C++11特性：线程同步之条件变量

条件变量是C++11提供的另外一种用于等待的同步机制，它能阻塞一个或多个线程，直到收到另外一个线程发出的通知或者超时时，才会唤醒当前阻塞的线程。条件变量需要和互斥量配合起来使用，C++11提供了两种条件变量：

1. condition_variable：需要配合std::unique_lock<std::mutex>进行wait操作，也就是阻塞线程的操作。
2. condition_variable_any：可以和任意带有lock()、unlock()语义的mutex搭配使用，也就是说有四种：
1. std::mutex：独占的非递归互斥锁。
2. std::timed_mutex：带超时的独占非递归互斥锁。
3. std::recursive_mutex：不带超时功能的递归互斥锁。
4. std::recursive_timed_mutex：带超时的递归互斥锁。

条件变量通常用于生产者和消费者模型，大致使用过程如下：

1. 拥有条件变量的线程获取互斥量。
2. 循环检查某个条件，如果条件不满足阻塞当前线程，否则线程继续向下执行。
????????2.1 产品的数量达到上限，生产者阻塞，否则生产者一直生产。
????????2.2 产品的数量为零，消费者阻塞，否则消费者一直消费。
3. 条件满足之后，可以调用notify_one()或者notify_all()唤醒一个或者所有被阻塞的线程。
????????3.1 由消费者唤醒被阻塞的生产者，生产者解除阻塞继续生产。
????????3.2 由生产者唤醒被阻塞的消费者，消费者解除阻塞继续消费。

?1. condition_variable

1.1 成员函数：

condition_variable的成员函数主要分为两部分：线程等待（阻塞）函数 和线程通知（唤醒）函数，这些函数被定义于头文件 <condition_variable>。

1.1.1 等待函数：

调用wait()函数的线程会被阻塞。函数原型如下：

// ①
void wait (unique_lock<mutex>& lck);
// ②
template <class Predicate>
void wait (unique_lock<mutex>& lck, Predicate pred);

函数①：调用该函数的线程直接被阻塞。

函数②：该函数的第二个参数是一个判断条件，是一个返回值为布尔类型的函数。

????????②.1：该参数可以传递一个有名函数的地址，也可以直接指定一个匿名函数。
????????②.2：表达式返回false当前线程被阻塞，表达式返回true当前线程不会被阻塞，继续向下执行。?

注意：
独占的互斥锁对象不能直接传递给wait()函数，需要通过模板类unique_lock进行二次处理，通过得到的对象仍然可以对独占的互斥锁对象做如下操作，使用起来更灵活。

1. lock()：锁定关联的互斥锁。

2.?try_lock()：尝试锁定关联的互斥锁，若无法锁定，函数直接返回。

3.?try_lock_for()：试图锁定关联的可定时锁定互斥锁，若互斥锁在给定时长中仍不能被锁定，函数返回。

?4.?try_lock_until()：试图锁定关联的可定时锁定互斥锁，若互斥锁在给定的时间点后仍不能被锁定，函数返回。

5.?unlock()：将互斥锁解锁。

如果线程被该函数阻塞，这个线程会释放占有的互斥锁的所有权，当阻塞解除之后这个线程会重新得到互斥锁的所有权，继续向下执行（这个过程是在函数内部完成的，了解这个过程即可，其目的是为了避免线程的死锁）。

wait_for()函数和wait()的功能是一样的，只不过多了一个阻塞时长，假设阻塞的线程没有被其他线程唤醒，当阻塞时长用完之后，线程就会自动解除阻塞，继续向下执行。

template <class Rep, class Period>
cv_status wait_for (unique_lock<mutex>& lck,
                    const chrono::duration<Rep,Period>& rel_time);
	
template <class Rep, class Period, class Predicate>
bool wait_for(unique_lock<mutex>& lck,
               const chrono::duration<Rep,Period>& rel_time, Predicate pred);

wait_until()函数和wait_for()的功能是一样的，它是指定让线程阻塞到某一个时间点，假设阻塞的线程没有被其他线程唤醒，当到达指定的时间点之后，线程就会自动解除阻塞，继续向下执行。

template <class Clock, class Duration>
cv_status wait_until (unique_lock<mutex>& lck,
                      const chrono::time_point<Clock,Duration>& abs_time);

template <class Clock, class Duration, class Predicate>
bool wait_until (unique_lock<mutex>& lck,
                 const chrono::time_point<Clock,Duration>& abs_time, Predicate pred);

1.1.2?通知函数：?

void notify_one() noexcept;
void notify_all() noexcept;

1. notify_one()：唤醒一个被当前条件变量阻塞的线程。
2. notify_all()：唤醒全部被当前条件变量阻塞的线程?。

1.2 生产者和消费者模型：

图片基本的理解：?

