使用C++编写linux多线程程序

时间 2019-11-30

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前言

在这个多核时代，如何充分利用每一个 CPU 内核是一个绕不开的话题，从须要为成千上万的用户同时提供服务的服务端应用程序，到须要同时打开十几个页面，每一个页面都有几十上百个连接的 web 浏览器应用程序，从保持着几 t 甚或几 p 的数据的数据库系统，到手机上的一个有良好用户响应能力的 app，为了充分利用每一个 CPU 内核，都会想到是否可使用多线程技术。这里所说的“充分利用”包含了两个层面的意思，一个是使用到全部的内核，再一个是内核不空闲，不让某个内核长时间处于空闲状态。在 C++98 的时代，C++标准并无包含多线程的支持，人们只能直接调用操做系统提供的 SDK API 来编写多线程程序，不一样的操做系统提供的 SDK API 以及线程控制能力不尽相同，到了 C++11，终于在标准之中加入了正式的多线程的支持，从而咱们可使用标准形式的类来建立与执行线程，也使得咱们可使用标准形式的锁、原子操做、线程本地存储 (TLS) 等来进行复杂的各类模式的多线程编程，并且，C++11 还提供了一些高级概念，好比 promise/future，packaged_task，async 等以简化某些模式的多线程编程。linux

多线程可让咱们的应用程序拥有更加出色的性能，同时，若是没有用好，多线程又是比较容易出错的且难以查找错误所在，甚至可让人们以为本身陷进了泥潭，但愿本文可以帮助您更好地使用 C++11 来进行 Linux 下的多线程编程。ios

认识多线程

首先咱们应该正确地认识线程。维基百科对线程的定义是：线程是一个编排好的指令序列，这个指令序列（线程）能够和其它的指令序列（线程）并行执行，操做系统调度器将线程做为最小的 CPU 调度单元。在进行架构设计时，咱们应该多从操做系统线程调度的角度去考虑应用程序的线程安排，而不只仅是代码。c++

当只有一个 CPU 内核可供调度时，多个线程的运行示意以下：web

图一、单个 CPU 内核上的多个线程运行示意图

咱们能够看到，这时的多线程本质上是单个 CPU 的时间分片，一个时间片运行一个线程的代码，它能够支持并发处理，可是不能说是真正的并行计算。数据库

当有多个 CPU 或者多个内核可供调度时，能够作到真正的并行计算，多个线程的运行示意以下：编程

图二、双核 CPU 上的多个线程运行示意图

从上述两图，咱们能够直接获得使用多线程的一些常见场景：promise

进程中的某个线程执行了一个阻塞操做时，其它线程能够依然运行，好比，等待用户输入或者等待网络数据包的时候处理启动后台线程处理业务，或者在一个游戏引擎中，一个线程等待用户的交互动做输入，另一个线程在后台合成下一帧要画的图像或者播放背景音乐等。
将某个任务分解为小的能够并行进行的子任务，让这些子任务在不一样的 CPU 或者内核上同时进行计算，而后汇总结果，好比归并排序，或者分段查找，这样子来提升任务的执行速度。

须要注意一点，由于单个 CPU 内核下多个线程并非真正的并行，有些问题，好比 CPU 缓存不一致问题，不必定能表现出来，一旦这些代码被放到了多核或者多 CPU 的环境运行，就极可能会出现“在开发测试环境一切没有问题，到了实施现场就莫名其妙”的状况，因此，在进行多线程开发时，开发与测试环境应该是多核或者多 CPU 的，以免出现这类状况。浏览器

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C++11 的线程类 std::thread

C++11 的标准类 std::thread 对线程进行了封装，它的声明放在头文件 thread 中，其中声明了线程类 thread, 线程标识符 id，以及名字空间 this_thread，按照 C++11 规范，这个头文件至少应该兼容以下内容：bash

