【并发编程】多线程程序同步策略

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c++11线程使用初探

std::thread

#include <thread>

只读的共享数据在多个线程间不存在race condition的危险，而可读可写共享数据在线程间共享时则需做好线程同步，即数据保护，主要包括lock-bad和lock-free策略。

常见的以互斥锁保护多线程间的共享数据，保证某一时刻仅有一个线程访问共享数据，导致线程间数据保护是串行，因此在多线佛山瓷砖十大名牌程环境中，锁保护的区域越小，并发程度越高。

采用条件变量等待某个事件或条件发生

c++11提供了两种条件变量：std::condition_variable和std::condition_variable_any，均需要和互斥量一起使用来保证操作的同步性。前者英语试卷家长评语仅能与std::mutex一起使用，后者可与所有mutex-like武大华科的锁一起使用，更加通用，但以牺牲空间、性能或操作系统资源为代价，因此std::condition_variable是首选；它们均在 头文件中定义。

生产者-消费者模式在并发编程中应用广泛，手扶梯有助于系统的解耦。队列是一种常见的在生产者和消费者线程间传递数据的容器，队列先入先出的特性满足应用对顺序性的要求。

人脸分析组件采用队列传递数据，通过在生产者线程中调用inputdata函数将待分析数据包送入队列，并调用notify_one通知消费者线程，从而消费者线程进行人脸数据分析。伪代码如下：

std::mutex mut;std::condition_variable cond;std::queue<data_chunk> data_queue;// 将待分析数据送入队列int inputdata(const data_chunk& data){  if (invalid_data)  {    log_error("invalid param!");    return error_code;  }  // 将数据送入队列  // 并发出通知  std::lock_guard<std::mutex> lk(mut);  data_queue.push(data);  cond.notify_one();  return success_code;}// inputdata在生产者线程中被调用，将待分析数据送入队列// 消费线程函数process从队列取数据以进行分析// 线程在条件未发生时因wait函数阻塞进入睡眠状态void process(){  while (not_exit_expression)  {    // 使用unique_lock而非lock_guard    std::unique_lock<std::mutex> lk(mut);    // wait函数在条件满足时返回，否则线程进党员大会主持词入阻塞状态    //    // 若lambda表达式返回fal（即不条件满足），则wait释放lk中锁资源，    // 且线程进入阻塞状态，以便生线程可以继续获取锁并送数据到队里；否则，    //    // 当notify_one通知条件变量时，消费消除从睡眠状态苏醒，重新获取锁，且对条件再次检查，lambda表达式返回true    // 此时，wait返回并继续持有锁资源，然后继续往下执行    cond.wait(lk, [](){ return !data_queue.empty(); });    data_chunk data = data_queue.front();    data_queue.pop();    // wait返回后持有锁，因此需要在此处解锁    lk.unlock();    // 处理数据    process_the_data;  }}