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【C++】：C++11详解 —— 线程库

news 来源：原创 2025/8/5 12:59:25

线程库（thread）

线程对象的构造函数

构造函数的用法示例

参数传递的关键细节

构造函数的异常行为

线程对象的使用

互斥量库（mutex）

互斥量类型

锁管理类（RAII 封装）

条件变量（condition_variable）

wait()

notify_one() 与 notify_all()

代码实践

线程库（thread）

在C++11之前，涉及到多线程问题，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中最重要的特性就是对线程进行了支持，使得C++在并行编程时不需要依赖第三方库，而且在原子操作中还引入了原子类的概念。

线程对象的构造函数

C++11 中 std::thread 的构造函数是创建线程的核心接口，负责将可调用对象（如函数、Lambda 表达式、函数对象等）与参数绑定，并启动一个新线程执行。

构造函数的用法示例

// 基本语法
template< class Function, class... Args >
explicit thread( Function&& f, Args&&... args );

参数：

f：可调用对象（函数、Lambda、成员函数指针等）。
args...：传递给 f 的参数列表。

语义：

参数 f 和 args 按完美转发（std::forward）的方式传递。
新线程在构造函数调用时立即启动。
如果线程无法创建（如资源不足），构造函数会抛出 std::system_error 异常。

普通函数

void print(int x, const std::string& s) 
{std::cout << x << " " << s << std::endl;
}std::thread t(print, 42, "Hello");  // 启动线程执行 print(42, "Hello")
t.join();

Lambda 表达式

std::thread t([](int x) {std::cout << x << std::endl;
}, 42);
t.join();

成员函数

// 需要传递对象的指针或引用
class MyClass 
{
public:void task(int x) { /* ... */ }
};MyClass obj;
std::thread t(&MyClass::task, &obj, 42);  // 传递对象指针和参数
t.join();

函数对象（Functor）

struct Task 
{void operator()(int x) { /* ... */ }
};Task task;
std::thread t(task, 42);  // 传递函数对象实例
t.join();

参数传递的关键细节

1、按值传递 vs 按引用传递

默认按值传递：参数会被拷贝到线程的独立内存空间中。
按引用传递：需使用 std::ref 或 std::cref 包装参数

void modify(int& x) { x = 42; }int value = 0;
std::thread t(modify, ref(value));  // 按引用传递
t.join();
std::cout << value;  // 输出 42

2、移动语义

对于不可复制的对象（如 std::unique_ptr），必须使用 std::move：

std::unique_ptr<int> ptr = std::make_unique<int>(42);
std::thread t([](std::unique_ptr<int> p) 
{std::cout << *p << std::endl;
}, std::move(ptr));  // 转移所有权
t.join();

构造函数的异常行为

如果线程创建失败（如系统资源不足），构造函数抛出 std::system_error。

try 
{std::thread t(/* ... */);t.join();
} 
catch (const std::system_error& e) 
{std::cerr << "线程创建失败: " << e.what() << std::endl;
}

注意事项

1、线程的生命周期：

线程对象析构前必须调用 join() 或 detach()，否则程序调用 std::terminate。
推荐使用 RAII 管理线程：

class ThreadGuard 
{std::thread& t;
public:explicit ThreadGuard(std::thread& t_) : t(t_) {}~ThreadGuard() {if (t.joinable()) {t.join();}}
};std::thread t(/* ... */);
ThreadGuard guard(t);  // 确保线程安全退出

2、参数的生命周期：

确保线程中使用的参数在线程执行期间有效。例如，避免传递局部变量的引用：

void bad_example() 
{int local = 42;std::thread t([](int& x) { x = 0; }, std::ref(local));t.detach();  // 线程可能访问已销毁的 local
}

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。
构造时不提供函数则对象为空；提供函数则自动启动新线程执行，与原线程并发。
std::thread 不可拷贝，但支持移动语义（转移所有权，不影响线程运行）。

