【Linux初阶】多线程4 | POSIX信号量，基于环形队列的生产消费模型，线程池，线程安全的单例模式，STL-智能指针和线程安全

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文章目录

  • ☀️一、POSIX信号量
    • 🌻1.引入
    • 🌻2.信号量的概念
    • 🌻3.信号量函数
  • ☀️二、基于环形队列的生产消费模型
    • 🌻1.理解环形队列
    • 🌻2.代码案例
  • ☀️三、线程池
  • ☀️四、线程安全的单例模式
    • 🌻1.单例模式与设计模式
    • 🌻2.饿汉实现方式和懒汉实现方式
  • ☀️五、STL,智能指针和线程安全
  • ☀️六、其他常见的各种锁（了解）

☀️一、POSIX信号量

🌻1.引入

  • 回顾我们之前学习的线程知识，我们知道一个线程访问临界资源时，是需要满足生产消费条件的。
  • 因此我们对公共资源的访问逻辑一般为：加锁、检测、操作（等待或执行）、解锁。
  • 那么我们有没有一种办法，可以让我们提前得知检测条件是否满足呢？这就要涉及到我们今天要学习的知识 - 信号量了。

🌻2.信号量的概念

  • 什么是信号量

    • 信号量本质上就是一把计数器。

    • 是一把衡量衡量临界资源中资源多少的计数器。

    • 我们对临界资源进行整体加锁，就默认了，我们对这个资源是整体使用的。但是实际情况可能是，只有一份公共资源，但是允许访问资源不同区域的情况。

    • 申请信号量的本质：对临界资源中特定小块资源进行 预定 的机制（类似于网上预定电影票）。

    • 通过先申请信号量（计数器），再执行的方式，就可以实现在未来某个线程占有一部分临界资源，与其他线程占用同一临界资源的其他部分不冲突。

  • 信号量底层原理

    • 设 sem_t sem = 10，sem_t是计数器的类型，sem = 10表示这块临界资源可以分为10块小资源。

    • sem–，申请资源，必须保证操作的原子性，我们用 P代表这个操作。

    • sem++，归还资源，必须保证操作的原子性，我们用 V代表这个操作。

    • 信号量核心操作：PV原语。

🌻3.信号量函数

POSIX信号量和SystemV信号量作用相同，都是用于同步操作，达到无冲突的访问共享资源目的。 但POSIX可以用于线程间同步。

  • 初始化信号量
#include <semaphore.h>
int sem_init(sem_t *sem, int pshared, unsigned int value);
参数：pshared:0表示线程间共享，非零表示进程间共享value：信号量初始值
  • 销毁信号量
int sem_destroy(sem_t *sem);
  • 等待信号量
功能：等待信号量，会将信号量的值减1
int sem_wait(sem_t *sem); //P()
  • 发布信号量
功能：发布信号量，表示资源使用完毕，可以归还资源了。将信号量值加1。
int sem_post(sem_t *sem);//V()

☀️二、基于环形队列的生产消费模型

🌻1.理解环形队列

  • 环形队列采用数组模拟，用模运算来模拟环状特性

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数组有num格空间，当 i指向 num格的位置的时候，%（模）上 num，就可以回到起始位置。

  • 生产和消费什么时候能访问同一个位置

    1. 队列空的时候。
    2. 队列满的时候。
    3. 其他情况，生产者和消费者，根本上访问的区域是不同的。

  • 环形队列的生产消费问题需要 遵守的规则/完成的核心工作

    1. 生产者不能超过消费者。
    2. 消费者不能将生产者套一个圈及以上。
    3. 生产者消费者指向统一资源的情况：a.队列全空（生产者需要先执行）；b.队列全满（消费者需要先执行）。

在环形队列当中，大部分情况下，即满足上述规则，单生产和单消费是可以并发执行的。

  • 信号量是用来衡量临界资源中的资源数量的
    1. 对于生产者而言看重什么？队列中的剩余空间 – 空间资源定义一个信号量。
    2. 对于消费者而言看重什么？放入队列中的数据 – 数据资源定义一个信号量。

