C++编程 –安全并发访问容器元素
来源:互联网 发布:java代码反编译 编辑:程序博客网 时间:2024/06/10 00:43
C++ 安全并发访问容器元素
2014-9-24 flyfish
标准库STL的vector, deque, list等等不是线程安全的
例如 线程1正在使用迭代器(iterator)读vector
线程2正在对该vector进行插入操作,使vector重新分配内存,这样就造成线程1中的迭代器失效
STL的容器
多个线程读是安全的,在读的过程中,不能对容器有任何写入操作
多个线程可以同时对不同的容器做写入操作。
不能指望任何STL实现来解决线程难题,必须手动做同步控制.
方案1 对vector进行加锁处理
如果需要实现工业强度,需要做更多的工作。
方案2 微软的Parallel Patterns Library (PPL)
看MSDN
PPL 提供的功能
1 Task Parallelism: a mechanism to execute several work items (tasks) in parallel
任务并行:一种并行执行若干工作项(任务)的机制
2 Parallel algorithms: generic algorithms that act on collections of data in parallel
并行算法:并行作用于数据集合的泛型算法
3 Parallel containers and objects: generic container types that provide safe concurrent access to their elements
并行容器和对象:提供对其元素的安全并发访问的泛型容器类型
示例是对斐波那契数列(Fibonacci)的顺序计算和并行计算的比较
顺序计算是
使用 STL std::for_each 算法
结果存储在 std::vector 对象中。
并行计算是
使用 PPL Concurrency::parallel_for_each 算法
结果存储在 Concurrency::concurrent_vector 对象中。
命名空间Concurrency首字母大写,一般命名空间全是小写。
贴一个简单的示例代码
使用parallel_for_each 算法计算std::array 对象中每个元素的平方
参数分别是lambda 函数、函数对象和函数指针。
在微软的concurrent_vector.h文件中有这样一句
Microsoft would like to acknowledge that this concurrency data structure implementation
is based on Intel implementation in its Threading Building Blocks ("Intel Material").
也就是微软的concurrent_vector是在Intel 的Threading Building Blocks基础上实现的。
方案3 Intel TBB(Threading Building Blocks)
Intel TBB 提供的功能
1 直接使用的线程安全容器,比如 concurrent_vector 和 concurrent_queue。
2 通用的并行算法,如 parallel_for 和 parallel_reduce。
3 模板类 atomic 中提供了无锁(Lock-free或者mutex-free)并发编程支持。
方案4 无锁数据结构支持库Concurrent Data Structures (libcds).
地址 http://sourceforge.net/projects/libcds/
下载以后里面直接有从VC2008到VC2013的编译环境,依赖于boost库
方案5 Boost 使用boost.lockfree
boost.lockfree实现了三种无锁数据结构:
1 boost::lockfree::queue
2 boost::lockfree::stack
3 boost::lockfree::spsc_queue
生产者-消费者
下面的代码实现的是
实现了一个多写生成,多消费 队列。
产生整数,并被4个线程消费
2014-9-24 flyfish
标准库STL的vector, deque, list等等不是线程安全的
例如 线程1正在使用迭代器(iterator)读vector
线程2正在对该vector进行插入操作,使vector重新分配内存,这样就造成线程1中的迭代器失效
STL的容器
多个线程读是安全的,在读的过程中,不能对容器有任何写入操作
多个线程可以同时对不同的容器做写入操作。
不能指望任何STL实现来解决线程难题,必须手动做同步控制.
方案1 对vector进行加锁处理
effective STL给出的Lock框架
template<typename Container> //一个为容器获取和释放互斥体的模板 class Lock{ //框架;其中的很多细节被省略了 public:Lock(const Container& container) :c(container) { getMutexFor(c); //在构造函数中获取互斥体 } ~Lock() { releaseMutexFor(c); //在析构函数中释放它} private: const Container& c; };
如果需要实现工业强度,需要做更多的工作。
方案2 微软的Parallel Patterns Library (PPL)
看MSDN
PPL 提供的功能
1 Task Parallelism: a mechanism to execute several work items (tasks) in parallel
任务并行:一种并行执行若干工作项(任务)的机制
2 Parallel algorithms: generic algorithms that act on collections of data in parallel
并行算法:并行作用于数据集合的泛型算法
3 Parallel containers and objects: generic container types that provide safe concurrent access to their elements
并行容器和对象:提供对其元素的安全并发访问的泛型容器类型
示例是对斐波那契数列(Fibonacci)的顺序计算和并行计算的比较
顺序计算是
使用 STL std::for_each 算法
结果存储在 std::vector 对象中。
并行计算是
使用 PPL Concurrency::parallel_for_each 算法
结果存储在 Concurrency::concurrent_vector 对象中。
// parallel-fibonacci.cpp// compile with: /EHsc#include <windows.h>#include <ppl.h>#include <concurrent_vector.h>#include <array>#include <vector>#include <tuple>#include <algorithm>#include <iostream>using namespace Concurrency;using namespace std;// Calls the provided work function and returns the number of milliseconds // that it takes to call that function.template <class Function>__int64 time_call(Function&& f){ __int64 begin = GetTickCount(); f(); return GetTickCount() - begin;}// Computes the nth Fibonacci number.int fibonacci(int n){ if(n < 2) return n; return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2);}int wmain(){ __int64 elapsed; // An array of Fibonacci numbers to compute. array<int, 4> a = { 24, 26, 41, 42 }; // The results of the serial computation. vector<tuple<int,int>> results1; // The results of the parallel computation. concurrent_vector<tuple<int,int>> results2; // Use the for_each algorithm to compute the results serially. elapsed = time_call([&] { for_each (a.begin(), a.end(), [&](int