beginthread还是CreateThread

windows C++多线程(四):_beginthread的使用 windows创建线程一般都使用CreateThread,该函数与CRT有冲突,尽量不要使用该函数,应该用_beginthread,结束线程用_endthread,这两个函数可以成套的使用。 使用这两个函数需要包含的头文件#include <process.h> _beginthread声明如下 ACRTIMP uintptr_t __cde... 阅读详情

 

程序员对于Windows程序中应该用_beginthread还是CreateThread来创建线程,一直有所争论。本文将从对CRT源代码出发探讨这个问题。

 

I. 起因

今天一个朋友问我程序中究竟应该使用_beginthread还是CreateThread,并且告诉我如果使用不当可能会有内存泄漏。其实我过去对这个问题也是一知半解,为了对朋友负责,专门翻阅了一下VC的运行库(CRT)源代码,终于找到了答案。

II. CRT

CRT(C/C++ Runtime Library)是支持C/C++运行的一系列函数和代码的总称。虽然没有一个很精确的定义,但是可以知道,你的main就是它负责调用的,你平时调用的诸如strlen、strtok、time、atoi之类的函数也是它提供的。我们以Microsoft Visual.NET 2003中所附带的CRT为例。假设你的.NET 2003安装在C:Program FilesMicrosoft Visual Studio .NET 2003中,那么CRT的源代码就在C:Program FilesMicrosoft Visual Studio .NET 2003Vc7crtsrc中。既然有了这些实现的源代码,我们就可以找到一切解释了。

III. _beginthread/_endthread

这个函数究竟做了什么呢?它的代码在thread.c中。阅读代码,可以看到它最终也是通过CreateThread来创建线程的,主要区别在于,它先分配了一个_tiddata,并且调用了_initptd来初始化这个分配了的指针。而这个指针最后会被传递到CRT的线程包装函数_threadstart中,在那里会把这个指针作为一个TLS(Thread Local Storage)保存起来。然后_threadstart会调用我们传入的线程函数,并且在那个函数退出后调用_endthread。这里也可以看到,_threadstart用一个__try/__except块把我们的函数包了起来,并且在发生异常的时候,调用exit退出。(_threadstart和endthread的代码都在thread.c中)
这个_tiddata是一个什么样的结构呢?它在mtdll.h中定义,它的成员被很多CRT函数所用到,譬如int _terrno,这是这个线程中的错误标志;char* _token,strtok以来这个变量记录跨函数调用的信息,...。
那么_endthread又做了些什么呢?除了调用浮点的清除代码以外,它还调用了_freeptd来释放和这个线程相关的tiddata。也就是说,在_beginthread里面分配的这块内存,以及在线程运行过程中其它CRT函数中分配并且记录在这个内存结构中的内存,在这里被释放了。
通过上面的代码,我们可以看到,如果我使用_beginthread函数创建了线程,它会为我创建好CRT函数需要的一切,并且最后无需我操心,就可以把清除工作做得很好,可能唯一需要注意的就是,如果需要提前终止线程,最好是调用_endthread或者是返回,而不要调用ExitThread,因为这可能造成内存释放不完全。同时我们也可以看出,如果我们用CreateThread函数创建了线程,并且不对C运行库进行调用(包括任何间接调用),就不必担心什么问题了。

IV. CreateThread和CRT

或许有人会说,我用CreateThread创建线程以后,我也调用了C运行库函数,并且也使用ExitThread退出了,可是我的程序运行得好好的,既没有因为CRT没有初始化而崩溃,也没有因为忘记调用_endthread而发生内存泄漏,这是为什么呢,让我们继续我们的CRT之旅。
假设我用CreateThread创建了一个线程,我调用strtok函数来进行字符串处理,这个函数肯定是需要某些额外的运行时支持的。strtok的源代码在strtok.c中。从代码可见,在多线程情况下,strtok的第一句有效代码就是_ptiddata ptd = _getptd(),它通过这个来获得当前的ptd。可是我们并没有通过_beginthread来创建ptd,那么一定是_getptd捣鬼了。打开tidtable.c,可以看到_getptd的实现,果然,它先尝试获得当前的ptd,如果不能,就重新创建一个,因此,后续的CRT调用就安全了。可是这块ptd最终又是谁释放的呢?打开dllcrt0.c,可以看到一个DllMain函数。在VC中,CRT既可以作为一个动态链接库和主程序链接,也可以作为一个静态库和主程序链接,这个在Project Setting->Code Generations里面可以选。当CRT作为DLL链接到主程序时,DllMain就是CRT DLL的入口。Windows的DllMain可以由四种原因调用:Process Attach/Process Detach/Thread Attach/Thread Detach,最后一个,也就是当线程函数退出后但是线程还没有销毁前,会在这个线程的上下文中用Thread Detach调用DllMain,这里,CRT做了一个_freeptd(NULL),也就是说,如果有ptd,就free掉。所以说,恰巧没有发生内存泄漏是因为你用的是动态链接的CRT。
于是我们得出了一个更精确的结论,如果我没有使用那些会使用_getptd的CRT函数,使用CreateThread就是安全的。