线程对象的使用

成员函数	功能描述	注意事项
`join()`	阻塞当前线程，等待目标线程完成执行。	若线程不可 `join`（已分离或空对象），抛出 `std::system_error`。
`detach()`	分离线程，使其独立运行（放弃对线程的控制）。	分离后无法再 `join` 或操作线程；若不可分离，抛出 `std::system_error`。
`joinable()`	检查线程是否可 `join` 或 `detach`。	返回 `true` 的条件：线程已启动且未 `join` 或 `detach`。
`get_id()`	获取线程的唯一标识符（`std::thread::id`）。	若线程未关联或已分离，返回默认构造的 `id`（表示“无线程”）。
`native_handle()`	获取底层平台相关的线程句柄（如 `pthread_t` 或 `HANDLE`）。	主要用于与平台特定 API 交互，非跨平台代码慎用。
`swap()`	交换两个线程对象关联的线程。	高效交换所有权，不影响线程实际运行。
`hardware_concurrency()`（静态）	返回当前系统支持的并发线程数（近似于逻辑 CPU 核心数）。	返回值可能为 0（若系统信息不可用），需谨慎处理。

void task() 
{std::cout << "线程ID: " << std::this_thread::get_id() << std::endl;
}int main() 
{std::thread t(task);if (t.joinable())    // 检查是否可操作{t.detach();      // 分离线程（或选择 t.join()）}// 获取系统支持的并发线程数std::cout << "并发线程数: " << std::thread::hardware_concurrency() << std::endl;// 获取分离后的线程ID（无效）std::cout << "分离后的线程ID: " << t.get_id() << std::endl;return 0;
}

互斥量库（mutex）

用于保护共享数据，防止多个线程同时访问导致的 数据竞争（Data Race），确保线程安全。

互斥和原子性

在多线程情况下，如果这多个执行流都自顾自的对临界资源进行操作，那么此时就可能导致数据不一致的问题。（比如我们在抢票的时候，多个用户抢重复的票的时候，就会有导致强抢到重复的票）
解决该问题的方案就叫做互斥，互斥的作用就是，保证在任何时候有且只有一个执行流进入临界区对临界资源进行访问。
原子性指的是不可被分割的操作，该操作不会被任何调度机制打断，该操作只有两态，要么完成，要么未完成。

类型	描述	适用场景
`mutex`	基础互斥量，不可递归加锁。	简单场景，单次加锁。
`recursive_mutex`	允许同一线程多次加锁（递归锁）。	需要递归调用的复杂逻辑。
`timed_mutex`	支持超时功能的互斥量（`try_lock_for`/`try_lock_until`）。	需要限制等待时间的场景。
`recursive_timed_mutex`	递归锁 + 超时功能。	递归调用且需超时控制的场景。

互斥量类型

互斥量（Mutex）是线程同步的基础工具，C++11 提供了四种互斥量类型：

1、mutex

基本特性：非递归锁，同一线程不可重复加锁。
适用场景：简单场景，仅需单次加锁保护共享资源。
核心操作：
- lock()：加锁，若锁已被其他线程持有则阻塞。
- unlock()：释放锁。
- try_lock()：尝试加锁，成功返回 true，否则返回 false（非阻塞）。

#include <mutex>
#include <thread>std::mutex mtx;
int shared_data = 0;void increment() 
{mtx.lock();++shared_data;mtx.unlock();
}int main() 
{std::thread t1(increment);std::thread t2(increment);t1.join();t2.join();// 正确输出 shared_data = 2
}

2、recursive_mutex

特性：允许同一线程多次加锁（递归锁）。
适用场景：递归函数中需要重复访问共享资源。
注意：加锁次数必须与解锁次数匹配。

recursive_mutex rmtx;void recursive_func(int n) 
{rmtx.lock();if (n > 0) {// 递归调用自身recursive_func(n - 1);}rmtx.unlock();
}

3、timed_mutex

特性：支持超时加锁（try_lock_for 和 try_lock_until）。
适用场景：需要限制等待锁的时间，避免无限阻塞。

timed_mutex tmtx;void try_lock_task() 
{if (tmtx.try_lock_for(std::chrono::milliseconds(100))) {// 成功获取锁tmtx.unlock();} else {// 超时未获取锁}
}