清单 1.例子 thread 头文件主要内容

namespace std{
 struct thread{
 // native_handle_type 是链接 thread 类和操做系统 SDK API 之间的桥梁。
 typedef implementation-dependent native_handle_type;
 native_handle_type native_handle();
 //
 struct id{
 id() noexcept;
 // 能够由==, < 两个运算衍生出其它大小关系运算。
 bool operator==(thread::id x, thread::id y) noexcept;
 bool operator<(thread::id x, thread::id y) noexcept;
 template<class charT, class traits>
 basic_ostream<charT, traits>&
 operator<<(basic_ostream<charT, traits>&out, thread::id id);
 // 哈希函数
 template <class T> struct hash;
 template <> struct hash<thread::id>;
 };
 id get_id() const noexcept;
 // 构造与析构
 thread() noexcept;
 template<class F, class… Args> explicit thread(F&f, Args&&… args);
 ~thread();
 thread(const thread&) = delete;
 thread(thread&&) noexcept;
 thread& operator=( const thread&) = delete;
 thread& operator=(thread&&) noexcept;
 //
 void swap(thread&) noexcept;
 bool joinable() const noexcept;
 void join();
 void detach();
 // 获取物理线程数目
 static unsigned hardware_concurrency() noexcept;
 }
 namespace this_thead{
 thread::id get_id();
 void yield();
 template<class Clock, class Duration>
 void sleep_until(const chrono::time_point<Clock, Duration>& abs_time);
 template<class Rep, class Period>
 void sleep_for(const chromo::duration<Rep, Period>& rel_time);
 }
}

和有些语言中定义的线程不一样，C++11 所定义的线程是和操做系的线程是一一对应的，也就是说咱们生成的线程都是直接接受操做系统的调度的，经过操做系统的相关命令（好比 ps -M 命令）是能够看到的，一个进程所能建立的线程数目以及一个操做系统所能建立的总的线程数目等都由运行时操做系统限定。

native_handle_type 是链接 thread 类和操做系统 SDK API 之间的桥梁，在 g++(libstdc++) for Linux 里面，native_handle_type 其实就是 pthread 里面的 pthread_t 类型，当 thread 类的功能不能知足咱们的要求的时候（好比改变某个线程的优先级），能够经过 thread 类实例的 native_handle() 返回值做为参数来调用相关的 pthread 函数达到目的。thread::id 定义了在运行时操做系统内惟一可以标识该线程的标识符，同时其值还能指示所标识的线程的状态，其默认值 (thread::id()) 表示不存在可控的正在执行的线程（即空线程，好比，调用 thead() 生成的没有指定入口函数的线程类实例），当一个线程类实例的 get_id() 等于默认值的时候，即 get_id() == thread::id()，表示这个线程类实例处于下述状态之一：

还没有指定运行的任务
线程运行完毕
线程已经被转移 (move) 到另一个线程类实例
线程已经被分离 (detached)

空线程 id 字符串表示形式依具体实现而定，有些编译器为 0x0，有些为一句语义解释。

有时候咱们须要在线程执行代码里面对当前调用者线程进行操做，针对这种状况，C++11 里面专门定义了一个名字空间 this_thread，其中包括 get_id() 函数可用来获取当前调用者线程的 id，yield() 函数能够用来将调用者线程跳出运行状态，从新交给操做系统进行调度，sleep_until 和 sleep_for 函数则可让调用者线程休眠若干时间。get_id() 函数其实是经过调用 pthread_self() 函数得到调用者线程的标识符，而 yield() 函数则是经过调用操做系统 API sched_yield() 进行调度切换。

如何建立和结束一个线程

和 pthread_create 不一样，使用 thread 类建立线程可使用一个函数做为入口，也能够是其它的 Callable 对象，并且，能够给入口传入任意个数任意类型的参数：

清单 2.例子 thread_run_func_var_args.cc

int funcReturnInt(const char* fmt, ...){
 va_list ap;
 va_start(ap, fmt);
 vprintf( fmt, ap );
 va_end(ap);
 return 0xabcd;
}
void threadRunFunction(void){
 thread* t = new thread(funcReturnInt, "%d%s\n", 100, "\%");
 t->join();
 delete t;
}

