线程之线程同步
前言
当多个控制线程共享相同的内存时，需要确保每个线程看到一致的数据视图。如果每个线程使用的变量都是其他线程不会读取或修改的，那么就不会存在一致性问题。同样地，如果变量是只读的，多个线程同时读取该变量也不会有一致性问题。但是，当某个线程可以修改变量，而其他线程也可以读取或修改这个变量的时候，就需要对这些线程进行同步，以确保它们在访问变量的存储内容时不会访问到无效的数值。
当一个线程修改变量时，其他线程在读取这个变量的值时就可能会看到不一致的数据。在变量修改时间多于一个存储器访问周期的处理器结构中，当存储器读与存储器写这两个周期交叉时，这种潜在的不一致性就会出现。当然，这种行为是与处理器结构相关的，但是可移植性程序并不能对使用何种处理器结果作出假设。
图11-2描述了两个线程读写相同变量的假设例子。在这个例子中，线程A读取变量然后给这个变量赋予一个新的值，但写操作需要两个存储器周期。当线程B在这两个存储器写周期中间读取这个相同的变量时，它就会得到不一致的值。
为了解决这个问题，线程不得不使用锁，在同一时间只允许一个线程访问该变量。图11-3描述了这种同步。如果线程B希望读取变量，它首先要获取锁；同样地，当线程A更新变量时，也需要获取这把同样的锁。因而线程B在线程A释放锁以前不能读取变量。
当两个或多个线程试图在同一时间修改同一变量时，也需要进行同步。考虑变量递增操作的情况（图11-4），增量操作通常可分为三步：
（1）从内存单元读入寄存器。
（2）在寄存器中进行变量值的增加。
（3）把新的值写回内存单元。
图11-4 两个非同步的线程对同一个变量做增量操作
如果两个线程试图在几乎同一时间对同一变量做增量操作而不进行同步的话，结果就可能出现不一致。变量可能比原来增加了1，也有可能比原来增加了2，具体是1还是2取决于第二个线程开始操作时获取的数值。如果第二个线程执行第一步要比第一个线程执行第三步早，第二个线程读到的初始值就与第一个线程一样，它为变量加1，然后再写回去，事实上没有实际的效果，总的来说变量只增加了1。
如果修改操作是原子操作，那么就不存在竞争。在前面的例子中，如果增加1只需要一个存储器周期，那么就没有竞争存在。如果数据总是以顺序一致的方式出现，就不需要额外的同步。当多个线程并不能观察到数据的不一致时，那么操作就是顺序一致的。在现代计算机系统中，存储访问需要多个总线周期，多处理器的总线周期通常在多个处理器上是交叉的，所以无法保证数据是顺序一致的。
在顺序一致的环境中，可以把数据修改操作解释为运行线程的顺序操作步骤。可以把这样的情形描述为“线程A对变量增加了1，然后线程B对变量增加了1，所以变量的值比原来的大2”，或者描述为“线程B对变量增加了1，然后线程A对变量增加了1，所以变量的值比原来的大2”。这两个线程的任何操作顺序都不可能让变量出现除了上述值以外的其他数值。
除了计算机体系结构的因素以外，程序使用变量的方式也会引起竞争，也会导致不一致的情况发生。例如，可能会对某个变量加1，然后基于这个数值作出某种决定。增量操作这一步和作出决定这一步两者的组合并非原子操作，因而给不一致情况的出现提供了可能。
1、互斥量
可以通过使用pthread的互斥接口保护数据，确保同一时间只有一个线程访问数据。互斥量（mutex）从本质上说是一把锁，在访问共享资源前对互斥量进行加锁，在访问完成后释放互斥量上的锁。对互斥量进行加锁以后，任何其他试图再次对互斥量加锁的线程将会被阻塞直到当前线程释放该互斥锁。如果释放互斥锁时有多个线程阻塞，所有在该互斥锁上的阻塞线程都会变成可运行状态，第一个变为运行状态的线程可以对互斥量加锁，其他线程将会看到互斥锁依然被锁住，只能回去再次等待它重新变为可用。在这种方式下，每次只有一个线程可以向前执行。
在设计时需要规定所有的线程必须遵守相同的数据访问规则，只有这样，互斥机制才能正常工作。操作系统并不会做数据访问的串行化。如果允许其中的的某个线程在没有得到锁的情况下也可以访问共享资源，那么即使其他的线程在使用共享资源前都获取了锁，也还是会出现数据不一致的问题。
互斥变量用pthread_mutex_t数据类型表示，在使用互斥变量以前，必须首先对它进行初始化，可以把它置为常量PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER（只对静态分配的互斥量），也可以通过调用pthread_mutex_init函数进行初始化。如果动态地分配互斥量（例如通过调用malloc函数），那么在释放内存前需要调用pthread_mutex_destroy。
#include <pthread.h> int pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *restrict mutex, const pthread_mutexattr_t *restrict attr); int pthread_mutex_destroy(pthread_mutex_t *mutex); 返回值：若成功则返回0，否则返回错误编号
要用默认的属性初始化互斥量，只需把attr设置为NULL。
对互斥量进行加锁，需要调用pthread_mutex_lock，如果互斥量已经上锁，调用线程将阻塞直到互斥量被解锁。对互斥量解锁，需要调用pthread_mutex_unlock。
#include <pthread.h> int pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t *mutex); int pthread_mutex_trylock(pthread_mutex_t *mutex); int pthread_mutex_unlock(pthread_mutex_t *mutex); 返回值：若成功则返回0，否则返回错误编号
如果线程不希望被阻塞，它可以使用pthread_mutex_trylock尝试对互斥量进行加锁。如果调用pthread_mutex_trylock时互斥量处于未锁住状态，那么pthread_mutex_trylock将锁住互斥量，不会出现阻塞并返回0，否则pthread_mutex_trylock就会失败，不能锁住互斥量，而返回EBUSY。
实例
程序清单11-5描述了用于保护某个数据结构的互斥量。当多个线程需要访问动态分配的对象时，可以在对象中嵌入引用计数，确保在所有使用该对象的线程完成数据访问之前，该对象内存空间不会被释放。
程序清单11-5 使用互斥量保护数据结构
