首页 最新 热门 推荐

  • 首页
  • 最新
  • 热门
  • 推荐

C++多线程并发(三)---线程同步之条件变量

  • 24-03-03 17:00
  • 3401
  • 11704
blog.csdn.net

文章目录

  • 一、何为条件变量
  • 二、为何引入条件变量
  • 三、如何使用条件变量
  • 更多文章:

一、何为条件变量

在前一篇文章《C++多线程并发(二)—线程同步之互斥锁》中解释了线程同步的原理和实现,使用互斥锁解决数据竞争访问问题,算是线程同步的加锁原语,用于排他性的访问共享数据。我们在使用mutex时,一般都会期望加锁不要阻塞,总是能立刻拿到锁,然后尽快访问数据,用完之后尽快解锁,这样才能不影响并发性和性能。

如果需要等待某个条件的成立,我们就该使用条件变量(condition variable)了,那什么是条件变量呢,引用APUE中的一句话:

Condition variables are another synchronization mechanism available to threads.
These synchronization objects provide a place for threads to rendezvous. When used with mutexes, condition variables allow threads to wait in a race-free way for arbitrary conditions to occur.

条件变量是线程的另外一种有效同步机制。这些同步对象为线程提供了交互的场所(一个线程给另外的一个或者多个线程发送消息),我们指定在条件变量这个地方发生,一个线程用于修改这个变量使其满足其它线程继续往下执行的条件,其它线程则等待接收条件已经发生改变的信号。当条件变量同互斥锁一起使用时,条件变量允许线程以一种无竞争的方式等待任意条件的发生。

二、为何引入条件变量

前一章介绍了多线程并发访问共享数据时遇到的数据竞争问题,我们通过互斥锁保护共享数据,保证多线程对共享数据的访问同步有序。但如果一个线程需要等待一个互斥锁的释放,该线程通常需要轮询该互斥锁是否已被释放,我们也很难找到适当的轮训周期,如果轮询周期太短则太浪费CPU资源,如果轮询周期太长则可能互斥锁已被释放而该线程还在睡眠导致发生延误。

下面给出一个简单的程序示例:一个线程往队列中放入数据,一个线程从队列中提取数据,取数据前需要判断一下队列中确实有数据,由于这个队列是线程间共享的,所以,需要使用互斥锁进行保护,一个线程在往队列添加数据的时候,另一个线程不能取,反之亦然。程序实现代码如下:

//cond_var1.cpp用互斥锁实现一个生产者消费者模型

#include 
#include 
#include 
#include 

std::deque<int> q;						//双端队列标准容器全局变量
std::mutex mu;							//互斥锁全局变量
//生产者,往队列放入数据
void function_1() {
    int count = 10;
    while (count > 0) {
        std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
        q.push_front(count);			//数据入队锁保护
        locker.unlock();
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));		//延时1秒
        count--;
    }
}
//消费者,从队列提取数据
void function_2() {
    int data = 0;
    while ( data != 1) {
        std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
        if (!q.empty()) {			//判断队列是否为空
            data = q.back();
            q.pop_back();			//数据出队锁保护
            locker.unlock();
            std::cout << "t2 got a value from t1: " << data << std::endl;
        } else {
            locker.unlock();
        }
    }
}

int main() {
    std::thread t1(function_1);
    std::thread t2(function_2);
    t1.join();
    t2.join();

    getchar();
    return 0;
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45

程序执行结果如下:
cond_var1执行结果
从代码中不难看出:在生产过程中,因每放入一个数据有1秒延时,所以这个生产的过程是很慢的;在消费过程中,存在着一个while循环,只有在接收到表示结束的数据的时候,才会停止,每次循环内部,都是先加锁,判断队列不空,然后就取出一个数,最后解锁。所以说,在1s内,做了很多无用功!这样的话,CPU占用率会很高,可能达到100%(单核)。如下图示:
cond_var1资源消耗
既然是由于消费者在while循环内因等待数据做了过多的无用功导致CPU占有率过高,我们可以考虑在消费者发现队列为空时,让消费者小睡一会儿,即增加一个小延时(比如500ms),相当于增大了轮询间隔周期,应该能降低CPU的占用率。按该方案修改后的消费者代码如下:

