Concurrency 4, condition_variable - C++11, 11 of n

C++11多线程编程:从核心库到实战应用全面解析 并发编程是现代软件开发中提升性能的关键技术,它允许多个任务同时执行以充分利用多核处理器资源。其核心原理在于通过线程管理、同步机制和内存模型来协调共享资源的访问,避免数据竞争和死锁。在C++11标准中,多线程支持被正式纳入语言核心,提供了统一、可移植的抽象,极大地简化了并发编程的复杂性。通过std::thread、std::mutex、std::condition_variable等组件,开发者可以构建高性能的并发应用,如服务器后端、游戏引擎和数据处理系统。本文聚焦于C++11多线程编程,深入探讨线程池和生产 阅读详情
1) condition_variable

Called without the predicate, both wait_for() and wait_until() return the following enumeration class values:

  • std::cv_status::timeout if the absolute timeout happened
  • std::cv_status::no_timeout if a notification happened

Called with a predicate as third argument, wait_for() and wait_until() return the result of the predicate (whether the condition holds).

2) Note:

  • Notifications are automatically synchronized so that concurrent calls of notify_one() and notify_all() cause no trouble.
  • All threads waiting for a condition variable have to use the same mutex, which has to be locked by a unique_lock when one of the wait() members is called. Otherwise, undefined behavior occurs.
  • Note that consumers of a condition variable always operate on mutexes that are usually locked. Only the waiting functions temporarily unlock the mutex performing the following three atomic steps (The problem with a naive approach like “lock, check state, unlock, wait” is that notifications arising between unlock and wait would get lost.):
  1. Unlocking the mutex and entering the waiting state
  2. Unblocking the wait
  3. Locking the mutex again
3) Example
#include <condition_variable>
#include <mutex>
#include <future>
#include <thread>
#include <iostream>
#include <queue>
std::queue<int> queue;

std::mutex queueMutex;
std::condition_variable queueCondVar;

void provider (int val)
{
    for (int i=0; i<6; ++i) {
        {
            std::lock_guard<std::mutex> lg(queueMutex);
            queue.push(val+i);
        } // release lock
        queueCondVar.notify_one();  // Note, without holding the mutex, which is good for C++11
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(val));
    }
}
void consumer (int num)
{
    while (true) {
        int val;
        {
            std::unique_lock<std::mutex> ul(queueMutex);
            queueCondVar.wait(ul,[]{ return !queue.empty(); });
            val = queue.front();
            queue.pop();
        } // release lock
        std::cout << "consumer " << num << ": " << val << std::endl;
    }
}
int main()
{
    auto p1 = std::async(std::launch::async,provider,100);
    auto p2 = std::async(std::launch::async,provider,300);
    auto p3 = std::async(std::launch::async,provider,500);

    auto c1 = std::async(std::launch::async,consumer,1);
    auto c2 = std::async(std::launch::async,consumer,2);

}

Footnote:
std::unique_lock<std::mutex> ul(queueMutex);
queueCondVar.wait(ul,[]{ return !queue.empty(); });  
"Equals"
std::unique_lock<std::mutex> ul(queueMutex);
while(queue.empty()) {
    queueCondVar.wait(ul);
}

4) condition_variable_any
It does not require using an object of class std::unique_lock as lock, so you can provide your own lock implementation but the class should implement lock and unlock member function


C++11并发编程实战:从线程库到线程池的完整指南 并发编程是现代系统编程的核心技术,它允许多个任务同时执行,从而提升程序性能与响应能力。其基本原理是通过线程、进程或协程实现任务并行,并借助同步原语(如互斥锁、条件变量)协调共享资源访问,避免数据竞争。在C++中,C++11标准引入的线程库(如std::thread、std::mutex、std::condition_variable)将并发编程标准化,解决了跨平台兼容性问题,显著提升了代码安全性与可维护性。这些技术在高性能服务器、游戏引擎、实时数据处理等场景中价值巨大,是实现高并发系统的基石。本文以《C++ 阅读详情

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CPP_CHEN
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