c++并行编程速成¶
本文转载自上海交通大学RoboMaster交龙战队博客仓库,该仓库采用MIT License,原文链接为 https://sjtu-robomaster-team.github.io/c++-thread/ 本文转载目的为学术用途。
写在最前面:本教程旨在迅速讲解并行式编程的c++实现方法,适用对象为并不了解并行式编程但急需使用的学习者。本教程中并不会详细的讲述并行式编程的概念、原理,只使用少量篇幅讲述c++并行编程的实现方法。因此建议有充足时间的学习者系统地学习c++多线程的基本知识,而非阅读本速成教程
为什么需要并行式编程¶
当前为了提高计算机的性能,许多计算机都装备了双核、四核甚至多个多核处理器,这能让计算机同时执行多个线程。 有些操作可以受益于多线程。例如在查找数组元素时,考虑到数组的随机存取特征,可让一个线程从数组开头开始搜索,并让另一个线程从数组中间开始搜索,这将让搜索时间减半。
c++11中的多线程支持¶
c++定义了一个支持线程化执行的内存模型,添加了关键字thread_local
,提供了相关的库支持。 库支持由原子操作库和线程支持库组成,其中原子操作库提供了头文件atomic
,而线程支持库提供了头文件thread
,mutex
,condition_variable
,future
。 本文将简单介绍thread
,mutex
,condition_variable
的使用。 如果你想要得到更详细的内容,可以百度搜索这些库。
第一部分:thread类¶
c++
头文件<thread>
主要包含了std::thread
类,此外,命名空间std::this_thread
也封装在这一头文件中。
构造¶
thread
类的构造函数为thread (Fn&& fn, Args&&... args);
,你可以使用这一构造函数创建一个线程,线程会调用fn
函数,如果函数fn
有需要传递的参数,你需要在args
里给出。 需要注意的是,构造函数结束的同时函数fn
将被调用。
方法¶
join
方法:- 声明:
void join();
- 只有当这个线程结束并返回后主线程才会继续执行。
- 声明:
detach
方法:- 声明:
void detach();
- 把这个线程与主线程分离运行。
- 声明:
下面给出一个例程:
#include <iostream>
#include <thread>
int main()
{
std::ios::sync_with_stdio(false);
std::thread thread_a([]()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
std::cout << "thread a: " << i << std::endl;
});
std::thread thread_b([]()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
std::cout << "thread b: " << i << std::endl;
});
thread_a.detach();
thread_b.detach();
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
return 0;
}
thread a: 61856
thread b: 60031
thread a: 61857
thread b: 60032
thread a: 61858
thread b: 60033
thread a: 61859
thread b: 60034
thread a: 61860
thread_a
和thread_b
两个线程在同时向命令行输出信息。 第二部分:mutex类¶
多线程很方便,许多任务都可以通过并行式运算加快计算速度,但是同时也带来了一些问题,例如当多个线程同时竞争一个内存区域时,就会产生线程安全问题,导致程序运行出现一些意想不到的问题。
我们运行一下以下代码:
#include <iostream>
#include <thread>
int num = 0;
int main()
{
std::ios::sync_with_stdio(false);
std::thread thread_a([&]()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
num++;
});
std::thread thread_b([&]()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
num++;
});
thread_a.join();
thread_b.join();
std::cout << "result: " << num << std::endl;
return 0;
}
num
自增了200000
次,因此输出结果应该为: 然而如果你运行一次此程序,你会发现运行结果并非如此。 例如笔者的一次运行结果为: 你也可以试着运行一次此程序,虽然运行结果可能不是157186
,但也大概率不是200000
。 这样的现象就是多个进程同时竞争一个内存资源导致的。
为了解决这种问题,我们引入了一种工具——锁
。所谓锁
,顾名思义,是用来保护内存的工具,在多线程开发中,必须合理地使用锁才能保证程序的安全。
在c++11
中提供了mutex(互斥类)
,它们封装在头文件<mutex>
中。通过mutex
可以比较方便的在多线程中使用锁
。下面先介绍mutex
类。
构造¶
mutex
的构造不需要传递参数,直接std::mutex mtx
即可。
方法¶
lock()
方法- 如果
mutex
现在没有被任何线程在占有,那么调用mtx.lock()
函数可以锁住mutex
,即mutex
被调用mtx.lock
的线程占有。 - 如果
mutex
已经被其他线程占有,那么调用mtx.lock()
函数的线程将会被阻滞,直到mutex
被占有它的进程释放(执行mtx.unlock()
)且本线程成功锁住mutex
,线程才会恢复运行。 - 如果在
mutex
已经被本线程锁定的情况下执行mtx.lock()
函数,那么将会造成**死锁**。由于本教程为速成教程,故不在此解释死锁概念和其解决方法。但死锁概念在多线程编程中十分重要,建议读者百度自学。在此,你可以将死锁