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我们给生产者和消费者各设定一个计数器，就可以很简单的进行多线程间的同步过程。

  • 双信号量运行原理（伪代码）

    对生产者而言：prodocter_sem = 10	//申请信号量，成功则向下运行，失败则阻塞comsumer_sem = 0;P(prodocter_sem);	//prodocter_sem--//从事生产活动 -- 把数据放到队列中V(comsumer_sem)；	//comsumer_sem++对消费者而言：P(comsumer_sem);	//comsumer_sem--//从事消费活动 -- 把数据从队列中拿出V(prodocter_sem)；	//prodocter_sem++

​ 当我们的生产信号量减到0时，再申请空间资源就申请不到了，因此就可以满足生产消费的三个条件。

🌻2.代码案例

  • 我们现在有信号量这个计数器，就可以很简单的进行多线程间的同步过程。
  • 下面的代码例子是两个线程分别同时进行生产消费。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stdlib.h>
#include <semaphore.h>
#include <pthread.h>#define NUM 16class RingQueue{
private:std::vector<int> q;int cap;sem_t data_sem;sem_t space_sem;int consume_step;int product_step;public:RingQueue(int _cap = NUM) :q(_cap), cap(_cap){sem_init(&data_sem, 0, 0);sem_init(&space_sem, 0, cap);consume_step = 0;product_step = 0;}void PutData(const int& data){sem_wait(&space_sem); // Pq[consume_step] = data;consume_step++;consume_step %= cap;sem_post(&data_sem); //V}void GetData(int& data){sem_wait(&data_sem);data = q[product_step];product_step++;product_step %= cap;sem_post(&space_sem);}~RingQueue(){sem_destroy(&data_sem);sem_destroy(&space_sem);}
};void* consumer(void* arg)
{RingQueue* rqp = (RingQueue*)arg;int data;for (; ; ) {rqp->GetData(data);std::cout << "Consume data done : " << data << std::endl;sleep(1);}
}//more faster
void* producter(void* arg)
{RingQueue* rqp = (RingQueue*)arg;srand((unsigned long)time(NULL));for (; ; ) {int data = rand() % 1024;rqp->PutData(data);std::cout << "Prodoct data done: " << data << std::endl;// sleep(1);}
}int main()
{RingQueue rq;pthread_t c, p;pthread_create(&c, NULL, consumer, (void*)&rq);pthread_create(&p, NULL, producter, (void*)&rq);pthread_join(c, NULL);pthread_join(p, NULL);
}

☀️三、线程池

/*threadpool.h*/
/* 线程池:
*一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销，进而影响缓存局部性和整体性能。而线程池维护着多个线程，等待着
监督管理者分配可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价。线程池不仅能够保证内核的充分利
用，还能防止过分调度。可用线程数量应该取决于可用的并发处理器、处理器内核、内存、网络sockets等的数量。* 线程池的应用场景：
*	1. 需要大量的线程来完成任务，且完成任务的时间比较短。 WEB服务器完成网页请求这样的任务，使用线程池技
术是非常合适的。因为单个任务小，而任务数量巨大，你可以想象一个热门网站的点击次数。 但对于长时间的任务，比如一个
Telnet连接请求，线程池的优点就不明显了。因为Telnet会话时间比线程的创建时间大多了。
*	2. 对性能要求苛刻的应用，比如要求服务器迅速响应客户请求。
*	3. 接受突发性的大量请求，但不至于使服务器因此产生大量线程的应用。突发性大量客户请求，在没有线程池情
况下，将产生大量线程，虽然理论上大部分操作系统线程数目最大值不是问题，短时间内产生大量线程可能使内存到达极限，
出现错误.* 线程池的种类：
* 线程池示例：
*	1. 创建固定数量线程池，循环从任务队列中获取任务对象，
*	2. 获取到任务对象后，执行任务对象中的任务接口
*/