生产者向任务队列中加任务，消费者从任务队列中取任务。消费者中有多个线程，生产者可以类比成老板，消费者类比成打工人。若没有任务则消费者就处于等待的状态，生产者会发通知通知消费者去取任务完成。

我们可以使用条件变量来实现一个同步队列，这个队列作为生产者线程和消费者线程的共享资源，示例代码如下：

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

class SyncQueue
{
public:
	SyncQueue(int maxSize) : m_maxSize(maxSize) {}

	void put(const int& x)
	{
		std::unique_lock<std::mutex> locker(m_mutex);
		// 判断任务队列是不是已经满了
		while (m_queue.size() == m_maxSize)
		{
			std::cout << "任务队列已满, 请耐心等待..." << std::endl;
			// 阻塞线程
			m_notFull.wait(locker);
		}
		// 将任务放入到任务队列中
		m_queue.push_back(x);
		std::cout << x << " 被生产" << std::endl;
		// 通知消费者去消费
		m_notEmpty.notify_one();
	}

	int take()
	{
		std::unique_lock<std::mutex> locker(m_mutex);
		while (m_queue.empty())
		{
			std::cout << "任务队列已空，请耐心等待。。。" << std::endl;
			m_notEmpty.wait(locker);
		}
		// 从任务队列中取出任务(消费)
		int x = m_queue.front();
		m_queue.pop_front();
		// 通知生产者去生产
		m_notFull.notify_one();
		std::cout << x << " 被消费" << std::endl;
		return x;
	}

	bool empty()
	{
		std::lock_guard<std::mutex> locker(m_mutex);
		return m_queue.empty();
	}

	bool full()
	{
		std::lock_guard<std::mutex> locker(m_mutex);
		return m_queue.size() == m_maxSize;
	}

	int size()
	{
		std::lock_guard<std::mutex> locker(m_mutex);
		return m_queue.size();
	}

private:
	std::list<int> m_queue;     // 存储队列数据
	std::mutex m_mutex;         // 互斥锁
	std::condition_variable m_notEmpty;   // 不为空的条件变量
	std::condition_variable m_notFull;    // 没有满的条件变量
	int m_maxSize;         // 任务队列的最大任务个数
};

int main()
{
	SyncQueue taskQ(50);
	auto produce = std::bind(&SyncQueue::put, &taskQ, std::placeholders::_1);
	auto consume = std::bind(&SyncQueue::take, &taskQ);
	std::thread t1[3];
	std::thread t2[3];
	for (int i = 0; i < 3; ++i)
	{
		t1[i] = std::thread(produce, i + 100);
		t2[i] = std::thread(consume);
	}

	for (int i = 0; i < 3; ++i)
	{
		t1[i].join();
		t2[i].join();
	}

	return 0;
}

上述代码中函数加锁的原因是避免同时对一个任务取和放。?

由于多线程环境中线程调度的不确定性，代码的输出结果会有多种可能，这就是为什么输出结果不唯一的主要原因。

条件变量condition_variable类的wait()还有一个重载的方法，可以接受一个条件，这个条件也可以是一个返回值为布尔类型的函数，条件变量会先检查判断这个条件是否满足，如果满足条件（布尔值为true），则当前线程重新获得互斥锁的所有权，结束阻塞，继续向下执行；如果不满足条件（布尔值为false），当前线程会释放互斥锁（解锁）同时被阻塞，等待被唤醒。

上面示例程序中的put()、take()函数可以做如下修改：

put()函数：

void put(const int& x)
{
	std::unique_lock<std::mutex> locker(m_mutex);
	// 根据条件阻塞线程
	m_notFull.wait(locker, [this]() {
		return m_queue.size() != m_maxSize;
		});
	// 将任务放入到任务队列中
	m_queue.push_back(x);
	std::cout << x << " 被生产" << std::endl;
	// 通知消费者去消费
	m_notEmpty.notify_one();
}

take()函数：?

int take()
{
	std::unique_lock<std::mutex> locker(m_mutex);
	m_notEmpty.wait(locker, [this]() {
		return !m_queue.empty();
		});
	// 从任务队列中取出任务(消费)
	int x = m_queue.front();
	m_queue.pop_front();
	// 通知生产者去生产
	m_notFull.notify_one();
	std::cout << x << " 被消费" << std::endl;
	return x;
}

修改之后可以发现，程序变得更加精简了，而且执行效率更高了，因为在这两个函数中的while循环被删掉了，但是最终的效果是一样的，推荐使用这种方式的wait()进行线程的阻塞。?

2. condition_variable_any

2.1 成员函数：

condition_variable_any的成员函数也是分为两部分：线程等待（阻塞）函数 和线程通知（唤醒）函数，这些函数被定义于头文件 <condition_variable>。

2.1.1：等待函数：

// ①
template <class Lock> void wait (Lock& lck);
// ②
template <class Lock, class Predicate>
void wait (Lock& lck, Predicate pred);