一个类的成员函数也能够做为线程入口：

清单 4.例子 thread_run_member_func.cc

struct God{
 void create(const char* anything){
 cout << "create " << anything << endl;
 }
};
void threadRunMemberFunction(void){
 God god;
 thread* t = new thread( &God::create, god, "the world" );
 t->join();
 delete t;
}

虽然 thread 类的初始化能够提供这么丰富和方便的形式，其实现的底层依然是建立一个 pthread 线程并运行之，有些实现甚至是直接调用 pthread_create 来建立。

建立一个线程以后，咱们还须要考虑一个问题：该如何处理这个线程的结束？一种方式是等待这个线程结束，在一个合适的地方调用 thread 实例的 join() 方法，调用者线程将会一直等待着目标线程的结束，当目标线程结束以后调用者线程继续运行；另外一个方式是将这个线程分离，由其本身结束，经过调用 thread 实例的 detach() 方法将目标线程置于分离模式。一个线程的 join() 方法与 detach() 方法只能调用一次，不能在调用了 join() 以后又调用 detach()，也不能在调用 detach() 以后又调用 join()，在调用了 join() 或者 detach() 以后，该线程的 id 即被置为默认值（空线程），表示不能继续再对该线程做修改变化。若是没有调用 join() 或者 detach()，那么，在析构的时候，该线程实例将会调用 std::terminate()，这会致使整个进程退出，因此，若是没有特别须要，通常都建议在生成子线程后调用其 join() 方法等待其退出，这样子最起码知道这些子线程在何时已经确保结束。

在 C++11 里面没有提供 kill 掉某个线程的能力，只能被动地等待某个线程的天然结束，若是咱们要主动中止某个线程的话，能够经过调用 Linux 操做系统提供的 pthread_kill 函数给目标线程发送信号来实现，示例以下：

清单 5.例子 thread_kill.cc

static void on_signal_term(int sig){
 cout << "on SIGTERM:" << this_thread::get_id() << endl;
 pthread_exit(NULL); 
}
void threadPosixKill(void){
 signal(SIGTERM, on_signal_term);
 thread* t = new thread( [](){
 while(true){
 ++counter;
 }
 });
 pthread_t tid = t->native_handle();
 cout << "tid=" << tid << endl;
 // 确保子线程已经在运行。
 this_thread::sleep_for( chrono::seconds(1) );
 pthread_kill(tid, SIGTERM);
 t->join();
 delete t;
 cout << "thread destroyed." << endl;
}

上述例子还能够用来给某个线程发送其它信号，具体的 pthread_exit 函数调用的约定依赖于具体的操做系统的实现，因此，这个方法是依赖于具体的操做系统的，并且，由于在 C++11 里面没有这方面的具体约定，用这种方式也是依赖于 C++编译器的具体实现的。

线程类 std::thread 的其它方法和特色

thread 类是一个特殊的类，它不能被拷贝，只能被转移或者互换，这是符合线程的语义的，不要忘记这里所说的线程是直接被操做系统调度的。线程的转移使用 move 函数，示例以下：

清单 6.例子 thread_move.cc

void threadMove(void){
 int a = 1;
 thread t( [](int* pa){
 for(;;){
 *pa = (*pa * 33) % 0x7fffffff;
 if ( ( (*pa) >> 30) & 1) break;
 }
 }, &a);
 thread t2 = move(t);	// 改成 t2 = t 将不能编译。
 t2.join();
 cout << "a=" << a << endl;
}

在这个例子中，若是将 t2.join() 改成 t.join() 将会致使整个进程被结束，由于忘记了调用 t2 也就是被转移的线程的 join() 方法，从而致使整个进程被结束，而 t 则由于已经被转移，其 id 已被置空。

