转 https://segmentfault.com/a/1190000006941870
STL 和 Boost 都提供了 shared_mutex 来解决「读者-写者」问题。shared_mutex 这个名字并不十分贴切,不如 pthread 直呼「读写锁」。
所谓「读写锁」,就是同时可以被多个读者拥有,但是只能被一个写者拥有的锁。而所谓「多个读者、单个写者」,并非指程序中只有一个写者(线程),而是说不能有多个写者同时去写。
下面看一个计数器的例子。
class Counter {
public:
Counter() : value_(0) {
}
// Multiple threads/readers can read the counter's value at the same time.
std::size_t Get() const {
std::shared_lock
return value_;
}
// Only one thread/writer can increment/write the counter's value.
voID Increase() {
// You can also use lock_guard here.
std::unique_lock
value_++;
}
// Only one thread/writer can reset/write the counter's value.
voID reset() {
std::unique_lock
value_ = 0;
}
private:
mu@R_419_5991@ std::shared_mutex mutex_;
std::size_t value_;
};
shared_mutex 比一般的 mutex 多了函数 lock_shared() / unlock_shared(),允许多个(读者)线程同时加锁、解锁,而 shared_lock 则相当于共享版的 lock_guard。
对 shared_mutex 使用 lock_guard 或 unique_lock 就达到了写者独占的目的。
测试代码:
std::mutex g_io_mutex;
voID Worker(Counter& counter) {
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
counter.Increase();
std::size_t value = counter.Get();
std::lock_guard
std::cout << std::this_thread::get_ID() << ' ' << value << std::endl;
}
}
int main() {
const std::size_t SIZE = 2;
Counter counter;
std::vector
v.reserve(SIZE);
v.emplace_back(&Worker,std::ref(counter));
v.emplace_back(&Worker,std::ref(counter));
for (std::thread& t : v) {
t.join();
}
return 0;
}
输出(仍然是随机性的):
2978 1
4114 2
2978 3
4114 4
4114 6
2978 5
当然,对于计数器来说,原子类型 std::atomic<> 也许是更好的选择。
假如一个线程,先作为读者用 shared_lock 加锁,读完后突然又想变成写者,该怎么办?
方法一:先解读者锁,再加写者锁。这种做法的问题是,一解一加之间,其他写者说不定已经介入并修改了数据,那么当前线程作为读者时所持有的状态(比如指针、迭代器)也就不再有效。
方法二:用 upgrade_lock(仅限 Boost,STL 未提供),可以当做 shared_lock 用,但是必要时可以直接从读者「升级」为写者。
{
// Acquire shared ownership to read.
boost::upgrade_lock
// Read...
// Upgrade to exclusive ownership to write.
boost::upgrade_to_unique_lock
// Write...
}
可惜的是,我没能给 upgrade_lock 找到一个颇具实际意义的例子。
总结以上是内存溢出为你收集整理的C++ 并发编程(七):STL/boost之读写锁(Read-Write Lock)全部内容,希望文章能够帮你解决C++ 并发编程(七):STL/boost之读写锁(Read-Write Lock)所遇到的程序开发问题。
如果觉得内存溢出网站内容还不错,欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)