函数①：调用该函数的线程直接被阻塞。
函数②：该函数的第二个参数是一个判断条件，是一个返回值为布尔类型的函数。
????????②.1：该参数可以传递一个有名函数的地址，也可以直接指定一个匿名函数。
????????②.2：表达式返回false当前线程被阻塞，表达式返回true当前线程不会被阻塞，继续向下执行。
可以直接传递给wait()函数的互斥锁类型有四种，分别是：
std::mutex、std::timed_mutex、std::recursive_mutex、std::recursive_timed_mutex。
如果线程被该函数阻塞，这个线程会释放占有的互斥锁的所有权，当阻塞解除之后这个线程会重新得到互斥锁的所有权，继续向下执行（这个过程是在函数内部完成的，了解这个过程即可，其目的是为了避免线程的死锁）。
wait_for()函数和wait()的功能是一样的，只不过多了一个阻塞时长，假设阻塞的线程没有被其他线程唤醒，当阻塞时长用完之后，线程就会自动解除阻塞，继续向下执行。

template <class Lock, class Rep, class Period>
cv_status wait_for (Lock& lck, const chrono::duration<Rep,Period>& rel_time);
	
template <class Lock, class Rep, class Period, class Predicate>
bool wait_for (Lock& lck, const chrono::duration<Rep,Period>& rel_time, Predicate pred);

wait_until()函数和wait_for()的功能是一样的，它是指定让线程阻塞到某一个时间点，假设阻塞的线程没有被其他线程唤醒，当到达指定的时间点之后，线程就会自动解除阻塞，继续向下执行。?

template <class Lock, class Clock, class Duration>
cv_status wait_until (Lock& lck, const chrono::time_point<Clock,Duration>& abs_time);

template <class Lock, class Clock, class Duration, class Predicate>
bool wait_until (Lock& lck, 
                 const chrono::time_point<Clock,Duration>& abs_time, 
                 Predicate pred);

2.1.2?通知函数：?

void notify_one() noexcept;
void notify_all() noexcept;

1. notify_one()：唤醒一个被当前条件变量阻塞的线程。
2. notify_all()：唤醒全部被当前条件变量阻塞的线程?。

2.2 生产者和消费者模型：

使用条件变量condition_variable_any同样可以实现上面的生产者和消费者的例子，代码只有个别细节上有所不同：

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

class SyncQueue
{
public:
	SyncQueue(int maxSize) : m_maxSize(maxSize) {}

	void put(const int& x)
	{
		std::lock_guard<std::mutex> locker(m_mutex);
		// 根据条件阻塞线程
		m_notFull.wait(m_mutex, [this]() {
			return m_queue.size() != m_maxSize;
			});
		// 将任务放入到任务队列中
		m_queue.push_back(x);
		std::cout << x << " 被生产" << std::endl;
		// 通知消费者去消费
		m_notEmpty.notify_one();
	}

	int take()
	{
		std::lock_guard<std::mutex> locker(m_mutex);
		m_notEmpty.wait(m_mutex, [this]() {
			return !m_queue.empty();
			});
		// 从任务队列中取出任务(消费)
		int x = m_queue.front();
		m_queue.pop_front();
		// 通知生产者去生产
		m_notFull.notify_one();
		std::cout << x << " 被消费" << std::endl;
		return x;
	}

	bool empty()
	{
		std::lock_guard<std::mutex> locker(m_mutex);
		return m_queue.empty();
	}

	bool full()
	{
		std::lock_guard<std::mutex> locker(m_mutex);
		return m_queue.size() == m_maxSize;
	}

	int size()
	{
		std::lock_guard<std::mutex> locker(m_mutex);
		return m_queue.size();
	}

private:
	std::list<int> m_queue;     // 存储队列数据
	std::mutex m_mutex;         // 互斥锁
	std::condition_variable_any m_notEmpty;   // 不为空的条件变量
	std::condition_variable_any m_notFull;    // 没有满的条件变量
	int m_maxSize;         // 任务队列的最大任务个数
};

int main()
{
	SyncQueue taskQ(50);
	auto produce = std::bind(&SyncQueue::put, &taskQ, std::placeholders::_1);
	auto consume = std::bind(&SyncQueue::take, &taskQ);
	std::thread t1[3];
	std::thread t2[3];
	for (int i = 0; i < 3; ++i)
	{
		t1[i] = std::thread(produce, i + 100);
		t2[i] = std::thread(consume);
	}

	for (int i = 0; i < 3; ++i)
	{
		t1[i].join();
		t2[i].join();
	}

	return 0;
}

总结：以上介绍的两种条件变量各自有各自的特点，condition_variable 配合 unique_lock?使用更灵活一些，可以在任何时候自由地释放互斥锁，而condition_variable_any 如果和lock_guard 一起使用必须要等到其生命周期结束才能将互斥锁释放。但是，condition_variable_any 可以和多种互斥锁配合使用，应用场景也更广，而 condition_variable 只能和独占的非递归互斥锁（mutex）配合使用，有一定的局限性。在性能方面std::condition_variable通常提供更优的性能，因为它专门为与 std::mutex 配合使用而设计。std::condition_variable_any因其通用性可能在性能上有所折扣。这是因为它需要处理更广泛的锁类型，可能无法针对特定类型的锁进行优化。

本文参考：C++线程同步之条件变量 | 爱编程的大丙 (subingwen.cn)?