//消费者,从队列提取数据
void function_2() {
    int data = 0;
    while ( data != 1) {
        std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
        if (!q.empty()) {			//判断队列是否为空
            data = q.back();
            q.pop_back();			//数据出队锁保护
            locker.unlock();
            std::cout << "t2 got a value from t1: " << data << std::endl;
        } else {
            locker.unlock();
            std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(500));		//延时500毫秒
        }
    }
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16

增大轮询周期后,CPU占有率下降很明显:
cond_var1改进后的资源消耗
但前面也说了,困难之处在于如何确定这个延长时间(即轮询间隔周期),如果间隔太短会过多占用CPU资源,如果间隔太长会因无法及时响应造成延误。

这就引入了条件变量来解决该问题:条件变量使用“通知—唤醒”模型,生产者生产出一个数据后通知消费者使用,消费者在未接到通知前处于休眠状态节约CPU资源;当消费者收到通知后,赶紧从休眠状态被唤醒来处理数据,使用了事件驱动模型,在保证不误事儿的情况下尽可能减少无用功降低对资源的消耗。

三、如何使用条件变量

C++标准库在< condition_variable >中提供了条件变量,借由它,一个线程可以唤醒一个或多个其他等待中的线程。原则上,条件变量的运作如下:

  • 你必须同时包含< mutex >和< condition_variable >,并声明一个mutex和一个condition_variable变量;
  • 那个通知“条件已满足”的线程(或多个线程之一)必须调用notify_one()或notify_all(),以便条件满足时唤醒处于等待中的一个条件变量;
  • 那个等待"条件被满足"的线程必须调用wait(),可以让线程在条件未被满足时陷入休眠状态,当接收到通知时被唤醒去处理相应的任务;

将上面的cond_var1.cpp程序使用条件变量解决轮询间隔难题的示例代码如下:

//cond_var2.cpp用条件变量解决轮询间隔难题

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

std::deque<int> q;						//双端队列标准容器全局变量
std::mutex mu;							//互斥锁全局变量
std::condition_variable cond;           //全局条件变量
//生产者,往队列放入数据
void function_1() {
    int count = 10;
    while (count > 0) {
        std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
        q.push_front(count);			//数据入队锁保护
        locker.unlock();
        
        cond.notify_one();              // 向一个等待线程发出“条件已满足”的通知
        
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));		//延时1秒
        count--;
    }
}
//消费者,从队列提取数据
void function_2() {
    int data = 0;
    while ( data != 1) {
        std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
        
        while(q.empty())        //判断队列是否为空
            cond.wait(locker); // 解锁互斥量并陷入休眠以等待通知被唤醒,被唤醒后加锁以保护共享数据

        data = q.back();
        q.pop_back();			//数据出队锁保护
        locker.unlock();
        std::cout << "t2 got a value from t1: " << data << std::endl;
    }
}

int main() {
    std::thread t1(function_1);
    std::thread t2(function_2);
    t1.join();
    t2.join();

    getchar();
    return 0;
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50

使用条件变量对CPU的占用率也很低,而且免去了轮询间隔该设多长的难题:
cond_var2资源消耗
上面的代码有三个注意事项:

  1. 在function_2中,在判断队列是否为空的时候,使用的是while(q.empty()),而不是if(q.empty()),这是因为wait()从阻塞到返回,不一定就是由于notify_one()函数造成的,还有可能由于系统的不确定原因唤醒(可能和条件变量的实现机制有关),这个的时机和频率都是不确定的,被称作伪唤醒。如果在错误的时候被唤醒了,执行后面的语句就会错误,所以需要再次判断队列是否为空,如果还是为空,就继续wait()阻塞;
  2. 在管理互斥锁的时候,使用的是std::unique_lock而不是std::lock_guard,而且事实上也不能使用std::lock_guard。这需要先解释下wait()函数所做的事情,可以看到,在wait()函数之前,使用互斥锁保护了,如果wait的时候什么都没做,岂不是一直持有互斥锁?那生产者也会一直卡住,不能够将数据放入队列中了。所以,wait()函数会先调用互斥锁的unlock()函数,然后再将自己睡眠,在被唤醒后,又会继续持有锁,保护后面的队列操作。lock_guard没有lock和unlock接口,而unique_lock提供了,这就是必须使用unique_lock的原因;
  3. 使用细粒度锁,尽量减小锁的范围,在notify_one()的时候,不需要处于互斥锁的保护范围内,所以在唤醒条件变量之前可以将锁unlock()。