/*threadpool.hpp*/
#ifndef __M_TP_H__
#define __M_TP_H__
#include <iostream>
#include <queue>
#include <pthread.h>#define MAX_THREAD 5
typedef bool (*handler_t)(int);class ThreadTask
{
private:int _data;handler_t _handler;
public:ThreadTask() :_data(-1), _handler(NULL) {}ThreadTask(int data, handler_t handler) {_data = data;_handler = handler;}void SetTask(int data, handler_t handler) {_data = data;_handler = handler;}void Run() {_handler(_data);}
};class ThreadPool
{
private:int _thread_max;int _thread_cur;bool _tp_quit;std::queue<ThreadTask*> _task_queue;pthread_mutex_t _lock;pthread_cond_t _cond;
private:void LockQueue() {pthread_mutex_lock(&_lock);}void UnLockQueue() {pthread_mutex_unlock(&_lock);}void WakeUpOne() {pthread_cond_signal(&_cond);}void WakeUpAll() {pthread_cond_broadcast(&_cond);}void ThreadQuit() {_thread_cur--;UnLockQueue();pthread_exit(NULL);}void ThreadWait() {if (_tp_quit) {ThreadQuit();}pthread_cond_wait(&_cond, &_lock);}bool IsEmpty() {return _task_queue.empty();}static void* thr_start(void* arg) {ThreadPool* tp = (ThreadPool*)arg;while (1) {tp->LockQueue();while (tp->IsEmpty()) {tp->ThreadWait();}ThreadTask* tt;tp->PopTask(&tt);tp->UnLockQueue();tt->Run();delete tt;}return NULL;}public:ThreadPool(int max = MAX_THREAD) :_thread_max(max), _thread_cur(max),_tp_quit(false) {pthread_mutex_init(&_lock, NULL);pthread_cond_init(&_cond, NULL);}~ThreadPool() {pthread_mutex_destroy(&_lock);pthread_cond_destroy(&_cond);}bool PoolInit() {pthread_t tid;for (int i = 0; i < _thread_max; i++) {int ret = pthread_create(&tid, NULL, thr_start, this);if (ret != 0) {std::cout << "create pool thread error\n";return false;}}return true;}bool PushTask(ThreadTask* tt) {LockQueue();if (_tp_quit) {UnLockQueue();return false;}_task_queue.push(tt);WakeUpOne();UnLockQueue();return true;}bool PopTask(ThreadTask** tt) {*tt = _task_queue.front();_task_queue.pop();return true;}bool PoolQuit() {LockQueue();_tp_quit = true;UnLockQueue();while (_thread_cur > 0) {WakeUpAll();usleep(1000);}return true;}
};
#endif

/*main.cpp*/
bool handler(int data)
{srand(time(NULL));int n = rand() % 5;printf("Thread: %p Run Tast: %d--sleep %d sec\n", pthread_self(), data, n);sleep(n);return true;
}
int main()
{int i;ThreadPool pool;pool.PoolInit();for (i = 0; i < 10; i++) {ThreadTask* tt = new ThreadTask(i, handler);pool.PushTask(tt);}pool.PoolQuit();return 0;
}

g++ -std=c++0x test.cpp -o test -pthread -lrt

☀️四、线程安全的单例模式

🌻1.单例模式与设计模式

  • 什么是单例模式

单例模式是一种 “经典的, 常用的, 常考的” 设计模式。

  • 什么是设计模式

IT行业这么火，涌入的人很多，俗话说林子大了啥鸟都有。大佬和菜鸡们两极分化的越来越严重，为了让菜鸡们不太拖大佬的后腿，于是大佬们针对一些经典的常见的场景，给定了一些对应的解决方案，这个就是 设计模式。

  • 单例模式的特点

某些类, 只应该具有一个对象(实例), 就称之为单例.