#include <stdlib.h> #include <pthread.h> struct foo { int f_count; pthread_mutex_t f_lock; /* more stuff here */ }; struct foo * foo_alloc(void) /* allocate the object */ { struct foo *fp; if((fp = malloc(sizeof(struct foo))) != NULL) { fp->f_count = 1; if(pthread_mutex_init(&fp->f_clock, NULL) != 0) { free(fp); return(NULL); } /* continue initialization */ } return(fp); } void foo_hold(struct foo *fp) /* add a reference to the object */ { pthread_mutex_lock(&fp->f_clock); fp->f_count++; pthread_mutex_unlock(&fp->f_lock); } void foo_rele(struct foo *fp) /* release a reference to the object */ { pthread_mutex_lock(&fp->f_lock); if(--fp->f_count == 0) /* last reference */ { pthread_mutex_unlock(&fp->f_lock); pthread_mutex_destroy(&fp->f_lock); free(fp); } else { pthread_mutex_unlock(&fp->f_lock); } }
在使用该对象前，线程需要对这个对象的引用计数加1，当对象使用完毕时，需要对引用计数减1。当最后一个引用被释放时，对象所占的内存空间就被释放。在对引用计数加1、减1以及检查引用计数是否为0这些操作之前需要锁住互斥量。
2、避免死锁
如果线程试图对同一个互斥量加锁两次，那么它自身就会陷入死锁状态，使用互斥量时，还有其他更不明显的方式也能产生死锁。例如，程序中使用多个互斥量时，如果允许一个线程一直占有第一个互斥量，并且在试图锁住第二个互斥量时处于阻塞状态，但是拥有第二个互斥量的线程也在试图锁住第一个互斥量，这时就会发生死锁。因为两个线程都在相互请求另一个线程拥有的资源，所以这两个线程都无法向前运行，于是就产生死锁。
可以通过小心地控制互斥量加锁的顺序来避免死锁的发生。例如，假设需要对两个互斥量A和B同时加锁，如果所有线程总是在对互斥量B加锁之前锁住互斥量A，那么使用这两个互斥量不会产生死锁（当然在其他资源上仍可能出现死锁）；类似地，如果所有的线程总是在锁住互斥量A之前锁住互斥量B，那么也不会发生死锁。只有在一个线程试图以与另一个线程相反的顺序锁住互斥量时，才可能出现死锁。
有时候应用程序的结果使得对互斥量加锁进行排序是很困难的，如果涉及了太多的锁和数据结构，可用的函数并不能把它转换成简单的层次，那么就需要采用另外的方法。可以先释放占有的锁，然后过一段时间再试。这种情况可以使用pthread_mutex_trylock接口避免死锁。如果已经占有某些锁而且pthread_mutex_trylock接口返回成功，那么就可以前进；但是，如果不能获取锁，可以先释放已经占有的锁，做好清理工作，然后过一段时间重新尝试。
实例
程序清单11-6（修改自程序清单11-5）用以描述两个互斥量的使用方法。当同时使用两个互斥量时，总是让它们以相同的顺序加锁，以避免死锁。第二个互斥量维护着一个用于跟踪foo数据结构的散列列表。这样hashlock互斥量保护foo数据结构中的fh散列表和f_next散列链字段。foo结构中的f_lock互斥量保护对foo结构中的其他字段的访问。
程序清单11-6 使用两个互斥量
#include <stdlib.h> #include <pthread.h> #define NHASH 29 #define HASH(fp) (((unsigned long)fp)%NHASH) struct foo *fh[NHASH]; pthread_mutex_t hashlock = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER; struct foo { int f_count; pthread_mutex_t f_lock; struct foo *f_next; /* protected by hashlock */ int f_id; /* more stuff here */ }; struct foo * foo_alloc(void) /* allocate the object */ { struct foo *fp; int idx; if((fp = malloc(sizeof(struct foo))) != NULL) { fp->f_count = 1; if(pthread_mutex_init(&fp->f_lock, NULL) != 0) { free(fp); return(NULL); } idx = HASH(fp); pthread_mutex_lock(&hashlock); fp->f_next = fh[idx]; fh[idx] = fp; pthread_mutex_lock(&fp->f_lock); pthread_mutex_unlock(&hashlock); /* continue initialization */ pthread_mutex_unlock(&fp->f_lock); } return(fp); } void foo_hold(struct foo *fp) /* add a reference to the object */ { pthread_mutex_lock(&fp->f_lock); fp->f_count++; pthread_mutex_unlock(&fp->f_lock); } struct foo * foo_find(int id) /* find an existing object */ { struct foo *fp; int idx; idx = HASH(fp); pthread_mutex_lock(&hashlock); for(fp = fh[idx]; fp != NULL; fp = fp->f_next) { if(fp->f_id == id) { foo_hold(fp); break; } } pthread_mutex_unlock(&hashlock); return(fp); } void foo_rele(struct foo *fp) /* release a reference to the object */ { struct foo *tfp; int idx; pthread_mutex_lock(&fp->f_lock); if(fp->f_count == 1) /* last reference */ { pthread_mutex_unlock(&fp->f_lock); pthread_mutex_lock(&hashlock); pthread_mutex_lock(&fp->f_lock); /* need to recheck the condition */ if(fp->f_count != 1) { fp->f_count--; pthread_mutex_unlock(&fp->f_lock); pthread_mutex_unlock(&hashlock); return; } /* remove from list */ idx = HASH(fp); tfp = fh[idx]; if(tfp == fp) { fh[idx] = fp->f_next; } else { while(tfp->f_next != fp) tfp = tfp->f_next; tfp->f_next = fp->f_next; } pthread_mutex_unlock(&hashlock); pthread_mutex_unlock(&fp->f_lock); pthread_mutex_destroy(&fp->f_lock); free(fp); } else { fp->f_count--; pthread_mutex_unlock(&fp->f_lock); } }
