第30课 线程同步(std::condition_variable)
一. 条件变量
(一)条件变量概述
多线程访问一个共享资源(或称临界区),不仅需要用互斥锁实现独享访问避免并发错误,在获得互斥锁进入临界区后,还需检查特定条件是否成立。当某个线程修改测试条件后,将通知其它正在等待条件的线程继续往下执行。
1. wait线程:如果不满足该条件,拥有条件变量的wait线程会先释放该互斥锁,并把自身放入条件变量内部的等待队列,阻塞等待条件成立。
2. notify线程:在wait线程阻塞期间,notify线程获取互斥锁并进入临界区内访问共享资源,然后改变测试条件,当条件满足时通知在条件变量上等待的wait线程。wait线程重新申请对该互斥锁加锁,确认条件成立后则进行后续的任务处理,否则继续等待。
(二)std::condition_variable
class condition_variable { // class for waiting for conditions
public:
using native_handle_type = _Cnd_t; condition_variable() { // 默认构造函数
_Cnd_init_in_situ(_Mycnd());
} ~condition_variable() noexcept { // 析构函数
_Cnd_destroy_in_situ(_Mycnd());
} //不可复制和移动(如果重写移动,因此也就不可移动)
condition_variable(const condition_variable&) = delete;
condition_variable& operator=(const condition_variable&) = delete; void notify_one() noexcept { // 唤醒一个等待线程
_Check_C_return(_Cnd_signal(_Mycnd()));
} void notify_all() noexcept { // 唤醒所有的等待线程
_Check_C_return(_Cnd_broadcast(_Mycnd()));
} void wait(unique_lock<mutex>& _Lck) { // 等待,直到被唤醒
// Nothing to do to comply with LWG 2135 because std::mutex lock/unlock are nothrow
_Check_C_return(_Cnd_wait(_Mycnd(), _Lck.mutex()->_Mymtx()));
} template <class _Predicate>
void wait(unique_lock<mutex>& _Lck, _Predicate _Pred) { // 等待信号并测试条件
while (!_Pred()) { //判断测试条件,只有当Pred不成立时才阻塞
wait(_Lck);
}
} //等待,直到被唤醒或者超时
template <class _Rep, class _Period>
cv_status wait_for(unique_lock<mutex>& _Lck, const chrono::duration<_Rep, _Period>& _Rel_time) {
if (_Rel_time <= chrono::duration<_Rep, _Period>::zero()) {
return cv_status::timeout;
} // The standard says that we should use a steady clock, but unfortunately our ABI
// speaks struct xtime, which is relative to the system clock.
_CSTD xtime _Tgt;
const bool _Clamped = _To_xtime_10_day_clamped(_Tgt, _Rel_time);
const cv_status _Result = wait_until(_Lck, &_Tgt);
if (_Clamped) {
return cv_status::no_timeout;
} return _Result;
} //带超时等待并检测条件
template <class _Rep, class _Period, class _Predicate>
bool wait_for(unique_lock<mutex>& _Lck, const chrono::duration<_Rep, _Period>& _Rel_time, _Predicate _Pred) {
// wait for signal with timeout and check predicate
return _Wait_until1(_Lck, chrono::steady_clock::now() + _Rel_time, _Pred);
} //等待,直到被唤醒或者到达某个时间点
template <class _Clock, class _Duration>
cv_status wait_until(unique_lock<mutex>& _Lck, const chrono::time_point<_Clock, _Duration>& _Abs_time) {
// 等待到指定的时间点
for (;;) {
const auto _Now = _Clock::now();
if (_Abs_time <= _Now) {
return cv_status::timeout;
} _CSTD xtime _Tgt;
(void) _To_xtime_10_day_clamped(_Tgt, _Abs_time - _Now);
const cv_status _Result = wait_until(_Lck, &_Tgt);
if (_Result == cv_status::no_timeout) {
return cv_status::no_timeout;
}
}
} //阻塞等待,直到信号或指定时长到达,同时检测条件
template <class _Clock, class _Duration, class _Predicate>
bool wait_until(
unique_lock<mutex>& _Lck, const chrono::time_point<_Clock, _Duration>& _Abs_time, _Predicate _Pred) {
//等待带有超时的信号并检测条件
return _Wait_until1(_Lck, _Abs_time, _Pred);
