在上一篇文章里，我们知道了如何去创建线程，并让它们并行地执行一些代码。这些代码的执行都是各自独立的。然而在一般来说，我们在编写多线程程序时经常会涉及到线程间共享的数据。当我们这么做的时候，我们就会遇到新的问题：同步。
我们将在下面的例程中看一看到底是什么问题。
同步问题
作为一个例子，我们将会创建一个简单的计数器结构。它有一个数值和方法来增加或减少这个数值。结构体的代码如下：
struct Counter {
int value;
Counter() : value(0){}
void increment(){
++value;
}
};
这没有什么新鲜的，现在让我们创建一些线程并且执行一些增加操作：
int main(){
Counter counter;
std::vector<std::thread> threads;
for(int i = 0; i < 5; ++i){
threads.push_back(std::thread([&counter](){
for(int i = 0; i < 100; ++i){
counter.increment();
}
}));
}
for(auto& thread : threads){
thread.join();
}
std::cout << counter.value << std::endl;
return 0;
}
没有什么新鲜的，我们创建了五个线程，并且让每一个线程增加计时器100次。在所有的线程运行结束后，我们输出计时器的值。
我期待这个程序会输出500.然而实际上，没有人能预测这个程序的输出究竟是什么。这儿是一些在我电脑上运行的结果：
442
500
477
400
422
487
以上代码的问题在于执行计时器的增加操作并不是一个原子操作。事实上，这个增加操作分为三个步骤：
1.读取计时器value的值
2.给value加一
3.将新的值存储到value中
当你使用以上代码运行一个单独的线程，这是没问题的。它会按顺序地执行一个有一个的操作。但是当你拥有多个线程的时候，你就会开始遇到许多问题。想象一下下面的场景：
1.线程一，读取value为0，增加1，所以value=1
2.线程二，读取value为0，增加1，所以value=1
3.线程一，将1存储到value中，value实际为1
4.线程二，将1存储到value中，value实际为1
这个场景起因于“交错”（interleaving）。交错描述了多个线程执行一些命令时可能出现的场景。即使对于三个指令和两个线程而言，也有很多可能发生交错的地方。当你有更多的线程和更多的指令时，几乎不可能完全避免交错。这个问题也会出现在当某个线程抢先执行一串指令的情况。
有很多方法可以来解决这种问题：
1.信号量
2.原子引用
3.监视器
4.条件代码
5.比较和交换
等等
在这篇博客中我们仅仅学习如何用信号量来解决这种问题。事实上，我们采用的是一种特殊的信号量，被称作互斥量（mutext）。互斥量是一个非常简单的对象。同一时间只有一个线程可以获得互斥量的锁，这种简单（或称之为强大）的特性可以帮助我们克服同步问题。
使用互斥量保护计时器线程的安全
在C++线程库中，互斥量定义在mutex.h文件中，并且由类std::mutex表达。一个互斥量有两个非常重要的方法：lock和unlock。就像它们名称所指示的，第一个函数使线程获取锁，而第二个释放锁。lock函数是阻塞的，只有当锁被获得后，线程才能从lock函数中返回并进一步执行。
为了让我们的计时器结构体更加安全，我们必须为它增加一个std::mutex成员，并且在它的每一个函数中lock和unlock这个成员：
struct Counter {
std::mutex mutex;
int value;
Counter() : value(0) {}
void increment(){
mutex.lock();
++value;
mutex.unlock();
}
};
如果我们现在再次拿前面的代码进行测试，这次我们的程序始终都会输出500。
异常和锁
现在，让我们再看看其他例子。假设这个计时器有一个减小操作，允许它的value值减小到0：
struct Counter {
int value;
Counter() : value(0) {}
void increment(){
++value;
}
void decrement(){
if(value == 0){
throw "Value cannot be less than 0";
}
--value;
}
};
你现在不希望直接访问计数器结构体，那么我们创建一个带互斥量的包装类：
struct ConcurrentCounter {
std::mutex mutex;
Counter counter;
void increment(){
mutex.lock();
counter.increment();
mutex.unlock();
}
void decrement(){
mutex.lock();
counter.decrement();
mutex.unlock();
}
};
这个包装类在大多数情境下都是可以正常运行的，但是当一个异常出现在减少函数中时，就会遇到一个很大的问题。事实上，当一个异常出现的时候，unlock函数不再被调用，因此整个程序将会始终处于阻塞状态。为了解决这个问题，在抛出异常前，你必须采用try/catch结构来解锁。
void decrement(){
mutex.lock();
try {
counter.decrement();
} catch (std::string e){
mutex.unlock();
throw e;
}
mutex.unlock();
}
这段代码不复杂，但是看起来比较丑陋。现在想象一个你有一个包含十个不同退出点的函数，你必须在每一个退出点都要记得调用unlock，那整个函数中在某一处你忘记unlock的概率就会变得很大。甚至当你增加了一个退出点的时候，你可能会忘记调用unlock函数。
下一个小节给出了一个很优雅的方案去解决这个问题。
锁的自动管理
当你想去保护一段代码（在我们的例子中是一个函数，但也可以存在于一段循环或控制结构中）时，有一个很好的解决方案去去避免忘记释放锁：std::lock_guard。
这个类是一个简单而聪明的锁管理者。当我们创建了std::lock_guard，它自动调用互斥量的lock。当guard销毁的时候，它也会自动释放锁。你可以这样使用它：
struct ConcurrentSafeCounter {
std::mutex mutex;
Counter counter;
void increment(){
std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex);
counter.increment();
}
void decrement(){
std::lock_guard<std::mutex> guard(mutex);
counter.decrement();
}
};
如此简洁，岂不美哉？
在这种情况下，你不必去惦记着函数中所有的退出点，它都被std::lock_guard对象的析构管理。
总结
我们讲解完了信号量。在这篇文章中，你学习了如何使用C++库中的互斥量保护共享变量，
记住锁是很慢的，实际上，当你使用锁的时候，你的程序实在串行执行。如果你想让你的程序高度并行，有很多其他的解决方法更有效，但是已经超出了这篇文章的范畴了。
下一话
在下一篇博客里，我们会讨论一些关于互斥量的进阶的话题，也会涉及到如何利用条件变量来修复当前程序存在的问题。
这篇文章涉及到的代码在这里。
