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C++ atomic 原子操作

news 来源：原创 2025/8/28 2:20:10

一、原子操作简介

在多线程编程中，通常我们需要多个线程共享数据。但如果不加以控制，多个线程同时访问同一数据，可能会导致数据不一致或竞争条件（race conditions）。为了解决这个问题，我们引入了 原子操作。

原子操作 是指在执行时不会被中断、打断或修改的操作。换句话说，原子操作要么完全执行，要么完全不执行，不会在中间被其他线程的操作干扰。这种特性对于多线程环境中的数据访问是至关重要的。

C++11 引入了 <atomic> 库，它提供了对原子操作的支持。通过这个库，我们可以确保在多线程环境中对数据的访问不会导致竞争条件。

二、C++ 原子操作的基本概念

在 C++ 中，原子操作的关键是 原子类型（atomic types）。原子类型是由 std::atomic 模板类提供的，它包装了一个类型，确保对该类型的所有操作（如读取、写入、更新等）都是原子的。

关键概念

原子类型 (std::atomic)：可以包装任何基本类型（如 int、bool、float 等），并保证对这些类型的操作是原子的。
原子操作：对原子变量的操作是不可分割的，意味着在多线程中不会被打断。
原子变量：一个变量可以被声明为原子类型（如 std::atomic<int>），它保证在多线程环境下对该变量的操作是安全的。

常用的原子操作

load：读取原子变量的值。
store：将一个值存储到原子变量中。
exchange：将原子变量的值替换为一个新值，并返回旧值。
compare_exchange_weak / compare_exchange_strong：原子地进行条件交换操作。若当前值等于预期值，则交换新值。
fetch_add / fetch_sub：原子地执行加法或减法操作，并返回旧值。

三、`std::atomic` 类模板

std::atomic 是一个模板类，可以用于包装基础数据类型，确保对该数据类型的所有操作都是原子性的。

基本使用

#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <vector>
using namespace std;std::atomic<int> counter(0);void increment() {for (int i = 0; i < 100000; ++i) {counter.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);  // 原子递增}
}int main() {std::vector<std::thread> threads;for (int i = 0; i < 4; ++i) {threads.push_back(std::thread(increment));  // 启动4个线程}for (auto& t : threads) {t.join();  // 等待线程完成}cout << "Counter value: " << counter.load() << endl;  // 输出最终结果return 0;
}

常用原子操作的详细介绍

1. load() 和 store()

load()：从原子变量读取值。
store()：将值存储到原子变量中。

std::atomic<int> a(10);
int value = a.load();   // 获取原子变量a的值
a.store(20);            // 将原子变量a的值设置为20

2. exchange()

exchange 会将原子变量的值更新为给定的值，并返回原先的值。常用来在并发环境下进行“交换”操作。

std::atomic<int> a(5);
int old_value = a.exchange(10); // 将a的值设置为10，并返回旧值5

3. fetch_add() 和 fetch_sub()

fetch_add()：执行原子加法操作，并返回旧值。
fetch_sub()：执行原子减法操作，并返回旧值。

std::atomic<int> a(5);
int old_value = a.fetch_add(1);  // 将a加1，并返回旧值
// a的值现在是6

4. compare_exchange_weak() 和 compare_exchange_strong()

这两个函数会比较当前原子变量的值和预期值。如果相同，就将原子变量的值设置为新值。否则，操作失败并返回 false。

compare_exchange_weak()：若失败，可能会重新尝试，性能相对较高。
compare_exchange_strong()：若失败，会返回 false，并且不再尝试。

std::atomic<int> a(5);
int expected = 5;
if (a.compare_exchange_weak(expected, 10)) {// 如果a的值是5，设置为10std::cout << "Value changed!" << std::endl;
} else {std::cout << "Value not changed!" << std::endl;
}

5. memory_order

std::atomic 的操作可以指定不同的内存顺序（memory ordering），控制不同线程之间的操作顺序。这对于高效并发编程非常重要。常见的内存顺序有：

memory_order_relaxed：不保证其他线程与该线程的操作顺序。
memory_order_consume：保证后续操作依赖于当前操作。
memory_order_acquire：保证所有的读取操作不会在当前操作之前执行。
memory_order_release：保证所有的写操作不会在当前操作之后执行。
memory_order_acq_rel：同时保证 acquire 和 release。
memory_order_seq_cst：最强的内存顺序，保证所有操作的顺序一致。

应用场景

计数器：
原子计数器是一个典型的应用场景。多个线程可能会并发修改一个计数器，原子操作可以保证计数器值的一致性。
锁的实现：
一些简化版的锁（如自旋锁）可以使用原子操作来减少性能开销。
无锁数据结构：
通过原子操作可以设计一些高效的无锁数据结构（如无锁队列、栈等）。
状态标志：
原子布尔值常常用来作为状态标志，例如线程是否完成，任务是否已开始等。

好的，以下是两道练习题目，可以帮助你更好地理解和掌握 C++ 中的原子操作和多线程编程。

四、练习题目

练习题 1: 使用 `std::atomic` 实现线程安全计数器

题目要求

编写一个线程安全的计数器类，使用 std::atomic 来保证多个线程并发访问时的数据一致性。
设计一个类 Counter，其中有一个原子整型成员变量 value。
提供 increment（增加）和 get_value（获取当前值）两个方法。
创建多个线程并发地对计数器执行增加操作，最后输出计数器的最终值。

