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C++11 并发编程教程 - Part 2 : 保护共享数据

 天下杰论
发布于 2013/12/29 18:51
字数 2020
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上一篇文章我们讲到如何启动一些线程去并发地执行某些操作,虽然那些在线程里执行的代码都是独立的,但通常情况下,你都会在这些线程之间使用到共享数据。一旦你这么做了,就面临着一个新的问题 —— 同步。

   下面让我们用示例来阐释“同步”是个什么问题。


同步问题

   我们就拿一个简单的计数器作为示例吧。这个计数器是一个结构体,他拥有一个计数变量,以及增加或减少计数的函数,看起来像这个样子:

   [译注:原文 Counter  value 并未初始化,其初始值随机,读者可自行初始化为 0 ]

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struct  Counter {
    int  value;
    void  increment(){
        ++value;
    }
};

   这并没什么稀奇的,下面让我们来启动一些线程来增加计数器的计数吧。

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int  main(){
    Counter counter;
    std::vector<std::thread> threads;
    for(int  i = 0; i < 5; ++i){
        threads.push_back(std::thread([&counter](){
            for(int  i = 0; i < 100; ++i){
                counter.increment();
            }
        }));
    }
    for(auto&  thread  : threads){
        thread.join();
    }
    std::cout << counter.value << std::endl;
    return  0;
}


   [译注:bill的测试环境下,上述代码始终输出 500,读者可将外层 for 循环条件改为 i < 100,内层for 循环条件改为 i < 99999 以观察实验结果]

   同样的,也没什么新花样,我们只是启动了 5 个线程,每个线程都让计数器增加 100 次而已。等这一工作结束,我们就打印计数器最后的数值。

   如果运行这一程序,我们理所当然的期望运行结果是 500,但事与愿违,没人能保证这个程序最终输出什么。下面是在我的机器上得到的一些结果:

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500
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400
422
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   问题的根源在于计数器的 increment() 并非原子操作,而是由 3 个独立的操作组成的:

       1. 读取 value 变量的当前值。

       2. 将读取的当前值加 1

       3. 将加 1 后的值写回 value 变量。

   当你以单线程运行上述代码时,就不会出现任何问题,上述三个步骤会按照顺序依次执行。但是一旦你身处多线程环境,情况就会变得糟糕起来,考虑如下执行顺序:


       1. 线程a:读取 value 的当前值,得到值为 0。加1。因此 value = 1。[译注:此时 1 并没有写回value 内存,原文“value = 1”仅作逻辑意义,下同]

       2. 线程b读取 value 的当前值,得到值为 0。加1。因此 value = 1

       3. 线程a:将 1 写回 value 内存并返回 1

       4. 线程b:将 1 写回 value 内存并返回 1


   这种情况源于线程间的 interleavingInterleaving 描述了多线程同时执行几句代码的各种情况。就算仅仅只有两个线程同时执行这三个操作,也会存在很多可能的 interleaving。当你有许多线程同时执行多个操作时,要想枚举出所有 interleaving,几乎是不可能的。而且如果线程在执行单个操作的不同指令之间被抢占,也会导致 interleaving 的发生。

   目前有许多可以解决这一问题的方案:

  • Semaphores

  • Atomic references

  • Monitors

  • Condition codes

  • Compare and swap

  • etc.

   就本文而言,我们将学习如何使用 Semaphores 去解决这一问题。事实上,我们仅仅使用了Semaphores 中比较特殊的一种 —— 互斥量。互斥量是一个特殊的对象,在同一时刻只有一个线程能够得到该对象上的锁。借助互斥量这种简而有力的性质,我们便可以解决线程同步问题。


使用互斥量保证 Counter 的线程安全

   在 C++11 的线程库中,互斥量被放置于头文件 <mutex>,并以 std::mutex 类加以实现。互斥量有两个重要的函数:lock()  unlock()。顾名思义,前者使当前线程尝试获取互斥量的锁,后者则释放已经获取的锁。lock() 函数是阻塞式的,线程一旦调用 lock(),就会一直阻塞直到该线程获得对应的锁。