比较程序清单11-6和程序清单11-5，可以看出分配函数现在锁住散列列表锁，把新的结构添加到散列存储桶中，在对散列列表的锁解锁之前，先锁住新结构中的互斥量。因为新的结构是放在全局列表中的，其他线程可以找到它，所以在完成初始化之前，需要阻塞其他试图访问新结构的线程。
foo_find函数锁住散列列表锁，然后搜索被请求的结构。如果找到了，就增加其引用计数并返回指向该结构的指针。注意加锁的顺序是先在foo_find函数中锁定散列列表锁，然后再在foo_hold函数中锁定foo结构中的f_clock互斥量。
现在有了两个锁以后，foo_rele函数变得更加复杂。如果这是最后一个引用，因为将需要从散列列表中删除这个结构，就要先对这个结构互斥量进行解锁，才可以获取散列列表锁。然后重新获取结构互斥量。从上一次获得结构互斥量以来可能处于被阻塞状态，所以需要重新检查条件，判断是否还需要释放这个结构。如果其他线程在我们为满足锁顺序而阻塞时发现了这个结构并对其引用计数加1，那么只需要简单地对引用计数减1，对所有的东西解锁然后返回。
如此加、解锁太复杂，所以需要重新审视原来的设计。也可以使用散列列表锁来保护引用计数，使事情大大简化，结构互斥量可以用于保护foo结构中的其他任何东西。程序清单11-7反应了这种变化。
程序清单11-7 简化的加、解锁
#include <stdlib.h> #include <pthread.h> #define NHASH 29 #define HASH(fp) (((unsigned long)fp)%NHASH) struct foo *fh[HASH]; pthread_mutex_t hashlock = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER; struct foo { int f_count; /* protected by hashlock */ pthread_mutext_t f_lock; struct foo *f_next; /* protected by hashlock */ int f_id; /* more stuff here */ }; struct foo * foo_alloc(void) /* allocate the object */ { struct foo *fp; int idx; if((fp = malloc(sizeof(struct foo))) != NULL) { fp->f_count = 1; if(pthread_mutex_init(&fp->f_lock, NULL) != 0) { free(fp); return(NULL); } idx = HASH(fp); pthread_mutex_lock(&hashlock); fp->f_next = fh[idx]; fh[idx] = fp; pthread_mutex_lock(&fp->f_lock); pthread_mutex_unlock(&hashlock); /* continue initialization */ } return(fp); } void foo_hold(struct foo *fp) /* add a reference to the object */ { pthread_mutex_lock(&hashlock); fp->f_count++; pthread_mutex_unlock(&hashlock); } struct foo * foo_find(int id) /* find a existing object */ { struct foo *fp; int idx; idx = HASH(fp); pthread_mutex_lock(&hashlock); for(fp = fh[idx]; fp != NULL; fp = fp->f_next) { if(fp->f_id == id) { fp->f_count++; break; } } pthread_mutex_unlock(&hashlock); return(fp); } void foo_rele(struct foo *fp) /* release a reference to the object */ { struct foo *tfp; int idx; pthread_mutex_lock(&hashlock); if(--fp->f_count == 0) /* last reference, remove from list */ { idx = HASH(fp); tfp = fh[idx]; if(tfp == fp) { fh[idx] = fp->f_next; } else { while(tfp->f_next != fp) tfp = tfp->f_next; tfp->f_next = fp->f_next; } pthread_mutex_unlock(&hashlock); pthread_mutex_destroy(&fp->f_lock); free(fp); } else { pthread_mutex_unlock(&hashlock); } }
注意，与程序清单11-6中的程序相比，程序清单11-7中的程序简单得多。两种用途使用相同的锁时，围绕散列列表和引用计数的锁的排序问题就随之不见了。多线程的软件设计经常要考虑这类折中处理方案。如果锁的粒度太粗，就会出现很多线程阻塞等待相同的锁，源自并发性的改善微乎其微。如果锁的粒度太细，那么过多的锁开销会使系统性能受到影响，而且代码变得相当复杂。作为一个程序员，需要在满足锁需求的情况下，在代码复杂性和优化性能之间找到好平衡点。
对fp->f_next = fh[idx]; fh[idx] = fp;的理解： http://bbs.csdn.net/topics/330092120
3、pthread_mutex_timedlock函数（第三版新增）
当请求一个已经加锁的互斥量时，如果我们想要限定线程阻塞的时间（时间到了就不再阻塞等待），这时需要使用pthread_mutex_timedlock函数。pthread_mutex_timedlock函数类似于pthread_mutex_lock，只不过一旦设置的超时值到达，pthread_mutex_timedlock函数会返回错误代码ETIMEDOUT，线程不再阻塞等待。
#include <pthread.h> #include <time.h> int pthread_mutex_timedlock( pthread_mutex_t *restrict mutex, const struct timespec *restrict tsptr ); 返回值：若成功则返回0，失败则返回错误代码