还可以将cond.wait(locker)换一种写法,wait()的第二个参数可以传入一个函数表示检查条件,这里使用lambda函数最为简单,如果这个函数返回的是true,wait()函数不会阻塞会直接返回,如果这个函数返回的是false,wait()函数就会阻塞着等待唤醒,如果被伪唤醒,会继续判断函数返回值。代码示例如下:

//消费者,从队列提取数据
void function_2() {
    int data = 0;
    while ( data != 1) {
        std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
        
        cond.wait(locker, [](){ return !q.empty();});   //如果条件变量被唤醒,检查队列非空条件是否为真,为真则直接返回,为假则继续等待
        
        data = q.back();
        q.pop_back();			//数据出队锁保护
        locker.unlock();
        std::cout << "t2 got a value from t1: " << data << std::endl;
    }
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14

下面给出条件变量支持的操作函数表:
条件变量操作函数
值得注意的是:

  • 所有通知(notification)都会被自动同步化,所以并发调用notify_one()和notify_all()不会带来麻烦;
  • 所有等待某个条件变量(condition variable)的线程都必须使用相同的mutex,当wait()家族的某个成员被调用时该mutex必须被unique_lock锁定,否则会发生不明确的行为;
  • wait()函数会执行“解锁互斥量–>陷入休眠等待–>被通知唤醒–>再次锁定互斥量–>检查条件判断式是否为真”几个步骤,这意味着传给wait函数的判断式总是在锁定情况下被调用的,可以安全的处理受互斥量保护的对象;但在"解锁互斥量–>陷入休眠等待"过程之间产生的通知(notification)会被遗失。

线程同步保证了多个线程对共享数据的有序访问,目前我们了解到的多线程间传递数据主要是通过共享数据(全局变量)实现的,全局共享变量的使用容易增加不同任务或线程间的耦合度,也增加了引入bug的风险,所以全局共享变量应尽可能少用。很多时候我们只需要传递某个线程或任务的执行结果,以便参与后续的运算,但我们又不想阻塞等待该线程或任务执行完毕,而是继续执行暂时不需要该线程或任务执行结果参与的运算,当需要该线程执行结果时直接获得,才能更充分发挥多线程并发的效率优势。想了解该问题,请继续阅读下一篇文章:《C++多线程并发(四)—异步编程》。

更多文章:

  • 《C++多线程并发—本章GitHub源码》
  • 《C++多线程并发(一)— 线程创建与管理》
  • 《C++多线程并发(二)—线程同步之互斥锁》
  • 《C++多线程并发(四)—异步编程》
  • 《C++多线程并发(五)—原子操作与无锁编程》
  • 《C++ Concurrency in Action》
  • 《C++线程支持库》
注:本文转载自blog.csdn.net的流云IoT的文章"https://blog.csdn.net/m0_37621078/article/details/89766449"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。
复制链接
复制链接
相关推荐
发表评论
登录后才能发表评论和回复 注册

/ 登录

评论记录:

未查询到任何数据!
回复评论:

分类栏目

后端 (14832) 前端 (14280) 移动开发 (3760) 编程语言 (3851) Java (3904) Python (3298) 人工智能 (10119) AIGC (2810) 大数据 (3499) 数据库 (3945) 数据结构与算法 (3757) 音视频 (2669) 云原生 (3145) 云平台 (2965) 前沿技术 (2993) 开源 (2160) 小程序 (2860) 运维 (2533) 服务器 (2698) 操作系统 (2325) 硬件开发 (2492) 嵌入式 (2955) 微软技术 (2769) 软件工程 (2056) 测试 (2865) 网络空间安全 (2948) 网络与通信 (2797) 用户体验设计 (2592) 学习和成长 (2593) 搜索 (2744) 开发工具 (7108) 游戏 (2829) HarmonyOS (2935) 区块链 (2782) 数学 (3112) 3C硬件 (2759) 资讯 (2909) Android (4709) iOS (1850) 代码人生 (3043) 阅读 (2841)

热门文章

101
推荐
关于我们 隐私政策 免责声明 联系我们
Copyright © 2020-2025 蚁人论坛 (iYenn.com) All Rights Reserved.
Scroll to Top