线程实例互换使用 swap 函数，示例以下：

清单 7.例子 thread_swap.cc

void threadSwap(void){
 int a = 1;
 thread t( [](int* pa){
 for(;;){
 *pa = (*pa * 33) % 0x7fffffff;
 if ( ( (*pa) >> 30) & 1) break;
 }
 }, &a);
 thread t2;
 cout << "before swap: t=" << t.get_id() 
 << ", t2=" << t2.get_id() << endl;
 swap(t, t2);
 cout << "after swap : t=" << t.get_id() 
 << ", t2=" << t2.get_id() << endl;
 t2.join();
 cout << "a=" << a << endl;
}

互换和转移很相似，可是互换仅仅进行实例（以 id 做标识）的互换，而转移则在进行实例标识的互换以前，还进行了转移目的实例（以下例的t2）的清理，若是 t2 是可聚合的（joinable() 方法返回 true），则调用 std::terminate()，这会致使整个进程退出，好比下面这个例子：

清单 8.例子 thread_move_term.cc

void threadMoveTerm(void){
 int a = 1;
 thread t( [](int* pa){
 for(;;){
 *pa = (*pa * 33) % 0x7fffffff;
 if ( ( (*pa) >> 30) & 1) break;
 }
 }, &a);
 thread t2( [](){
 int i = 0;
 for(;;)i++;
 } );
 t2 = move(t);	// 将会致使 std::terminate()
 cout << "should not reach here" << endl;
 t2.join();
}

因此，在进行线程实例转移的时候，要注意判断目的实例的 id 是否为空值（即 id()）。

若是咱们继承了 thread 类，则还须要禁止拷贝构造函数、拷贝赋值函数以及赋值操做符重载函数等，另外，thread 类的析构函数并非虚析构函数。示例以下：

清单 9.例子 thread_inherit.cc

class MyThread : public thread{
public:
 MyThread() noexcept : thread(){};
 template<typename Callable, typename... Args>
 explicit
 MyThread(Callable&& func, Args&&... args) : 
 thread( std::forward<Callable>(func), 
 std::forward<Args>(args)...){
 }
 ~MyThread() { thread::~thread(); }
 // disable copy constructors
 MyThread( MyThread& ) = delete;
 MyThread( const MyThread& ) = delete;
 MyThread& operator=(const MyThread&) = delete;
};

由于 thread 类的析构函数不是虚析构函数，在上例中，须要避免出现下面这种状况：

MyThread* tc = new MyThread(...);

...

thread* tp = tc;

...

delete tp;

这种状况会致使 MyThread 的析构函数没有被调用。

线程的调度

咱们能够调用 this_thread::yield() 将当前调用者线程切换到从新等待调度，可是不能对非调用者线程进行调度切换，也不能让非调用者线程休眠（这是操做系统调度器干的活）。

清单 10.例子 thread_yield.cc

void threadYield(void){
 unsigned int procs = thread::hardware_concurrency(), // 获取物理线程数目
 i = 0;
 thread* ta = new thread( [](){
 struct timeval t1, t2;
 gettimeofday(&t1, NULL);
 for(int i = 0, m = 13; i < COUNT; i++, m *= 17){
 this_thread::yield();
 }
 gettimeofday(&t2, NULL);
 print_time(t1, t2, " with yield");
 } );
 thread** tb = new thread*[ procs ];
 for( i = 0; i < procs; i++){
 tb[i] = new thread( [](){
 struct timeval t1, t2;
 gettimeofday(&t1, NULL);
 for(int i = 0, m = 13; i < COUNT; i++, m *= 17){
 do_nothing();
 }
 gettimeofday(&t2, NULL);
 print_time(t1, t2, "without yield");
 });
 }
 ta->join();
 delete ta;
 for( i = 0; i < procs; i++){
 tb[i]->join();
 delete tb[i];
 };
 delete tb;
}

ta 线程由于须要常常切换去从新等待调度，它运行的时间要比 tb 要多，好比在做者的机器上运行获得以下结果：

$time ./a.out
without yield elapse 0.050199s
without yield elapse 0.051042s
without yield elapse 0.05139s
without yield elapse 0.048782s
 with yield elapse 1.63366s
real	0m1.643s
user	0m1.175s
sys	0m0.611s

ta 线程即便扣除系统调用运行时间 0.611s 以后，它的运行时间也远大于没有进行切换的线程。

C++11 没有提供调整线程的调度策略或者优先级的能力，若是须要，只能经过调用相关的 pthread 函数来进行，须要的时候，能够经过调用 thread 类实例的 native_handle() 方法或者操做系统 API pthread_self() 来得到 pthread 线程 id，做为 pthread 函数的参数。

