生产数据时，所有消费者会被唤醒（
cv_consumer.notify_all()）。 - 每个消费者在消费数据后，会通知生产者（
cv_producer.notify_one()），以确保生产者可以继续生产。
（5）总结：
- 多消费者问题： 你的代码很好地处理了多个消费者的同步问题。消费者在消费完数据后通知生产者继续生产，而生产者唤醒所有消费者开始消费。这保证了生产者不会因多个消费者的唤醒而进入竞争状态。
- 条件变量的使用： 两个条件变量
cv_consumer和cv_producer被恰当地用来分别控制生产者和消费者的同步，避免了过多的通知导致的竞争或不必要的唤醒。
需要使用c++20版本。
#include <iostream>
#include <thread>
#include <barrier>
std::barrier barrier(3); // 创建一个屏障，等待3个线程
void task(int id) {
for (int i = 0; i <3; i++) {
// 等待其他线程，所有线程都到达此点后，继续执行
barrier.arrive_and_wait();
// 模拟长时间运行的任务
printf("step:%d, task:%d, begin...........\n", i, id);
}
}
int main() {
std::thread threads[3];
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
threads[i] = std::thread(task, i);
}
for (auto& t : threads) {
t.join();
}
return 0;
}等待互斥锁会把线程放进一个等待队列1中，等待条件也会把线程放进一个等待队里2中，请问1和2是同一个等待队列吗？
你的问题很有道理，实际上“等待互斥锁”和“等待条件”是有不同的等待队列的。我们来详细分析一下。
在多线程编程中，互斥锁和条件变量是不同的机制，它们有自己的队列来管理等待的线程。
- 当一个线程尝试获取一个已经被占用的互斥锁时，它会被放入互斥锁的等待队列。
- 线程会在这个队列中阻塞，直到能够成功获取到锁。获取锁的线程会从等待队列中被移除，并且重新进入运行状态。
- 互斥锁的等待队列是由操作系统或者线程库（如 C++ 标准库实现）管理的，它专门管理那些等待锁的线程。
- 条件变量则是另一种机制，用于线程之间的通信和同步。条件变量的等待队列是管理那些等待特定条件发生的线程的。
- 当一个线程调用
cv.wait()时，它会在等待队列中阻塞，直到其他线程通过notify_one()或notify_all()通知它该条件已经满足。- 在调用
cv.wait()的时候，线程会释放互斥锁并进入条件变量的等待队列。当条件满足时，线程会被唤醒，重新尝试获取锁。
- 互斥锁等待队列和条件变量等待队列是完全不同的队列。
- 互斥锁等待队列仅涉及获取锁的操作，它在锁的管理和调度中起作用，通常是由操作系统或线程库管理。
- 条件变量等待队列则涉及的是线程等待某种条件满足，通常是由条件变量的实现（如
std::condition_variable）管理。虽然它们是不同的队列，但它们是协同工作的：
- 线程在获取互斥锁时：一个线程在尝试获取互斥锁时，如果锁被其他线程占用，它会被放入互斥锁的等待队列，等待其他线程释放锁。
- 线程在等待条件时：如果线程在条件不满足的情况下调用
cv.wait(lock)，它会释放已经持有的互斥锁，进入条件变量的等待队列，并阻塞。直到其他线程调用cv.notify_*()来通知条件满足，线程才会被唤醒。- 被唤醒后重新获取互斥锁：当线程被唤醒后，它会重新尝试获取互斥锁，如果获取成功，线程就可以继续执行。如果没有获取到锁，它会继续被放回互斥锁的等待队列，直到它能够获得锁为止。
- 互斥锁的等待队列是专门用于管理那些等待锁的线程。
- 条件变量的等待队列是专门用于管理那些等待条件满足的线程。
- 它们是两个不同的队列，分别用于不同的目的，但它们共同协作，确保线程同步和顺序执行。
你提到了：在调用 cv.wait() 的时候，线程会释放互斥锁并进入条件变量的等待队列。当条件满足时，线程会被唤醒，重新尝试获取锁。
我的疑问：当条件变量的等待队列里的线程被notify_all唤醒时，该线程会重头从最开始运行吗？
你提出的问题非常重要，涉及到线程在
cv.wait()和notify_all()等操作中的行为和状态。让我们详细解释一下当一个线程被cv.notify_all()唤醒时，线程的行为以及它是否会“从头开始运行”。
