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【Linux】线程同步

ai 2025/6/29 12:13:51

📝前言：

上篇文章我们讲解了【Linux】线程互斥，这篇文章我们来讲讲Linux——线程同步

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一，同步定义
二，条件变量
- 1. 基本介绍
- 2. 接口
- - 2.1 初始化和销毁
  - - 初始化
    - 销毁
  - 2.2 等待和通知
  - - 等待
    - 通知（唤醒）
三，使用经典规范
- 1. 等待代码
- 2. 唤醒代码
四，生产者消费者模型
- 1. 基本介绍
- 2. 使用示例

一，同步定义

在保证数据安全的前提下，让线程能够按照某种特定的顺序访问临界资源。我们可以回忆一下管道，管道的读写行为是具有顺序性的，这就是一种同步。

为什么需要同步？
当两个线程（一个读端，一个写端）同时访问一块内存的时候，为了保证线程安全性，需要加锁。但是，如果此时这块内存写端还没有写入内容，读端一直占据着锁（频繁申请，且每次都竞争到锁），写端就无法写入内容，读端也无法读到内容。

为此，我们可以让读端没读到内容的时候就进入等待（把锁给释放），然后唤醒写端（让写端拿锁）

如果有多个读端，又一个读端“离锁最近”一直在读，其他读端读不到怎么办？

这时候我们可以设计一个“等待队列”，让每个读端申请完一次锁以后，就要重新进入队列的末尾开始重新排队。

条件变量就具有这样的唤醒 + 等待队列的功能

二，条件变量

1. 基本介绍

解决线程间因共享资源状态变化而需要互相通知的问题，且保证公平性。

作用

让线程等待某个条件满足（如共享资源可用、数据准备完成等）。
当条件满足时，通知等待的线程继续执行。

关键操作

等待（Wait）：线程阻塞自己，放入指定条件变量的等待队列，等待条件变量被唤醒。
通知（Signal/Broadcast）：其他线程在条件满足时唤醒等待的线程。

与互斥锁的配合

条件变量本身不具备锁的功能，需配合互斥锁使用，确保对共享资源状态的检查和修改是原子操作。

2. 接口

基本上和mutex的接口一样。

2.1 初始化和销毁

初始化

静态分配

pthread_cond_t cond = PTHREAD_COND_INITIALIZER;

pthread_cond_t：条件变量cond的类型

动态分配

int pthread_cond_init(pthread_cond_t *restrict cond,const pthread_condattr_t *restrict attr);

cond：要初始化的条件变量
attr：nullptr

销毁

int pthread_cond_destroy(pthread_cond_t *cond)

2.2 等待和通知

等待

cond_wait包含两步操作：解锁 + 等待（类比--是3条汇编）

为什么条件变量要配合锁使用？

如果解锁 + 等待是两个动作，不是原子的，则会出现以下问题：

线程 A 条件不满足 → 解锁
线程 A 被切换，线程 B 唤醒线程 A（但是线程 A 还未进入等待，收不到这个唤醒，唤醒被错过）
切回线程 A ，A 进入等待，但接受不到唤醒信号了，变成死锁

常用接口
无限期阻塞等待（只有唤醒才醒来）

int pthread_cond_wait(pthread_cond_t *restrict cond,pthread_mutex_t *restrict mutex);

cond：在哪个条件变量上等待
mutex：对应的互斥锁
在进入等待的时候会释放锁，等待被唤醒后要重新申请锁
- 申请成功，就会接着运行后面的语句
- 申请不成功，就会在“锁上”阻塞（直到拿到锁）
被唤醒就是在临界区被唤醒，然后继续往后执行

时间片等待（超时了就醒来）

int pthread_cond_timedwait(pthread_cond_t *restrict cond,pthread_mutex_t *restrict mutex,const struct timespec *restrict abstime
);

绝对超时时间（如果到这个时间还没有被唤醒，就醒来）

通知（唤醒）

全部唤醒

int pthread_cond_broadcast(pthread_cond_t *cond);

如果cond里面没有能唤醒的，则什么都不做。

只唤醒条件变量的队头

int pthread_cond_signal(pthread_cond_t *cond);

三，使用经典规范

1. 等待代码

pthread_mutex_lock(&mutex); // 访问临界区先加锁
while (条件为假） // 判断条件是否满足，实现同步pthread_cond_wait(cond, mutex); // 条件不满足：释放锁 + 等待
访问临界资源; // 修改共享资源（条件可能再次变为不满足）
pthread_mutex_unlock(&mutex); // 访问完临界区解锁

为什么用 while 而不是 if？
虚假唤醒：

pthread_cond_wait执行错误（没有进入等待），然后返回
pthread_cond_wait一下被唤醒多个线程，但是一个线程执行完以后，条件再次变为不满足。此时其他线程过了if判断且被唤醒，再次向下执行，就会出现错误。所以要循环重新检查条件。

