1 線程創(chuàng)建與結(jié)束

C++11 新標(biāo)準(zhǔn)中引入了四個頭文件來支持多線程編程，他們分別是<atomic> ,<thread>,<mutex>,<condition_variable>和<future>。

• <atomic>：該頭文主要聲明了兩個類, std::atomic 和 std::atomic_flag，另外還聲明了一套 C 風(fēng)格的原子類型和與 C 兼容的原子操作的函數(shù)。
• <thread>：該頭文件主要聲明了 std::thread 類，另外 std::this_thread 命名空間也在該頭文件中。
• <mutex>：該頭文件主要聲明了與互斥量(mutex)相關(guān)的類，包括 std::mutex 系列類，std::lock_guard, std::unique_lock, 以及其他的類型和函數(shù)。<condition_variable>：該頭文件主要聲明了與條件變量相關(guān)的類，包括 std::condition_variable 和 std::condition_variable_any。
• <future>：該頭文件主要聲明了 std::promise, std::package_task 兩個 Provider 類，以及 std::future 和 std::shared_future 兩個 Future 類，另外還有一些與之相關(guān)的類型和函數(shù)，std::async() 函數(shù)就聲明在此頭文件中。

#include <iostream>
#include <utility>
#include <thread>
#include <chrono>
#include <functional>
#include <atomic>

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 不是一個線程
std::thread t2(f1, n + 1); // pass by value 傳值
std::thread t3(f2, std::ref(n)); // pass by reference  傳引用

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 這時候t3將不是線程,t4接替t3繼續(xù)運(yùn)行f2
t2.join();
t4.join();
std::cout << "Final value of n is " << n << '\n';
}

線程的創(chuàng)建方式：

• (1). 默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)，創(chuàng)建一個空的 thread 執(zhí)行對象。
• (2). 初始化構(gòu)造函數(shù)，創(chuàng)建一個 thread對象，該 thread對象可被 joinable，新產(chǎn)生的線程會調(diào)用 fn 函數(shù)，該函數(shù)的參數(shù)由 args 給出。
• (3). 拷貝構(gòu)造函數(shù)(被禁用)，意味著 thread 不可被拷貝構(gòu)造。
• (4). move 構(gòu)造函數(shù)，move 構(gòu)造函數(shù)，調(diào)用成功之后 x 不代表任何 thread 執(zhí)行對象。
• 注意：可被 joinable 的 thread 對象必須在他們銷毀之前被主線程 join 或者將其設(shè)置為 detached.

std::thread定義一個線程對象，傳入線程所需要的線程函數(shù)和參數(shù)，線程自動開啟

線程的結(jié)束方式：

• join()

創(chuàng)建線程執(zhí)行線程函數(shù)，調(diào)用該函數(shù)會阻塞當(dāng)前線程，直到線程執(zhí)行完join才返回；等待t線程結(jié)束，當(dāng)前線程繼續(xù)往下運(yùn)行

• detach()

detach調(diào)用之后，目標(biāo)線程就成為了守護(hù)線程，駐留后臺運(yùn)行，與之關(guān)聯(lián)的std::thread對象失去對目標(biāo)線程的關(guān)聯(lián)，無法再通過std::thread對象取得該線程的控制權(quán)，由操作系統(tǒng)負(fù)責(zé)回收資源；主線程結(jié)束，整個進(jìn)程結(jié)束，所有子線程都自動結(jié)束了！

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

void threadHandle1(int time)
{
	//讓子線程睡眠time秒
	std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(time));
	cout << "hello thread1!" << endl;
}
void threadHandle2(int time)
{
	//讓子線程睡眠time秒ace this_thread是namespace 
	std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(time));
	cout << "hello thread2!" << endl;
}
int main()
{
	//創(chuàng)建了一個線程對象,傳入一個線程函數(shù)(作為線程入口函數(shù)),
	//新線程就開始運(yùn)行了，沒有先后順序，隨著CPU的調(diào)度算法執(zhí)行 
	std::thread t1(threadHandle1, 2);
	std::thread t2(threadHandle2, 3);

