C++11多线程编程(五)——生产消费者模型之条件变量

当某个线程持有这把锁的时候(就是所谓的加锁)，那么这个线程是独占所有的资源，这里的资源指的是执行的权限，其他要抢夺资源的线程都不得不等待。在很多情况下，这都容易适用，但是有些情况下，却会产生一些异常情况。

在生产消费者模型当中，肯定都会用到互斥锁的机制的，当生产者往队列中放数据的瞬间，消费者是不能取数据的，那这时候可能会碰见一个问题，如果生成者因为某些原因，放数据过慢，但是消费者取数据很快，当队列中没有数据了，消费者还去取的话，就会发生异常情况。有些人可能会说，加个条件判断一下队列是否为空不就可以了。

这个肯定是当然可以的，但是在队列依旧没有数据的这一段时间，是要不断的循环判断这个条件，CPU肯定是会飙升的，浪费了很多不必要的资源。

这时候我们设想，能否设计这样的一种机制，如果在队列没有数据的时候，消费者线程能一直阻塞在那里，等待着别人给它唤醒，在生产者往队列中放入数据的时候通知一下这个等待线程，唤醒它，告诉它可以来取数据了。

于是多线程中的条件变量就横空出世！

条件变量是多线程数据同步的一种操作，不管是用哪种框架，哪种语言实现多线程的功能，条件变量都是不得不考虑的一种情况。C++中提供了#include <condition_variable>头文件，里面就包含了条件变量的相关类。其中有两个非常重要的接口，wait()和notify_one()，wait()可以让线程陷入休眠状态，意思就是不干活了，notify_one()就是唤醒真正休眠状态的线程，开始干活了。当然还有notify_all()这个接口，顾名思义，就是通知所有正在等待的线程，起来干活了。

以下是代码的实现部分

#include <iostream>
#include <deque>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
using namespace std;
 
deque<int> q;
mutex mt;
condition_variable cond;
 
void thread_producer()
{
    int count = 10;
    while (count > 0)
    {
        unique_lock<mutex> unique(mt);
        q.push_front(count);
        unique.unlock();
        cout << "producer a value: " << count << endl;
        cond.notify_one();
        this_thread::sleep_for(chrono::seconds(1));
        count--;
    }
}
 
void thread_consumer()
{
    int data = 0;
    while (data != 1)
    {
        unique_lock<mutex> unique(mt);
        while (q.empty())
            cond.wait(unique);
        data = q.back();
        q.pop_back();
        cout << "consumer a value: " << data << endl;
        unique.unlock();
    }
}
 
int main()
{
    thread t1(thread_consumer);
    thread t2(thread_producer);
    t1.join();
    t2.join();
    return 0;
}

 

生产者：首先生产者利用unique_lock来加锁，然后将生产的数据放入队列，打印，解锁，一旦解锁之后，消费者获得了执行机会。

消费者：另一方面消费者就会通过unique_lock获得控制权，也就是获得锁，然后判断队列为空的话就一直盗用wait()函数阻塞在那里，等待其他线程来唤醒它。而阻塞该线程时，该函数会自动解锁，允许其他线程执行。

生产者：再次回到生产者这里，生产者线程利用利用条件变量cond.notify_one()来通知阻塞的线程起来干活了。

消费者：阻塞在那里的消费者线程一旦得到notify唤醒，该函数取消阻塞并获取锁，然后取出队列中的数据，并打印，最后解锁。

生产者：再次回到生产者，然后生产者休眠1秒，这里休眠是为了模拟生产者生产慢的情况，实际开发的时候不要去休眠。最后减一，进入下一次生产。

以上就是利用条件变量来实现生产消费者模型，这个会大大降低CPU的占有率，当然代价就是编程稍微有点麻烦，但与这优化程序来比，这肯定是值的。

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