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C++ 标准库 <mutex>（长文解析）
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在现代多线程编程中，C++ 标准库 <mutex> 的关键类和使用场景，通过代码示例和实际案例，帮助读者掌握如何避免数据竞争、死锁等常见问题。
互斥量（Mutex）：线程安全的“门锁”
2.1 什么是互斥量？
互斥量（Mutex，Mutual Exclusion Object）是用于保护共享资源的同步原语。想象一个仓库的门锁：同一时间只能一人进入，其他人必须等待。互斥量的作用类似，它确保同一时刻只有一个线程能访问被保护的代码段（即临界区）。
#include <mutex>
std::mutex mtx; // 声明一个互斥量
2.2 锁定与解锁的“双重保险”
直接操作互斥量需调用 lock() 和 unlock()，但这种方式容易因异常或代码分支导致锁未释放，引发死锁。因此，C++ 标准库 std::lock_guard），通过 RAII（资源获取即初始化）机制自动管理锁的生命周期：
void safe_access() {
std::lock_guard<std::mutex> guard(mtx); // 构造时锁定，析构时自动解锁
// 临界区代码
}
比喻：std::lock_guard 就像自动门锁，进入时自动上锁，离开时无论是否发生异常，门锁都会自动打开，避免人为疏忽。
核心同步类详解：从基础到进阶
3.1 std::lock_guard：简单可靠的锁管理
std::lock_guard 是最简单的互斥量封装，适用于无需复杂控制的场景。例如，保护一个计数器的递增操作：
std::atomic<int> counter(0);
std::mutex mtx;
void increment() {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
counter++; // 安全递增
}
3.2 std::unique_lock：更灵活的锁控制
若需在代码中动态选择是否锁定、延迟锁定或提前释放锁，需使用 std::unique_lock。例如，结合条件变量时：
std::unique_lock<std::mutex> ulock(mtx);
cv.wait(ulock, []{ return data_ready; }); // 自动释放锁等待，唤醒后重新锁定
3.3 条件变量（std::condition_variable）：线程间的“交通灯”
条件变量允许线程在特定条件未满足时“暂停”，直到其他线程通知。例如，生产者-消费者模式：
std::queue<int> buffer;
std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
void producer() {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
buffer.push(42);
cv.notify_one(); // 通知消费者
}
void consumer() {
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
cv.wait(lock, []{ return !buffer.empty(); }); // 等待队列非空
int data = buffer.front();
buffer.pop();
}
比喻：条件变量就像交通灯，当资源就绪时（绿灯），线程才能通过临界区。
避免死锁：多线程编程的“陷阱”与解决方案
4.1 死锁的四大条件
死锁是多线程编程中极具破坏性的现象，需满足以下条件：
- 互斥：资源不可共享。
- 持有并等待：线程已持有资源，同时请求新资源。
- 非抢占：资源只能由持有线程主动释放。
- 循环等待：线程间形成环形等待链。
案例：两个线程互相等待对方释放资源：
std::mutex mtxA, mtxB;
void thread1() {
mtxA.lock();
std::this_thread::sleep_for(1s);
mtxB.lock(); // 此时 thread2 已锁定 mtxB，导致死锁
}
void thread2() {
mtxB.lock();
std::this_thread::sleep_for(1s);
mtxA.lock();
}
4.2 解决死锁的策略
- 按序锁定：所有线程按固定顺序获取锁（如按地址大小）。
- 超时机制：使用
try_lock_for或try_lock_until尝试锁定，避免无限等待。 - 避免嵌套锁定：减少在锁定代码中调用可能锁定其他资源的函数。
高级主题：递归锁与读写锁
5.1 std::recursive_mutex：允许递归锁定
普通互斥量不允许同一线程多次锁定，否则会死锁。而 std::recursive_mutex 允许递归锁定，适合嵌套调用场景：
std::recursive_mutex rmtx;
void nested_function() {
std::lock_guard<std::recursive_mutex> l(rmtx);
nested_function(); // 递归调用时不会死锁
}
5.2 std::shared_mutex：读写分离
当读操作远多于写操作时，std::shared_mutex（C++17）可允许多个线程同时读取，写操作时独占资源：
std::shared_mutex smtx;
void reader() {
std::shared_lock<std::shared_mutex> lock(smtx); // 共享锁
// 安全读取
}
void writer() {
std::unique_lock<std::shared_mutex> lock(smtx); // 独占锁
// 安全修改
}
实战案例：线程安全的计数器
6.1 问题描述
假设需要实现一个线程安全的计数器，支持多线程的递增操作。
6.2 错误示例（无锁）
int counter = 0;
void increment() {
counter++; // 存在竞争条件
}
多个线程同时执行 counter++ 时，可能导致结果不一致（如仅增加一次而非两次）。
6.3 解决方案（使用互斥量）
std::mutex mtx;
void thread_safe_increment() {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
counter++; // 现在安全
}
6.4 优化：原子操作（std::atomic）
对于简单类型，可直接使用 std::atomic<int>，无需显式互斥量：
std::atomic<int> atomic_counter(0);
void optimized_increment() {
atomic_counter++; // 原子操作，自动线程安全
}
注意：并非所有场景都能用原子类型，复杂对象或复合操作仍需互斥量。
总结与进阶建议
通过本文，读者应掌握 C++ 标准库
- 优先使用智能锁（如
std::lock_guard），避免手动管理锁。 - 条件变量与互斥量配合，实现线程间的高效通信。
- 警惕死锁，通过设计规范和超时机制降低风险。
对于进阶学习者，建议：
- 研究
std::call_once和std::future等高级同步工具。 - 阅读《C++ Concurrency in Action》等书籍，深入理解线程模型。
- 实践复杂场景（如分布式锁、线程池），巩固理论知识。
掌握 C++ 标准库