	//主線程(main)運(yùn)行到這里，等待子線程結(jié)束，主線程才繼續(xù)往下運(yùn)行
	t1.join();
	t2.join();

	//把子線程設(shè)置為分離線程，子線程和主線程就毫無關(guān)系了
	//主線程結(jié)束的時候查看其他線程
	//但是這個子線程運(yùn)行完還是沒運(yùn)行完都和這個主線程沒關(guān)系了
	//這個子線程就從這個main分離出去了
	//運(yùn)行程序時也看不到這個子線程的任何輸出打印了
  //t1.detach();

	cout << "main thread done!" << endl;

	//主線程運(yùn)行完成，查看如果當(dāng)前進(jìn)程還有未運(yùn)行完成的子線程
	//進(jìn)程就會異常終止
	return 0;
}

2 互斥鎖

Mutex 又稱互斥量，C++ 11中與 Mutex 相關(guān)的類（包括鎖類型）和函數(shù)都聲明在 <mutex> 頭文件中，所以如果你需要使用 std::mutex，就必須包含 <mutex> 頭文件。

<mutex> 頭文件介紹

Mutex 系列類(四種)

• std::mutex，最基本的 Mutex 類。
• std::recursive_mutex，遞歸 Mutex 類。
• std::time_mutex，定時 Mutex 類。
• std::recursive_timed_mutex，定時遞歸 Mutex 類。

Lock 類（兩種）

• std::lock_guard，與 Mutex RAII 相關(guān)，方便線程對互斥量上鎖。
• std::unique_lock，與 Mutex RAII 相關(guān)，方便線程對互斥量上鎖，但提供了更好的上鎖和解鎖控制。

其他類型

std::once_flagstd::adopt_lock_tstd::defer_lock_tstd::try_to_lock_t

函數(shù)

• std::try_lock，嘗試同時對多個互斥量上鎖。
• std::lock，可以同時對多個互斥量上鎖。
• std::call_once，如果多個線程需要同時調(diào)用某個函數(shù)，call_once 可以保證多個線程對該函數(shù)只調(diào)用一次。

std::mutex 介紹

下面以 std::mutex 為例介紹 C++11 中的互斥量用法。

std::mutex 是C++11 中最基本的互斥量，std::mutex 對象提供了獨(dú)占所有權(quán)的特性——即不支持遞歸地對 std::mutex 對象上鎖，而 std::recursive_lock 則可以遞歸地對互斥量對象上鎖。

std::mutex 的成員函數(shù)

• 構(gòu)造函數(shù)，std::mutex不允許拷貝構(gòu)造，也不允許 move 拷貝，最初產(chǎn)生的 mutex 對象是處于 unlocked 狀態(tài)的。
• lock()，調(diào)用線程將鎖住該互斥量。線程調(diào)用該函數(shù)會發(fā)生下面 3 種情況：(1). 如果該互斥量當(dāng)前沒有被鎖住，則調(diào)用線程將該互斥量鎖住，直到調(diào)用 unlock之前，該線程一直擁有該鎖。(2). 如果當(dāng)前互斥量被其他線程鎖住，則當(dāng)前的調(diào)用線程被阻塞住。(3). 如果當(dāng)前互斥量被當(dāng)前調(diào)用線程鎖住，則會產(chǎn)生死鎖(deadlock)。
• unlock()， 解鎖，釋放對互斥量的所有權(quán)。
• try_lock()，嘗試鎖住互斥量，如果互斥量被其他線程占有，則當(dāng)前線程也不會被阻塞。線程調(diào)用該函數(shù)也會出現(xiàn)下面 3 種情況，(1). 如果當(dāng)前互斥量沒有被其他線程占有，則該線程鎖住互斥量，直到該線程調(diào)用 unlock 釋放互斥量。(2). 如果當(dāng)前互斥量被其他線程鎖住，則當(dāng)前調(diào)用線程返回 false，而并不會被阻塞掉。(3). 如果當(dāng)前互斥量被當(dāng)前調(diào)用線程鎖住，則會產(chǎn)生死鎖(deadlock)

