c++ 11的条件变量多线程

在 C++11 中，引入了 `<thread>` 和 `<mutex>` 标准库，它们支持高级的并发编程，其中包括条件变量（`std::condition_variable`）。条件变量是一种同步机制，它允许线程在满足特定条件（如数据可用或某个操作完成）时等待，并在该条件变为真时唤醒等待的线程。

条件变量通常与互斥量（`std::mutex`）一起使用，互斥量用于保护共享资源不被并发访问。以下是使用条件变量的基本步骤：

1. 创建互斥量和条件变量：

std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;

2. 线程启动时，获取互斥量并检查条件，如果没有满足，就调用 `cv.wait(mtx)` 让线程进入等待状态。

std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
if (dataReady) {
    // 数据已准备，处理业务逻辑
} else {
    cv.wait(lock); // 等待条件变为 true
}

3. 当条件满足时，在其他线程中通过 `cv.notify_one()` 或 `cv.notify_all()` 来唤醒等待的线程。

// 在另一个线程中，数据准备好后通知等待线程
lock.unlock(); // 先释放互斥量
cv.notify_one(); // 唤醒一个等待的线程

4. 等待线程会立即尝试重新获取互斥量并检查条件。

相关问题

C++ 条件变量 多线程

好的，你想了解关于 C++ 条件变量在多线程中的使用。

在多线程中，条件变量通常用于线程间的同步，它可以让一个线程等待另一个线程的特定事件发生。当这个特定事件发生时，另一个线程可以通过条件变量来通知等待的线程，让它继续执行。

C++ 中的条件变量一般需要和互斥锁一起使用，以保证线程安全。当一个线程等待条件变量时，它会释放互斥锁，让其他线程可以继续执行，等到条件变量被唤醒后，线程会重新获得互斥锁并继续执行。

下面是一个简单的示例代码：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>

std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
bool ready = false;

void worker_thread()
{
    // do some work
    {
        std::lock_guard<std::mutex> lk(mtx);
        ready = true;
    }
    cv.notify_one(); // 通知等待的线程
}

int main()
{
    std::thread worker(worker_thread);

    // 等待条件变量
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lk(mtx);
        cv.wait(lk, []{ return ready; }); // 等待条件变量被唤醒
    }

    std::cout << "Worker thread finished\n";
    worker.join();

    return 0;
}

在这个示例中，我们新开了一个线程 `worker_thread`，它会在一段时间后设置条件变量 `ready` 为 `true`，然后通知等待的线程。在 `main` 函数中，我们首先获得了互斥锁 `mtx`，然后调用 `cv.wait` 等待条件变量被唤醒。在等待期间，线程会释放互斥锁，让 `worker_thread` 可以继续执行。等到 `worker_thread` 设置了条件变量并通知后，`main` 函数会重新获得互斥锁并继续执行。最后，我们等待 `worker_thread` 结束并回收资源。

希望这个示例可以帮助你理解条件变量在多线程中的使用。

c++ 非静态变量 多线程

在多线程环境下，非静态变量的特点是每个线程都会拥有一份独立的副本，每个线程对该变量的操作都是互相独立的。

首先，非静态变量在多线程中的使用可以提供线程间的隔离性。由于每个线程拥有自己的副本，不同线程之间对非静态变量的修改不会相互影响，从而避免了数据的混乱和竞态条件的出现。

其次，非静态变量可以用来实现线程间的数据共享。虽然每个线程拥有一份独立的副本，但它们都指向同一个对象的引用。通过这个共享的引用，线程可以访问和修改对象的状态，从而实现线程之间的数据交互和共享。

然而，在多线程环境下使用非静态变量也存在一些问题。首先是线程安全性的问题，多个线程同时修改非静态变量可能引发数据不一致或者异常。为了避免这个问题，需要采取一定的线程同步机制，如使用锁或者其他线程安全的容器来确保数据的一致性和完整性。

同时，非静态变量的使用也可能导致内存泄漏问题。如果非静态变量没有正确释放，可能会造成内存的持续占用，导致系统性能下降甚至崩溃。因此，在多线程环境下，需要特别注意对非静态变量的内存管理和释放。

总之，在多线程环境下使用非静态变量，可以实现线程间的数据共享和隔离，但同时也需要注意线程安全性和内存管理的问题。只有在合适的场景使用合适的线程同步机制，并正确释放资源，才能保证程序的正确运行和性能的优化。