C++11 之 并发编程 (一)

  未来芯片制造，如果突破不了 5nm 极限，则 CPU 性能的提升，可能会依赖于三维集成技术，将多个 CPU 核集成在一起，使得多核系统越来越普遍。

  以前的 C++ 多线程，一是受限于平台，多借助于封装好的 APIs 来完成，例如：POSIX threads，Windows threads 等；二是受限于单核系统，本质上都是“伪多线程”：通过线程调度，使得单核系统进行任务的切换，形成多线程的假象。

  新的 C++11 标准，在语言层面上实现了多线程，其库中提供了相关组件，使得跨平台编写多线程 cpp 程序成为可能，最终能够在多核系统中实现真正的并行计算。

1  并发 (concurrency)

1.1 并发与并行

  计算机中的并发，指的是在单一系统中，同时执行多个独立的活动。对于多核系统，它们在同一时刻进行的活动，则称为并行。

  通俗的理解：当有两个人都在边吃饭边看电视时，对于一个人而言，吃饭和看电视就是并发，对于两个人而言，他们在同一时刻进行的活动，可称为并行。

 1) 单核的任务切换 (task switching)

 

 2) 双核的并行执行 (parallel execution)

  

 1.2 线程与进程

  如果将进程比作一套房子，那么住在房子里的人，其从事的各种活动 (比如，厨房做饭，客厅吃饭，卧室看电视)，就是一个个的线程。现在又搬来一个人，则当两个人都在房子里，做着各自的活动时，程序便由以前的单线程变为了多线程。

  有的房间 (比如客厅) 两个人都可以同时进出，这代表着进程中某些内存空间是共享的，每个线程都可以使用这些共享内存。有的房间 (比如厕所) 一次只能容纳一个人，先进去的把门锁上，后到的人看到锁，就在外面等待，直到先进去的人把锁打开，这就是“互斥核” (mutex)

  在应用程序中，具体利用到并发编程的，一是多进程并发，二是多线程并发，如下图：   

           

          (1) 多进程并发                     (2) 多线程并发

 

2  程序示例

  实现多线程需要 1） 头文件 <thread>   2） 单独的线程函数 threadFunc()   3）线程对象 thread t(threadFunc)   4）等待线程 join()

#include <thread>
#include <iostream>

void threadFunc()
{
    std::cout << "This is a thread!" << std::endl;
}

int main()
{
    std::thread t(threadFunc);
    t.join();
    
    std::cout << "This is main program!" << std::endl;
    
    return 0;
}

  输出结果为：

This is a thread!
This is main program!

   当使用 t.detach() 来代替 t.join() 时，主线程 main 不会等待新线程 t(threadFunc)，只会独自运行到程序结束。

 

3  任务代替线程

3.1  两个问题

1) 线程耗尽 (exhaustion)

　软件线程是一种有限的资源，当创建的线程数量多于系统所能够提供的，一个异常 std::system_error 就会抛出，程序便会终止。

2) 线程超额 (oversubscription)

　当等待运行的线程 (ready-to-run) 多于系统硬件线程 (hardware threads) 时，线程调度器会为每个软件线程在硬件线程上分配时间片 (time-slice)。若一个线程的时间片结束，另一个线程的时间片刚开始时，上下文的切换 (context switch) 就会被执行。对于多核系统，当线程从一个 CPU 被切换到另一个 CPU 中时，会造成很大的资源消耗。

3.2  基于任务 (task-based)

  基于线程编程 (thread-based)，必须手动管理上面的两个问题，增加了编程的难度。

  基于任务编程 (task-based)，通过 std::async，可将问题交由 C++标准库处理，简化了程序。

  1)  头文件 <future> 

  2) 单独的任务函数 taskFunc1 和 taskFunc2 

  3) 异步任务对象 auto fut1 = std::async(taskFunc1) 

  4) 获取任务函数返回值 fut1.get()

#include <iostream>
#include <thread>
#include <future>

std::string taskFunc1()
{
    std::string str = "This is task1";
    return str;
}

std::string taskFunc2()
{
    std::string str = " and task2";
    return str;
}

int main()
{
    auto fut1 = std::async(taskFunc1);
    auto fut2 = std::async(taskFunc2);

    std::cout << fut1.get() + fut2.get() << std::endl << "This is main program" << std::endl;

    return 0;
}

   输出结果为：

This is task1 and task2
This is main program

 

小结：

 1) thread-based programming needs manual management of thread exhaustion, oversubscription, load balancing, and adaptation to new platforms.

 2) task-based programming handles most of these issues via std::async with the default launch policy

 

参考资料：

  <C++ Concurrency in Action> chapter 1

  <Effecctive Modern C++>  chapter 7