线程间的数据交互和数据争用 (Data Racing)

同一个进程内的多个线程之间可能是免不了要有数据互相来往的，队列和共享数据是实现多个线程之间的数据交互的经常使用方式，封装好的队列使用起来相对来讲不容易出错一些，而共享数据则是最基本的也是较容易出错的，由于它会产生数据争用的状况，即有超过一个线程试图同时抢占某个资源，好比对某块内存进行读写等，以下例所示：

清单 11.例子 thread_data_race.cc

static void
inc(int *p ){
 for(int i = 0; i < COUNT; i++){
 (*p)++;
 }
}
void threadDataRacing(void){
 int a = 0;
 thread ta( inc, &a);
 thread tb( inc, &a);
 ta.join();
 tb.join();
 cout << "a=" << a << endl;
}

这是简化了的极端状况，咱们能够一眼看出来这是两个线程在同时对&a 这个内存地址进行写操做，可是在实际工做中，在代码的海洋中发现它并不必定容易。从表面看，两个线程执行完以后，最后的 a 值应该是 COUNT * 2，可是实际上并不是如此，由于简单如 (*p)++这样的操做并非一个原子动做，要解决这个问题，对于简单的基本类型数据如字符、整型、指针等，C++提供了原子模版类 atomic，而对于复杂的对象，则提供了最经常使用的锁机制，好比互斥类 mutex，门锁 lock_guard，惟一锁 unique_lock，条件变量 condition_variable 等。

如今咱们使用原子模版类 atomic 改造上述例子获得预期结果：

清单 12.例子 thread_atomic.cc

static void
inc(atomic<int> *p ){
 for(int i = 0; i < COUNT; i++){
 (*p)++;
 }
}
void threadDataRacing(void){
 atomic<int> a(0) ;
 thread ta( inc, &a);
 thread tb( inc, &a);
 ta.join();
 tb.join();
 cout << "a=" << a << endl;
}

咱们也可使用 lock_guard，lock_guard 是一个范围锁，本质是 RAII(Resource Acquire Is Initialization)，在构建的时候自动加锁，在析构的时候自动解锁，这保证了每一次加锁都会获得解锁。即便是调用函数发生了异常，在清理栈帧的时候也会调用它的析构函数获得解锁，从而保证每次加锁都会解锁，可是咱们不能手工调用加锁方法或者解锁方法来进行更加精细的资源占用管理，使用 lock_guard 示例以下：

清单 13.例子 thread_lock_guard.cc

static mutex g_mutex;
static void
inc(int *p ){
 for(int i = 0; i < COUNT; i++){
 lock_guard<mutex> _(g_mutex);
 (*p)++;
 }
}
void threadLockGuard(void){
 int a = 0;
 thread ta( inc, &a);
 thread tb( inc, &a);
 ta.join();
 tb.join();
 cout << "a=" << a << endl;
}

若是要支持手工加锁，能够考虑使用 unique_lock 或者直接使用 mutex。unique_lock 也支持 RAII，它也能够一次性将多个锁加锁；若是使用 mutex 则直接调用 mutex 类的 lock, unlock, trylock 等方法进行更加精细的锁管理：

清单 14.例子 thread_mutex.cc

static mutex g_mutex;
static void
inc(int *p ){
 thread_local int i; // TLS 变量
 for(; i < COUNT; i++){
 g_mutex.lock();
 (*p)++;
 g_mutex.unlock();
 }
}
void threadMutex(void){
 int a = 0;
 thread ta( inc, &a);
 thread tb( inc, &a);
 ta.join();
 tb.join();
 cout << "a=" << a << endl;
}

