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C++ 框架中并发和多线程处理的常见陷阱

c++++ 中并发处理常见的陷阱包括:数据竞争(多个线程访问共享数据)、死锁(线程等待释放锁)、饥饿(一个线程长时间获取不到资源)、竞态条件(同一代码同时被多个线程访问)。解决数据竞争可以使用互斥锁或原子变量对共享数据进行保护。

C++ 框架中并发和多线程处理的常见陷阱

C++ 框架中并发和多线程处理的常见陷阱

在 C++ 框架中,并发和多线程处理是实现高性能和可扩展性的关键技术。然而,不正确的使用这些技术可能会导致各种陷阱,从而损害应用程序的稳定性和性能。

常见的陷阱:

  • 数据竞争:当多个线程同时访问和修改共享数据时,可能会出现数据竞争。这可能会导致不可预测的结果和程序崩溃。
  • 死锁:当两个或多个线程处于等待状态,每个线程都在等待另一个线程释放锁时,就会发生死锁。
  • 饥饿:当一个线程长时间无法获得所需的资源时,就会发生饥饿。这会导致性能下降和不公平的资源分配。
  • 竞态条件:当多个线程同时执行同一块代码并访问共享数据时,就会发生竞态条件。这可能会导致不可预测的结果,因为线程执行的顺序是不可预测的。

实战案例:

让我们考虑一个简单的多线程 C++ 程序,该程序使用多个线程并发地计算一个大数组中的元素总和:

#include <thread>
#include <vector>

using namespace std;

int sum; // 全局变量

void calculateSum(vector<int> &arr, int start, int end) {
    for (int i = start; i < end; i++) {
      sum += arr[i];
    }
}

int main() {
    vector<int> arr(1000000);

    // 创建 4 个线程并分配每个线程处理数组的一部分
    thread t1(calculateSum, ref(arr), 0, 250000);
    thread t2(calculateSum, ref(arr), 250000, 500000);
    thread t3(calculateSum, ref(arr), 500000, 750000);
    thread t4(calculateSum, ref(arr), 750000, 1000000);

    // 等待所有线程完成
    t1.join();
    t2.join();
    t3.join();
    t4.join();

    cout << "总和:" << sum << endl;

    return 0;
}

这个程序可能会产生数据竞争,因为多个线程同时访问并修改共享变量 sum。这可能会导致不正确的总和或程序崩溃。

解决方案:

为了避免数据竞争,在上面的示例中,可以使用互斥锁或原子变量来保护对 sum 的访问:

#include <mutex>
#include <atomic>

// 创建一个互斥锁
mutex sumMutex;

void calculateSum(vector<int> &arr, int start, int end) {
    for (int i = start; i < end; i++) {
        // 使用互斥锁来保护对 sum 的访问
        lock_guard<mutex> lock(sumMutex);
        sum += arr[i];
    }
}

或者:

#include <atomic>

// 创建一个原子变量
atomic<int> sum;

void calculateSum(vector<int> &arr, int start, int end) {
    for (int i = start; i < end; i++) {
        // 使用原子操作来更新 sum
        sum.fetch_add(arr[i]);
    }
}
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