4、recursive_timed_mutex

特性：结合递归锁和超时功能。
适用场景：需要递归加锁且控制等待时间的场景。

锁管理类（RAII 封装）

为避免手动管理锁的释放，C++11 提供了基于 RAII 的锁管理类。

1、lock_guard

特性：构造时自动加锁，析构时自动解锁。
适用场景：简单的局部锁管理，无手动控制需求。

#include <mutex>
using namespace std;mutex mtx;
void safe_increment() 
{std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);++shared_data; // 自动加锁/解锁
}

2、unique_lock

特性：
- 支持延迟加锁（std::defer_lock）。
- 允许手动加锁/解锁。
- 可移动（转移锁的所有权）。
- 与条件变量配合使用。
适用场景：需要灵活控制锁的获取与释放。

std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
bool ready = false;void waiting_thread() 
{std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);cv.wait(lock, [] { return ready; }); // 等待条件成立
}void notifying_thread() 
{{std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);ready = true;}cv.notify_one();
}

3、scoped_lock（C++17）

特性：同时管理多个互斥量，避免死锁。
适用场景：需要同时锁定多个互斥量时。

std::mutex mtx1, mtx2;void safe_operation() 
{std::scoped_lock lock(mtx1, mtx2); // 同时锁定 mtx1 和 mtx2// 安全操作共享数据
}

条件变量（condition_variable）

条件变量（std::condition_variable）是 C++11 标准库中用于线程间同步的核心工具，常与互斥量（std::mutex）配合使用，实现线程的阻塞等待和唤醒机制。

接口	功能
`void wait(std::unique_lock<std::mutex>& lock)`	阻塞当前线程，直到被唤醒（需手动检查条件）。
`template <typename Predicate>` `void wait(lock, Predicate pred)`	阻塞线程，直到 `pred` 返回 `true`（自动检查条件，避免虚假唤醒）。
`void notify_one()`	唤醒一个正在等待的线程（若有多个线程等待，随机选择一个）。
`void notify_all()`	唤醒所有正在等待的线程。

`wait()`

wait()：等待条件成立

基本用法：必须与 std::unique_lock 配合使用。

问题：存在虚假唤醒（线程可能未被通知就醒来），需手动检查条件。

std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
bool ready = false;void waiting_thread() 
{std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);cv.wait(lock); // 阻塞，直到被唤醒（需手动检查条件）if (ready) {// 条件成立后的操作}
}void notifying_thread() 
{{std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);ready = true;}cv.notify_one();
}

带谓词的 wait()（推荐）

std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
bool ready = false;void waiting_thread() 
{std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);cv.wait(lock, [] { return ready; }); // 自动检查条件，避免虚假唤醒if (ready) {// 条件成立后的操作}
}void notifying_thread() 
{{std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);ready = true;}cv.notify_one();
}

等价于：

while (!ready) 
{wait(lock);
}

`notify_one()` 与 `notify_all()`

notify_one()：唤醒一个等待线程。
notify_all()：唤醒所有等待线程。

cv.notify_one(); // 适用于单生产者-单消费者场景
cv.notify_all(); // 适用于多消费者场景

代码实践

1、线程分工：

线程t1：负责打印奇数（1,3,5,...,99）。
线程t2：负责打印偶数（2,4,6,...,100）。

2、同步机制：

互斥锁 mutex：确保同一时间只有一个线程访问共享资源（flag 和 cout）。
条件变量 condition_variable：通过 flag 的状态控制线程交替执行。

3、核心逻辑：

初始状态：flag = true，t1 先执行。
线程t1：等待 flag == true，打印奇数后设置 flag = false，唤醒 t2。
线程t2：等待 flag == false，打印偶数后设置 flag = true，唤醒 t1。

4、正确性验证：

每次操作在锁的保护下进行，避免数据竞争。
使用带谓词的 wait()，防止虚假唤醒。
线程交替唤醒，最终均能正常退出循环。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>using namespace std;void print_number(bool is_odd, int max_num, mutex& mtx, condition_variable& cv, bool& flag) 
{int start = is_odd ? 1 : 2;for (int i = start; i <= max_num; i += 2) {unique_lock<mutex> lock(mtx);cv.wait(lock, [&flag, is_odd] { return flag == is_odd; });cout << this_thread::get_id() << ": " << i << endl;flag = !is_odd;cv.notify_one();}
}int main() 
{const int max_num = 100;mutex mtx;condition_variable cv;bool flag = true;thread t1(print_number, true, max_num, ref(mtx), ref(cv), ref(flag));thread t2(print_number, false, max_num, ref(mtx), ref(cv), ref(flag));t1.join();t2.join();return 0;
}