        為了保證lock()和unlock()對應(yīng)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模板類的簡單實(shí)現(xiàn)，功能簡單。

1.std::lock_guard 在構(gòu)造函數(shù)中進(jìn)行加鎖，析構(gòu)函數(shù)中進(jìn)行解鎖。

		// CLASS TEMPLATE lock_guard
template<class _Mutex>
	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;
	};

從lock_guard源碼可以看出，它在構(gòu)造時進(jìn)行上鎖，在出作用域執(zhí)行析構(gòu)函數(shù)釋放鎖；同時不允許拷貝構(gòu)造和賦值運(yùn)算符；比較簡單，不能用在函數(shù)參數(shù)傳遞或者返回過程中，因?yàn)樗目截悩?gòu)造和賦值運(yùn)算符被禁用了；只能用在簡單的臨界區(qū)代碼的互斥操作

std::unique_lock

類 unique_lock 是通用互斥包裝器，允許延遲鎖定、鎖定的有時限嘗試、遞歸鎖定、所有權(quán)轉(zhuǎn)移和與條件變量一同使用。
unique_lock比lock_guard使用更加靈活，功能更加強(qiáng)大。
使用unique_lock需要付出更多的時間、性能成本。

template<class _Mutex>
	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<class _Rep,
		class _Period>
		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<class _Clock,
		class _Duration>
		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<class _Rep,
		class _Period>
		_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<class _Clock,
		class _Duration>
		_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; 指向一把鎖的指針；不允許使用左值拷貝構(gòu)造和賦值，但是可以使用右值拷貝構(gòu)造和賦值，可以在函數(shù)調(diào)用過程中使用。因此可以和條件變量一起使用:cv.wait(lock);//可以作為函數(shù)參數(shù)傳入；

示例：

在多線程環(huán)境中運(yùn)行的代碼段，需要考慮是否存在競態(tài)條件，如果存在競態(tài)條件，我們就說該代碼段不是線程安全的，不能直接運(yùn)行在多線程環(huán)境當(dāng)中，對于這樣的代碼段，我們經(jīng)常稱之為臨界區(qū)資源，對于臨界區(qū)資源，多線程環(huán)境下需要保證它以原子操作執(zhí)行，要保證臨界區(qū)的原子操作，就需要用到線程間的互斥操作-鎖機(jī)制，thread類庫還提供了更輕量級的基于CAS操作的原子操作類。

無鎖時：

?#include <iostream>
#include <atomic>//C++11線程庫提供的原子類
#include <thread>//C++線程類庫的頭文件
#include <vector>


int count = 0;

//線程函數(shù)
void sumTask()
{

//每個線程給count加10次
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
  count++;
  std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
}
}

int main()
{
//創(chuàng)建10個線程放在容器當(dāng)中
std::vector<std::thread> vec;
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
  vec.push_back(std::thread(sumTask));
}

//等待線程執(zhí)行完成
for (unsigned int i = 0; i < vec.size(); ++i)
{
  vec[i].join();
}

//所有子線程運(yùn)行結(jié)束
std::cout << "count : " << count << std::endl;

return 0;
}


?

多線程同時對count進(jìn)行操作，并不能保證同時只有一個線程對count執(zhí)行++操作，最后的的結(jié)果不一定是100；

使用lock_guard:

#include <iostream>
#include <atomic>//C++11線程庫提供的原子類
#include <thread>//C++線程類庫的頭文件
#include <mutex>
#include <vector>


int count = 0;
std::mutex mutex;

//線程函數(shù)
void sumTask()
{

//每個線程給count加10次
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
  {
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);
    count++;
  }
;
  std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
}
}

int main()
{
//創(chuàng)建10個線程放在容器當(dāng)中
std::vector<std::thread> vec;
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
  vec.push_back(std::thread(sumTask));
}

//等待線程執(zhí)行完成
for (unsigned int i = 0; i < vec.size(); ++i)
{
  vec[i].join();
}