超时值指定了我们要等待的时间，它使用绝对时间（而不是相对时间：我们指定线程将一直阻塞等待直到时刻X，而不是说我们将要阻塞X秒钟。）。该时间值用timespec结构表示：秒和纳秒。
实例
下面的实例说明了如何使用pthread_mutex_timedlock来避免线程无限期地阻塞。
#include "apue.h" #include <pthread.h> #include <sys/time.h> #include <time.h> int main(void) { int err; struct timespec tout; struct tm *tmp; char buf[64]; pthread_mutex_t lock = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER; pthread_mutex_lock(&lock); printf("mutex is locked\n"); clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &tout); tmp = localtime(&tout.tv_sec); strftime(buf, sizeof(buf), "%r", tmp); printf("current time is %s\n", buf); tout.tv_sec += 10; /* 10 seconds from now */ /* caution: this could lead to deadlock */ err = pthread_mutex_timedlock(&lock, &tout); clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &tout); tmp = localtime(&tout.tv_sec); strftime(buf, sizeof(buf), "%r", tmp); printf("the time is now %s\n", buf); if(err == 0) printf("mutex locked again!\n"); else printf("can't lock mutex again: %s\n", strerror(err)); exit(0); }
注意，编译上面程序时需要加上-lrt，否则会出现“undefined reference to‘clock_gettime’”这样的连接错误。（http://blog.csdn.net/langeldep/article/details/6427780）。
运行结果如下：
4、读写锁
读写锁与互斥量类似，不过读写锁允许更高的并行性。互斥量要么是锁住状态要么是不加锁状态，而且一次只有一个线程可以对其加锁。读写锁可以有三种状态：读模式下加锁状态，写模式下加锁状态，不加锁状态。一次只有一个线程可以占有写模式的读写锁，但是多个线程可以同时占有读模式的读写锁。
当读写锁是写加锁状态时，在这个锁被解锁之前，所有试图对这个锁加锁的线程都会被阻塞。当读写锁在读加锁状态时，所有试图以读模式对它进行加锁的线程都可以得到访问权，但是如果线程希望以写模式对此锁进行加锁，它必须阻塞直到所有的线程释放读锁。虽然读写锁的实现各不相同，但当读写锁处于读模式锁住状态时，如果有另外的线程试图以写模式加锁，读写锁通常会阻塞随后的读模式锁请求。这样可以避免读模式锁长期占用，而等待的写模式锁请求一直得不到满足。
读写锁非常适合于对数据结构读的次数远大于写的情况。当读写锁在写模式下时，它所保护的数据结构就可以被安全地修改，因为当前只有一个线程可以在写模式下拥有这个锁。当读写锁在读模式下时，只要线程获取了读模式下的读写锁，该锁所保护的数据结构可以被多个获得读模式锁的线程读取。
读写锁也叫做共享-独占锁，当读写锁以读模式锁住时，它是以共享模式锁住的；当它以写模式锁住时，它是以独占模式锁住的。
与互斥量一样，读写锁在使用之前必须初始化，在释放它们底层的内存前必须销毁。
#include <pthread.h> int pthread_rwlock_init(pthread_rwlock_t *restrict rwlock, const pthread_rwlockattr_t *restrict attr); int pthread_rwlock_destroy(pthread_rwlock_t *rwlock); 两者的返回值都是：若成功则返回0，否则返回错误编号
读写锁通过调用pthread_rwlock_init进行初始化。如果希望读写锁有默认的属性，可以传一个空指针给attr。
在释放读写锁占用的内存之前，需要调用pthread_rwlock_destroy做清理工作。如果pthread_rwlock_init为读写锁分配了资源，pthread_rwlock_destroy将释放这些资源。如果在调用pthread_rwlock_destroy之前就释放了读写锁占用的内存空间，那么分配给这个锁的资源就丢失了。
要在读模式下锁定读写锁，需要调用pthread_rwlock_rdlock；要在写模式下锁定读写锁，需要调用pthread_rwlock_wrlock。不管以何种方式锁住读写锁，都可以调用pthread_rwlock_unlock进行解锁。
#include <pthread.h> int pthread_rwlock_rdlock(pthread_rwlock_t *rwlock); int pthread_rwlock_wrlock(pthread_rwlock_t *rwlock); int pthread_rwlock_unlock(pthread_rwlock_t *rwlock); 所有的返回值都是：若成功则返回0，否则返回错误编号
在实现读写锁的时候可能会对共享模式下可获取的锁的数量进行限制，所以需要检查pthread_rwlock_rdlock的返回值。即使pthread_rwlock_wrlock和pthread_rwlock_unlock有错误的返回值，如果锁设计合理的话，也不需要检查其返回值。错误返回值的定义只是针对不正确地使用读写锁的情况，例如未经初始化的锁，或者试图获取已拥有的锁从而可能产生死锁这样的错误返回等。
Single UNIX Specification同样定义了有条件的读写锁原语的版本。
#include <pthread.h> int pthread_rwlock_tryrdlock(pthread_rwlock_t *rwlock); int pthread_rwlock_trywrlock(pthread_rwlock_t *rwlock); 两者的返回值都是：若成功则返回0，否则返回错误编号
可以获取锁时，函数返回0，否则，返回错误EBUSY。这些函数可以用于遵循某种锁层次但还不能完全避免死锁的情况。
实例
程序清单11-8中的程序解释了读写锁的使用。作业请求队列由单个读写锁保护。实现多个工作线程获取由单个主线程分配给它们的作业。
程序清单11-8 使用读写锁