- 当线程调用
cv.wait(lock)时，它会释放已经持有的互斥锁，并进入 条件变量的等待队列，此时它处于阻塞状态。具体来说，线程会被挂起，直到其他线程通知它，条件满足。- 这里的
lock是一个std::unique_lock<std::mutex>类型的对象，它会确保线程在进入等待队列前释放互斥锁。当其他线程调用
cv.notify_all()或cv.notify_one()时，等待队列中的线程将被唤醒。此时，唤醒的线程并不会直接从 最开始 运行，而是会有以下行为：
- 重新获取锁：
- 在被唤醒之后，线程必须重新获取原先释放的互斥锁。由于
cv.wait()已经释放了锁并进入等待状态，所以唤醒后线程会重新尝试获取这个锁。- 如果有其他线程正在持有互斥锁，线程会被挂起在互斥锁的队列中，直到锁可用为止。
- 线程不从头开始运行：
- 线程不会从 最开始 重新运行。相反，线程会从它上次被暂停的位置继续执行。也就是说，它会 恢复 到调用
cv.wait()后的下一行代码继续执行。- 唤醒的线程不会重新开始执行它的所有代码，它只是继续执行
cv.wait()后面的部分。- 可能重新检查条件：
- 唤醒的线程需要重新检查等待条件是否满足。如果条件仍然不满足，它会再次调用
cv.wait()，并继续阻塞等待。C++ 的条件变量机制遵循一种叫做 “虚假唤醒”（spurious wakeup）的设计原则。即使条件变量被通知了，线程也不能直接认为条件一定满足。为了防止线程在条件未满足时继续执行，它们会在每次唤醒后再次检查条件。
例如：
cv.wait(lock, []{ return condition; });
- 如果
condition仍然不满足，线程会继续等待。- 如果
condition满足，线程会继续执行。
- 线程在
cv.wait()时会释放互斥锁，进入条件变量的等待队列。- 当调用
notify_all()或notify_one()时，等待队列中的线程被唤醒，它们不会从头开始，而是从调用cv.wait()之后的位置继续执行。- 线程在被唤醒后会重新获取锁，并检查条件是否满足。如果条件未满足，线程会再次进入等待队列。
那请问如果mutex正在被占用，std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);把当前线程挂起后，然后等到了mutex被释放，挂起的当前线程会从线程的开头重新运行，还是从std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);后开始运行？
当你使用
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);来尝试获取互斥锁（mutex）时，发生了线程挂起和重新唤醒的情况。让我们详细讲解一下在互斥锁被占用、当前线程挂起、再恢复时的执行流程。
- 线程尝试获取锁：
- 当
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx)被执行时，线程会尝试获取mtx锁。如果mtx目前被其他线程持有，当前线程就会被挂起，并且进入等待状态，直到它能够成功获取锁。- 线程被挂起：
- 线程在获取不到锁时会被挂起，系统会让出 CPU 资源，允许其他线程继续运行。这时线程并没有消耗 CPU 资源。
- 锁被释放后，挂起的线程恢复执行：
- 一旦其他线程释放了锁（也就是锁
mtx被释放），挂起的线程就有机会重新获得锁，并继续执行。线程不会从头开始执行，而是从std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);之后的地方继续执行。
- 线程恢复执行的位置：当线程恢复时，程序会从
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);后面开始执行，而不是从头开始。也就是说，线程会继续执行锁定成功后的部分代码。- 从锁被成功获取后开始执行：
- 在线程重新获取到锁后，
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx)语句会成功执行，然后代码会继续执行lock后面的部分。这意味着线程并没有“重头开始”，而是从此处继续。线程是基于 上下文切换（context switching）机制来运行的。当线程被挂起时，它的状态（包括程序计数器、寄存器等）被保存在内存中。当线程恢复时，它会根据保存的状态从挂起之前的指令位置继续执行。