//所有子線程運(yùn)行結(jié)束，count的結(jié)果每次運(yùn)行應(yīng)該都是10000
std::cout << "count : " << count << std::endl;

return 0;
}

對count++ 操作上鎖，保證一次只有一個線程能對其操作，結(jié)果是100

原子變量

上面的保證原子操作需要在多線程環(huán)境下添加互斥操作，但是mutex互斥鎖畢竟比較重，對于系統(tǒng)消耗有些大，C++11的thread類庫提供了針對簡單類型的原子操作類，如std::atomic_int，atomic_long，atomic_bool等，它們值的增減都是基于CAS操作的，既保證了線程安全，效率還非常高。

#include <iostream>
#include <atomic>//C++11線程庫提供的原子類
#include <thread>//C++線程類庫的頭文件
#include <vector>

//原子整型，CAS操作保證給count自增自減的原子操作
std::atomic_int count = 0;

//線程函數(shù)
void sumTask()
{
//每個線程給count加10次
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
  count++;
}
}

int main()
{
//創(chuàng)建10個線程放在容器當(dāng)中
std::vector<std::thread> vec;
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
  vec.push_back(std::thread(sumTask));
}

//等待線程執(zhí)行完成
for (unsigned int i = 0; i < vec.size(); ++i)
{
  vec[i].join();
}

//所有子線程運(yùn)行結(jié)束，count的結(jié)果每次運(yùn)行應(yīng)該都是10000
std::cout << "count : " << count << std::endl;

return 0;
}

線程同步通信

        多線程在運(yùn)行過程中，各個線程都是隨著OS的調(diào)度算法，占用CPU時間片來執(zhí)行指令做事情，每個線程的運(yùn)行完全沒有順序可言。但是在某些應(yīng)用場景下，一個線程需要等待另外一個線程的運(yùn)行結(jié)果，才能繼續(xù)往下執(zhí)行，這就需要涉及線程之間的同步通信機(jī)制。

        線程間同步通信最典型的例子就是生產(chǎn)者-消費(fèi)者模型，生產(chǎn)者線程生產(chǎn)出產(chǎn)品以后，會通知消費(fèi)者線程去消費(fèi)產(chǎn)品；如果消費(fèi)者線程去消費(fèi)產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)還沒有產(chǎn)品生產(chǎn)出來，它需要通知生產(chǎn)者線程趕快生產(chǎn)產(chǎn)品，等生產(chǎn)者線程生產(chǎn)出產(chǎn)品以后，消費(fèi)者線程才能繼續(xù)往下執(zhí)行。

C++11 線程庫提供的條件變量condition_variable，就是Linux平臺下的Condition Variable機(jī)制，用于解決線程間的同步通信問題，下面通過代碼演示一個生產(chǎn)者-消費(fèi)者線程模型：    

#include <iostream>           //std::cout
#include <thread>             //std::thread
#include <mutex>              //std::mutex, std::unique_lock
#include <condition_variable> //std::condition_variable
#include <vector>

//定義互斥鎖(條件變量需要和互斥鎖一起使用)
std::mutex mtx;
//定義條件變量(用來做線程間的同步通信)
std::condition_variable cv;
//定義vector容器，作為生產(chǎn)者和消費(fèi)者共享的容器
std::vector<int> vec;

//生產(chǎn)者線程函數(shù)
void producer()
{
//生產(chǎn)者每生產(chǎn)一個，就通知消費(fèi)者消費(fèi)一個
for (int i = 1; i <= 10; ++i)
{
  //獲取mtx互斥鎖資源
  std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);

  //如果容器不為空，代表還有產(chǎn)品未消費(fèi)，等待消費(fèi)者線程消費(fèi)完，再生產(chǎn)
  while (!vec.empty())
  {
    //判斷容器不為空，進(jìn)入等待條件變量的狀態(tài)，釋放mtx鎖，
    //讓消費(fèi)者線程搶到鎖能夠去消費(fèi)產(chǎn)品
    cv.wait(lock);
  }
  vec.push_back(i); // 表示生產(chǎn)者生產(chǎn)的產(chǎn)品序號i
  std::cout << "producer生產(chǎn)產(chǎn)品:" << i << std::endl;