示例

#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <vector>using namespace std;class Counter {
private:std::atomic<int> value;public:Counter() : value(0) {}void increment() {value.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);}int get_value() const {return value.load(std::memory_order_relaxed);}
};void increment_counter(Counter& counter, int times) {for (int i = 0; i < times; ++i) {counter.increment();}
}int main() {Counter counter;// 创建多个线程并发增加计数器的值vector<thread> threads;for (int i = 0; i < 5; ++i) {threads.push_back(thread(increment_counter, ref(counter), 1000));}// 等待所有线程完成for (auto& t : threads) {t.join();}cout << "Final counter value: " << counter.get_value() << endl;return 0;
}

练习题 2: 使用 `compare_exchange_strong` 实现自旋锁

题目要求

编写一个简单的自旋锁类，使用 std::atomic<bool> 来实现锁的原子操作。
使用 compare_exchange_strong 来实现 lock 和 unlock 操作。
在 main 函数中启动多个线程，模拟多个线程访问共享资源的场景，确保通过自旋锁控制资源的访问。

示例

#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <vector>using namespace std;class SpinLock {
private:std::atomic<bool> flag;public:SpinLock() : flag(false) {}void lock() {bool expected = false;while (!flag.compare_exchange_strong(expected, true)) {expected = false;  // 如果失败，重新尝试}}void unlock() {flag.store(false, std::memory_order_release);}
};SpinLock spinlock;void access_shared_resource(int thread_id) {spinlock.lock();cout << "Thread " << thread_id << " is accessing the shared resource." << endl;this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(100));  // 模拟处理过程cout << "Thread " << thread_id << " has finished accessing the resource." << endl;spinlock.unlock();
}int main() {vector<thread> threads;// 创建多个线程模拟并发访问共享资源for (int i = 0; i < 5; ++i) {threads.push_back(thread(access_shared_resource, i));}// 等待所有线程完成for (auto& t : threads) {t.join();}return 0;
}

总结

练习题 1 帮助你练习如何使用 std::atomic 实现线程安全的计数器，理解原子操作对共享数据的保护作用。
练习题 2 让你掌握如何使用 compare_exchange_strong 来实现自旋锁，理解锁机制的基本原理。

五、进一步讨论

为什么不使用原子操作会导致统计混乱：

假设有两个线程同时执行如下代码：

g_count = g_count + 1;

在没有原子操作的情况下，可能会发生以下步骤：

线程 A 读取 g_count 的值，假设为 5。
线程 B 也读取 g_count 的值，仍然是 5。
线程 A 对 g_count 进行加 1 操作，得到新的值 6。
线程 B 也对 g_count 进行加 1 操作，得到新的值 6。

最终的 g_count 值应该是 7（5 + 1 + 1），但实际上由于没有原子操作，线程 A 和线程 B 的加法操作是并行进行的，导致最终结果错误（g_count 被错误地更新为 6）。

解决方法： 使用原子操作，如 std::atomic 来确保这些操作是 原子的，即每次修改操作都是不可分割的，避免数据竞争。

支持的原子操作：

原子操作一般支持的操作包括：

基本算术操作：++，--，+=，-=，&=, |=, ^= 等。
这些操作是原子的，也就是说，当多个线程同时对 std::atomic<int> 进行增减或位操作时，编译器会确保每次操作是不可分割的。

示例

#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
using namespace std;atomic<int> g_count = 0;void mythread1() {for (int i = 0; i < 1000000; i++) {g_count++;}
}int main() {std::thread t1(mythread1);std::thread t2(mythread1);t1.join();t2.join();cout << "正常情况下结果应该是2000000次，实际是" << g_count << endl;
}

不支持的操作：

并不是所有的操作都可以直接在原子变量上执行。例如，g_count = g_count + 1; 这种方式不行，因为它首先会读取 g_count，然后执行加法并将结果写回 g_count，这个过程并不是原子操作。如果多个线程同时进行这种操作，可能会导致竞态条件，结果不正确。

为什么 `g_count = g_count + 1;` 不行：

g_count = g_count + 1; 这个表达式分为两步：
1. 读取 g_count 的值。
2. 将计算出的新值写回 g_count。
如果在这两步之间，另一个线程也读取并修改了 g_count 的值，最终可能导致结果错误。
原子操作（如 fetch_add、fetch_sub 等）可以保证这类操作是 不可分割 的，避免中间被打断。通过原子操作，线程会依次执行加法或减法操作，确保每次修改都正确地反映到内存中。

对自己进行操作：

一些原子类型（如 std::atomic<int>）只支持对自身进行修改的操作。这意味着，如果要执行某些复杂的表达式（例如 g_count = g_count + 1;），需要使用更复杂的原子操作（如 fetch_add），而不能直接使用加法或赋值操作符。

示例：

std::atomic<int> g_count(0);// 错误：不支持直接执行 g_count = g_count + 1;
g_count = g_count + 1;  // 编译错误// 正确：使用原子操作
g_count.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);  // 原子增加1
g_count++;

一、原子操作简介

二、C++ 原子操作的基本概念

关键概念

常用的原子操作

三、std::atomic 类模板

基本使用

常用原子操作的详细介绍

1. load() 和 store()

2. exchange()

3. fetch_add() 和 fetch_sub()

4. compare_exchange_weak() 和 compare_exchange_strong()

5. memory_order

应用场景

四、练习题目

练习题 1: 使用 std::atomic 实现线程安全计数器

题目要求

示例

练习题 2: 使用 compare_exchange_strong 实现自旋锁

题目要求

示例

总结

五、进一步讨论

为什么不使用原子操作会导致统计混乱：

支持的原子操作：

示例

不支持的操作：

为什么 g_count = g_count + 1; 不行：

对自己进行操作：

相关文章：

三、`std::atomic` 类模板

练习题 1: 使用 `std::atomic` 实现线程安全计数器

练习题 2: 使用 `compare_exchange_strong` 实现自旋锁

为什么 `g_count = g_count + 1;` 不行：