在 Linux 中,C++ 多线程资源管理是一个重要的话题
std::mutex
类来实现互斥锁。使用 std::lock_guard
或 std::unique_lock
可以简化锁的管理。#include <mutex>
std::mutex mtx; // 全局互斥锁
void thread_function() {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); // 自动加锁
// 访问共享资源
}
std::condition_variable
类来实现条件变量。使用 std::unique_lock
可以简化锁的管理。#include <condition_variable>
std::condition_variable cv;
std::mutex mtx;
bool ready = false;
void thread_function1() {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
cv.wait(lock, []{ return ready; }); // 等待条件满足
// 处理共享资源
}
void thread_function2() {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
ready = true;
cv.notify_one(); // 通知等待的线程
}
ThreadPool
或 cpp-taskflow
)来实现线程池。#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <functional>
class ThreadPool {
public:
ThreadPool(size_t num_threads) {
for (size_t i = 0; i < num_threads; ++i) {
workers.emplace_back([this] {
while (true) {
std::function<void()> task;
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
cv.wait(lock, [this] { return stop || !tasks.empty(); });
if (stop && tasks.empty()) {
return;
}
task = std::move(tasks.front());
tasks.pop();
}
task();
}
});
}
}
~ThreadPool() {
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
stop = true;
}
cv.notify_all();
for (std::thread& worker : workers) {
worker.join();
}
}
template <typename F, typename... Args>
void enqueue(F&& f, Args&&... args) {
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
tasks.emplace([f, args...] { f(args...); });
}
cv.notify_one();
}
private:
std::vector<std::thread> workers;
std::queue<std::function<void()>> tasks;
std::mutex queue_mutex;
std::condition_variable cv;
bool stop = false;
};
std::shared_ptr
和 std::unique_ptr
等智能指针类型。在多线程环境中,使用智能指针可以避免内存泄漏和竞争条件。#include <memory>
std::shared_ptr<int> shared_data = std::make_shared<int>(0);
std::mutex mtx;
void thread_function() {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
// 访问共享资源
*shared_data += 1;
}
总之,在 Linux 中使用 C++ 进行多线程编程时,需要注意资源管理,包括互斥锁、条件变量、线程池和智能指针等技术的使用。这些技术可以帮助你编写高效、安全的并发程序。