#include <stdlib.> #include <pthread.h> struct job { struct job *j_next; struct job *j_prev; pthread_t j_id; /* tells which thread handles this job */ /* more stuff here */ }; struct queue { struct job *q_head; struct job *q_tail; pthread_rwlock_t q_lock; }; /* * Initialize a queue. */ int queue_init(struct queue *qp) { int err; qp->q_head = NULL; qp->q_tail = NULL; err = pthread_rwlock_init(&qp->q_lock, NULL); if(err != 0) return(err); /* continue initializationn */ return(0); } /* * Insert a job at the head of the queue. */ void job_insert(struct queue *qp, struct job *jp) { pthread_rwlock_wrlock(&qp->q_lock); jp->j_next = qp->q_head; jp->j_prev = NULL; if(qp->q_head != NULL) qp->q_head->j_prev = jp; else qp->q_tail = jp; /* list was empty */ qp->q_head = jp; pthread_rwlock_unlock(&qp->q_lock); } /* * Append a job on the tail of the queue. */ void job_append(struct queue *qp, struct job *jp) { pthread_rwlock_wrlock(&qp->q_lock); jp->j_next = NULL; jp->j_prev = qp->q_tail; if(qp->q_tail != NULL) qp->q_tail->j_next = jp; else qp->q_head = jp; /* list was empty */ qp->q_tail = jp; pthread_rwlock_unlock(&qp->q_lock); } /* * Remove the given job from a queue. */ void job_remove(struct queue *qp, struct job *jp) { pthread_rwlock_wrlock(&qp->q_lock); if(jp == qp->q_head) { qp->q_head = jp->j_next; if(qp->q_tail == jp) qp->q_tail = NULL; } else if (jp == qp-q_tail) { qp->q_tail = jp->j_prev; if(qp->q_head == jp) qp->q_head = NULL; } else { jp->j_prev->j_next = jp->j_next; jp->j_next->j_prev = jp->j_prev; } pthread_rwlock_unlock(&qp->q_lock); } /* * Find a job for the given thread ID. */ struct job * job_find(struct queue *qp, pthread_t id) { struct job *jp; if(pthread_rwlock_rdlock(&qp->q_lock) != 0) return(NULL); for(jp = qp->q_head; jp != NULL; jp = jp->j_next) if(pthread_equal(jp->j_id, id)) break; pthread_rwlock_unlock(&qp->q_lock); return(jp); }
在这个例子中，不管什么时候需要增加一个作业到队列中或者从队列中删除作业，都用写模式锁住队列的读写锁。不管何时搜索队列，首先需要获取读模式下的锁，允许所有的工作线程并发地搜索队列。在这种情况下，只有线程搜索队列的频率远远高于增加或删除作业时，使用读写锁才能改善性能。
工作线程只能从队列中读取与它们的线程ID匹配的作业。既然作业结构同一时间只能由一个线程使用，所以不需要额外加锁。
5、带超时限制的读写锁（第三版新增）
#include <pthread.h> #include <time.h> int pthread_rwlock_timedrdlock( pthread_rwlock_t *restrict rwlock, const struct timespec *restrict tsptr ); int pthread_rwlock_timedwrlock( pthread_rwlock_t *restrict rwlock, const struct timespec *restrict tsptr ); 返回值：若成功则返回0，失败则返回错误代码
同pthread_mutex_timedlock与thread_mutex_lock的区别完全一样。
6、条件变量
条件变量是线程可用的另一种同步机制（http://www.cnblogs.com/feisky/archive/2010/03/08/1680950.html）。条件变量给多个线程提供了一个会合的场所。条件变量与互斥量一起使用时，允许线程以无竞争的方式等待特定的条件发生。（条件变量基本概念和原理：http://hipercomer.blog.51cto.com/4415661/914841）
（线程同步:条件变量的使用细节分析：http://blog.chinaunix.net/uid-28852942-id-3757186.html）
条件本身是由互斥量保护的。线程在改变条件状态前必须首先锁住互斥量，其他线程在获得互斥量之前不会察觉到这种改变，因为必须锁定互斥量以后才能计算条件。
条件变量使用之前必须首先进行初始化，pthread_cond_t数据类型代表的条件变量可以用两种方式进行初始化，可以把常量PTHREAD_COND_INITIALIZER赋给静态分配的条件变量，但是如果条件变量是动态分配的，可以使用pthread_cond_init函数进行初始化。
在释放底层的内存空间之前，可以使用pthread_cond_destroy函数对条件变量进行去除初始化（deinitialize）。
#include <pthread.h> int pthread_cond_init( pthread_cond_t *restrict cond, pthread_condattr *restrict attr ); int pthread_cond_destroy( pthread_cond_t *cond ); 两者的返回值都是：若成功则返回0，否则返回错误代码
