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【Linux】同步原理剖析及模拟BlockQueue生产消费模型

news 来源：原创 2025/8/1 7:03:52

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📢本文由 JohnKi 原创，首发于 CSDN🙉
📢未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨

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文章目录

📢前言
🏳️‍🌈一、线程同步概念
🏳️‍🌈二、为什么需要线程同步？
- 2.1 防止数据竞争（Data Race）
- 2.2 保证操作的原子性
- 2.3 协调线程间的执行顺序
- 2.4 避免资源争用（如文件、网络连接）
🏳️‍🌈线程同步的常见手段
🏳️‍🌈三、什么是生产消费者模型
- 3.1 三种关系
- 3.2 两个角色
- 3.3 一个场景
🏳️‍🌈四、以阻塞队列模拟多生产消费者模型
- 4.1 成员名
- 4.2 构造函数和析构函数
- 4.3 模拟的生产者和消费者
- 4.4 模拟生产、消费者过程
🏳️‍🌈五、整体代码
- 5.1 BlockQueue.hpp
- 5.2 Main.cc
- 5.3 Makefile
👥总结

📢前言

紧接上一回的 从互斥原理到C++ RAII封装实践 笔者这回介绍一下线程中几乎与互斥一样重要的同步原理，

还有一点，笔者之后的封装都会使用之前博客中封装好的容器，需要的可以去仓库或者前面的博客中自取。

所需所用的都放在了这个仓库中
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🏳️‍🌈一、线程同步概念

条件变量：当一个线程互斥地访问某个变量时，它可能发现在其它线程改变状态之前，它什么也做不了。例如一个线程访问队列时，发现队列为空，它只能等待，只到其它线程将一个节点添加到队列中。这种情况就需要用到条件变量。

线程同步 指在多线程编程中，通过特定机制协调多个线程的执行顺序，确保它们对共享资源（如内存、文件、硬件等）的访问安全有序。核心目标是防止并发访问导致的数据混乱、逻辑错误或资源冲突。

🏳️‍🌈二、为什么需要线程同步？

2.1 防止数据竞争（Data Race）

问题：多个线程同时读写共享数据时，执行顺序不确定，可能导致数据不一致。

int balance = 100;  // 共享变量// 线程A执行：存入200
balance += 200;  // 线程B执行：取出150
balance -= 150;

未同步时：若线程A和B同时读取balance=100，最终结果可能是100+200-150=150（正确应为150）或100-150+200=150，但若操作交叉执行（如A读后B写），可能得到错误值（如-50）。

2.2 保证操作的原子性

问题：单个操作（如i++）在底层可能对应多条机器指令，线程切换会导致操作未完成就被中断

; x86的i++实际步骤：
mov eax, [i]  ; 读取i到寄存器
inc eax       ; 寄存器加1
mov [i], eax  ; 写回内存

若线程A执行到inc eax后被切换，线程B修改了i，线程A恢复后会将旧值写回，导致结果错误。

2.3 协调线程间的执行顺序

场景：某些任务需要线程按特定顺序执行。
生产者-消费者模型：消费者线程需等待生产者生成数据后再读取。
任务依赖：线程B必须在线程A完成初始化后才能执行。

2.4 避免资源争用（如文件、网络连接）

问题：多个线程同时写入同一文件或占用同一网络端口，会导致数据错乱或程序崩溃。

🏳️‍🌈线程同步的常见手段

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同步问题的严重后果
数据不一致：程序输出错误，如银行账户余额异常。
程序崩溃：多线程同时释放内存导致双重释放（Double Free）。
死锁（Deadlock）：线程互相等待对方释放锁，导致永久阻塞。

说白了，线程同步就是一种为了统一管理生产消费者模型的一种机制

🏳️‍🌈三、什么是生产消费者模型

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3.1 三种关系

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3.2 两个角色

生产者，模拟是同数据的那方
消费者，取走数据的那方

3.3 一个场景

所有生产消费所用的数据都是在中间的 “超市” 中进行
在这里插入图片描述

🏳️‍🌈四、以阻塞队列模拟多生产消费者模型

下图是以阻塞队列模拟多生产消费者模型的基本过程

也就是有两类线程（生产者和消费者），从同一个场景（blockqueue）中放入和拿出数据的过程
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4.1 成员名

我们利用现有的库函数对环境进行一下封装，再利用一个队列模拟临界资源

    private:std::queue<T> _q;               // 保存数据的容器，临界资源int _cap;                       // bq最大容量pthread_mutex_t _mutex;         // 互斥pthread_cond_t _productor_cond; // 生产者条件变量pthread_cond_t _consumer_cond;  // 消费者条件变量int _cwait_num;                 // 当前等待的消费者数量int _pwait_num;                 // 当前等待的生产者数量};