例如一个男人只能有一个媳妇.

在很多服务器开发场景中, 经常需要让服务器加载很多的数据 (上百G) 到内存中. 此时往往要用一个单例的类来管理这些数据.

🌻2.饿汉实现方式和懒汉实现方式

[洗碗的例子]

吃完饭, 立刻洗碗, 这种就是饿汉方式. 因为下一顿吃的时候可以立刻拿着碗就能吃饭.
吃完饭, 先把碗放下, 然后下一顿饭用到这个碗了再洗碗, 就是懒汉方式.

懒汉方式最核心的思想是 “延时加载”. 从而能够优化服务器的启动速度.

  • 饿汉方式实现单例模式
template <typename T>
class Singleton {static T data;
public:static T* GetInstance() {return &data;}
};

只要通过 Singleton 这个包装类来使用 T 对象, 则一个进程中只有一个 T 对象的实例.

  • 懒汉方式实现单例模式
template <typename T>
class Singleton {static T* inst;
public:static T* GetInstance() {if (inst == NULL) {inst = new T();}return inst;}
};

上述代码存在一个严重的问题, 线程不安全.

第一次调用 GetInstance 的时候, 如果两个线程同时调用, 可能会创建出两份 T 对象的实例.

但是后续再次调用, 就没有问题了.

  • 懒汉方式实现单例模式(线程安全版本)
// 懒汉模式, 线程安全
template <typename T>
class Singleton {volatile static T* inst; // 需要设置 volatile 关键字, 否则可能被编译器优化.static std::mutex lock;
public:static T* GetInstance() {if (inst == NULL) { // 双重判定空指针, 降低锁冲突的概率, 提高性能.lock.lock(); // 使用互斥锁, 保证多线程情况下也只调用一次 new.if (inst == NULL) {inst = new T();}lock.unlock();}return inst;}
};

注意事项:

  1. 加锁解锁的位置
  2. 双重 if 判定, 避免不必要的锁竞争
  3. volatile关键字防止过度优化

☀️五、STL,智能指针和线程安全

  • STL中的容器是否是线程安全的?

不是.

原因是, STL 的设计初衷是将性能挖掘到极致, 而一旦涉及到加锁保证线程安全, 会对性能造成巨大的影响.

而且对于不同的容器, 加锁方式的不同, 性能可能也不同(例如hash表的锁表和锁桶).

因此 STL 默认不是线程安全. 如果需要在多线程环境下使用, 往往需要调用者自行保证线程安全.

  • 智能指针是否是线程安全的?

对于 unique_ptr, 由于只是在当前代码块范围内生效, 因此不涉及线程安全问题.

对于 shared_ptr, 多个对象需要共用一个引用计数变量, 所以会存在线程安全问题. 但是标准库实现的时候考虑到了这个问题, 基于原子操作(CAS)的方式保证 shared_ptr 能够高效, 原子的操作引用计数.

☀️六、其他常见的各种锁（了解）

  • 悲观锁：在每次取数据时，总是担心数据会被其他线程修改，所以会在取数据前先加锁（读锁，写锁，行锁等），当其他线程想要访问数据时，被阻塞挂起。
  • 乐观锁：每次取数据时候，总是乐观的认为数据不会被其他线程修改，因此不上锁。但是在更新数据前，会判断其他数据在更新前有没有对数据进行修改。主要采用两种方式：版本号机制和CAS操作。
  • CAS操作：当需要更新数据时，判断当前内存值和之前取得的值是否相等。如果相等则用新值更新。若不等则失败，失败则重试，一般是一个自旋的过程，即不断重试。
  • 自旋锁，公平锁，非公平锁…

🌹🌹 多线4 的知识大概就讲到这里啦，博主后续会继续更新更多C++ 和 Linux的相关知识，干货满满，如果觉得博主写的还不错的话，希望各位小伙伴不要吝啬手中的三连哦！你们的支持是博主坚持创作的动力！💪💪

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