除非需要创建一个非默认属性的条件变量，否则pthread_cond_init函数的attr参数可以设置为NULL。
使用pthread_cond_wait等待条件变为真，如果在给定的时间内条件不能满足，那么会生成一个代码出错码的返回值。
#include <pthread.h> int pthread_cond_wait( pthread_cond_t *restrict cond, pthread_mutex_t *restrict mutex ); int pthread_cond_timedwait( pthread_cond_t *restrict cond, pthread_mutex_t *restrict mutex, const struct timespec *restrict timeout ); 两者的返回值都是：若成功则返回0，否则返回错误编号
传递给pthread_cond_wait的互斥量对条件进行保护，调用者把锁住的互斥量传给函数。函数把调用线程放到等待条件的线程列表上，然后对互斥量解锁，这两个操作是原子操作。这样就关闭了条件检查和线程进入休眠状态等待条件改变这两个操作之间的时间通道，这样线程就不会错过条件的任何变化。pthread_cond_wait返回时，互斥量再次被锁住。
pthread_cond_timedwait函数的工作方式与pthread_cond_wait函数相似，只是多了一个timeout。timeout值指定了等待的时间，它是通过timespec结构指定。时间值用秒数或者分秒数来表示，分秒数的单位是纳秒。
struct timespec { time_t tv_sec; /* seconds */ long tv_nsec; /* nanoseconds */ };
使用这个结构时，需要指定愿意等待多长时间，时间值是一个绝对数而不是相对数。例如，如果能等待3分钟，就需要把当前时间加上3分钟再转换到timespec结构，而不是把3分钟转换成timespec结构。
可以使用gettimeofday（http://www.cnblogs.com/nufangrensheng/p/3507715.html）获取用timeval结构表示的当前时间，然后把这个时间转换成timespec结构。要得到timeout值的绝对时间，可以使用下面的函数：
void maketimeout( struct timespec *tsp, long minutes ) { struct timeval now; /* get the current time */ gettimeofday( &now ); tsp->tv_sec = now.tv_sec; tsp->tv_nsec = now.tv_usec * 1000; /* usec to nsec */ /* add the offset to get timeout value */ tsp->tv_sec += minutes * 60; }
如果时间值到了但是条件还是没有出现，pthread_cond_timedwait将重新获取互斥量，然后返回错误ETIMEDOUT。从pthread_cond_wait或者pthread_cond_timedwait调用成功返回时，线程需要重新计算条件，因为其他的线程可能已经在运行并改变了条件。
有两个函数可以用于通知线程条件已经满足。pthread_cond_signal函数将唤醒等待该条件的某个线程，而pthread_cond_broadcast函数将唤醒等待该条件的所有线程。
POSIX规范为了简化实现，允许pthread_cond_signal在实现的时候可以唤醒不止一个线程。
#include <pthread.h> int pthread_cond_signal( pthread_cond_t *cond ); int pthread_cond_broadcast( pthread_cond_t *cond ); 两者的返回值都是：若成功则返回0，否则返回错误编号
调用pthread_cond_signal或者pthread_cond_broadcast，也称为向线程或条件发送信号。必须注意一定要在改变条件状态以后再给线程发送信号。
实例
程序清单11-9 使用条件变量
#include <pthread.h> struct msg { struct msg *m_next; /* ... more stuff here ... */ }; struct msg *workq; pthread_cond_t qready = PTHREAD_COND_INITIALIZER; pthread_mutex_t qlock = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER; void process_msg(void) { struct msg *mp; for( ; ; ) { pthread_mutex_lock(&qlock); while(workq == NULL) /* 从pthread_cond_wait或者pthread_cond_timedwait调用成功返回时，线程需要重新计算条件 */ { pthread_cond_wait(&qready, &qlock); } mp = workq; workq = mp->m_next; pthread_mutex_unlock(&qlock); /* now process the message mp */ } } void enqueue_msg(struct msg *mp) { pthread_mutex_lock(&qlock); mp->m_next = workq; workq = mp; pthread_mutex_unlock(&qlock); pthread_cond_signal(&qready); /* 在改变条件状态以后再给线程发送信号 */ }
7、Spin Locks（自旋锁）（第三版新增）
自旋锁与互斥量类似，区别是：若线程不能获取锁，互斥量是通过休眠的方式（线程被暂时取消调度，切换至其他可运行的线程）来阻塞线程；而自旋锁则是通过忙等（busy-waiting，spinning）的方式（线程不会被取消调度，一直在处于运行状态）来阻塞线程。自旋锁适于用这样的情况：锁被其他线程短期持有（很快会被释放），而且等待该锁的线程不希望在阻塞期间被取消调度，因为这会带来一些开销。
自旋锁通常被用作实现其他类型的锁的低级原语。当一个线程在自旋等待一个锁的时候，CPU不能做其他任何事了，这就浪费了CPU资源。这就是为什么要求自旋锁只能被短期保持的原因。
自旋锁在非抢占式内核中是非常有用的：除了提供互斥机制外，自旋锁可以（以自旋的方式）阻塞中断，这样中断处理程序就不会由于试图获取一个已经被锁住的自旋锁而使系统死锁。在这些非抢占式的内核中，中断处理程序是不能休眠的，所以它们唯一可以使用的同步原语只有自旋锁。
然而，在用户级，自旋锁并不是十分有用，除非你在一个不允许抢占的实时调度类中运行。在分时调度类中运行的用户级线程可以被取消调度：当它的时间片用完或者一个更高有效级的线程到来的时候。在这种情况下，如果被取消调度的线程原来持有一个自旋锁，那么在该自旋锁上阻塞的其他线程将会自旋比原来更长的时间。