4.2 构造函数和析构函数

		BlockQueue(int cap = gcap) : _cap(cap), _cwait_num(0), _pwait_num(0){pthread_mutex_init(&_mutex, nullptr);         // 创建互斥锁pthread_cond_init(&_productor_cond, nullptr); // 生产者条件变量pthread_cond_init(&_consumer_cond, nullptr);  // 消费者条件变量}~BlockQueue(){pthread_mutex_destroy(&_mutex);pthread_cond_destroy(&_productor_cond);pthread_cond_destroy(&_consumer_cond);}

4.3 模拟的生产者和消费者

void Equeue(const T &in) // 生产者{pthread_mutex_lock(&_mutex);// 你想放数据，就能放数据吗？？生产数据是有条件的！// 结论1: 在临界区中等待是必然的(目前)while (IsFull()) // 5. 对条件进行判断，为了防止伪唤醒，我们通常使用while进行判断！{std::cout << "生产者进入等待..." << std::endl;// 2. 等是，释放_mutex_pwait_num++;pthread_cond_wait(&_productor_cond, &_mutex); // wait的时候，必定是持有锁的！！是有问题的！_pwait_num--;// 3. 返回，线程被唤醒&&重新申请并持有锁(它会在临界区内醒来！)std::cout << "生产者被唤醒..." << std::endl;}// 4. if(IsFull())不满足 || 线程被唤醒_q.push(in); // 生产// 肯定有数据！if(_cwait_num){std::cout << "叫醒消费者" << std::endl;pthread_cond_signal(&_consumer_cond);}pthread_mutex_unlock(&_mutex);}void Pop(T *out) // 消费者{pthread_mutex_lock(&_mutex);while(IsEmpty()){std::cout << "消费者进入等待..." << std::endl;_cwait_num++;pthread_cond_wait(&_consumer_cond, &_mutex); // 伪唤醒_cwait_num--;std::cout << "消费者被唤醒..." << std::endl;}// 4. if(IsEmpty())不满足 || 线程被唤醒*out = _q.front();_q.pop();// 肯定有空间if(_pwait_num){std::cout << "叫醒生产者" << std::endl;pthread_cond_signal(&_productor_cond);}pthread_mutex_unlock(&_mutex);}

4.4 模拟生产、消费者过程

我们假设生产速度小于消费速度，相当于我们没生产一个对象后需要花费一定的时间，但是消费者一直就绪，就要等生产者生产出来

void *Consumer(void *args)
{BlockQueue<int> *bq = static_cast<BlockQueue<int> *>(args);while(true){int data;// 1. 从bq拿到数据bq->Pop(&data);// 2.做处理printf("Consumer, 消费了一个数据: %d\n", data);}
}void *Productor(void *args)
{BlockQueue<int> *bq = static_cast<BlockQueue<int> *>(args);int data = 10;while (true){sleep(2);// 1. 从外部获取数据// data = 10; // 有数据？？？// 2. 生产到bq中bq->Equeue(data);printf("producter 生产了一个数据: %d\n", data);data++;}
}

🏳️‍🌈五、整体代码

5.1 BlockQueue.hpp

#pragma once#include <iostream>
#include <queue>
#include <pthread.h>namespace BlockQueueModule
{static const int gcap = 10;template <typename T>class BlockQueue{private:bool IsFull() { return _q.size() == _cap; }bool IsEmpty() { return _q.empty(); }public:BlockQueue(int cap = gcap) : _cap(cap), _cwait_num(0), _pwait_num(0){pthread_mutex_init(&_mutex, nullptr);         // 创建互斥锁pthread_cond_init(&_productor_cond, nullptr); // 生产者条件变量pthread_cond_init(&_consumer_cond, nullptr);  // 消费者条件变量}void Equeue(const T &in) // 生产者{pthread_mutex_lock(&_mutex);// 你想放数据，就能放数据吗？？生产数据是有条件的！// 结论1: 在临界区中等待是必然的(目前)while (IsFull()) // 5. 对条件进行判断，为了防止伪唤醒，我们通常使用while进行判断！{std::cout << "生产者进入等待..." << std::endl;// 2. 等是，释放_mutex_pwait_num++;pthread_cond_wait(&_productor_cond, &_mutex); // wait的时候，必定是持有锁的！！是有问题的！_pwait_num--;// 3. 返回，线程被唤醒&&重新申请并持有锁(它会在临界区内醒来！)std::cout << "生产者被唤醒..." << std::endl;}// 4. if(IsFull())不满足 || 线程被唤醒_q.push(in); // 生产// 肯定有数据！if(_cwait_num){std::cout << "叫醒消费者" << std::endl;pthread_cond_signal(&_consumer_cond);}pthread_mutex_unlock(&_mutex);}void Pop(T *out) // 消费者{pthread_mutex_lock(&_mutex);while(IsEmpty()){std::cout << "消费者进入等待..." << std::endl;_cwait_num++;pthread_cond_wait(&_consumer_cond, &_mutex); // 伪唤醒_cwait_num--;std::cout << "消费者被唤醒..." << std::endl;}// 4. if(IsEmpty())不满足 || 线程被唤醒*out = _q.front();_q.pop();// 肯定有空间if(_pwait_num){std::cout << "叫醒生产者" << std::endl;pthread_cond_signal(&_productor_cond);}pthread_mutex_unlock(&_mutex);}~BlockQueue(){pthread_mutex_destroy(&_mutex);pthread_cond_destroy(&_productor_cond);pthread_cond_destroy(&_consumer_cond);}private:std::queue<T> _q;               // 保存数据的容器，临界资源int _cap;                       // bq最大容量pthread_mutex_t _mutex;         // 互斥pthread_cond_t _productor_cond; // 生产者条件变量pthread_cond_t _consumer_cond;  // 消费者条件变量int _cwait_num;                 // 当前等待的消费者数量int _pwait_num;                 // 当前等待的生产者数量};
}

