解锁 C++ 并发编程的钥匙:探索 Atomic 变量

最近在用c++搞项目 , 因为多线程要做一个类似cnt的保护,今天学习了c++的原子操作 。
探索c++的原子类型std::atomic 类型是 C++ 提供的一种机制,用于实现多线程之间的安全共享数据 。它通过原子操作来确保对共享变量的操作是不可分割的 。在多线程环境下,如果没有适当的同步机制,对共享变量的读写可能会导致竞争条件,进而引发不确定的行为 。std::atomic 类型提供了一种解决方案 , 让我们能够以线程安全的方式访问这些变量 。
关于具体的函数和详细介绍可以访问这里:https://cplusplus.com/reference/atomic/atomic/?kw=atomic

解锁 C++ 并发编程的钥匙:探索 Atomic 变量

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这里介绍几个常用的:
  • load 和 store:用于读取和写入原子变量的值 。
  • exchange:交换原子变量的值 , 并返回之前的值 。
  • compare_exchange_strong 和 compare_exchange_weak:比较并交换操作 , 可在特定条件下修改原子变量的值 。
  • fetch_add 和 fetch_sub:原子地执行加法和减法操作,并返回之前的值 。
这里原子操作后为什么要返回之前的值呢?
以fetch_add为例,fetch_add是用于对原子变量进行原子性地增加操作 。它执行一个原子的加法操作 , 并返回加法操作之前的原子变量的值 。
这种设计是基于并发编程中的常见需求 。返回之前的值允许程序员在执行加法操作后,获取加法之前的原始值 。这样做有以下几个方面的优点:
  • 原子性操作的完整性:在多线程并发环境下,如果需要进行原子性的加法操作 , 同时又需要获取加法前的值,fetch_add 的设计能够保证这两个操作的原子性 。它在单个原子操作中完成增加操作 , 并返回增加前的值,避免了在多线程环境下的竞态条件 。
  • 避免竞态条件:返回之前的值可以让程序员在进行加法操作之后,检查原子变量的旧值,并根据旧值进行后续的操作 。这对于实现一些特定的同步模式或算法是非常有用的,因为它避免了因为操作间的竞争导致的意外结果 。
举个栗子这里做一个简单的线程池,并实现一个task,task的任务就是对原子变量counter进行递增,最后我们看结果是否与预期一致,这里线程池实现10个线程,给线程池推送100000个task 。
#include <IOStream>#include <thread>#include <mutex>#include <condition_variable>#include <queue>#include <functional>#include <atomic>class ThreadPool {public:ThreadPool(size_t numThreads) : stop(false) {for (size_t i = 0; i < numThreads; ++i) {threads.emplace_back([this] {while (true) {std::function<void()> task;{std::unique_lock<std::mutex> lock(queueMutex);condition.wAIt(lock, [this] { return stop || !tasks.empty(); });if (stop && tasks.empty()) {return;}task = std::move(tasks.front());tasks.pop();}task();}});}}template <class F>void AddTask(F&& f) {{std::lock_guard<std::mutex> lock(queueMutex);tasks.emplace(std::forward<F>(f));}condition.notify_one();}~ThreadPool() {{std::lock_guard<std::mutex> lock(queueMutex);stop = true;}condition.notify_all();for (std::thread& worker : threads) {worker.join();}}private:std::vector<std::thread> threads;std::queue<std::function<void()>> tasks;std::mutex queueMutex;std::condition_variable condition;bool stop;};int main() {std::atomic<int> counter(0);ThreadPool pool(10);constexpr int numTasks = 100000;for (int i = 0; i < numTasks; ++i) {pool.AddTask([&counter]() {counter++;});}std::cout << "Waiting for tasks to complete..." << std::endl;//注意:这里不会确保所有任务已经执行完毕,仅仅是等待一段时间以展示结果std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(5));std::cout << "Final Counter Value: " << counter << std::endl;return 0;}我们预期最后的结果是100000 。g++编译,不要忘记加-lpthread,执行:
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细心的小伙伴可能发现我的代码直接使用的counter++ , 这里需要注意,这只是个简单的测试代码,实际项目中要最好使用counter.fetch_add(1),因为counter++不保证++是个原子操作 。我在项目中遇到了该问题,最后加出来总会比预期值少,后来换成fetch_add后就正常了 。

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