C++ 多线程编程详解：从基础到实战

在现代计算机体系结构中，多核处理器已经成为主流。为了充分发挥硬件性能，多线程编程显得尤为重要。C++ 作为一门强大而灵活的系统级语言，从 C++11 开始正式引入了标准化的线程库，为开发者提供了创建、管理线程及同步资源的现代化接口。

本文将全面系统地讲解 C++ 多线程编程，包括基础线程操作、数据共享、互斥锁、条件变量、异步任务、原子操作及并发容器等内容，并通过多个实战示例加深理解。

一、C++ 中的线程模型

1.1 什么是线程？

线程是操作系统能够调度的最小执行单元，是进程中的一个执行路径。一个进程可以包含多个线程，它们共享同一个内存空间，但每个线程有自己独立的栈。

1.2 C++ 的线程支持

从 C++11 开始，C++ 标准库提供了如下线程支持：

• std::thread：创建与管理线程
• std::mutex / std::lock_guard：互斥量与自动加锁
• std::condition_variable：条件变量
• std::future / std::async：异步任务
• std::atomic：原子类型，支持无锁编程

二、线程的基本使用

2.1 创建线程

#include <iostream>
#include <thread>

void hello() {
    std::cout << "Hello from thread!" << std::endl;
}

int main() {
    std::thread t(hello);
    t.join(); // 等待线程结束
    return 0;
}

2.2 传递参数给线程

void greet(std::string name) {
    std::cout << "Hello, " << name << std::endl;
}

std::thread t(greet, "Alice");

注意：需要传引用时需用 std::ref 包装。

void modify(int& x) { x += 10; }
int value = 5;
std::thread t(modify, std::ref(value));

2.3 join 与 detach

• join()：等待线程完成，阻塞调用线程。
• detach()：分离线程，后台运行，生命周期由系统管理。

std::thread t(f);
t.detach(); // 不再受 main 控制，需确保线程中不使用已销毁资源

三、共享数据与互斥机制

3.1 多线程共享数据的问题

多个线程对同一资源进行读写操作时，可能导致数据竞争（race condition）。

int counter = 0;

void increment() {
    for (int i = 0; i < 10000; ++i) {
        ++counter;
    }
}

多个线程同时修改 counter，结果不确定。

3.2 使用 mutex 加锁

#include <mutex>

std::mutex mtx;

void safe_increment() {
    for (int i = 0; i < 10000; ++i) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
        ++counter;
    }
}

3.3 lock_guard 与 unique_lock

• std::lock_guard：简单的 RAII 锁管理
• std::unique_lock：支持延迟锁定、手动解锁、条件变量使用

std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
lock.unlock(); // 可手动释放

四、条件变量与线程通信

4.1 生产者消费者模型

#include <condition_variable>
#include <queue>

std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
std::queue<int> buffer;

void producer() {
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        buffer.push(i);
        cv.notify_one();
    }
}

void consumer() {
    while (true) {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        cv.wait(lock, []{ return !buffer.empty(); });
        int item = buffer.front();
        buffer.pop();
        std::cout << "Consumed: " << item << std::endl;
    }
}

4.2 notify_one vs notify_all

• notify_one()：唤醒一个等待线程
• notify_all()：唤醒所有等待线程

五、异步编程与 future/promise

5.1 std::async

#include <future>

int compute() {
    return 42;
}

int main() {
    std::future<int> fut = std::async(compute);
    int result = fut.get(); // 阻塞直到返回值准备好
}

5.2 使用 promise 传递值

void worker(std::promise<int> p) {
    p.set_value(123);
}

std::promise<int> p;
std::future<int> f = p.get_future();
std::thread t(worker, std::move(p));
int val = f.get();

六、原子操作与无锁编程

6.1 std::atomic 基本用法

#include <atomic>

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

void task() {
    for (int i = 0; i < 10000; ++i)
        acounter.fetch_add(1);
}

常用方法：

• fetch_add, fetch_sub
• compare_exchange_weak/strong
• load, store

6.2 原子与内存序

std::memory_order 控制内存同步行为：

• memory_order_relaxed：不保证同步
• memory_order_acquire/release：适度同步
• memory_order_seq_cst：最严格同步，默认

七、并发容器与线程安全 STL

7.1 为什么要并发容器？

STL 中的容器如 vector、map 等并不是线程安全的。

并发容器如：

• concurrent_queue
• concurrent_vector（TBB 或 boost）
• std::atomic<T*> 实现的无锁链表等

7.2 自己实现线程安全队列

template <typename T>
class ThreadSafeQueue {
    std::queue<T> q;
    std::mutex mtx;
    std::condition_variable cv;

public:
    void push(T value) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
        q.push(std::move(value));
        cv.notify_one();
    }

    T pop() {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        cv.wait(lock, [&]{ return !q.empty(); });
        T val = std::move(q.front());
        q.pop();
        return val;
    }
};

八、实战案例：并发网页下载器

8.1 设计目标

• 支持多个 URL 同时下载
• 下载结果保存到 map 中
• 控制最大线程数量（线程池模型）

8.2 关键代码

#include <thread>
#include <map>
#include <mutex>
#include <vector>
#include <curl/curl.h>

std::mutex mtx;
std::map<std::string, std::string> result;

void download(const std::string& url) {
    CURL* curl = curl_easy_init();
    std::string data;
    if (curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION,
            [](char* ptr, size_t size, size_t nmemb, void* userdata) -> size_t {
                std::string* s = static_cast<std::string*>(userdata);
                s->append(ptr, size * nmemb);
                return size * nmemb;
            });
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &data);
        curl_easy_perform(curl);
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
    result[url] = data;
}

主程序并发控制：

std::vector<std::string> urls = {"http://a.com", "http://b.com"};
std::vector<std::thread> threads;

for (const auto& url : urls) {
    threads.emplace_back(download, url);
}
for (auto& t : threads) t.join();

九、C++20 中的并发增强

9.1 std::jthread

自动 join 的线程，避免遗忘 join()。

std::jthread t([]{ std::cout << "run\n"; });

9.2 stop_token 与可中断线程

std::jthread t([](std::stop_token st) {
    while (!st.stop_requested()) {
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
    }
});
t.request_stop();

十、总结与最佳实践

10.1 总结要点

10.2 最佳实践建议

• 不要过度创建线程，推荐线程池
• 多线程代码要尽可能保持无共享状态（状态隔离）
• 善用 RAII + lock_guard 管理锁
• 推荐使用 std::async 编写并行任务
• 合理选择同步机制：mutex vs atomic vs condition_variable