C++并发编程实战 #2 在线程间共享数据

2024-06-10 13:04

本文主要是介绍C++并发编程实战 #2 在线程间共享数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

用互斥保护数据

在C++中,通过构造mutex的实例来创建互斥,调用成员函数lock()对其进行加锁,调用unlock()进行解锁。

不推荐直接使用成员函数进行加锁和解锁,因为若按此处理,则在函数的每条代码路径上都要调用unlock(),包括由于异常导致退出的路径。

因此,使用lock_guard<>来进行加锁和解锁。其在构造时给互斥加锁,在析构时解锁,从而保证互斥总被正确解锁。

int a = 0;
mutex m;void func() {lock_guard<mutex> guard(m);for (int i = 0; i < 10000; i++)a++;
}void otherfunc() {lock_guard<mutex> guard(m);for (int i = 0; i < 10000; i++)a++;
}int main()
{cout << a << endl;thread t1(func);thread t2(otherfunc);t1.join();t2.join();cout << a << endl;return 0;
}

指针或引用会造成互斥保护失效

class some_data{int a;string b;
public:void do_sth();
};class data_wrapper{some_data data;mutex m;
public:template<typename Function>void process_data(Function func){lock_guard<mutex> l(m);func(data);}
};some_data* unprotected;void malicious_function(some_data& protected_data){unprotected = &protected_data;
}data_wrapper x;void foo(){x.process_data(malicious_function);unprotected->do_sth();
}

在上面的例子中,process_data()函数内用lock_guard保护了数据的共享。但是,其参数是使用者提供的函数。

在foo()中,传入malicious_function,绕过了保护,直接调用了do_sth。

对于这种问题,C++线程库没有处理的方法,只有靠开发者正确的锁定互斥。

不得向锁所在的作用域之外传递指针和引用,指向受保护的数据。无论是通过函数返回值将它们保存到对外可见的内存,还是将它们作为参数传递给使用者提供的函数。

接口固有的条件竞争

在涉及到接口的情况下,有可能遇到条件竞争。如果多线程对同一个栈数据结构使用互斥进行数据读写操作,在线程调用empty()或size()时,返回值可能是正确的,但是一旦函数返回,其他线程不再受限,那么就能自由的访问栈容器,可能会有其他数据出栈或入栈,令前面的线程得到的结果失效。

stack<int> s;
if(!s.empty()){int value = s.top();s.pop();do_sth(value);
}

在empty与top()中间,可能会有其他线程调用pop()。这是典型的条件竞争,根本原因在于函数接口,即使在内部使用互斥保护栈容器中的元素,也无法防范。

需要将接口函数定义为线程安全的,例如重写一个线程安全的threadsafe_stack类。

这篇关于C++并发编程实战 #2 在线程间共享数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1048233

相关文章

使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

《使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解》本文详细介绍了如何使用Python通过ncmdump工具批量将.ncm音频转换为.mp3的步骤,包括安装、配置ffmpeg环... 目录1. 前言2. 安装 ncmdump3. 实现 .ncm 转 .mp34. 执行过程5. 执行结

C++统计函数执行时间的最佳实践

《C++统计函数执行时间的最佳实践》在软件开发过程中,性能分析是优化程序的重要环节,了解函数的执行时间分布对于识别性能瓶颈至关重要,本文将分享一个C++函数执行时间统计工具,希望对大家有所帮助... 目录前言工具特性核心设计1. 数据结构设计2. 单例模式管理器3. RAII自动计时使用方法基本用法高级用法

SpringBoot 多环境开发实战(从配置、管理与控制)

《SpringBoot多环境开发实战(从配置、管理与控制)》本文详解SpringBoot多环境配置,涵盖单文件YAML、多文件模式、MavenProfile分组及激活策略,通过优先级控制灵活切换环境... 目录一、多环境开发基础(单文件 YAML 版)(一)配置原理与优势(二)实操示例二、多环境开发多文件版

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

Three.js构建一个 3D 商品展示空间完整实战项目

《Three.js构建一个3D商品展示空间完整实战项目》Three.js是一个强大的JavaScript库,专用于在Web浏览器中创建3D图形,:本文主要介绍Three.js构建一个3D商品展... 目录引言项目核心技术1. 项目架构与资源组织2. 多模型切换、交互热点绑定3. 移动端适配与帧率优化4. 可

GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean

《GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在GSON框架下实现将百度天气JSON数据转JavaBean,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录前言一、百度天气jsON1、请求参数2、返回参数3、属性映射二、GSON属性映射实战1、类对象映

Web服务器-Nginx-高并发问题

《Web服务器-Nginx-高并发问题》Nginx通过事件驱动、I/O多路复用和异步非阻塞技术高效处理高并发,结合动静分离和限流策略,提升性能与稳定性... 目录前言一、架构1. 原生多进程架构2. 事件驱动模型3. IO多路复用4. 异步非阻塞 I/O5. Nginx高并发配置实战二、动静分离1. 职责2

从原理到实战解析Java Stream 的并行流性能优化

《从原理到实战解析JavaStream的并行流性能优化》本文给大家介绍JavaStream的并行流性能优化:从原理到实战的全攻略,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的... 目录一、并行流的核心原理与适用场景二、性能优化的核心策略1. 合理设置并行度:打破默认阈值2. 避免装箱

Maven中生命周期深度解析与实战指南

《Maven中生命周期深度解析与实战指南》这篇文章主要为大家详细介绍了Maven生命周期实战指南,包含核心概念、阶段详解、SpringBoot特化场景及企业级实践建议,希望对大家有一定的帮助... 目录一、Maven 生命周期哲学二、default生命周期核心阶段详解(高频使用)三、clean生命周期核心阶

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则