自旋锁接口与互斥量接口类似。我们可以通过pthread_spin_init函数初始化一个自旋锁。使用pthread_spin_destroy函数对一个自旋锁取消初始化。
#include <pthread.h> int pthread_spin_init( pthread_spinlock_t *lock, int pshared ); int pthread_spin_destroy( pthread_spinlock_t *lock ); 两个函数的返回值：若成功则返回0，失败则返回错误代码
自旋锁只有一个属性，并且只有平台支持线程进程共享同步选项（Thread Process-Shared Synchronization option）该属性才有效。参数pshared代表进程共享（process shared）属性，它指示了自旋锁如何取得。如果把pshared设置为PTHREAD_PROCESS_SHARED，那么自旋锁可以被访问该锁的底层内存的线程获得，即使这些线程来自于不同的进程。如果把pshared设置为PTHREAD_PROCESS_PRIVATE，那么自旋锁只能本进程内初始化的线程获取。
要给自旋锁加锁，我们可以调用pthread_spin_lock（在获得锁之前，线程会一直自旋），或者pthread_spin_trylock（如果自旋锁不能立即获得，而是返回错误EBUSY，注意，此时线程不自旋）。无论调用哪个函数进行加锁，我们都可以调用pthread_spin_unlock进行解锁。
#include <pthread.h> int pthread_spin_lock( pthread_spinlock_t *lock ); int pthread_spin_trylock( pthread_spinlock_t *lock ); int pthread_spin_unlock( pthread_spinlock_t *lock ); 返回值：若成功则返回0，失败则返回出错代码
注意，如果自旋锁当前还没有加锁，那么调用pthread_spin_lock可直接对该自旋锁加锁而不会自旋。如果线程已经对自旋锁加了锁，现在又调用pthread_spin_lock对其加锁，那么结果是未定义的。如果我们对一个没有加锁的自旋锁进行解锁，其结果也是未定义的。
pthread_spin_lock或者pthread_spin_trylock函数返回0，则自旋锁被加上了锁。我们应该小心，不要调用会在持有自旋锁期间休眠的函数，否则将可能会浪费大量的CPU资源。
8、Barriers（屏障、关卡）（第三版新增）
关卡是一种同步机制，它可以协调并行工作的多个线程。关卡使每一个线程等待直到所有合作的线程都到达了同一点，然后再从这一点开始继续执行。其实我们之前已经见过一种形式的关卡——pthread_join函数，它使一个线程等待另一个线程的结束。
关卡比pthread_join函数更一般化。它允许任意数量的线程等待，直到所有的线程完成处理，但这些线程不一定退出。当所有的线程都到达这个关卡的时候它们可以继续执行工作。
我们可以使用pthread_barrier_init函数初始化一个关卡，使用pthread_barrier_destroy函数对一个关卡进行去除初始化。
#include <pthread.h> int pthread_barrier_init( pthread_barrier_t *restrict barrier, const pthread_barrierattr_t *restrict attr, unsigned int count ); int pthread_barrier_destroy( pthread_barrier_t *barrier ); 两个函数的返回值：若成功则返回0，失败则返回出错代码
当我们初始化一个关卡的时候，使用参数count指定在允许所有线程继续运行之前必须达到该关卡的线程的个数。使用参数attr指定关卡的属性，我们暂时先把attr设为NULL，初始化一个带有默认属性的关卡。如果调用pthread_barrier_init函数时给关卡分配了资源，这些资源会在调用pthread_barrier_destroy函数时释放。
如果一个线程率先完成了它的工作（到达关卡），该线程可以调用pthread_barrier_wait函数来等待其他所有的线程来赶上它。
#include <pthread.h> int pthread_barrier_wait( pthread_barrier_t *barrier ); 返回值：若成功则返回0或PTHREAD_BARRIER_SERIAL_THREAD，失败则返回错误编号
如果没有达到初始化函数中指定的count个数目的线程全部到达关卡，那么调用pthread_barrier_wait函数的线程会休眠。当count个线程中的最后一个线程调用pthread_barrier_wait函数时，所有的线程会被唤醒。
To one arbitrary thread, it will appear as if the pthread_barrier_wait function
returned a value of PTHREAD_BARRIER_SERIAL_THREAD. The remaining threads see
a return value of 0. This allows one thread to continue as the master to act on the results
of the work done by all of the other threads.（意思好像是说：有一个线程调用pthread_barrier_wait函数的返回值是PTHREAD_BARRIER_SERIAL_THREAD，而剩余的其他所有线程调用pthread_barrier_wait都返回0，返回PTHREAD_BARRIER_SERIAL_THREAD的那个线程就成为主线程，它负责处理所有线程完成的工作的结果。）
一旦count个线程都达到了关卡，并且所有线程都被唤醒。这个关卡就可以被再次使用，但是count不能被改变，除非我们调用pthread_barrier_destroy，然后再调用pthread_barrier_init重新初始化一个count。
实例：下面的程序展示了使用关卡来同步在单一作业上合作的多个线程
