C++线程、并发、并行
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一、线程、并发和并行的概念
1、线程定义：
- 程序执行的最小单元
- 轻量级的进程
- 共享同一进程的内存空间
特征：
- 独立的执行路径
- 共享进程资源
- 上下文切换开销较小
类型：
用户线程
内核线程
协程
2、并发定义：
- 多个任务在同一时间段内交替执行
- 宏观同时进行，微观交替
特点：
- 单核CPU也可实现
- 通过时间片轮转
- 提高系统响应性
- 资源利用率提升
实现方式：
进程间并发
线程间并发
协程并发
3、并行定义：
- 多个任务同时执行
- 物理上同时运行
特点：
- 多核/多处理器
- 真正同时执行
- 性能显著提升
实现方式：
- 多核处理
- 分布式计算
- GPU并行计算
4、并发 vs 并行
并发：
时间片交替执行
单核CPU
看似同时运行A B C
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并行：
真正同时执行
多核CPU
实际同时运行A B C
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5、并发编程模型
同步模型：
- 阻塞
- 非阻塞
- 同步
- 异步
通信模型：
共享内存
消息传递
Actor模型
CSP模型
6、并发编程挑战
常见问题：
- 竞争条件
- 死锁
- 资源争用
- 线程安全
解决策略：
互斥锁
信号量
原子操作
无锁编程
7、代码示例
并发示例：
// 并发执行
void concurrentTask() {std::thread t1([]{ // 任务A });std::thread t2([]{ // 任务B });t1.join();t2.join();
}并行示例：
// 并行计算
void parallelCompute(std::vector<int>& data) {// 使用并行算法std::for_each(std::execution::par, // 并行执行data.begin(), data.end(), [](int& value) {value *= 2; // 并行处理每个元素});
}8、并发级别
进程级并发
线程级并发
指令级并行
数据级并行
9、应用场景
适合并发/并行：
科学计算
图形渲染
大数据处理
网络服务器
实时系统
10、性能考虑
性能影响因素：
- 任务granularity
- 通信开销
- 同步机制
- 硬件配置
优化策略：
- 最小化锁竞争
- 减少上下文切换
- 负载均衡
- 选择合适并发粒度
- 现代C++并发支持
标准库支持：
- <thread>
- <mutex>
- <condition_variable>
- <future>
- <atomic>
选择依据：
- 任务特性
- 硬件配置
- 性能需求
- 复杂度
建议：
- 优先考虑并发
- 评估并行收益
- 使用高级抽象
- 谨慎设计
二、代码实践
1、函数指针创建线程
#include <iostream>
#include <thread>// 普通函数
void threadFunction(int param) {std::cout << "Thread with param: " << param << std::endl;
}int main() {// 使用函数指针创建线程std::thread t1(threadFunction, 42);t1.join();return 0;
}2、多种函数指针类型
// 不同签名的函数指针
void simpleFunction() {std::cout << "Simple function" << std::endl;
}void paramFunction(int x, double y) {std::cout << "Params: " << x << ", " << y << std::endl;
}int main() {// 无参函数std::thread t1(simpleFunction);// 多参数函数std::thread t2(paramFunction, 10, 3.14);t1.join();t2.join();
}3、函数指针与引用传递
void referenceFunction(int& value) {value *= 2;
}int main() {int x = 5;// 使用std::ref传递引用std::thread t(referenceFunction, std::ref(x));t.join();std::cout << "Modified x: " << x << std::endl; // 输出10
}4、类成员函数线程
class Worker {
public:void memberFunction(int param) {std::cout << "Member function: " << param << std::endl;}static void staticMemberFunction(int param) {std::cout << "Static member function: " << param << std::endl;}
};int main() {Worker worker;// 成员函数线程std::thread t1(&Worker::memberFunction, &worker, 100);// 静态成员函数线程std::thread t2(Worker::staticMemberFunction, 200);t1.join();t2.join();
}5、函数指针与Lambda结合
int main() {// 使用函数指针类型的Lambdaauto lambdaFunc = [](int x) {std::cout << "Lambda thread: " << x << std::endl;};std::thread t(lambdaFunc, 42);t.join();// 动态函数指针typedef void (*FuncPtr)(int);FuncPtr ptr = lambdaFunc;std::thread t2(ptr, 100);t2.join();
}6、高级函数指针线程池
#include <vector>
#include <functional>
#include <mutex>class ThreadPool {
private:std::vector<std::thread> threads;std::mutex mutex;public:// 使用函数指针创建线程void addThread(void (*func)(int), int param) {std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);threads.emplace_back(func, param);}// 使用std::function更灵活void addThreadFunc(std::function<void()> func) {std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);threads.emplace_back(func);}void joinAll() {for (auto& t : threads) {if (t.joinable()) {t.join();}}}
};// 示例函数
void workerFunc(int id) {std::cout << "Worker " << id << " running" << std::endl;
}int main() {ThreadPool pool;// 使用函数指针创建线程pool.addThread(workerFunc, 1);pool.addThread(workerFunc, 2);// 使用Lambdapool.addThreadFunc([]() {std::cout << "Lambda thread" << std::endl;});pool.joinAll();
}7、安全的函数指针线程管理
class SafeThread {
private:std::unique_ptr<std::thread> thread;std::atomic<bool> stop{false};public:template<typename Func, typename... Args>void start(Func&& func, Args&&... args) {// 确保之前的线程已结束if (thread && thread->joinable()) {thread->join();}// 创建新线程thread = std::make_unique<std::thread>(std::forward<Func>(func), std::forward<Args>(args)...);}void stop() {stop = true;if (thread && thread->joinable()) {thread->join();}}~SafeThread() {stop();}
};8、注意事项
- 避免悬空指针
- 使用std::ref传递引用
- 注意生命周期管理
- 使用智能指针管理资源
- 考虑线程安全
9、性能建议
- 尽量减少线程创建开销
- 使用线程池
- 避免频繁创建和销毁线程
- 选择合适的线程数
10、错误处理
try {std::thread t(threadFunction);t.join();
} catch (const std::system_error& e) {std::cerr << "Thread error: " << e.what() << std::endl;
}