C++11中线程锁和条件变量的示例分析

这篇文章主要介绍了c++11中线程锁和条件变量的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

线程

std::thread类， 位于<thread>头文件，实现了线程操作。std::thread可以和普通函数和 lambda 表达式搭配使用。它还允许向线程的执行函数传递任意多参数。

#include <thread>void func(){   // do some work}int main(){   std::thread t(func);   t.join();   return 0;}

上面的例子中，t是一个线程实例，函数func()在该线程运行。调用join()函数是为了阻塞当前线程（此处即主线程），直到t线程执行完毕。线程函数的返回值都会被忽略，但线程函数接受任意数目的输入参数。

void func(int i, double d, const std::string& s){    std::cout << i << ", " << d << ", " << s << std::endl;}int main(){   std::thread t(func, 1, 12.50, "sample");   t.join();   return 0;}

虽然可以向线程函数传递任意多参数，但都必须以值传递。如果需以引用传递，则必须以std::ref或std::cref封装，如下例所示：

void func(int& a){   a++;}int main(){   int a = 42;   std::thread t(func, std::ref(a));   t.join();   std::strinGCout << a << std::endl;   return 0;}

这个程序会打印43，但如果不用std::ref封装，则输出会是42。

除了join函数，这个类还提供更多的操作：

swap：交换两个线程实例的句柄

detach：允许一个线程继续独立于线程实例运行；detach 过的线程不可以再 join

int main(){    std::thread t(funct);    t.detach();    return 0;}

一个重要的知识点是，如果一个线程函数抛出异常，并不会被常规的try-catch方法捕获。也就是说，下面的写法是不会奏效的：

try{    std::thread t1(func);    std::thread t2(func);    t1.join();    t2.join();}catch(const std::exception& ex){    std::cout << ex.what() << std::endl;}

要追踪线程间的异常，你可以在线程函数内捕获，暂时存储在一个稍后可以访问的结构内。

std::mutex                       g_mutex;std::vector<std::exception_ptr>  g_exceptions;void throw_function(){   throw std::exception("something wrong happened");}void func(){   try   {      throw_function();   }   catch(...)   {      std::lock_guard<std::mutex> lock(g_mutex);      g_exceptions.push_back(std::current_exception());   }}int main(){   g_exceptions.clear();   std::thread t(func);   t.join();   for(auto& e : g_exceptions)   {      try       {         if(e != nullptr)         {            std::rethrow_exception(e);         }      }      catch(const std::exception& e)      {         std::cout << e.what() << std::endl;      }   }   return 0;}

关于捕获和处理异常，更深入的信息可以参看Handling C++ exceptions thrown from worker thread in the main thread和How can I propagate exceptions between threads?。

此外，值得注意的是，头文件还在 `std::this_thread` 命名空间下提供了一些辅助函数：

• get_id: 返回当前线程的 id

• yield: 告知调度器运行其他线程，可用于当前处于繁忙的等待状态

• sleep_for：给定时长，阻塞当前线程

• sleep_until：阻塞当前线程至给定时间点

锁

在上个例子中，我们需要对g_exceptions这个 vector 的访问进行同步处理，确保同一时刻只有一个线程能向它插入新的元素。为此我使用了一个 mutex 和一个锁（lock）。mutex 是同步操作的主体，在 C++ 11 的<mutex>头文件中，有四种风格的实现：

• mutex：提供了核心的lock()unlock()方法，以及当 mutex 不可用时就会返回的非阻塞方法try_lock()

• recursive_mutex：允许同一线程内对同一 mutex 的多重持有

• timed_mutex： 与mutex类似，但多了try_lock_for()try_lock_until()两个方法，用于在特定时长里持有 mutex，或持有 mutex 直到某个特定时间点

• recursive_timed_mutex：recursive_mutex和timed_mutex的结合

下面是一个使用std::mutex的例子（注意get_id()和sleep_for()两个辅助方法的使用）。

#include <iOStream>#include <thread>#include <mutex>#include <chrono> std::mutex g_lock; void func(){    g_lock.lock();     std::cout << "entered thread " << std::this_thread::get_id() << std::endl;    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(rand() % 10));    std::cout << "leaving thread " << std::this_thread::get_id() << std::endl;     g_lock.unlock();} int main(){    srand((unsigned int)time(0));     std::thread t1(func);    std::thread t2(func);    std::thread t3(func);     t1.join();    t2.join();    t3.join();     return 0;}