V. 使用ptd的函数

那么,究竟那些函数使用了_getptd呢?很多!在CRT目录下搜索_getptd,你会发觉很多意想不到的函数都用到了它,除了strtok、rand这类需要保持状态的,还有所有的字符串相关函数,因为它们要用到ptd中的locale信息;所有的mbcs函数,因为它们要用到ptd中的mbcs信息,...。

VI. 测试代码

下面是一段测试代码(leaker中用到了atoi,它需要ptd):

#include <windows.h>
#include <process.h>
#include <iostream>
#include <CRTDBG.H>

volatile bool threadStarted = false;

void leaker()
{
    std::cout << atoi( "0" ) << std::endl;
}

DWORD __stdcall CreateThreadFunc( LPVOID )
{
    leaker();
    threadStarted = false;
    return 0;
}

DWORD __stdcall CreateThreadFuncWithEndThread( LPVOID )
{
    leaker();
    threadStarted = false;
    _endthread();
    return 0;
}

void __cdecl beginThreadFunc( LPVOID )
{
    leaker();
    threadStarted = false;
}

int main()
{
    for(;;)
    {
        while( threadStarted )
            Sleep( 5 );
        threadStarted = true;
//      _beginthread( beginThreadFunc, 0, 0 );//1
        CreateThread( NULL, 0, CreateThreadFunc, 0, 0, 0 );//2
//      CreateThread( NULL, 0, CreateThreadFuncWithEndThread, 0, 0, 0 );//3
    }
    return 0;
}

如果你用VC的多线程+静态链接CRT选项去编译这个程序,并且尝试打开1、2、3之中的一行,你会发觉只有2打开的情况下,程序才会发生内存泄漏(可以在Task Manager里面明显的观察到)。3之所以不会出现内存泄漏是因为主动调用了_endthread。

VII. 总结

如果你使用了DLL方式链接的CRT库,或者你只是一次性创建少量的线程,那么你或许可以采取鸵鸟策略,忽视这个问题。上面一节代码中第3种方法基于对CRT库的了解,但是并不保证这是一个好的方法,因为每一个版本的VC的CRT可能都会有些改变。看来,除非你的头脑清晰到可以记住这一切,或者你可以不厌其烦的每调用一个C函数都查一下CRT代码,否则总是使用_beginthread(或者它的兄弟_beginthreadex)是一个不错的选择。

[后记]
网友condor指出本文的一个错误:在dllcrt0.c中,DllMain的Thread Detach所释放的ptd,其实是dllcrt0.c的DllMain中的Thread Attach所创建的。也就是说,当你用CRT DLL的时候,DllMain对线程做了一切初始化/清除工作。我查看源代码,thread.c中的_threadstart函数,在设置TLS之前做了检查,这其实就是为了避免重复设置导致的内存泄漏。

 

原文:http://blog.vckbase.com/flowsand/articles/3549.html

 

Addition info please refer to

http://support.microsoft.com/kb/104641/en-us

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms682453(VS.85).aspx

 

http://www.cnblogs.com/lgxqf/archive/2009/02/10/1387480.html

多线程编程在C++中的使用:_beginthread函数 注意,在实际的多线程编程中,还需要考虑线程的安全性、死锁等问题,并采取相应的措施进行处理。在C++中,可以使用互斥量(mutex)来实现线程之间的同步,并使用全局变量或线程局部存储(Thread Local Storage,TLS)来实现数据的共享。头文件,然后定义了线程函数,使用_beginthread函数创建线程,并在主函数中等待线程结束。在使用_beginthread函数创建线程之前,我们需要定义一个线程函数。一旦我们定义了线程函数,就可以使用_beginthread函数来创建线程。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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SWenJing
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