} cv_status wait_until(unique_lock<mutex>& _Lck, const xtime* _Abs_time) {
// wait for signal with timeout
if (!_Mtx_current_owns(_Lck.mutex()->_Mymtx())) {
_Throw_Cpp_error(_OPERATION_NOT_PERMITTED);
} // Nothing to do to comply with LWG 2135 because std::mutex lock/unlock are nothrow
const int _Res = _Cnd_timedwait(_Mycnd(), _Lck.mutex()->_Mymtx(), _Abs_time);
switch (_Res) {
case _Thrd_success:
return cv_status::no_timeout;
case _Thrd_timedout:
return cv_status::timeout;
default:
_Throw_C_error(_Res);
}
} template <class _Predicate>
bool wait_until(unique_lock<mutex>& _Lck, const xtime* _Abs_time, _Predicate _Pred) {
// wait for signal with timeout and check predicate
return _Wait_until1(_Lck, _Abs_time, _Pred);
} //返回原生句柄
_NODISCARD native_handle_type native_handle() { // return condition variable handle
return _Mycnd();
} void _Register(unique_lock<mutex>& _Lck, int* _Ready) { // register this object for release at thread exit
_Cnd_register_at_thread_exit(_Mycnd(), _Lck.release()->_Mymtx(), _Ready);
} void _Unregister(mutex& _Mtx) { // unregister this object for release at thread exit
_Cnd_unregister_at_thread_exit(_Mtx._Mymtx());
} private:
aligned_storage_t<_Cnd_internal_imp_size, _Cnd_internal_imp_alignment> _Cnd_storage; _Cnd_t _Mycnd() noexcept { // get pointer to _Cnd_internal_imp_t inside _Cnd_storage
return reinterpret_cast<_Cnd_t>(&_Cnd_storage);
} template <class _Predicate>
bool _Wait_until1(unique_lock<mutex>& _Lck, const xtime* _Abs_time, _Predicate& _Pred) {
// wait for signal with timeout and check predicate
while (!_Pred()) {
if (wait_until(_Lck, _Abs_time) == cv_status::timeout) {
return _Pred();
}
} return true;
} template <class _Clock, class _Duration, class _Predicate>
bool _Wait_until1(
unique_lock<mutex>& _Lck, const chrono::time_point<_Clock, _Duration>& _Abs_time, _Predicate& _Pred) {
while (!_Pred()) {
const auto _Now = _Clock::now();
if (_Abs_time <= _Now) {
return false;
} _CSTD xtime _Tgt;
const bool _Clamped = _To_xtime_10_day_clamped(_Tgt, _Abs_time - _Now);
if (wait_until(_Lck, &_Tgt) == cv_status::timeout && !_Clamped) {
return _Pred();
}
} return true;
}
};
【std::condition_variable源码摘要】
1. condition_variable和condition_variable_any类相似,前者只能使用unique_lock<mutex>来锁定线程,因为在condition_variable的内部将通过调用unique_lock的lock()函数来获取mutex,而诸如lock_guard对象并不提供lock()操作。后者可以使用任意类型的可锁定对象。
2. wait(lck)用于等待通知。而wait(lck,pred)会先判断pred条件,再决定是否阻塞等待,当pred为false则继续等待,否则直接返回,相当于 while(!pred())wait(lck)。
3. notify_one()用于通知一个等待线程,而notify_all()用于通知所有等待线程。
4. 对象析构前,所有阻塞在该条件变量上的线程均应被notified,否则将产生不可预知行为。
5. 条件变量不支持拷贝和移动操作。
【编程实验】利用条件变量实现线程安全队列
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <memory>
#include <queue> using namespace std; std::mutex io_mutex; //线程安全队列
template<typename T>
class threadsafe_queue
{
mutable std::mutex m_mutex; //互斥量必须是mutable的!for empty()和拷贝构造函数
std::queue<T> m_queue;
std::condition_variable m_cond;
public:
threadsafe_queue() {}