输出如下：

entered thread 10144

leaving thread 10144

entered thread 4188

leaving thread 4188

entered thread 3424

leaving thread 3424

lock()unlock()两个方法应该很好懂，前者锁住 mutex，如果该 mutex 不可用，则阻塞线程；稍后，后者解锁线程。

下面一个例子展示了一个简单的线程安全的容器（内部使用了std::vector）。该容器提供用于添加单一元素的add()方法，以及添加多个元素的addrange()方法（内部调用add()实现）。

注意：尽管如此，下面会指出，由于va_args的使用等原因，这个容器并非真正线程安全。此外，dump()方法不应属于容器，在实际实现中它应该作为一个独立的辅助函数。这个例子的目的仅仅是展示 mutex 的相关概念，而非实现一个完整的线程安全的容器。

template <typename T>class container {    std::mutex _lock;    std::vector<T> _elements;public:    void add(T element)     {        _lock.lock();        _elements.push_back(element);        _lock.unlock();    }     void addrange(int num, ...)    {        va_list arguments;         va_start(arguments, num);         for (int i = 0; i < num; i++)        {            _lock.lock();            add(va_arg(arguments, T));            _lock.unlock();        }         va_end(arguments);     }     void dump()    {        _lock.lock();        for(auto e : _elements)            std::cout << e << std::endl;        _lock.unlock();    }}; void func(container<int>& cont){    cont.addrange(3, rand(), rand(), rand());} int main(){    srand((unsigned int)time(0));     container<int> cont;     std::thread t1(func, std::ref(cont));    std::thread t2(func, std::ref(cont));    std::thread t3(func, std::ref(cont));     t1.join();    t2.join();    t3.join();     cont.dump();     return 0;}

当你运行这个程序时，会进入死锁。原因：在 mutex 被释放前，容器尝试多次持有它，这显然不可能。这就是为什么引入std::recursive_mutex，它允许一个线程对 mutex 多重持有。允许的最大持有次数并不确定，但当达到上限时，线程锁会抛出std::system_error错误。因此，要解决上面例子的错误，除了修改addrange令其不再调用lock和unlock之外，可以用std::recursive_mutex代替mutex。

template <typename T>class container {    std::recursive_mutex _lock;    // ...};

成功输出：

6334

18467

41

6334

18467

41

6334

18467

41

敏锐的读者可能注意到，每次调用func()输出的都是相同的数字。这是因为，seed 是线程局部量，调用srand()只会在主线程中初始化 seed，在其他工作线程中 seed 并未被初始化，所以每次得到的数字都是一样的。

手动加锁和解锁可能造成问题，比如忘记解锁或锁的次序出错，都会造成死锁。C++ 11 标准提供了若干类和函数来解决这个问题。封装类允许以 RAII 风格使用 mutex，在一个锁的生存周期内自动加锁和解锁。这些封装类包括：

lock_guard：当一个实例被创建时，会尝试持有 mutex （通过调用lock()）；当实例销毁时，自动释放 mutex （通过调用unlock()）。不允许拷贝。

unique_lock：通用 mutex 封装类，与lock_guard不同，还支持延迟锁、计时锁、递归锁、移交锁的持有权，以及使用条件变量。不允许拷贝，但允许转移（move）。

借助这些封装类，可以把容器改写为：

template <typename T>class container {    std::recursive_mutex _lock;    std::vector<T> _elements;public:    void add(T element)     {        std::lock_guard<std::recursive_mutex> locker(_lock);        _elements.push_back(element);    }     void addrange(int num, ...)    {        va_list arguments;         va_start(arguments, num);         for (int i = 0; i < num; i++)        {            std::lock_guard<std::recursive_mutex> locker(_lock);            add(va_arg(arguments, T));        }         va_end(arguments);     }     void dump()    {        std::lock_guard<std::recursive_mutex> locker(_lock);        for(auto e : _elements)            std::cout << e << std::endl;    }};

