Linux C++中如何实现并发控制

在Linux环境下使用C++实现并发控制，通常涉及以下几个方面：

1. 线程管理：使用C++11引入的<thread>库来创建和管理线程。
2. 同步机制：利用互斥锁（std::mutex）、条件变量（std::condition_variable）、原子操作（std::atomic）等来同步线程间的访问。
3. 并发数据结构：使用线程安全的数据结构，如std::atomic变量、线程安全的队列等。
4. 避免竞态条件：确保对共享资源的访问是原子性的或通过适当的同步机制进行保护。

以下是一个简单的示例，展示了如何在C++中使用std::mutex和std::lock_guard来实现互斥锁，从而控制对共享资源的访问：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <vector>

std::mutex mtx; // 全局互斥锁
int shared_resource = 0; // 共享资源

void increment_resource(int iterations) {
    for (int i = 0; i < iterations; ++i) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); // 自动管理锁的生命周期
        ++shared_resource;
    }
}

int main() {
    const int num_threads = 10;
    const int iterations_per_thread = 100000;

    std::vector<std::thread> threads;

    // 创建多个线程
    for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
        threads.emplace_back(increment_resource, iterations_per_thread);
    }

    // 等待所有线程完成
    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }

    std::cout << "Final value of shared_resource: " << shared_resource << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们创建了多个线程，每个线程都会对一个共享资源进行递增操作。为了防止多个线程同时修改共享资源，我们使用了std::mutex和std::lock_guard来确保每次只有一个线程可以访问共享资源。

其他并发控制机制

1. 条件变量：用于线程间的等待和通知机制。

   #include <iostream>
   #include <thread>
   #include <mutex>
   #include <condition_variable>
   
   std::mutex mtx;
   std::condition_variable cv;
   bool ready = false;
   
   void worker_thread() {
       std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
       cv.wait(lock, []{ return ready; }); // 等待条件变量
   
       // 条件满足后执行操作
       std::cout << "Worker thread is processing data\n";
   }
   
   void trigger_work() {
       std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
       ready = true;
       cv.notify_one(); // 通知等待的线程
   }
   
   int main() {
       std::thread worker(worker_thread);
       std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 模拟一些准备工作
       trigger_work();
       worker.join();
       return 0;
   }
   

2. 原子操作：用于实现无锁编程。

   #include <iostream>
   #include <thread>
   #include <atomic>
   
   std::atomic<int> shared_resource(0);
   
   void increment_resource(int iterations) {
       for (int i = 0; i < iterations; ++i) {
           ++shared_resource; // 原子操作
       }
   }
   
   int main() {
       const int num_threads = 10;
       const int iterations_per_thread = 100000;
   
       std::vector<std::thread> threads;
   
       for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
           threads.emplace_back(increment_resource, iterations_per_thread);
       }
   
       for (auto& t : threads) {
           t.join();
       }
   
       std::cout << "Final value of shared_resource: " << shared_resource << std::endl;
   
       return 0;
   }
   

通过这些机制，可以在Linux环境下使用C++实现高效的并发控制。