好的，下面详细讲解一下“多线程与协程并发编程”和“共享数据的同步与互斥”。
2. 多线程与协程并发编程
多线程
定义：多线程是指在一个进程中同时执行多个线程。每个线程可以独立地执行代码，通常用于提升程序的性能和响应性。
优点：
- 可以充分利用多核CPU，提高程序运行效率。
- 各个线程之间可以共享内存资源，有助于数据交换。
缺点：
- 需要处理线程安全问题，比如竞争条件和死锁。
- 上下文切换开销较大，如果过度使用可能导致性能下降。
实现方法：C++11及以上版本提供了
std::thread类，可以方便地创建和管理线程。同时，标准库还提供了互斥锁（std::mutex）、条件变量（std::condition_variable）等同步工具来控制对共享资源的访问。
#include <iostream>
#include <thread>
void threadFunction(int id) {
std::cout << "Thread " << id << " is running." << std::endl;
}
int main() {
std::thread threads[5];
for (int i = 0; i < 5; ++i) {
threads[i] = std::thread(threadFunction, i);
}
for (auto& th : threads) {
th.join();
}
return 0;
}
协程
定义：协程是一种轻量级的用户级线程，可以暂停和恢复执行。它允许在单个线程中实现并发，而无需使用多个操作系统级别的线程。
优点：
- 协程比传统的多线程更轻量，因此上下文切换开销小。
- 简化异步编程，避免回调地狱问题，使代码更易读。
缺点：
- 协程通常依赖于事件循环，需要额外的支持框架。
实现方法：C++20引入了原生协程支持，通过关键字
co_await,co_yield, 和co_return来声明和管理协程。例如，可以使用库如Boost.Coroutine或libuv来实现更复杂的需求。
#include <iostream>
#include <coroutine>
struct Awaiter {
bool await_ready() { return false; }
void await_suspend(std::coroutine_handle<>) {}
void await_resume() { std::cout << "Coroutine resumed!" << std::endl; }
};
struct CoroutineTask {
struct promise_type {
CoroutineTask get_return_object() { return {}; }
auto initial_suspend() { return std::suspend_always{}; }
auto final_suspend() noexcept { return std::suspend_always{}; }
void unhandled_exception() {}
void return_void() {}
};
};
CoroutineTask example_coroutine() {
co_await Awaiter{};
}
int main() {
example_coroutine(); // Call the coroutine
}
3. 共享数据的同步与互斥
在并发编程中，不同的线程/协程常常需要访问共享的数据，这就引出了同步与互斥的问题。为确保数据的一致性和完整性，我们需要使用一些机制来控制对这些资源的访问。
常见同步原语
- 互斥锁 (
std::mutex)- 用于保护临界区，只允许一个线程在同一时间访问该区域。其他尝试获取该锁的线程会被阻塞，直到第一个持有该锁的线程释放它。
std::mutex mtx;
void threadSafeFunction(int &sharedResource) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); // 自动上锁与解锁
sharedResource++; // 修改共享资源
}
- 条件变量 (
std::condition_variable)- 用于等待某个条件发生，当条件不满足时，可以使得调用者挂起。当其它线程修改了条件后，可以通过通知让挂起的线程继续执行。
std::condition_variable cv;
bool ready = false;
void workerThread() {
// 等待条件满足
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
cv.wait(lock, []{ return ready; });
// 执行工作...
}
void producerThread() {
// 做一些工作...
ready = true;
cv.notify_one(); // 通知一个等待中的消费者
}
自旋锁 (
std::atomic_flag)- 当你预期争用非常短暂时，自旋锁是有效的方法，它通过忙等待方式获取锁而不是阻塞当前线程。但是要小心，长时间持有自旋锁可能会导致CPU资源浪费。
分布式锁
- 在微服务架构中，不同实例之间也可能需要协调对共享资源的访问。这时可以借助数据库、Redis等外部工具实现分布式锁，以确保不同服务间的一致性。例如，Redisson是Redis的一种客户端，用于实现高效分布式锁功能。
原子操作 (
std::atomic)- 对简单数据类型（如整型）的操作可以通过原子操作来确保安全性，无需加锁。例如，在更新计数器时：
#include <atomic>
std::atomic<int> counter(0);
void incrementCounter() {
counter.fetch_add(1); // 原子增加
}
以上就是关于“多线程与协程并发编程”和“共享数据同步与互斥”的详细介绍。如果还有其他问题或者具体应用场景想讨论，请告诉我！
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