  /*
  生產(chǎn)者線程生產(chǎn)完產(chǎn)品，通知等待在cv條件變量上的消費(fèi)者線程，
  可以開始消費(fèi)產(chǎn)品了，然后釋放鎖mtx
  */
  cv.notify_all();

  //生產(chǎn)一個產(chǎn)品，睡眠100ms
  std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
}
}
//消費(fèi)者線程函數(shù)
void consumer()
{
//消費(fèi)者每消費(fèi)一個，就通知生產(chǎn)者生產(chǎn)一個
for (int i = 1; i <= 10; ++i)
{
  //獲取mtx互斥鎖資源
  std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);

  //如果容器為空，代表還有沒有產(chǎn)品可消費(fèi)，等待生產(chǎn)者生產(chǎn)，再消費(fèi)
  while (vec.empty())
  {
    //判斷容器為空，進(jìn)入等待條件變量的狀態(tài)，釋放mtx鎖，
    //讓生產(chǎn)者線程搶到鎖能夠去生產(chǎn)產(chǎn)品
    cv.wait(lock);
  }
  int data = vec.back(); // 表示消費(fèi)者消費(fèi)的產(chǎn)品序號i
  vec.pop_back();
  std::cout << "consumer消費(fèi)產(chǎn)品:" << data << std::endl;

  /*
  消費(fèi)者消費(fèi)完產(chǎn)品，通知等待在cv條件變量上的生產(chǎn)者線程，
  可以開始生產(chǎn)產(chǎn)品了，然后釋放鎖mtx
  */
  cv.notify_all();

  //消費(fèi)一個產(chǎn)品，睡眠100ms
  std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
}
}
int main()
{
//創(chuàng)建生產(chǎn)者和消費(fèi)者線程
std::thread t1(producer);
std::thread t2(consumer);

//main主線程等待所有子線程執(zhí)行完
t1.join();
t2.join();

return 0;
}

線程死鎖

死鎖概述

線程死鎖是指兩個或兩個以上的線程互相持有對方所需要的資源，由于synchronized的特性，一個線程持有一個資源，或者說獲得一個鎖，在該線程釋放這個鎖之前，其它線程是獲取不到這個鎖的，而且會一直死等下去，因此這便造成了死鎖。

死鎖產(chǎn)生的條件

• 互斥條件：一個資源，或者說一個鎖只能被一個線程所占用，當(dāng)一個線程首先獲取到這個鎖之后，在該線程釋放這個鎖之前，其它線程均是無法獲取到這個鎖的。
• 占有且等待：一個線程已經(jīng)獲取到一個鎖，再獲取另一個鎖的過程中，即使獲取不到也不會釋放已經(jīng)獲得的鎖。
• 不可剝奪條件：任何一個線程都無法強(qiáng)制獲取別的線程已經(jīng)占有的鎖
• 循環(huán)等待條件：線程A拿著線程B的鎖，線程B拿著線程A的鎖。

示例：
當(dāng)一個程序的多個線程獲取多個互斥鎖資源的時候，就有可能發(fā)生死鎖問題，比如線程A先獲取了鎖1，線程B獲取了鎖2，進(jìn)而線程A還需要獲取鎖2才能繼續(xù)執(zhí)行，但是由于鎖2被線程B持有還沒有釋放，線程A為了等待鎖2資源就阻塞了；線程B這時候需要獲取鎖1才能往下執(zhí)行，但是由于鎖1被線程A持有，導(dǎo)致A也進(jìn)入阻塞。

線程A和線程B都在等待對方釋放鎖資源，但是它們又不肯釋放原來的鎖資源，導(dǎo)致線程A和B一直互相等待，進(jìn)程死鎖了。下面代碼示例演示這個問題：

#include <iostream>           //std::cout
#include <thread>             //std::thread
#include <mutex>              //std::mutex, std::unique_lock
#include <condition_variable> //std::condition_variable
#include <vector>

