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std::lock_guard 引起的思考

2017-06-01 17:27 344 查看


std::lock_guard 引起的思考

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从哪里来的思考?

最近在项目总结过程中,发现项目大量使用了
std::lock_guard
这个模板类,仔细分析后发现这个类牵扯到了很多重要的计算机基础,例如:多线程,互斥,锁等等,这里便记录下来,也算是一次简单的总结。

std::lock_guard 简介

这个类是一个互斥量的包装类,用来提供自动为互斥量上锁和解锁的功能,简化了多线程编程,用法如下:

#include <mutex>

std::mutex kMutex;

void function() {
// 构造时自动加锁
std::lock_guard<std::mutex> (kMutex);

// 离开局部作用域,析构函数自动完成解锁功能
}


用法非常简单,只需在保证线程安全的函数开始处加上一行代码即可,其他的都在这个类的构造函数和析构函数中自动完成。

如何自动完成?其实 Just so so …

实现 my_lock_guard

这是自己实现的一个
lock_guard
,就是在构造和析构中完成加锁和解锁的操作,之所以会自动完成,是因为离开函数作用域会导致局部变量析构函数被调用,而我们又是手动构造了
lock_guard
,因此这两个函数都是自动被调用的。

namespace myspace {
template<typename T> class my_lock_guard {
public:
// 在 std::mutex 的定义中,下面两个函数被删除了
// mutex(const mutex&) = delete;
// mutex& operator=(const mutex&) = delete;
// 因此这里必须传递引用
my_lock_guard(T& mutex) :mutex_(mutex){
// 构造加锁
mutex_.lock();
}

~my_lock_guard() {
// 析构解锁
mutex_.unlock();
}
private:
// 不可赋值,不可拷贝
my_lock_guard(my_lock_guard const&);
my_lock_guard& operator=(my_lock_guard const&);
private:
T& mutex_;
};

};


要注意的是这个类官方定义是不可以赋值和拷贝,因此需要私有化
operator =
copy
这两个函数。

什么是 std::mutex ?

如果你细心可以发现,不管是
std::lock_guard
,还是
my_lock_guard
,都使用了一个
std::mutex
作为构造函数的参数,这是因为我们的
lock_guard
只是一个包装类,而实际的加锁和解锁的操作都还是
std::mutex
完成的,那什么是
std::mutex
呢?

std::mutex
其实是一个用于保护共享数据不会同时被多个线程访问的类,它叫做互斥量,你可以把它看作一把锁,它的基本使用方法如下:

#include <mutex>

std::mutex kMutex;

void function() {
//加锁
kMutex.lock();
//kMutex.try_lock();

//do something that is thread safe...

// 离开作用域解锁
kMutex.unlock();
}


前面都提到了这个概念,那么什么是锁,有啥用处?

什么是锁?

锁是用来保护共享资源(变量或者代码)不被并发访问的一种方法,它只是方法,实际的实现就是
std::mutex
等等的类了。

可以简单的理解为:

当前线程访问一个变量之前,将这个变量放到盒子里锁住,并且当前线程拿着钥匙。这样一来,如果有其他的线程也要访问这个变量,则必须等待当前线程将盒子解锁之后才能访问,之后其他线程在访问这个变量之前也将会再次锁住这个变量。

当前线程执行完后,就将该盒子解锁,这样其他的线程就可以拿到盒子的钥匙,并再次加锁访问这个变量了。

这样就保证了同一时刻只有一个线程可以访问共享资源,解决了简单的线程安全问题。

什么,你还没有遇到过线程安全问题?下面开始我的表演…

一个简单的线程安全的例子

这个例子中,主线程开启了 2 个子线程,每个子线程都修改共享的全局变量
kData
,如果没有增加必要的锁机制,那么每个子线程打印出的
kData
就可能会出错。

这里使用了 3 种不同的加锁方法来解决:

1. 使用
std::lock_guard


2. 使用
std::mutex
实现原生的加锁

3. 使用自己的
myspace::my_lock_guard


#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>

// 两个子线程共享的全局变量
int kData = 0;

// std::mutex 提供了一种防止共享数据被多个线程并发访问的简单同步方法
// 调用线程可以通过 lock 和 try_lock 来获取互斥量,使用 unlock() 释放互斥量
std::mutex kMutex;

void increment() {
// 1.创建一个互斥量的包装类,用来自动管理互斥量的获取和释放
// std::lock_guard<std::mutex> lock(kMutex);

// 2.原生加锁
// kMutex.lock();

// 3.自己实现的 std::mutex 的包装类
myspace::my_lock_guard<std::mutex> lock(kMutex);

for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 打印当前线程的 id : kData
std::cout << std::this_thread::get_id()
<< ":" << kData++ << std::endl;
}

// 2. 原生解锁
//kMutex.unlock();

// 离开局部作用域,局部锁解锁,释放互斥量

}

int main()
{
// 打印当前函数名
std::cout << __FUNCTION__ << ":" << kData << std::endl;

// 开启两个线程
std::thread t1(increment);
std::thread t2(increment);

// 主线程等待这两个线程完成操作之后再退出
t1.join();
t2.join();

// 防止立刻退出
getchar();
return 0;

}


注意:在
vs
中编译这段代码。

结果分析

为什么不加锁的结果会出错?

首先线程是一种轻量级的进程,也存在调度,假设当前
CPU
使用的是基于时间片的轮转调度算法,为每个进程分配一段可执行的时间片,因此每个线程都得到一段可以执行的时间(这里只是简单概括,仔细研究其实是有点复杂的,涉及到内核线程和用户线程,这里就不多说了,不是这里讨论的重点),这就导致子线程 1 在修改并打印
kData
的时候,子线程 1 的时间片用完了,
CPU
切换到子线程 2 去修改并打印
kData
,这就导致了最终的打印结果不是预先的顺序,就是这个原理,简单的理解是不难的。

能力有限,就总结这些吧。



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