C++并发编程实战(C++ Concurrency in Action)中文第2版

更新时间：2021-08-27 15:00:14
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作为对《C++ Concurrency in Action - SECOND EDITION》的中文翻译。

C++并发编程实战第二版根据C++14和C++17标准进行更新和修订，涵盖了所有标准中最新的改动！本次修订版所要解答的问题是，如何用C++17写出优雅且健壮的多线程应用，并告诉你所有的细节！

技术方面

当需要应用有足够快的运行速度的时候，您应该选择C++。设计良好的C++并发程序将会充分利用资源，并运行的更快。C++17可以使用多线程或多处理器，使得图像处理、机器学习等性能敏感型任务更加快速的完成。本书特别为工业级C++并发解锁了相应的特性、模式和最佳实践方式。

关于本书

C++ Concurrency in Action, Second Edition可以作为C++在编写优雅多线程应用方面的权威指南。并更新了C++17的相关内容，其详细描述了并行开发的各个方面，从启动新线程到设计复杂的多线程算法和数据结构。每一章中并发大师Anthony Williams都为你提供了示例和一些练习，也包括一些独到的见解，这对于开发经验丰富人员来说可能是非常有兴趣的。

内容概述

对C++17特性全面覆盖
启动和管理线程
同步并发操作
设计并发代码
调试多线程应用

精选笔记：C++11并发编程关于原子操作atomic的代码示例

24小时24分钟前回答

一：概述

项目中经常用遇到多线程操作共享数据问题，常用的处理方式是对共享数据进行加锁，如果多线程操作共享变量也同样采用这种方式。

为什么要对共享变量加锁或使用原子操作？如两个线程操作同一变量过程中，一个线程执行过程中可能被内核临时挂起，这就是线程切换，当内核再次切换到该线程时，之前的数据可能已被修改，不能保证原子操作。

C++11提供了个原子的类和方法atomic，保证了多线程对变量原子性操作，相比加锁机制mutex.lock()，mutex.unlock()，性能有几倍的提升。

所需头文件<atomic>

二：错误代码

//全局变量
int g_num = 0;
void fun()
{
  for (int i = 0; i < 10000000; i++)
  {
    g_num++;
  }
  return ;
}
int main()
{
  //创建线程1
  thread t1(fun);
  //创建线程2
  thread t2(fun);
  t1.join();
  t2.join();
  cout << g_num << endl;
  getchar();
  return 1;
}

应该输出结果20000000，实际每次结果都不一样，总是小于该值，正是由于多线程操作同一变量而没有保证原子性导致的。

三：加锁代码

//全局变量
int g_num = 0;
mutex m_mutex;
void fun()
{
  for (int i = 0; i < 10000000; i++)
  {
    m_mutex.lock();
    g_num++;
    m_mutex.unlock();
  }
  return ;
}
int main()
{
  //获取当前毫秒时间戳
  typedef chrono::time_point<chrono::system_clock, chrono::milliseconds> microClock_type;
  microClock_type tp1 = chrono::time_point_cast<chrono::milliseconds>(chrono::system_clock::now());
  long long time1 = tp1.time_since_epoch().count();
  //创建线程
  thread t1(fun);
  thread t2(fun);
  t1.join();
  t2.join();
  cout << "总数：" << g_num << endl;
  //获取当前毫秒时间戳
  microClock_type tp2 = chrono::time_point_cast<chrono::milliseconds>(chrono::system_clock::now());
  long long time2 = tp2.time_since_epoch().count();
  cout << "耗时：" << time2 - time1 << "ms" << endl;
  getchar();
  return 1;
}

执行结果：多次测试输出均为20000000，耗时在3.8s左右

四：atomic原子操作代码

//全局变量
atomic<int> g_num = 0;
void fun()
{
  for (int i = 0; i < 10000000; i++)
  {
    g_num++;
  }
  return ;
}
int main()
{
  //获取当前毫秒时间戳
  typedef chrono::time_point<chrono::system_clock, chrono::milliseconds> microClock_type;
  microClock_type tp1 = chrono::time_point_cast<chrono::milliseconds>(chrono::system_clock::now());
  long long time1 = tp1.time_since_epoch().count();
  //创建线程
  thread t1(fun);
  thread t2(fun);
  t1.join();
  t2.join();
  cout << "总数：" << g_num << endl;
  //获取当前毫秒时间戳
  microClock_type tp2 = chrono::time_point_cast<chrono::milliseconds>(chrono::system_clock::now());
  long long time2 = tp2.time_since_epoch().count();
  cout << "耗时：" << time2 - time1 << "ms" << endl;
  getchar();
  return 1;
}

执行结果：多次测试输出均为20000000，耗时在1.3s左右

五：小结

c++11的原子类atomic相比使用加锁机制性能有2~3倍提升，对于共享变量能用原子类型的就不要再用加锁机制了。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对码农之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

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学习笔记

7小时33分钟前回答

C++11并发编程:多线程std::thread

一：概述 C++11引入了thread类，大大降低了多线程使用的复杂度，原先使用多线程只能用系统的API，无法解决跨平台问题，一套代码平台移植，对应多线程代码也必须要修改。现在在C++11中只需使用语言层面的thread可以解决这个问题。所需头文件thread 二：构造函数 1.默认构造函数 thread() noexcept 一个空的std::thread执行对象 2.初始化构造函数 templateclass Fn, class... Args explicit thread(Fn fn, Args... args); 创建std::thread执行对象，线程调用threadFun函数，函数参数为args。 void threadFun(int a){ cout "this is thread fun !" endl;}thread t1(threadFun, 2); 3.拷贝构造函数 thread(const thread 拷贝构造函数被禁用，std::thread对象不可拷贝构造 void threa……