2. 唤醒代码

在另一个线程内：

pthread_mutex_lock(&mutex); // 代表也是在加锁的临界区内
访问临界资源（条件）;  // 使条件为真
pthread_cond_signal(&cond);  // （当条件为真，且有可以唤醒的）唤醒一个等待的线程
pthread_mutex_unlock(&mutex);

四，生产者消费者模型

1. 基本介绍

生产者消费者模式就是通过⼀个容器（交易场所）来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者往交易场所生产数据，消费者从交易场所获取数据，生产者的生产不需要等待消费者处理完数据。从而实现生产和消费的并发运行。
在这里插入图片描述

生产者与消费者关系：

生产者和生产者：互斥
消费者与消费者：互斥
生产者和消费者：互斥 + 同步

特点：

3 个要素：生产者，消费者，一个交易场所（临界资源）
3 个关系：（上面提到的生产者与消费者的关系）
2 种角色：生产者和消费者（分别由线程承担）
1 个交易场所：以特定结构构成的一种“内存”（临界资源）

优势

支持生产和消费解耦
忙闲不均
提高效率

2. 使用示例

我们实现一个基于BlockingQueue的生产者消费者模型
BlockingQueue核心要点：

Pop 的时候，如果队列里面没东西，则阻塞等待生产者Push
Push 的时候，如果队列满了，则阻塞等待消费者Pop

// BlockQueue.hpp
#include <pthread.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <queue>template <typename T>
class BlockQueue
{
private:bool Empty(){return blockqueue.size() == 0;}bool Full(){return blockqueue.size() == _cap;}public:BlockQueue(int cap): _prod_wait_num(0), _coms_wait_num(0), _cap(cap){pthread_mutex_init(&_mutex, nullptr);pthread_cond_init(&_full_cond, nullptr);pthread_cond_init(&_empty_cond, nullptr);}~BlockQueue(){pthread_mutex_destroy(&_mutex);pthread_cond_destroy(&_full_cond);pthread_cond_destroy(&_empty_cond);}void Push(const T &task){pthread_mutex_lock(&_mutex);while (Full()){_prod_wait_num++;pthread_cond_wait(&_full_cond, &_mutex);_prod_wait_num--;}blockqueue.push(task); // 修改临界资源std::cout << "生产者: " << pthread_self() << " 生产了一个任务" << std::endl;if (_coms_wait_num > 0)pthread_cond_signal(&_empty_cond);pthread_mutex_unlock(&_mutex);}T Pop(){pthread_mutex_lock(&_mutex);// 等待while (Empty()){_coms_wait_num++;// 如果唤醒，就在临界区被唤醒，然后继续往下执行pthread_cond_wait(&_empty_cond, &_mutex);_coms_wait_num--;}T task = blockqueue.front();blockqueue.pop();std::cout << "消费者: " << pthread_self() << " 处理了一个任务" << std::endl;// 唤醒if (_prod_wait_num > 0)pthread_cond_signal(&_full_cond);pthread_mutex_unlock(&_mutex);return task;}private:std::queue<T> blockqueue;pthread_mutex_t _mutex;pthread_cond_t _full_cond;pthread_cond_t _empty_cond;int _cap; // 设置容量上限int _prod_wait_num;int _coms_wait_num;
};// Main.cpp
#include "BlockQueue.hpp"
#include <vector>
#include <unistd.h>
#include <atomic>
#include "Task.hpp"void* Prod(void* args)
{BlockQueue<task_t>* ptr = static_cast<BlockQueue<task_t>*>(args);while(true){// sleep(1);ptr->Push(Download);}return nullptr;
}void* Coms(void* args)
{BlockQueue<task_t>* ptr = static_cast<BlockQueue<task_t>*>(args);while(true){task_t task = ptr->Pop(); // 获取任务// cout 输出也会有并发问题，暂时放在Pop里面task();}return nullptr;
}int main()
{BlockQueue<int> super(3);// 单生产者，单消费者pthread_t p[1], c[1];pthread_create(&p[0], nullptr, Prod, &super); // 生成者pthread_create(&c[0], nullptr, Coms, &super); // 消费者pthread_join(p[0], nullptr);pthread_join(c[0], nullptr);// // 多生产者，多消费者// pthread_t p[2], c[2];// pthread_create(&p[0], nullptr, Prod, &super); // 生成者// pthread_create(&c[0], nullptr, Coms, &super); // 消费者// pthread_create(&p[1], nullptr, Prod, &super); // 生成者// pthread_create(&c[1], nullptr, Coms, &super); // 消费者// pthread_join(p[0], nullptr);// pthread_join(c[0], nullptr);// pthread_join(p[1], nullptr);// pthread_join(c[1], nullptr);return 0;
}