在上例中，咱们还使用了线程本地存储 (TLS) 变量，咱们只须要在变量前面声明它是 thread_local 便可。TLS 变量在线程栈内分配，线程栈只有在线程建立以后才生效，在线程退出的时候销毁，须要注意不一样系统的线程栈的大小是不一样的，若是 TLS 变量占用空间比较大，须要注意这个问题。TLS 变量通常不能跨线程，其初始化在调用线程第一次使用这个变量时进行，默认初始化为 0。

对于线程间的事件通知，C++11 提供了条件变量类 condition_variable，可视为 pthread_cond_t 的封装，使用条件变量可让一个线程等待其它线程的通知 (wait，wait_for，wait_until)，也能够给其它线程发送通知 (notify_one，notify_all)，条件变量必须和锁配合使用，在等待时由于有解锁和从新加锁，因此，在等待时必须使用能够手工解锁和加锁的锁，好比 unique_lock，而不能使用 lock_guard，示例以下：

清单 15.例子 thread_cond_var.cc

#include <thread>
#include <iostream>
#include <condition_variable>
using namespace std;
mutex m;
condition_variable cv;
void threadCondVar(void){
# define THREAD_COUNT 10
 thread** t = new thread*[THREAD_COUNT];
 int i;
 for(i = 0; i < THREAD_COUNT; i++){
 t[i] = new thread( [](int index){
 unique_lock<mutex> lck(m);
 cv.wait_for(lck, chrono::hours(1000));
 cout << index << endl;
 }, i );
 this_thread::sleep_for( chrono::milliseconds(50));
 }
 for(i = 0; i < THREAD_COUNT; i++){
 lock_guard<mutex> _(m);
 cv.notify_one();
 }
 for(i = 0; i < THREAD_COUNT; i++){
 t[i]->join();
 delete t[i];
 }
 delete t;
}

从上例的运行结果也能够看到，条件变量是不保证次序的，即首先调用 wait 的不必定首先被唤醒。　　

几个高级概念

C++11 提供了若干多线程编程的高级概念：promise/future, packaged_task, async，来简化多线程编程，尤为是线程之间的数据交互比较简单的状况下，让咱们能够将注意力更多地放在业务处理上。

promise/future 能够用来在线程之间进行简单的数据交互，而不须要考虑锁的问题，线程 A 将数据保存在一个 promise 变量中，另一个线程 B 能够经过这个 promise 变量的 get_future() 获取其值，当线程 A 还没有在 promise 变量中赋值时，线程 B 也能够等待这个 promise 变量的赋值：

清单 16.例子 thread_promise_future.cc

promise<string> val;
static void
threadPromiseFuture(){
 thread ta([](){
 future<string> fu = val.get_future();
 cout << "waiting promise->future" << endl;
 cout << fu.get() << endl;
 });
 thread tb([](){
 this_thread::sleep_for( chrono::milliseconds(100) );
 val.set_value("promise is set");
 });
 ta.join();
 tb.join();
}

一个 future 变量只能调用一次 get()，若是须要屡次调用 get()，可使用 shared_future，经过 promise/future 还能够在线程之间传递异常。

若是将一个 callable 对象和一个 promise 组合，那就是 packaged_task，它能够进一步简化操做：

清单 17.例子 thread_packaged_task.cc

static mutex g_mutex;
static void
threadPackagedTask(){
 auto run = [=](int index){ 
 {
 lock_guard<mutex> _(g_mutex);
 cout << "tasklet " << index << endl;
 }
 this_thread::sleep_for( chrono::seconds(10) );
 return index * 1000;
 };
 packaged_task<int(int)> pt1(run);
 packaged_task<int(int)> pt2(run);
 thread t1([&](){pt1(2);} );
 thread t2([&](){pt2(3);} );
 int f1 = pt1.get_future().get();
 int f2 = pt2.get_future().get();
 cout << "task result=" << f1 << endl;
 cout << "task result=" << f2 << endl;
 t1.join();
 t2.join();
}