#include "apue.h" #include <pthread.h> #include <limits.h> #include <sys/time.h> #define NTHR 8 /* number of threads */ #define NUMNUM 8000000L /* number of numbers to sort */ #define TNUM (NUMNUM/NTHR) /* number to sort per thread */ long nums[NUMNUM]; long snums[NUMNUM]; pthread_barrier_t b; #ifdef SOLARIS #define heapsort qsort #else extern int heapsort(void *, size_t, size_t, int (*)(const void *, const void *)); #endif /* * Compare two long integers (helper function for heapsort) */ int complong(const void *arg1, const void *arg2) { long l1 = *(long *)arg1; long l2 = *(long *)arg2; if(l1 == l2) return 0; else if(l1 < l2) return -1; else return 1; } /* * Worker thread to sort a portion of the set of numbers. */ void * thr_fn(void *arg) { long idx = (long)arg; heapsort(&num[idx], TNUM, sizeof(long), complong); pthread_barrier_wait(&b); /* * Go off and perform more work ... */ return((void *)0); } /* * Merge the results of the individual sorted ranges. */ void merge() { long idx[NTHR]; long i, minidx, sidx, num; for(i = 0; i < NTHR; i++ ) idx[i] = i * TNUM; for(sidx = 0; sidx < NUMNUM; sidx++ ) { num = LONG_MAX; for( i = 0; i < NTHR; i++ ) { if((idx[i] < (i+1)*TNUM) && (nums[idx[i]] < num )) { num = nums[idx[i]]; minidx = i; } } snums[sidx] = nums[idx[minidx]]; idx[minidx]++; } } int main() { unsigned long i; struct timeval start, end; long long startusec, endusec; double elapsed; int err; pthread_T tid; /* * Create the initial set of numbers to sort */ srandom(1); for(i = 0; i < NUMNUM; i++ ) nums[i] = random(); /* * Create 8 threads to sort the numbers. */ gettimeofday(&start, NULL); pthread_barrier_init(&b, NULL, NTHR+1); for(i = 0; i < NTHR; i++) { err = pthread_create(&tid, NULL, thr_fn, (void *)(i * TNUM)); if(err != 0) err_exit(err, "can't create thread"); } pthread_barrier_wait(&b); merge(); gettimeofday(&end, NULL); /* * Print the sorted list. */ startusec = start.tv_sec * 1000000 + start.tv_usec; endusec = end.tv_sec * 1000000 + end.tv_usec; elapsed = (double)(endusec - startusec) / 1000000.0; printf("sort took %.4f seconds\n", elapsed); for( i = 0; i < NUMNUM; i++ ) printf("%ld\n", snums[i]); exit(0); }
This example shows the use of a barrier in a simplified situation where the threads
perform only one task. In more realistic situations, the worker threads will continue
with other activities after the call to pthread_barrier_wait returns.
In the example, we use eight threads to divide the job of sorting 8 million numbers.
Each thread sorts 1 million numbers using the heapsort algorithm (see Knuth [1998] for
details). Then the main thread calls a function to merge the results.
We don’t need to use the PTHREAD_BARRIER_SERIAL_THREAD return value from
pthread_barrier_wait to decide which thread merges the results, because we use
the main thread for this task. That is why we specify the barrier count as one more than
the number of worker threads; the main thread counts as one waiter.
If we write a program to sort 8 million numbers with heapsort using 1 thread only,
we will see a performance improvement when comparing it to the program in
Figure 11.16. On a system with 8 cores, the single-threaded program sorted 8 million
numbers in 12.14 seconds. On the same system, using 8 threads in parallel and 1 thread
to merge the results, the same set of 8 million numbers was sorted in 1.91 seconds, 6
times faster.
本篇博文内容摘自《UNIX环境高级编程》（第二版），仅作个人学习记录所用。关于本书可参考：http://www.apuebook.com/。