threadsafe_queue(const threadsafe_queue& other)
{
std::lock_guard<std::mutex> lock(other.m_mutex); //other是const对象
//因lock里面的m_mutex。因此要求
//m_mutex必须是mutable。
m_queue = other.m_queue;
} void push(T value)
{
std::lock_guard<std::mutex> lock(m_mutex);
m_queue.push(value); m_cond.notify_one();
} //尝试从队列中取出元素(非阻塞)
bool try_pop(T& value)
{
std::lock_guard<std::mutex> lock(m_mutex); if (m_queue.empty())
return false; value = m_queue.front();
m_queue.pop(); return true;
} std::shared_ptr<T> try_pop()
{
std::lock_guard<std::mutex> lock(m_mutex); if (m_queue.empty())
return std::shared_ptr<T>(); std::shared_ptr<T> res(std::make_shared<T>(m_queue.front()));
m_queue.pop(); return res;
} //等待,直到队列有元素就取出并返回
void wait_and_pop(T& value)
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
m_cond.wait(lock, [this] {return !m_queue.empty(); }); value = m_queue.front();
m_queue.pop();
} std::shared_ptr<T> wait_and_pop()
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);
m_cond.wait(lock, [this] {return !m_queue.empty(); }); std::shared_ptr<T> res(std::make_shared<T>(m_queue.front()));
m_queue.pop(); return res;
} //由于empty()是个const成员函数。由于lock操作,这就要求mutex是可变的
//因此,m_mutex声明为mutable
bool empty() const
{
std::lock_guard<std::mutex> lock(m_mutex);
return m_queue.empty();
}
}; void producer(threadsafe_queue<int>& queue, int tag)
{
for (int i = ; i < ; ++i) {
queue.push((i + ) * tag);
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds());
}
} void comsumer(threadsafe_queue<int>& queue)
{
int elem; while (!queue.empty()) { queue.wait_and_pop(elem);
{
std::lock_guard<std::mutex> lock(io_mutex);
cout << "thread(id=" << std::this_thread::get_id() << ") get element: " << elem << endl;
} std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds());
}
} int main()
{
threadsafe_queue<int> queue; //3个生产者和2个消费者
std::thread t1(producer, std::ref(queue), );
std::thread t2(producer, std::ref(queue), );
std::thread t3(producer, std::ref(queue), ); std::thread t4(comsumer, std::ref(queue));
std::thread t5(comsumer, std::ref(queue)); t1.join();
t2.join();
t3.join();
t4.join();
t5.join(); return ;
}
二. 底层wait函数的行为剖析(以pthread_cond_wait为例)
(一)pthread_cond_wait的执行流程
1. 调用线程将自己放入等待队列,mutex解锁。(调用线程己加入等待队列并解锁,此时,允许其他线程改变“测试条件”)
2. 挂起,等待pthread_cond_signal或pthread_cond_broadcast去唤醒。(其他线程改变测试条件,当条件满足时会发出通知)
3. 被唤醒,mutex加锁。
(二)关于条件变量的几个问题
1. 为什么在pthread_cond_wait之前需要加锁?
mutex是用来保护“测试条件”的,调用者将mutex传递给pthread_cond_wait,该函数内部会自动将调用线程放到等待队列中,然后再解锁mutex,并等待“测试条件”成立。这种做法关闭了从我们检测“测试条件”的时刻到将线程放入到等待队列之间的这段“时间窗口”,使得“测试条件”在线程加入等待队列之前不会被其他线程修改,从而确保调用线程不会错过“测试条件”的改变。最后,当pthread_cond_wait返回前,mutex又被上锁了。
2. 为什么使用while语句来循环判断“测试条件”而不使用if语句?
线程API存在一个事实(很多语言中都如此,不仅仅是C++),就是即使在没有通知条件变量的情况下线程也可能被唤醒,这样的唤醒称为虚假唤醒(spurious wakeups),但此时“测试条件”往往并没有被满足。因此正确的做法是,通过while循环确认等待的“测试条件”是否确己发生并将其作为唤醒后的首个动作来处理,一旦确认是“虚假唤醒”则继续wait等待。而如果使用if语句,则唤醒后无法进行这种确认从而可能导致错误。
3. pthread_cond_signal/pthread_cond_broadcast放在pthread_mutex_unlock之前还是之后?