//鎖資源1
std::mutex mtx1;
//鎖資源2
std::mutex mtx2;

//線程A的函數(shù)
void taskA()
{
//保證線程A先獲取鎖1
std::lock_guard<std::mutex> lockA(mtx1);
std::cout << "線程A獲取鎖1" << std::endl;

//線程A睡眠2s再獲取鎖2，保證鎖2先被線程B獲取，模擬死鎖問題的發(fā)生
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));

//線程A先獲取鎖2
std::lock_guard<std::mutex> lockB(mtx2);
std::cout << "線程A獲取鎖2" << std::endl;

std::cout << "線程A釋放所有鎖資源，結(jié)束運(yùn)行！" << std::endl;
}

//線程B的函數(shù)
void taskB()
{
//線程B先睡眠1s保證線程A先獲取鎖1
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
std::lock_guard<std::mutex> lockB(mtx2);
std::cout << "線程B獲取鎖2" << std::endl;

//線程B嘗試獲取鎖1
std::lock_guard<std::mutex> lockA(mtx1);
std::cout << "線程B獲取鎖1" << std::endl;

std::cout << "線程B釋放所有鎖資源，結(jié)束運(yùn)行！" << std::endl;
}
int main()
{
//創(chuàng)建生產(chǎn)者和消費(fèi)者線程
std::thread t1(taskA);
std::thread t2(taskB);

//main主線程等待所有子線程執(zhí)行完
t1.join();
t2.join();

return 0;
}

輸出：

可以看到，線程A獲取鎖1、線程B獲取鎖2以后，進(jìn)程就不往下繼續(xù)執(zhí)行了，一直等待在這里，如果這是我們碰到的一個問題場景，我們?nèi)绾闻袛喑鲞@是由于線程間死鎖引起的呢？

打開process Explorer.找到該進(jìn)程，查看線程狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)線程的cpu利用率為0,那么應(yīng)該不是死循環(huán)，應(yīng)該是死鎖了： 

點(diǎn)擊vs 的全部中斷：查看每一個線程的函數(shù)執(zhí)行的位置

 發(fā)現(xiàn)當(dāng)前線程正在申請鎖的位置,判斷出應(yīng)該是鎖了。

 同時主線程走了等待子線程結(jié)束;

那如果是死循環(huán)的情況呢？，如將線程2加一個死循環(huán)：

#include <iostream>           //std::cout
#include <thread>             //std::thread
#include <mutex>              //std::mutex, std::unique_lock
#include <condition_variable> //std::condition_variable
#include <vector>

//鎖資源1
std::mutex mtx1;
//鎖資源2
std::mutex mtx2;

//線程A的函數(shù)
void taskA()
{
//保證線程A先獲取鎖1
std::lock_guard<std::mutex> lockA(mtx1);
std::cout << "線程A獲取鎖1" << std::endl;

//線程A睡眠2s再獲取鎖2，保證鎖2先被線程B獲取，模擬死鎖問題的發(fā)生
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));

//線程A先獲取鎖2
std::lock_guard<std::mutex> lockB(mtx2);
std::cout << "線程A獲取鎖2" << std::endl;

std::cout << "線程A釋放所有鎖資源，結(jié)束運(yùn)行！" << std::endl;
}

//線程B的函數(shù)
void taskB()
{
while (true)
{

}
}
int main()
{
//創(chuàng)建生產(chǎn)者和消費(fèi)者線程
std::thread t1(taskA);
std::thread t2(taskB);

//main主線程等待所有子線程執(zhí)行完
t1.join();
t2.join();

return 0;
}

 這時候工作線程占滿了CPU,我的電腦是8核，因此占滿一個cpu是12.5%

到此這篇關(guān)于C++11 thread多線程編程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)C++ thread多線程內(nèi)容請搜索服務(wù)器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持服務(wù)器之家！

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