咱们还能够试图将一个 packaged_task 和一个线程组合，那就是 async() 函数。使用 async() 函数启动执行代码，返回一个 future 对象来保存代码返回值，不须要咱们显式地建立和销毁线程等，而是由 C++11 库的实现决定什么时候建立和销毁线程，以及建立几个线程等，示例以下：

清单 18.例子 thread_async.cc

static long
do_sum(vector<long> *arr, size_t start, size_t count){
 static mutex _m;
 long sum = 0;
 for(size_t i = 0; i < count; i++){
 sum += (*arr)[start + i];
 }
 {
 lock_guard<mutex> _(_m);
 cout << "thread " << this_thread::get_id() 
 << ", count=" << count
 << ", sum=" << sum << endl;
 }
 return sum;
}
static void
threadAsync(){
# define COUNT 1000000
 vector<long> data(COUNT);
 for(size_t i = 0; i < COUNT; i++){
 data[i] = random() & 0xff;
 }
 //
 vector< future<long> > result;
 size_t ptc = thread::hardware_concurrency() * 2;
 for(size_t batch = 0; batch < ptc; batch++){
 size_t batch_each = COUNT / ptc;
 if (batch == ptc - 1){
 batch_each = COUNT - (COUNT / ptc * batch);
 }
 result.push_back(async(do_sum, &data, batch * batch_each, batch_each));
 }
 long total = 0;
 for(size_t batch = 0; batch < ptc; batch++){
 total += result[batch].get();
 }
 cout << "total=" << total << endl;
}

　　若是是在多核或者多 CPU 的环境上面运行上述例子，仔细观察输出结果，可能会发现有些线程 ID 是重复的，这说明重复使用了线程，也就是说，经过使用 async() 还可达到一些线程池的功能。

几个须要注意的地方

thread 同时也是棉线、毛线、丝线等意思，我想你们都能体会面对一团乱麻不知从何处查找头绪的感觉，不要忘了，线程不是静态的，它是不断变化的，请想像一下面对一团会动态变化的乱麻的情景。因此，使用多线程技术的首要准则是咱们本身要十分清楚咱们的线程在哪里？线头（线程入口和出口）在哪里？先安排好线程的运行，注意不一样线程的交叉点（访问或者修改同一个资源，包括内存、I/O 设备等），尽可能减小线程的交叉点，要知道几条线堆在一块儿最怕的是互相打结。

当咱们的确须要不一样线程访问一个共同的资源时，通常都须要进行加锁保护，不然极可能会出现数据不一致的状况，从而出现各类时现时不现的莫名其妙的问题，加锁保护时有几个问题须要特别注意：一是一个线程内连续屡次调用非递归锁 (non-recursive lock) 的加锁动做，这极可能会致使异常；二是加锁的粒度；三是出现死锁 (deadlock)，多个线程互相等待对方释放锁致使这些线程所有处于罢工状态。

第一个问题只要根据场景调用合适的锁便可，当咱们可能会在某个线程内重复调用某个锁的加锁动做时，咱们应该使用递归锁 (recursive lock)，在 C++11 中，能够根据须要来使用 recursive_mutex，或者 recursive_timed_mutex。

第二个问题，即锁的粒度，原则上应该是粒度越小越好，那意味着阻塞的时间越少，效率更高，好比一个数据库，给一个数据行 (data row) 加锁固然比给一个表 (table) 加锁要高效，可是同时复杂度也会越大，越容易出错，好比死锁等。

对于第三个问题咱们须要先看下出现死锁的条件：

资源互斥，某个资源在某一时刻只能被一个线程持有 (hold)；
吃着碗里的还看着锅里的，持有一个以上的互斥资源的线程在等待被其它进程持有的互斥资源；
不可抢占，只有在某互斥资源的持有线程释放了该资源以后，其它线程才能去持有该资源；
环形等待，有两个或者两个以上的线程各自持有某些互斥资源，而且各自在等待其它线程所持有的互斥资源。

