mutex和unique_lock:
互斥锁保证了线程间的同步，但是却将并行操作变成了串行操作，这对性能有很大的影响，所以我们要尽可能的减小锁定的区域，也就是使用细粒度锁。
这一点lock_guard做的不好，不够灵活，lock_guard只能保证在析构的时候执行解锁操作，lock_guard本身并没有提供加锁和解锁的接口，但是有些时候会有这种需求。看下面的例子。
class LogFile {
std::mutex _mu;
ofstream f;
public:
LogFile() {
f.open("log.txt");
}
~LogFile() {
f.close();
}
void shared_print(string msg, int id) {
{
std::lock_guard<std::mutex> guard(_mu);
//do something 1
}
//do something 2
{
std::lock_guard<std::mutex> guard(_mu);
// do something 3
f << msg << id << endl;
cout << msg << id << endl;
}
}
};上面的代码中，一个函数内部有两段代码需要进行保护，这个时候使用lock_guard就需要创建两个局部对象来管理同一个互斥锁（其实也可以只创建一个，但是锁的力度太大，效率不行），修改方法是使用unique_lock。它提供了lock()和unlock()接口，能记录现在处于上锁还是没上锁状态，在析构的时候，会根据当前状态来决定是否要进行解锁（lock_guard就一定会解锁）。上面的代码修改如下：
class LogFile {
std::mutex _mu;
ofstream f;
public:
LogFile() {
f.open("log.txt");
}
~LogFile() {
f.close();
}
void shared_print(string msg, int id) {
std::unique_lock<std::mutex> guard(_mu);
//do something 1
guard.unlock(); //临时解锁
//do something 2
guard.lock(); //继续上锁
// do something 3
f << msg << id << endl;
cout << msg << id << endl;
// 结束时析构guard会临时解锁
// 这句话可要可不要，不写，析构的时候也会自动执行
// guard.ulock();
}
};上面的代码可以看到，在无需加锁的操作时，可以先临时释放锁，然后需要继续保护的时候，可以继续上锁，这样就无需重复的实例化lock_guard对象，还能减少锁的区域。同样，可以使用std::defer_lock设置初始化的时候不进行默认的上锁操作：
void shared_print(string msg, int id) {
std::unique_lock<std::mutex> guard(_mu, std::defer_lock);
//do something 1
guard.lock();
// do something protected
guard.unlock(); //临时解锁
//do something 2
guard.lock(); //继续上锁
// do something 3
f << msg << id << endl;
cout << msg << id << endl;
// 结束时析构guard会临时解锁
}样使用起来就比lock_guard更加灵活！然后这也是有代价的，因为它内部需要维护锁的状态，所以效率要比lock_guard低一点，在lock_guard能解决问题的时候，就是用lock_guard，反之，使用unique_lock。
后面在学习条件变量的时候，还会有unique_lock的用武之地。
另外，请注意，unique_lock和lock_guard都不能复制，lock_guard不能移动，但是unique_lock可以！
// unique_lock 可以移动，不能复制
std::unique_lock<std::mutex> guard1(_mu);
std::unique_lock<std::mutex> guard2 = guard1; // error
std::unique_lock<std::mutex> guard2 = std::move(guard1); // ok
// lock_guard 不能移动，不能复制
std::lock_guard<std::mutex> guard1(_mu);
std::lock_guard<std::mutex> guard2 = guard1; // error
std::lock_guard<std::mutex> guard2 = std::move(guard1); // error==============================================================
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条件变量(Condition Variable):
互斥锁std::mutex是一种最常见的线程间同步的手段，但是在有些情况下不太高效。
假设想实现一个简单的消费者生产者模型，一个线程往队列中放入数据，一个线程往队列中取数据，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。用互斥锁实现如下：
#include <iostream>
#include <deque>
#include <thread>
#include <mutex>
std::deque<int> q;
std::mutex mu;
void function_1() {
int count = 10;
while (count > 0) {
std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
q.push_front(count);
locker.unlock();
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
count--;
}
}
void function_2() {
int data = 0;
while ( data != 1) {
std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
if (!q.empty()) {
data = q.back();
q.pop_back();
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();
return 0;
}
//输出结果
//t2 got a value from t1: 10
//t2 got a value from t1: 9
//t2 got a value from t1: 8
//t2 got a value from t1: 7
//t2 got a value from t1: 6
//t2 got a value from t1: 5
//t2 got a value from t1: 4
//t2 got a value from t1: 3
//t2 got a value from t1: 2
//t2 got a value from t1: 1可以看到，互斥锁其实可以完成这个任务，但是却存在着性能问题。
首先，function_1函数是生产者，在生产过程中，std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));表示延时1s，所以这个生产的过程是很慢的；function_2函数是消费者，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）。如图：
解决办法之一是给消费者也加一个小延时，如果一次判断后，发现队列是空的，就惩罚一下自己，延时500ms，这样可以减小CPU的占用率。
void function_2() {
int data = 0;
while ( data != 1) {
std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
if (!q.empty()) {
data = q.back();
q.pop_back();
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));
}
}
}如图：
然后困难之处在于，如何确定这个延时时间呢，假如生产者生产的很快，消费者却延时500ms，也不是很好，如果生产者生产的更慢，那么消费者延时500ms，还是不必要的占用了CPU。
这就引出了条件变量（condition variable）,c++11中提供了#include <condition_variable>头文件，其中的std::condition_variable可以和std::mutex结合一起使用，其中有两个重要的接口，notify_one()和wait()，wait()可以让线程陷入休眠状态，在消费者生产者模型中，如果生产者发现队列中没有东西，就可以让自己休眠，但是不能一直不干活啊，notify_one()就是唤醒处于wait中的其中一个条件变量（可能当时有很多条件变量都处于wait状态）。那什么时刻使用notify_one()比较好呢，当然是在生产者往队列中放数据的时候了，队列中有数据，就可以赶紧叫醒等待中的线程起来干活了。
使用条件变量修改后如下：
#include <iostream>
#include <deque>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
std::deque<int> q;
std::mutex mu;
std::condition_variable cond;
void function_1() {
int count = 10;
while (count > 0) {
std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
q.push_front(count);
locker.unlock();
cond.notify_one(); // Notify one waiting thread, if there is one.
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
count--;
}
}
void function_2() {
int data = 0;
while ( data != 1) {
std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
while(q.empty())
cond.wait(locker); // Unlock mu and wait to be notified
data = q.back();
q.pop_back();
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();
return 0;
}此时CPU的占用率也很低。
上面的代码有三个注意事项：
- 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。 - 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。而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。 - 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。
void function_2() {
int data = 0;
while ( data != 1) {
std::unique_lock<std::mutex> locker(mu);
cond.wait(locker, [](){ return !q.empty();} ); // Unlock mu and wait to be notified
data = q.back();
q.pop_back();
locker.unlock();
std::cout << "t2 got a value from t1: " << data << std::endl;
}
}除了notify_one()函数，c++还提供了notify_all()函数，可以同时唤醒所有处于wait状态的条件变量。