C++ STL容器如何解决线程安全的问题?

Posted 果冻虾仁

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了C++ STL容器如何解决线程安全的问题?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

众所周知,STL容器不是线程安全的。对于vector,即使写方(生产者)是单线程写入,但是并发读的时候,由于潜在的内存重新申请和对象复制问题,会导致读方(消费者)的迭代器失效。实际表现也就是招致了core dump。另外一种情况,如果是多个写方,并发的push_back(),也会导致core dump。

解法一:

加锁是一种解决方案,但是加std::mutex互斥锁确实性能较差。对于多读少写的场景可以用读写锁(也叫共享独占锁),来缓解。C++17引入了std::shared_mutex 。更多锁的种类可以阅读下面这篇文章,但是本文的目的自然不是自我重复再次介绍一次锁的使用,请继续阅读解法二!

https://blog.csdn.net/guodongxiaren/article/details/120799601https://blog.csdn.net/guodongxiaren/article/details/120799601

解法二:

更多的时候,其实可以通过固定vector的大小,避免动态扩容(无push_back)来做到lock-free!

即在开始并发读写之前(比如初始化)的时候,给vector设置好大小。

struct Data {
...
};
vector<Data> v;
v.resize(1000);

注意是resize,不是reserve!

可能大家平时用reserve()比较多,顾名思义,reserve就是预留内存。为的是避免内存重新申请以及容器内对象的拷贝。说白了,reserve()是给push_back()准备的!

而resize除了预留内存以外,还会调用容器元素的构造函数,不仅分配了N个对象的内存,还会构造N个对象。从这个层面上来说,resize()在时间效率上是比reserve()低的。但是在多线程的场景下,用resize再合适不过。

你可以resize好N个对象,多线程不管是读还是写,都是通过容器的下标访问【operator[]】来访问元素,不要push_back新元素。所谓的『写操作』在这里不是插入新元素,而是修改旧元素。

如果N的最大个数是可以预期的就直接设置就好,如果没办法预期就再把vector搞成ring buffer(环形队列)来缓解压力。

可以给元素类加上成员变量标记当前的读写状态、是否被消费等等。

当然,你会说,如果B,C,D,E,F这个5个线程是等价的,要不停消费vector中的元素,会造成重复消费不?

当然会。你可以把 队列头的下标定义程原子变量(std::atomic),尽管原子变量也需要做线程同步,但是比一般的锁开销要小很多啦。

如果你想连原子变量也不用,有没有办法呢?有啊。那就给B,C,D,E,F分配不同的消费队列啊。比如当前有5个读线程,那么每个线程就消费下标模5之后的某个固定结果的下标。比如:

  • B消费:0、5、10、15、……
  • C消费:1、6、11、16、……
  • D消费:2、7、12、17、……
  • E消费:3、8、13、18、……
  • F消费:4、9、14、19、……

每个读线程各自维护自己当前消费的最新下标。

这样做有啥问题没?也有,就是可能会导致不同的线程繁忙和等待的情况差异巨大:忙的忙死,闲的闲死。具体场景具体分析,总之,无论如何要控制住。不要让一个任务hang住整个线程。

关联容器的线程安全问题

vector是顺序容器,STL中还有一类关联容器其线程安全问题也不容小觑。比如map、unordered_map。

我们可能会有这样一种场景:在并发环境下,收集一些Key-Value,存储在某一个公共的容器中。这里也谈一下不用锁的方案,当然做不到放之四海皆准。它有一些限制条件,只能看是否满足你的需要了。

当有多个写线程对情况下,并发地插入 map/unordered_map都会引发core dump。对此,在某些场景下也可以避免加锁:如果全量的key有办法在并发之前就能拿到的,那么就对这个map,提前做一下insert。并发环境中如果只是修改value,而不是插入新key就不会core dump!不过如果你没办法保证多个写线程不会同时修改同一个key的value,那么可能存在value的覆盖。无法保证这点时,还是需要加锁。不过可以对key采取某种hash策略转成整型,然后进行分段加锁,减少一点锁冲突的概率,或者用一下CAS的策略。

你还有什么好的思路,欢迎补充!

 

以上是关于C++ STL容器如何解决线程安全的问题?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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