   为了使我们的计数器具备线程安全性,我们需要对其添加 std::mutex 成员,并在成员函数中对互斥量进行 lock()/unlock() 调用。

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struct  Counter {
    std::mutex mutex;
    int  value;
    Counter() : value(0) {}
    void  increment(){
        mutex.lock();
        ++value;
        mutex.unlock();
    }
};

   如果我们现在再次运行之前的测试程序,我们将始终得到正确的输出:500。


异常与锁

现在让我们来看看另外一种情况会发生什么。假设现在我们的计数器拥有一个 derement() 操作,当  value 被减为 0 时抛出一个异常: 

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struct  Counter {
    int  value;
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           
    Counter() : value(0) {}
    void  increment(){
        ++value;
    }
    void  decrement(){
        if(value == 0){
            throw  "Value cannot be less than 0";
        }
        --value;
    }
};

   假设你想在不更改上述代码的前提下为其提供线程安全性,那么你需要为其创建一个 Wrapper 类:

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struct  ConcurrentCounter {
    std::mutex mutex;
    Counter counter;
    void  increment(){
        mutex.lock();
        counter.increment();
        mutex.unlock();
    }
    void  decrement(){
        mutex.lock();
        counter.decrement();  
        mutex.unlock();
    }
};

   这个 Wrapper 将在大多数情况下正常工作,然而一旦 decrement() 抛出异常,你就遇到大麻烦了,当异常被抛出时,unlock() 函数将不会被调用,这将导致本线程获得的锁不被释放,你的程序也就顺理成章的被永久阻塞了。为了修复这一问题,你需要使用 try/catch 块以保证在抛出任何异常之前释放获得的锁。

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void  decrement(){
    mutex.lock();
    try  {
        counter.decrement();
    }  catch  (std::string e){
        mutex.unlock();
        throw  e;
    }
    mutex.unlock();
}

   代码并不复杂,但是看起来却很丑陋。试想一下,你现在的函数拥有 10 个返回点,那么你就需要在每个返回点前调用 unlock() 函数,而忘掉其中的某一个的可能性是非常大的。更大的风险在于你又添加了新的函数返回点,却没有对应地添加 unlock()。下一节将给出解决此问题的好办法。


锁的自动管理

   当你想保护整个代码段(就本文而言是一个函数,但也可以是某个循环体或其他控制结构[译注:即一个作用域])免受多线程的侵害时,有一个办法将有助于防止忘记释放锁:std::lock_guard

   这个类是一个简单、智能的锁管理器。当 std::lock_guard 实例被创建时,它自动地调用互斥量的lock() 函数,当该实例被销毁时,它也顺带释放掉获得的锁。你可以像这样使用它:

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struct  ConcurrentSafeCounter {
    std::mutex mutex;
    Counter counter;
    void  increment(){
        std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex);
        counter.increment();
    }
    void  decrement(){
        std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex);
        counter.decrement();
    }
};

   代码变得更整洁了不是吗?

   使用这种方法,你无须绷紧神经关注每一个函数返回点是否释放了锁,因为这个操作已经被std::lock_guard 实例的析构函数接管了。


总结

   现在我们结束了短暂的 Semaphores 之旅。在本章中你学习了如何使用 C++ 线程库中的互斥量来保护你的共享数据。

   但有一点请牢记:锁机制会带来效率的降低。的确,一旦使用锁,你的部分代码就变得有序[译注:非并发]了。如果你想要设计一个高度并发的应用程序,你将会用到其他一些比锁更好的机制,但他们已不属于本文的讨论范畴。


下篇

   在本系列的下一篇文章中,我将谈及关于互斥量的一些进阶概念,并介绍如何使用条件变量去解决一些并发编程问题。

本文转载自:http://billhoo.blog.51cto.com/2337751/1294320

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