理解为一把会将进程彻底锁死的锁,产生死锁
后线程将被阻滞且不会被唤醒。
- 如果
unlock()
方法- 解锁本线程锁定的
mutex
,以便其他线程可以占有mutex
- 解锁本线程锁定的
下面使用mutex
解决我们在上一个程序中多线程竞争内存导致的错误:
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
int num = 0;
std::mutex mtx;
int main()
{
std::ios::sync_with_stdio(false);
std::thread thread_a([&]()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
mtx.lock();
num++;
mtx.unlock();
}
});
std::thread thread_b([&]()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
mtx.lock();
num++;
mtx.unlock();
}
});
thread_a.join();
thread_b.join();
std::cout << "result: " << num << std::endl;
return 0;
}
你可以运行这一段程序,如我们所想,程序的输出变成了正确的结果:
mutex
已经十分方便了,但是c++11
还提供了更方便的工具unique_lock
,他和mutex
一样封装在<mutex>
头文件下,下面将介绍unique_lock
。
构造¶
unique_lock
类较简单的构造方法为使用mutex
进行构造,构造函数为unique_lock (mutex_type& m);
。 e.g.:
unique_lock
在构造时会自动获取mutex
,如果无法锁住mutex
,则此线程会停滞,直到成功获取mutex
。 在unique_lock
被析构时,他会自动unlock
自己获取的mutex
。这使得他在许多地方非常方便实用。 下面将用unique_lock
实现上一段代码中mutex
同样的效果。
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
int num = 0;
std::mutex mtx;
int main()
{
std::ios::sync_with_stdio(false);
std::thread thread_a([&]()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
num++;
}
});
std::thread thread_b([&]()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
num++;
}
});
thread_a.join();
thread_b.join();
std::cout << "result: " << num << std::endl;
return 0;
}
同时,unique_lock
还有一个很方便的方法:try_lock()
,这个函数会尝试锁住当前线程并返回一个bool
值表示是否成功锁住,但不论是否成功锁住当前线程,当前线程都会继续运行。
第三部分:condition_variable¶
condition_variable
库提供了方便的与条件变量相关的类和函数,他封装在头文件<condition_variable>
下。下面介绍condition_variable
类。
构造¶
condition_variable
类有默认构造函数,可以直接构造,不需要传递参数。 e.g.:
方法¶
wait(unique_lock<mutex>& lck, Predicate pred)
方法wait
方法传入的两个参数分别为unique_lock
和一个返回值为bool
的函数- 如果
pred
函数返回值为真,线程会正常运行,否则线程会被阻滞。 - 在调用
wait
函数的同时,lck.unlock()
会被自动调用,以保证其他线程正常运行。 - 当函数
notified_all()
被调用时,如果函数pred
为真,线程会恢复运行。
notified_all()
方法notified_all
将试图唤醒所有被此condition_variable
阻滞的线程,只有在线程wait
函数的返回值为真的情况下程序会恢复运行
下面是一个例子:
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
bool flag = false;
int main()
{
std::ios::sync_with_stdio(false);
std::thread thread_a([]()
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
cv.wait(lock, [=](){return flag;});
lock.unlock();
for (int i = 0; i < 100; i++)
std::cerr << "thread a once\n";
});
std::thread thread_b([]()
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
cv.wait(lock, [=](){return flag;});
lock.unlock();
for (int i = 0; i < 100; i++)
std::cerr << "thread b once\n";
});
thread_a.detach();
thread_b.detach();
mtx.lock();
for (int i = 0; i < 10; i++)
std::cout << "thread main: " << i << std::endl;
flag = true;
mtx.unlock();
cv.notify_all();
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(5));
return 0;
}
通过condition_variable
的延迟使得主线程中的内容先输出后子线程的内容才输出。