读者可能会提出，dump()方法不更改容器的状态，应该设为 const。但如果你添加 const 关键字，会得到如下编译错误：

‘std::lock_guard<_Mutex>::lock_guard(_Mutex &)' : cannot convert parameter 1 from ‘const std::recursive_mutex' to ‘std::recursive_mutex &'

一个 mutex （不管何种风格）必须被持有和释放，这意味着lock()unlock方法必被调用，这两个方法是 non-const 的。所以，逻辑上lock_guard的声明不能是 const （若该方法 为 const，则 mutex 也为 const）。这个问题的解决办法是，将 mutex 设为mutable。mutable允许由 const 方法更改 mutex 状态。不过，这种用法仅限于隐式的，或「元（meta）」状态——譬如，运算过的高速缓存、检索完成的数据，使得下次调用能瞬间完成；或者，改变像 mutex 之类的位元，仅仅作为一个对象的实际状态的补充。

template <typename T>class container {   mutable std::recursive_mutex _lock;   std::vector<T> _elements;public:   void dump() const   {      std::lock_guard<std::recursive_mutex> locker(_lock);      for(auto e : _elements)         std::cout << e << std::endl;   }};

这些封装类锁的构造函数可以通过重载的声明来指定锁的策略。可用的策略有：

• defer_lock_t类型的defer_lock：不持有 mutex

• try_to_lock_t类型的try_to_lock： 尝试持有 mutex 而不阻塞线程

• adopt_lock_t类型的adopt_lock：假定调用它的线程已持有 mutex

这些策略的声明方式如下：

struct defer_lock_t { };struct try_to_lock_t { };struct adopt_lock_t { }; constexpr std::defer_lock_t defer_lock = std::defer_lock_t();constexpr std::try_to_lock_t try_to_lock = std::try_to_lock_t();constexpr std::adopt_lock_t adopt_lock = std::adopt_lock_t();

除了这些 mutex 封装类之外，标准库还提供了两个方法用于锁住一个或多个 mutex：

lock：锁住 mutex，通过一个避免了死锁的算法（通过调用lock()，try_lock()和unlock()实现）

try_lock：尝试通过调用try_lock()来调用多个 mutex，调用次序由 mutex 的指定次序而定

下面是一个死锁案例：有一个元素容器，以及一个exchange()函数用于互换两个容器里的某个元素。为了实现线程安全，这个函数通过一个和容器关联的 mutex，对这两个容器的访问进行同步。

template <typename T>class container {public:    std::mutex _lock;    std::set<T> _elements;     void add(T element)     {        _elements.insert(element);    }     void remove(T element)     {        _elements.erase(element);    }}; void exchange(container<int>& cont1, container<int>& cont2, int value){    cont1._lock.lock();    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // <-- forces context switch to simulate the deadlock    cont2._lock.lock();         cont1.remove(value);    cont2.add(value);     cont1._lock.unlock();    cont2._lock.unlock();}

假如这个函数在两个线程中被调用，在其中一个线程中，一个元素被移出容器 1 而加到容器 2；在另一个线程中，它被移出容器 2 而加到容器 1。这可能导致死锁——当一个线程刚持有第一个锁，程序马上切入另一个线程的时候。

int main(){    srand((unsigned int)time(NULL));     container<int> cont1;     cont1.add(1);    cont1.add(2);    cont1.add(3);     container<int> cont2;     cont2.add(4);    cont2.add(5);    cont2.add(6);     std::thread t1(exchange, std::ref(cont1), std::ref(cont2), 3);    std::thread t2(exchange, std::ref(cont2), std::ref(cont1), 6);     t1.join();    t2.join();     return 0;}

要解决这个问题，可以使用std::lock，保证所有的锁都以不会死锁的方式被持有：

void exchange(container<int>& cont1, container<int>& cont2, int value){    std::lock(cont1._lock, cont2._lock);      cont1.remove(value);    cont2.add(value);     cont1._lock.unlock();    cont2._lock.unlock();}