咱们只要不让上述四个条件中的任意一个不成当即可。在设计的时候，很是有必要先分析一下会否出现知足四个条件的状况，特别是检查有无试图去同时保持两个或者两个以上的锁，当咱们发现试图去同时保持两个或者两个以上的锁的时候，就须要特别警戒了。下面咱们来看一个简化了的死锁的例子：

清单 19.例子 thread_deadlock.cc

static mutex g_mutex1, g_mutex2;
static void
inc1(int *p ){
 for(int i = 0; i < COUNT; i++){
 g_mutex1.lock();
 (*p)++;
 g_mutex2.lock();
 // do something.
 g_mutex2.unlock();
 g_mutex1.unlock();
 }
}
static void
inc2(int *p ){
 for(int i = 0; i < COUNT; i++){
 g_mutex2.lock();
 g_mutex1.lock();
 (*p)++;
 g_mutex1.unlock();
 // do other thing.
 g_mutex2.unlock();
 }
}
void threadMutex(void){
 int a = 0;
 thread ta( inc1, &a);
 thread tb( inc2, &a);
 ta.join();
 tb.join();
 cout << "a=" << a << endl;
}

在这个例子中，g_mutex1 和 g_mutex2 都是互斥的资源，任意时刻都只有一个线程能够持有（加锁成功），并且只有持有线程调用 unlock 释放锁资源的时候其它线程才能去持有，知足条件 1 和 3，线程 ta 持有了 g_mutex1 以后，在释放 g_mutex1 以前试图去持有 g_mutex2，而线程 tb 持有了 g_mutex2 以后，在释放 g_mutex2 以前试图去持有 g_mutex1，知足条件 2 和 4，这种状况之下，当线程 ta 试图去持有 g_mutex2 的时候，若是 tb 正持有 g_mutex2 而试图去持有 g_mutex1 时就发生了死锁。在有些环境下，可能要屡次运行这个例子才出现死锁，实际工做中这种偶现特性让查找问题变难。要破除这个死锁，咱们只要按以下代码所示破除条件 3 和 4 便可：

清单 20.例子 thread_break_deadlock.cc

static mutex g_mutex1, g_mutex2;
static voi
inc1(int *p ){
 for(int i = 0; i < COUNT; i++){
 g_mutex1.lock();
 (*p)++;
 g_mutex1.unlock();
 g_mutex2.lock();
 // do something.
 g_mutex2.unlock();
 }
}
static void
inc2(int *p ){
 for(int i = 0; i < COUNT; i++){
 g_mutex2.lock();
 // do other thing.
 g_mutex2.unlock();
 g_mutex1.lock();
 (*p)++;
 g_mutex1.unlock();
 }
}
void threadMutex(void){
 int a = 0;
 thread ta( inc1, &a);
 thread tb( inc2, &a);
 ta.join();
 tb.join();
 cout << "a=" << a << endl;
}

在一些复杂的并行编程场景，如何避免死锁是一个很重要的话题，在实践中，当咱们看到有两个锁嵌套加锁的时候就要特别提升警戒，它极有可能知足了条件 2 或者 4。　　

结束语

上述例子在 CentOS 6.5，g++ 4.8.1/g++4.9 以及 clang 3.5 下面编译经过，在编译的时候，请注意下述几点：

设置 -std=c++11；
连接的时候设置 -pthread；
使用 g++编译连接时设置 -Wl,--no-as-needed 传给连接器，有些版本的 g++须要这个设置；
设置宏定义 -D_REENTRANT，有些库函数是依赖于这个宏定义来肯定是否使用多线程版本的。

具体能够参考本文所附的代码中的 Makefile 文件。

在用 gdb 调试多线程程序的时候，能够输入命令 info threads 查看当前的线程列表，经过命令 thread n 切换到第 n 个线程的上下文，这里的 n 是 info threads 命令输出的线程索引数字，例如，若是要切换到第 2 个线程的上下文，则输入命令 thread 2。