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如何实现C++多线程同步等待？

2023-07-02 00:50:45 深夜i -- --

C++ 多线程同步等待

C++是一门广泛使用的编程语言，它支持多线程的实现，这意味着我们可以充分利用现代计算机的多核处理能力，提高程序的并发性能。然而，多线程编程也会带来一些潜在的问题，例如线程同步和等待的操作。在本篇文章中，我们将介绍如何实现C++多线程同步等待。

线程同步

当我们在多线程中同时访问同一资源时，可能会发生资源竞争的问题。例如，多个线程同时操作一个变量，如果它们没有进行同步处理，就可能会导致不一致的结果。为了避免这种情况，我们需要对线程进行同步操作。C++提供了一些同步机制，例如互斥锁、信号量、条件变量等，下面我们将介绍互斥锁的使用。

互斥锁

互斥锁是一种用于保护共享资源的锁。它可以确保在同一时间只有一个线程访问共享资源。在C++中，可以使用std::mutex来创建互斥锁。

下面是一个示例代码：


#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
std::mutex mtx;
void print(const char* str) {
 mtx.lock();
 std::cout << str << std::endl;
 mtx.unlock();
}
int main() {
 std::thread t1(print, "Hello, world!");
 std::thread t2(print, "Goodbye, world!");
 t1.join();
 t2.join();
 return 0;
}

在上面的代码中，我们创建了两个线程t1和t2，它们都调用了print函数并传入不同的参数。在print函数中，我们首先锁定互斥锁mtx，然后输出参数str，最后释放互斥锁。

通过这样的方式，我们可以确保在任意时刻只有一个线程能够执行输出操作。如果没有互斥锁的保护，输出结果可能会出现交替的情况。

线程等待

在多线程编程中，还有一种常见的问题就是如何等待其他线程的完成。例如，我们需要等待一组线程完成某个任务后，才能继续进行下一步操作。C++提供了std::thread::join和std::thread::detach函数来实现线程的等待和分离。

std::thread::join

std::thread::join函数可以等待一个线程完成，只有当该线程完成后，当前线程才会继续运行下一条语句。下面是一个示例代码：


#include <iostream>
#include <thread>
void print(const char* str)
 std::cout << str << std::endl;
int main() {
 std::thread t1(print, "Hello, world!");
 std::thread t2(print, "Goodbye, world!");
 t1.join();
 t2.join();
 std::cout << "All threads finished!" << std::endl;
 return 0;
}

在上面的代码中，我们首先创建了两个线程t1和t2，在它们完成后，我们输出一条"All threads finished!"的消息。通过t1.join和t2.join等待线程的完成，我们可以控制所有线程的执行顺序。

std::thread::detach

std::thread::detach函数可以将线程分离，使得主线程和子线程可以并行执行。分离后的线程将无法被join或者detach，例如：


#include <iostream>
#include <thread>
void print(const char* str)
 std::cout << str << std::endl;
int main() {
 std::thread t1(print, "Hello, world!");
 std::thread t2(print, "Goodbye, world!");
 t1.detach();
 t2.detach();
 std::cout << "Main thread finished!" << std::endl;
 return 0;
}

在上面的代码中，我们将两个线程t1和t2都分离了出去，使得它们和主线程可以并发执行，并没有等待它们的完成。最后，我们输出了"Main thread finished!"的消息。

总结

通过上述的介绍，我们了解了如何使用互斥锁和线程等待函数来实现C++多线程的同步和等待操作。当我们进行多线程编程时，需要注意资源的竞争问题以及线程的执行顺序，同时也要注意避免死锁等问题。在实际的应用中，问题的复杂程度可能更高，因此需要更加细致的设计和调试。

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