在C++中,实现多线程处理主要依赖于C++11标准引入的<thread>
库
std::thread
类创建线程。例如:#include<iostream>
#include<thread>
void myFunction() {
std::cout << "This is a new thread."<< std::endl;
}
int main() {
std::thread t(myFunction); // 创建一个新线程并运行myFunction
t.join(); // 等待线程完成
return 0;
}
std::mutex
)来保护共享数据。例如:#include<iostream>
#include<thread>
#include <mutex>
std::mutex mtx; // 全局互斥锁
int sharedData = 0;
void increment(int n) {
for (int i = 0; i < n; ++i) {
mtx.lock(); // 加锁
++sharedData;
mtx.unlock(); // 解锁
}
}
int main() {
std::thread t1(increment, 100000);
std::thread t2(increment, 100000);
t1.join();
t2.join();
std::cout << "Shared data: "<< sharedData<< std::endl;
return 0;
}
std::condition_variable
允许线程等待某个条件成立。例如,生产者-消费者模型:#include<iostream>
#include<thread>
#include <mutex>
#include<condition_variable>
#include<queue>
std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
std::queue<int> dataQueue;
void producer() {
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
dataQueue.push(i);
cv.notify_one(); // 通知消费者有新数据
lock.unlock();
}
}
void consumer() {
while (true) {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
cv.wait(lock, [] { return !dataQueue.empty(); }); // 等待有数据
int data = dataQueue.front();
dataQueue.pop();
lock.unlock();
if (data == -1) break; // 特殊值表示结束
std::cout << "Consumed: "<< data<< std::endl;
}
}
int main() {
std::thread p(producer);
std::thread c(consumer);
p.join();
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
dataQueue.push(-1); // 添加特殊值表示结束
cv.notify_one();
}
c.join();
return 0;
}
std::atomic
提供了一种无锁的方式来保证原子性操作。例如:#include<iostream>
#include<thread>
#include<atomic>
std::atomic<int> sharedData(0);
void increment(int n) {
for (int i = 0; i < n; ++i) {
++sharedData;
}
}
int main() {
std::thread t1(increment, 100000);
std::thread t2(increment, 100000);
t1.join();
t2.join();
std::cout << "Shared data: "<< sharedData<< std::endl;
return 0;
}
boost.asio
或自行实现一个简单的线程池。这些策略可以根据不同的场景和需求进行组合使用,以实现高效的多线程处理。请注意,正确地使用多线程需要仔细考虑线程安全、同步和数据竞争等问题,以避免出现错误和未定义行为。