【C++】：C++11详解 —— 线程库

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编程日记 2025/7/30 19:29:06

AGI成立的条件

AGI（通用人工智能）的成立需满足多项核心条件，这些条件既涵盖技术能力层面的突破，也涉及伦理与认知维度的考量。一、通用性与多任务处理能力跨领域泛化能力 AGI需具备类似人类的通用性，能够灵活切换不同领域&#xf…...

编程日记 2025/7/26 12:30:54

论文阅读：2023 EMNLP SeqXGPT: Sentence-level AI-generated text detection

总目录大模型安全相关研究：https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328 SeqXGPT: Sentence-level AI-generated text detection https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.73/ https://github.com/Jihuai-wpy/SeqXGPT https://www.doubao.com/…...

编程日记 2025/8/5 8:27:04

解决python配置文件类configparser.ConfigParser，插入、读取数据，自动转为小写的问题

配置类 [Section1] Key_AAA Value[Section2] AnotherKey Value默认情况下，ConfigParser会将ini配置文件中的KEY，转为小写。重载后配置类： 继承类从configparser.ConfigParser改为configparser.RawConfigParser重载方法optionxform&#…...

编程日记 2025/7/21 12:23:29

超图神经网络的详细解析与python示例

扩展传统集合关系至超边结构，处理高阶交互问题。有关人工智能的数学基础之逻辑、集合论和模糊理论：看我文章人工智能的数学基础之逻辑、集合论和模糊理论-CSDN博客一、超图神经网络概述超图神经网络（Hypergraph Neural Network&#xff0…...

编程日记 2025/7/31 17:13:39

机器视觉中图像的腐蚀和膨胀是什么意思？它能用来做什么？

腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）是两种基本的形态学操作，通常用于二值图像（黑白图像）的处理。它们是形态学图像处理的基础，广泛应用于图像分割、边缘检测、噪声去除等任务。 1…...

编程日记 2025/7/30 23:47:21

破局 MySQL 死锁：深入理解锁机制与高效解决方案

死锁的原理 1. 什么是死锁？ 当多个事务在并发执行时，每个事务都持有其他事务需要的锁，同时又在等待对方释放锁，导致所有事务都无法继续执行的状态，称为死锁（Deadlock）。 2. 死锁的四个必要…...

编程日记 2025/7/28 3:43:03

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的…...

编程日记 2025/8/2 17:20:07

脚本语言 Lua

概念 Lua由标准C编写而成，几乎在所有操作系统和平台上都可以编译、运行。Lua脚本可以很容易地被C/C 代码调用，也可以反过来调用C/C的函数，这使得Lua在应用程序中可以被广泛应用。Lua并没有提供强大的库，它是不适合作为开发独立应…...

编程日记 2025/8/5 12:29:33

Spring相关面试题

目录 Spring中常用的注解有哪些 Spring Boot中RestController和Controller注解有什么区别？ Spring的注解requestBody和responseBody的区别说说Bean和componentscan的区别简单介绍一下springboot Spring Boot有哪些常用的Starter依赖？ 说说sprin…...

编程日记 2025/8/4 15:16:18

Python学习- 数据结构类型

一. list list_data [10, 20, 30]列表：是一个不限制类型，可增加，修改，删除的数据类型可操作的方法：append，extend, pop，del ，insert append: 可向list最后一个位置添加一个元…...

编程日记 2025/8/2 22:54:23

Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测

设计Azure云架构方案实现Azure Delta Lake和Azure Databricks，结合 Azure Event Hubs/Kafka 摄入实时数据，通过 Delta Lake 实现 Exactly-Once 语义，实时欺诈检测（流数据写入 Delta Lake，批处理模型实时更新&#xff0…...

编程日记 2025/8/3 5:31:53