5.2 Main.cc

#include "BlockQueue.hpp"
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>using namespace BlockQueueModule;void *Consumer(void *args)
{BlockQueue<int> *bq = static_cast<BlockQueue<int> *>(args);while(true){int data;// 1. 从bq拿到数据bq->Pop(&data);// 2.做处理printf("Consumer, 消费了一个数据: %d\n", data);}
}void *Productor(void *args)
{BlockQueue<int> *bq = static_cast<BlockQueue<int> *>(args);int data = 10;while (true){sleep(2);// 1. 从外部获取数据// data = 10; // 有数据？？？// 2. 生产到bq中bq->Equeue(data);printf("producter 生产了一个数据: %d\n", data);data++;}
}int main()
{// 交易场所，不仅仅可以用来进行传递数据// 传递任务！！！v1: 对象 v2BlockQueue<int> *bq = new BlockQueue<int>(5); // 共享资源 -> 临界资源// 单生产，单消费pthread_t c1, p1, c2, p2, p3;pthread_create(&c1, nullptr, Consumer, bq);pthread_create(&c2, nullptr, Consumer, bq);pthread_create(&p1, nullptr, Productor, bq);pthread_create(&p2, nullptr, Productor, bq);pthread_create(&p3, nullptr, Productor, bq);pthread_join(c1, nullptr);pthread_join(c2, nullptr);pthread_join(p1, nullptr);pthread_join(p2, nullptr);pthread_join(p3, nullptr);delete bq;return 0;
}

5.3 Makefile

bin=bq
cc=g++
src=$(wildcard *.cc)
obj=$(src:.cc=.o)$(bin):$(obj)$(cc) -o $@ $^ -lpthread
%.o:%.cc$(cc) -c $< -std=c++17.PHONY:clean
clean:rm -f $(bin) $(obj).PHONY:test
test:echo $(src)echo $(obj)

👥总结

本篇博文对 同步原理剖析及模拟多消费者模型 做了一个较为详细的介绍，不知道对你有没有帮助呢

觉得博主写得还不错的三连支持下吧！会继续努力的~

请添加图片描述

【Linux】同步原理剖析及模拟BlockQueue生产消费模型

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矩的发展既是经验总结的结果，也是数学理论推导的产物。研究者们在分析数据、描述物理现象的过程中，发现了低阶矩与日常物理概念（如质心、惯性）之间的紧密联系，而高阶矩的应用往往出现在更复杂的数学体系中，…...

编程日记 2025/7/28 22:51:11

SpringBoot2集成Elasticsearch8（使用spring-boot-starter-data-elasticsearch）

写在前面使用spring-boot-starter-data-elasticsearch集成Elasticsearch8？ What? 官方写的不支持啊？让我们来看下官方给出的版本建议。官方地址： https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/reference/elasticsearch/versions.…...

编程日记 2025/7/28 21:44:19

Postgresql源码（142）子查询提升pull_up_sublinks

1 案例 drop table t_fun01; create table t_fun01 (image_id numeric primary key, content_id varchar(50), file_code varchar(20)); create index idx3 on t_fun01(content_id); create index idx4 on t_fun01(file_code); insert into t_fun01 select t.i, t.i%10, t.i%1…...

编程日记 2025/8/1 1:33:55

文章目录

📢前言

🏳️‍🌈一、线程同步概念

🏳️‍🌈二、为什么需要线程同步？

2.1 防止数据竞争（Data Race）​

2.2 保证操作的原子性

2.​3 协调线程间的执行顺序

2.​4 避免资源争用（如文件、网络连接）​

🏳️‍🌈线程同步的常见手段

🏳️‍🌈三、什么是生产消费者模型

3.1 三种关系

3.2 两个角色

3.3 一个场景

🏳️‍🌈四、以阻塞队列模拟多生产消费者模型

4.1 成员名

4.2 构造函数和析构函数

4.3 模拟的生产者和消费者

4.4 模拟生产、消费者过程

🏳️‍🌈五、整体代码

5.1 BlockQueue.hpp

5.2 Main.cc

5.3 Makefile

👥总结

相关文章：

2.1 防止数据竞争（Data Race）

2.3 协调线程间的执行顺序

2.4 避免资源争用（如文件、网络连接）