解锁C++并发编程的钥匙:探索Atomic变量

最近在用c++搞项目,因为多线程要做一个类似cnt的保护,今天学习了c++的原子操作。

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探索c++的原子类型

std::atomic 类型是 C++ 提供的一种机制,用于实现多线程之间的安全共享数据。它通过原子操作来确保对共享变量的操作是不可分割的。在多线程环境下,如果没有适当的同步机制,对共享变量的读写可能会导致竞争条件,进而引发不确定的行为。std::atomic 类型提供了一种解决方案,让我们能够以线程安全的方式访问这些变量。

关于具体的函数和详细介绍可以访问这里:https://cplusplus.com/reference/atomic/atomic/?kw=atomic

这里介绍几个常用的:

  • load 和 store:用于读取和写入原子变量的值。
  • exchange:交换原子变量的值,并返回之前的值。
  • compare_exchange_strong 和 compare_exchange_weak:比较并交换操作,可在特定条件下修改原子变量的值。
  • fetch_add 和 fetch_sub:原子地执行加法和减法操作,并返回之前的值。

这里原子操作后为什么要返回之前的值呢?

以fetch_add为例,fetch_add是用于对原子变量进行原子性地增加操作。它执行一个原子的加法操作,并返回加法操作之前的原子变量的值。

这种设计是基于并发编程中的常见需求。返回之前的值允许程序员在执行加法操作后,获取加法之前的原始值。这样做有以下几个方面的优点:

  • 原子性操作的完整性:在多线程并发环境下,如果需要进行原子性的加法操作,同时又需要获取加法前的值,fetch_add 的设计能够保证这两个操作的原子性。它在单个原子操作中完成增加操作,并返回增加前的值,避免了在多线程环境下的竞态条件。
  • 避免竞态条件:返回之前的值可以让程序员在进行加法操作之后,检查原子变量的旧值,并根据旧值进行后续的操作。这对于实现一些特定的同步模式或算法是非常有用的,因为它避免了因为操作间的竞争导致的意外结果。

举个栗子

这里做一个简单的线程池,并实现一个task,task的任务就是对原子变量counter进行递增,最后我们看结果是否与预期一致,这里线程池实现10个线程,给线程池推送100000个task。

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

class ThreadPool {
public:
    ThreadPool(size_t numThreads) : stop(false) {
        for (size_t i = 0; i < numThreads; ++i) {
            threads.emplace_back([this] {
                while (true) {
                    std::function task;
                    {
                        std::unique_lock lock(queueMutex);
                        condition.wait(lock, [this] { return stop || !tasks.empty(); });
                        if (stop && tasks.empty()) {
                            return;
                        }
                        task = std::move(tasks.front());
                        tasks.pop();
                    }
                    task();
                }
            });
        }
    }

    template 
    void AddTask(F&& f) {
        {
            std::lock_guard lock(queueMutex);
            tasks.emplace(std::forward(f));
        }
        condition.notify_one();
    }

    ~ThreadPool() {
        {
            std::lock_guard lock(queueMutex);
            stop = true;
        }
        condition.notify_all();
        for (std::thread& worker : threads) {
            worker.join();
        }
    }

private:
    std::vector threads;
    std::queue> tasks;
    std::mutex queueMutex;
    std::condition_variable condition;
    bool stop;
};

int main() {
    std::atomic counter(0);
    ThreadPool pool(10);

    constexpr int numTasks = 100000;
    for (int i = 0; i < numTasks; ++i) {
        pool.AddTask([&counter]() {
            counter++;
        });
    }

    std::cout << "Waiting for tasks to complete..." << std::endl;

    //注意:这里不会确保所有任务已经执行完毕,仅仅是等待一段时间以展示结果
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(5));

    std::cout << "Final Counter Value: " << counter << std::endl;

    return 0;
}

我们预期最后的结果是100000。g++编译,不要忘记加-lpthread,执行:

细心的小伙伴可能发现我的代码直接使用的counter++,这里需要注意,这只是个简单的测试代码,实际项目中要最好使用counter.fetch_add(1),因为counter++不保证++是个原子操作。我在项目中遇到了该问题,最后加出来总会比预期值少,后来换成fetch_add后就正常了。

当前名称:解锁C++并发编程的钥匙:探索Atomic变量
标题来源:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news48/81448.html

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