c++ 线程同步的临界区应用举例

原创于 2024-05-06 17:34:30 发布 · 360 阅读

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本文解释了如何在C++中使用std::mutex实现临界区，以防止数据竞争。通过std::lock_guard锁定互斥量，确保在多线程环境中，只有单个线程能访问共享资源，保持数据一致性。

在C++中，临界区通常是通过互斥量（mutex）来实现的，因为互斥量用于保护代码段（即临界区），以确保在任意时刻只有一个线程可以执行该代码段。然而，从技术上来说，"临界区"是一个概念，而std::mutex是实现这一概念的一种手段。

以下是一个使用std::mutex来保护临界区的C++线程同步应用举例：

#include <iostream>  
#include <thread>  
#include <mutex>  
#include <vector>  
  
// 定义一个全局的互斥量  
std::mutex mtx;  
  
// 共享的全局变量  
std::vector<int> data;  
  
// 线程函数，用于向共享向量中添加数据  
void add_data(int start, int end) {  
    for (int i = start; i < end; ++i) {  
        // 锁定互斥量以保护临界区  
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);  
  
        // 临界区开始  
        data.push_back(i);  
        // 临界区结束  
  
        // 在这里可以添加一些非关键性的操作，不需要互斥量保护  
        // ...  
    }  
}  
  
int main() {  
    const int num_elements = 1000;  
    const int num_threads = 4;  
    const int elements_per_thread = num_elements / num_threads;  
  
    // 创建线程  
    std::vector<std::thread> threads;  
    for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {  
        int start = i * elements_per_thread;  
        int end = (i == num_threads - 1) ? num_elements : start + elements_per_thread;  
        threads.emplace_back(add_data, start, end);  
    }  
  
    // 等待所有线程完成  
    for (auto& t : threads) {  
        t.join();  
    }  
  
    // 输出最终数据大小  
    std::cout << "Final data size is " << data.size() << std::endl;  
    // 理想情况下，最终数据大小应该是1000  
  
    return 0;  
}

在这个例子中，我们有一个共享的data向量，多个线程将向其添加数据。为了确保在添加数据时不会发生数据竞争，我们使用了一个std::mutex来保护向data添加元素的代码段（即临界区）。每个线程在添加元素之前都会锁定互斥量，添加完成后释放互斥量。这样，在任意时刻只有一个线程能够访问临界区，从而保证了数据的一致性。