条件变量

C++ 11 提供的另一个同步机制是条件变量，用于阻塞一个或多个线程，直到接收到另一个线程的通知信号，或暂停信号，或伪唤醒信号。在<condition_variable>头文件里，有两个风格的条件变量实现：

condition_variable：所有需要等待这个条件变量的线程，必须先持有一个std::unique_lock

condition_variable_any：更通用的实现，任何满足锁的基本条件（提供lock()和unlock()功能）的类型都可以使用；在性能和系统资源占用方面可能消耗更多，因而只有在它的灵活性成为必需的情况下才应优先使用

条件变量的工作机制如下：

至少有一个线程在等待某个条件成立。等待的线程必须先持有一个unique_lock锁。这个锁被传递给wait()方法，这会释放 mutex，阻塞线程直至条件变量收到通知信号。当收到通知信号，线程唤醒，重新持有锁。

至少有一个线程在发送条件成立的通知信号。信号的发送可以用notify_one()方法， 只解锁任意一个正在等待通知信号的线程，也可以用notify_all()方法， 解锁所有等待条件成立信号的线程。

在多核处理器系统上，由于使条件唤醒完全可预测的某些复杂机制的存在，可能发生伪唤醒，即一个线程在没有别的线程发送通知信号时也会唤醒。因而，当线程唤醒时，检查条件是否成立是必要的。而且，伪唤醒可能多次发生，所以条件检查要在一个循环里进行。

下面的代码展示使用条件变量进行线程同步的实例： 几个工作员线程在运行过程中会产生错误，他们将错误码存在一个队列里。一个记录员线程处理这些错误码，将错误码从记录队列里取出并打印出来。工作员会在发生错误时，给记录员发送信号。记录员则等待条件变量的通知信号。为了避免伪唤醒，等待工作放在一个检查布尔值的循环内。

#include <thread>#include <mutex>#include <condition_variable>#include <iostream>#include <queue>#include <random>std::mutex              g_lockprint;std::mutex              g_lockqueue;std::condition_variable g_queuecheck;std::queue<int>         g_codes;bool                    g_done;bool                    g_notified;void workerfunc(int id, std::mt19937& generator){    // print a starting message    {        std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);        std::cout << "[worker " << id << "]\trunning..." << std::endl;    }    // simulate work    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1 + generator() % 5));    // simulate error    int errorcode = id*100+1;    {        std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);        std::cout  << "[worker " << id << "]\tan error occurred: " << errorcode << std::endl;    }    // notify error to be logged    {        std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockqueue);        g_codes.push(errorcode);        g_notified = true;        g_queuecheck.notify_one();    }}void loggerfunc(){    // print a starting message    {        std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);        std::cout << "[logger]\trunning..." << std::endl;    }    // loop until end is signaled    while(!g_done)    {        std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockqueue);        while(!g_notified) // used to avoid spurious wakeups         {            g_queuecheck.wait(locker);        }        // if there are error codes in the queue process them        while(!g_codes.empty())        {            std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);            std::cout << "[logger]\tprocessing error:  " << g_codes.front()  << std::endl;            g_codes.pop();        }        g_notified = false;    }}int main(){    // initialize a random generator    std::mt19937 generator((unsigned int)std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());    // start the logger    std::thread loggerthread(loggerfunc);    // start the working threads    std::vector<std::thread> threads;    for(int i = 0; i < 5; ++i)    {        threads.push_back(std::thread(workerfunc, i+1, std::ref(generator)));    }    // work for the workers to finish    for(auto& t : threads)        t.join();    // notify the logger to finish and wait for it    g_done = true;    loggerthread.join();    return 0;}

运行这个程序，输出如下（注意这个输出在每次运行下都会改变，因为每个工作员线程的工作和休眠的时间间隔是任意的）：

[logger]        running...

[worker 1]      running...

[worker 2]      running...

[worker 3]      running...

[worker 4]      running...

[worker 5]      running...

