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C++ 多线程与并发编程实战

news 2025/10/9 11:44:04

引言

在当今多核 CPU 成为主流的时代，并发编程 已经是高性能软件不可或缺的技术。C++ 作为一门系统级语言，既能够直接操纵底层线程 API（如 POSIX Thread、Windows Thread），也能利用 C++11 及之后标准引入的 std::thread、std::mutex、std::async 等高级抽象，写出更安全、更高效的多线程程序。

然而，并发编程并不是简单地“多开几个线程”。线程之间需要共享资源，这就会带来竞争条件、死锁、内存可见性问题。本文将系统地介绍 C++ 的多线程与并发机制，从底层原理到高级抽象，并通过实战案例展示其应用。

一、并发与并行

并发（Concurrency）：在同一时间段内，多个任务交替执行。
并行（Parallelism）：在多核 CPU 上，多个任务真正同时执行。

例如：

单核 CPU 上多个线程共享时间片 —— 并发。
多核 CPU 上多个线程分别在不同核心运行 —— 并行。

二、C++ 多线程基础

C++11 标准引入了 std::thread，大大简化了跨平台的线程创建。

1. 创建线程

2. `join` 与 `detach`

join()：等待线程结束。
detach()：让线程独立运行，主线程不再等待。

⚠️ 注意：join 或 detach 必须调用一次，否则会导致异常。

三、线程间共享数据与同步

1. 竞争条件

当多个线程同时读写共享变量时，可能产生不可预测的结果。

2. 互斥锁 `std::mutex`

解决方案：使用 互斥锁。

3. 死锁问题

死锁常见于多个线程交叉锁定多个资源：

如果两个线程分别先锁 m1 再锁 m2，另一个反过来，可能死锁。
解决方案：使用 std::lock(m1, m2); 或 std::scoped_lock。

四、条件变量 `std::condition_variable`

条件变量用于 线程之间的通信，例如生产者-消费者模型。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <queue>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
using namespace std;queue<int> q;
mutex mtx;
condition_variable cv;
bool finished = false;void producer() {for (int i = 0; i < 5; i++) {unique_lock<mutex> lock(mtx);q.push(i);cout << "Produced: " << i << endl;cv.notify_one();}finished = true;cv.notify_all();
}void consumer() {while (true) {unique_lock<mutex> lock(mtx);cv.wait(lock, [] { return !q.empty() || finished; });while (!q.empty()) {cout << "Consumed: " << q.front() << endl;q.pop();}if (finished) break;}
}int main() {thread t1(producer);thread t2(consumer);t1.join();t2.join();
}

五、原子操作 `std::atomic`

std::atomic 提供无锁（Lock-free）的并发操作，避免了锁的开销。

六、异步任务 `std::async`

相比手动管理线程，std::async 提供了更高层的并发抽象。

七、线程池实现

C++ 标准库没有内置线程池，但可以手动实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <functional>
using namespace std;class ThreadPool {vector<thread> workers;queue<function<void()>> tasks;mutex mtx;condition_variable cv;bool stop = false;public:ThreadPool(size_t n) {for (size_t i = 0; i < n; i++) {workers.emplace_back([this] {while (true) {function<void()> task;{unique_lock<mutex> lock(mtx);cv.wait(lock, [this] { return stop || !tasks.empty(); });if (stop && tasks.empty()) return;task = move(tasks.front());tasks.pop();}task();}});}}template<class F>void enqueue(F f) {{unique_lock<mutex> lock(mtx);tasks.emplace(f);}cv.notify_one();}~ThreadPool() {{unique_lock<mutex> lock(mtx);stop = true;}cv.notify_all();for (thread &t : workers) t.join();}
};int main() {ThreadPool pool(4);for (int i = 0; i < 10; i++) {pool.enqueue([i] { cout << "Task " << i << " executed\n"; });}
}

八、最佳实践与注意事项

能用 std::async 就不要手动开线程。
避免共享数据，尽量使用消息队列、future 传递结果。
优先考虑 atomic，其次使用锁。
避免死锁，遵循统一的加锁顺序，或使用 scoped_lock。
考虑线程池，避免频繁创建/销毁线程的开销。

九、实战：并行计算矩阵乘法

#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
using namespace std;const int N = 500;
vector<vector<int>> A(N, vector<int>(N, 1));
vector<vector<int>> B(N, vector<int>(N, 1));
vector<vector<int>> C(N, vector<int>(N, 0));void multiply(int start, int end) {for (int i = start; i < end; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {for (int k = 0; k < N; k++) {C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];}}}
}int main() {int num_threads = 4;vector<thread> threads;int block = N / num_threads;for (int t = 0; t < num_threads; t++) {int start = t * block;int end = (t == num_threads - 1) ? N : start + block;threads.emplace_back(multiply, start, end);}for (auto& th : threads) th.join();cout << "C[0][0] = " << C[0][0] << endl;
}

该程序利用多线程并行计算大矩阵乘法，性能显著提升。

十、总结

C++11 及之后的标准提供了跨平台的线程库（std::thread、std::mutex、std::async 等）。
多线程编程需要注意 竞争条件、死锁、内存可见性。
atomic 提供无锁并发操作，性能更高。
条件变量适合生产者-消费者模式。
实际开发中推荐 线程池 管理线程。
写多线程程序必须平衡性能与 安全性。

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