如何在Linux用C++处理并发

在Linux环境下使用C++处理并发，可以采用多种方法。以下是一些常见的并发编程技术：

1. 多线程：使用C++11标准库中的< thread> 头文件来创建和管理线程。

#include <
    iostream>
    
#include <
    thread>


void helloFunction() {
    
    std::cout <
    <
     "Hello from a thread!" <
    <
     std::endl;

}


int main() {
    
    std::thread t(helloFunction);
     // 创建一个新线程来执行helloFunction
    t.join();
     // 等待线程完成
    return 0;

}
    

1. 互斥锁：使用< mutex> 来保护共享资源，防止数据竞争。

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

std::mutex mtx;
     // 创建一个互斥锁

void printMessage(const std::string&
 msg) {
    
    mtx.lock();
     // 锁定互斥锁
    std::cout <
    <
     msg <
    <
     std::endl;
    
    mtx.unlock();
 // 解锁互斥锁
}


int main() {
    
    std::thread t1(printMessage, "Hello from thread 1");
    
    std::thread t2(printMessage, "Hello from thread 2");
    

    t1.join();
    
    t2.join();
    

    return 0;

}
    

1. 条件变量：使用< condition_variable> 来同步线程间的操作。

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

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


void printId(int id) {
    
    std::unique_lock<
    std::mutex>
     lck(mtx);

    cv.wait(lck, []{
    return ready;
}
    );
     // 等待条件变量
    std::cout <
    <
     "Thread " <
    <
     id <
    <
     std::endl;

}


void go() {
    
    std::lock_guard<
    std::mutex>
     lck(mtx);
    
    ready = true;
    
    cv.notify_all();
 // 通知所有等待的线程
}


int main() {
    
    std::thread threads[10];
    
    // spawn 10 threads:
    for (int i = 0;
     i <
     10;
     ++i)
        threads[i] = std::thread(printId, i);
    

    std::cout <
    <
     "10 threads ready to race..." <
    <
     std::endl;
    
    go();
     // go!

    for (auto &
    th : threads) th.join();
    

    return 0;

}
    

1. 原子操作：使用< atomic> 来实现无锁的并发数据结构和算法。

#include <
    iostream>
    
#include <
    thread>
    
#include <
    atomic>
    

std::atomic<
    int>
     counter(0);


void incrementCounter() {
    
    for (int i = 0;
     i <
     1000;
 ++i) {
    
        counter++;
 // 原子操作
    }

}


int main() {
    
    std::thread t1(incrementCounter);
    
    std::thread t2(incrementCounter);
    

    t1.join();
    
    t2.join();
    

    std::cout <
    <
     "Counter: " <
    <
     counter <
    <
     std::endl;
    

    return 0;

}
    

1. 异步编程：使用< future> 和< async> 来执行异步任务。

#include <
    iostream>
    
#include <
    future>


int asyncFunction() {
    
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
    
    return 42;

}


int main() {
    
    std::future<
    int>
     result = std::async(std::launch::async, asyncFunction);
     // 异步执行函数

    std::cout <
    <
     "Waiting for the result..." <
    <
     std::endl;
    
    int sum = result.get();
     // 获取异步操作的结果
    std::cout <
    <
     "Result: " <
    <
     sum <
    <
     std::endl;
    

    return 0;

}
    

1. 信号量：使用POSIX信号量（< semaphore.h> ）或者System V信号量来控制对共享资源的访问。

2. 管道和消息队列：使用UNIX域套接字或者管道（< pipe.h> ）来实现进程间通信。

3. 共享内存：使用POSIX共享内存（< sys/mman.h> ）或者System V共享内存（< sys/shm.h> ）来在进程间共享数据。

选择合适的并发模型取决于具体的应用场景和性能需求。在实际编程中，可能需要结合使用这些技术来实现高效且安全的并发控制。

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