[worker 1]      an error occurred: 101

[worker 2]      an error occurred: 201

[logger]        processing error:  101

[logger]        processing error:  201

[worker 5]      an error occurred: 501

[logger]        processing error:  501

[worker 3]      an error occurred: 301

[worker 4]      an error occurred: 401

[logger]        processing error:  301

[logger]        processing error:  401

上面的wait()有两个重载：

其中一个只需要传入一个unique_lock；这个重载方法释放锁，阻塞线程并将其添加到一个等待该条件变量的线程队列里；该线程在收到条件变量通知信号或伪唤醒时唤醒，这时锁被重新持有，函数返回。

另外一个在unique_lock之外，还接收一个谓词（predicate），循环直至其返回 false；这个重载可用于避免伪唤醒，其功能类似于：

while(!predicate())       wait(lock);

于是，上面例子中布尔值g_notified可以不用，而代之以wait的接收谓词的重载，用于确认状态队列的状态（是否为空）：

void workerfunc(int id, std::mt19937& generator){    // print a starting message    {        std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);        std::cout << "[worker " << id << "]\trunning..." << std::endl;    }    // simulate work    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1 + generator() % 5));    // simulate error    int errorcode = id*100+1;    {        std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);        std::cout << "[worker " << id << "]\tan error occurred: " << errorcode << std::endl;    }    // notify error to be logged    {        std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockqueue);        g_codes.push(errorcode);        g_queuecheck.notify_one();    }}void loggerfunc(){    // print a starting message    {        std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);        std::cout << "[logger]\trunning..." << std::endl;    }    // loop until end is signaled    while(!g_done)    {        std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockqueue);        g_queuecheck.wait(locker, [&](){return !g_codes.empty();});        // if there are error codes in the queue process them        while(!g_codes.empty())        {            std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);            std::cout << "[logger]\tprocessing error:  " << g_codes.front() << std::endl;            g_codes.pop();        }    }}

除了可重载的wait()，还有另外两个等待方法，都有类似的接收谓词以避免伪唤醒的重载方法：

wait_for：阻塞线程，直至收到条件变量通知信号，或指定时间段已过去。

wait_until：阻塞线程，直到收到条件变量通知信号，或指定时间点已达到。

这两个方法如果不传入谓词，会返回一个cv_status，告知是到达设定时间还是线程因条件变量通知信号或伪唤醒而唤醒。

标准库还提供了notify_all_at_thread_exit方法，实现了通知其他线程某个给定线程已经结束，以及销毁所有thread_local实例的机制。引入这个方法的原因是，在使用thread_local时， 等待一些通过非join()机制引入的线程可能造成错误行为，因为在等待的线程恢复或可能结束之后，他们的析构方法可能还在被调用（参看N3070和N2880）。特别的，对这个函数的一个调用，必须发生在线程刚好退出之前。下面是一个notify_all_at_thread_exit和condition_variable搭配使用来同步两个线程的实例：

std::mutex              g_lockprint;std::mutex              g_lock;std::condition_variable g_signal;bool                    g_done;void workerfunc(std::mt19937& generator){   {      std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);      std::cout << "worker running..." << std::endl;   }   std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1 + generator() % 5));   {      std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);      std::cout << "worker finished..." << std::endl;   }   std::unique_lock<std::mutex> lock(g_lock);   g_done = true;   std::notify_all_at_thread_exit(g_signal, std::move(lock));}int main(){   // initialize a random generator   std::mt19937 generator((unsigned int)std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());   std::cout << "main running..." << std::endl;   std::thread worker(workerfunc, std::ref(generator));   worker.detach();   std::cout << "main crunching..." << std::endl;   std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1 + generator() % 5));   {      std::unique_lock<std::mutex> locker(g_lockprint);      std::cout << "main waiting for worker..." << std::endl;   }   std::unique_lock<std::mutex> lock(g_lock);   while(!g_done) // avoid spurious wake-ups      g_signal.wait(lock);   std::cout << "main finished..." << std::endl;   return 0;}

如果 worker 在主线程之前结束，输出如下：

main running...

worker running...

main crunching...

worker finished...

main waiting for worker...

main finished...

如果主线程在 worker 线程之前结束，输出如下：

main running...

worker running...

main crunching...

main waiting for worker...

worker finished...

main finished...

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“C++11中线程锁和条件变量的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持编程网，关注编程网其他教程频道，更多相关知识等着你来学习!