(1) pthread_cond_signal放于pthread_mutex_unlock之前:在某些线程的实现中,可能造成wait线程被(cond_signal)唤醒后,会试图对解锁mutex(pthread_cond_wait内部就是这样实现的)。但此时,由notify线程还释放mutex锁。因此会造在wait线程醒来后又马上挂起等待mutex的释放,造成线程切换的性能浪费。【建议的做法(见第3点的解释)】
(2) pthread_cond_signal放于pthread_mutex_unlock之后:可以解决前面说的性能损耗。但由于mutex己被释放,如果有个低优先级线程正在等待mutex的话,也可能会出现低优先级的线程抢占高优先级线程执行权的现象。而这种现象又恰好是第1种情况下不会出现的。
(3)从编程的规则上看,两种情况都可以。但 Linux下线程中,有cond_wait队列和mutex_lock两个队列,cond_signal只是让线程从cond_wait队列移到mutex_lock队列,而不用返回到用户空间,不会有性能的损耗。因此建议采用第1种方案。
(三)std::condition_variable的使用方法
//1. wait线程
std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex); //这里只能使用unique_lock,因为wait内部需要
//unique_lock对象的lock()函数
cv.wait(lock, [](){return condition == true;}); //2. notify线程
std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex); //这里使用lock_guard或unique_lock不受限制,可
//根据需要决定。 //... //其它操作
condition = true;
cv.notify_one();
【编程实验】利用条件变量实现线程池
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <queue>
#include <future>
#include <stdexcept>
#include <atomic> using namespace std;
//线程池,支持的任务可以是变参函数或lambda。可获取返回值
class ThreadPool
{
using Task = std::function<void()>; std::atomic<bool> m_stop; //是否关闭
std::atomic<unsigned int> m_idleThreadNum; //空闲线程的数量
std::vector<std::thread> m_pool; //线程池
std::queue <Task> m_tasks; //任务 //同步和互斥
std::mutex m_mutex;
std::condition_variable m_cond; std::thread createThread();
public:
ThreadPool(std::size_t threadNums);
~ThreadPool(); void stop() { m_stop = true; }
int idleCount() { return m_idleThreadNum; } //空闲线程数量
public: //提交任务,std::future<>用于保存函数的执行结果
template<class Func, class...Args>
auto commit(Func&& f, Args... args)->std::future<typename std::result_of<Func(Args...)>::type>;
}; std::thread ThreadPool::createThread()
{
std::thread thread([this] {
while (!this->m_stop) { //每个线程的工作就是从队首中不断地取出任务,并执行
Task task;
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(this->m_mutex); //unique_lock比lock_guard更灵活:可随时lock()和unlock()
//等待,直到有任务到来(利用条件变量:线程池退出或任务不为空时被唤醒)
m_cond.wait(lock, [this]() {return this->m_stop || !this->m_tasks.empty(); }); if (this->m_stop) return; task = std::move(this->m_tasks.front());
this->m_tasks.pop();
} --m_idleThreadNum; task(); ++m_idleThreadNum;
}
}); return thread; //RVO优化。不需要std::move(thread),否则不满足优化条件。
}
ThreadPool::ThreadPool(std::size_t size):m_stop(false)
{
m_idleThreadNum = size < ? : size; for (std::size_t idx = ; idx < m_idleThreadNum; ++idx) {
std::thread thread = createThread();
m_pool.push_back(std::move(thread));
}
} ThreadPool::~ThreadPool()
{
stop(); m_cond.notify_all(); for (auto& th : m_pool)
if(th.joinable()) th.join(); // 等待任务结束, 前提:线程一定会执行完
} //提交一个任务:std::future.get():用于获取任务的运行结果
template<class Func, class... Args>
auto ThreadPool::commit(Func&& f, Args... args)->std::future<typename std::result_of<Func(Args...)>::type>
{
if (m_stop) throw std::runtime_error("commit on ThreadPool is stopped."); using RetType = typename std::result_of<Func(Args...)>::type; //decltype(f(args...));函数返回值类型 //将f函数包装成RetType()类型
auto task = std::make_shared<std::packaged_task<RetType()>>(
std::bind(std::forward<Func>(f), std::forward<Args>(args)...) ); std::future<RetType> res = task->get_future(); //添加到任务队列。注意,由于包装类为RetType()类型,需转化为Task类型(void())
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(this->m_mutex);
m_tasks.push([task]()->void {(*task)(); }); // 注意task应使用值捕获方式。才能被保存在队列中
} m_cond.notify_one(); //唤醒一个线程执行 return res;
} class Test
{
public:
int mul(int x, int y) { return x * y; }
}; int main()
{
ThreadPool pool(); std::vector<std::future<int>> results; //任务:lambda表达式
for (int i = ; i < ; ++i) {
std::future<int> fut = pool.commit([i] {return i * i;});
results.push_back(std::move(fut));
} //任务:类成员函数
Test t;
std::future<int> fut = pool.commit(&Test::mul,&t, , ); //类成员函数
results.push_back(std::move(fut)); for (auto&& result : results) //auto&&万能引用,会被推导为左值
std::cout << result.get() << std::endl; return ;
}
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