n) { results1.push_back(make_tuple(n, fibonacci(n))); }); }); wcout << L"serial time: " << elapsed << L" ms" << endl; // Use the parallel_for_each algorithm to perform the same task. elapsed = time_call([&] { parallel_for_each (a.begin(), a.end(), [&](int n) { results2.push_back(make_tuple(n, fibonacci(n))); }); // Because parallel_for_each acts concurrently, the results do not // have a pre-determined order. Sort the concurrent_vector object // so that the results match the serial version. sort(results2.begin(), results2.end()); }); wcout << L"parallel time: " << elapsed << L" ms" << endl << endl; // Print the results. for_each (results2.begin(), results2.end(), [](tuple<int,int>& pair) { wcout << L"fib(" << get<0>(pair) << L"): " << get<1>(pair) << endl; });}
命名空间Concurrency首字母大写,一般命名空间全是小写。
贴一个简单的示例代码
使用parallel_for_each 算法计算std::array 对象中每个元素的平方
参数分别是lambda 函数、函数对象和函数指针。
#include "stdafx.h"#include <ppl.h>#include <array>#include <iostream>using namespace Concurrency;using namespace std;using namespace std::tr1;// Function object (functor) class that computes the square of its input.template<class Ty>class SquareFunctor{public:void operator()(Ty& n) const{n *= n;}};// Function that computes the square of its input.template<class Ty>void square_function(Ty& n){n *= n;}int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){// Create an array object that contains 5 values.array<int, 5> values = { 1, 2, 3, 4, 5 };// Use a lambda function, a function object, and a function pointer to // compute the square of each element of the array in parallel.// Use a lambda function to square each element.parallel_for_each(values.begin(), values.end(), [](int& n){n *= n;});// Use a function object (functor) to square each element.parallel_for_each(values.begin(), values.end(), SquareFunctor<int>());// Use a function pointer to square each element.parallel_for_each(values.begin(), values.end(), &square_function<int>);// Print each element of the array to the console.for_each(values.begin(), values.end(), [](int& n) { wcout << n << endl;});return 0;}
在微软的concurrent_vector.h文件中有这样一句
Microsoft would like to acknowledge that this concurrency data structure implementation
is based on Intel implementation in its Threading Building Blocks ("Intel Material").
也就是微软的concurrent_vector是在Intel 的Threading Building Blocks基础上实现的。
方案3 Intel TBB(Threading Building Blocks)
Intel TBB 提供的功能
1 直接使用的线程安全容器,比如 concurrent_vector 和 concurrent_queue。
2 通用的并行算法,如 parallel_for 和 parallel_reduce。
3 模板类 atomic 中提供了无锁(Lock-free或者mutex-free)并发编程支持。
方案4 无锁数据结构支持库Concurrent Data Structures (libcds).
地址 http://sourceforge.net/projects/libcds/
下载以后里面直接有从VC2008到VC2013的编译环境,依赖于boost库
方案5 Boost 使用boost.lockfree
boost.lockfree实现了三种无锁数据结构:
1 boost::lockfree::queue
2 boost::lockfree::stack
3 boost::lockfree::spsc_queue
生产者-消费者
下面的代码实现的是
实现了一个多写生成,多消费 队列。
产生整数,并被4个线程消费
#include <boost/thread/thread.hpp>#include <boost/lockfree/queue.hpp>#include <iostream>#include <boost/atomic.hpp>boost::atomic_int producer_count(0);boost::atomic_int consumer_count(0);boost::lockfree::queue<int> queue(128);const int iterations = 10000000;const int producer_thread_count = 4;const int consumer_thread_count = 4;void producer(void){ for (int i = 0; i != iterations; ++i) { int value = ++producer_count; while (!queue.push(value)) ; }}boost::atomic<bool> done (false);void consumer(void){ int value; while (!done) { while (queue.pop(value)) ++consumer_count; } while (queue.pop(value)) ++consumer_count;}int main(int argc, char* argv[]){ using namespace std; cout << "boost::lockfree::queue is "; if (!queue.is_lock_free()) cout << "not "; cout << "lockfree" << endl; boost::thread_group producer_threads, consumer_threads; for (int i = 0; i != producer_thread_count; ++i) producer_threads.create_thread(producer); for (int i = 0; i != consumer_thread_count; ++i) consumer_threads.create_thread(consumer); producer_threads.join_all(); done = true; consumer_threads.join_all(); cout << "produced " << producer_count << " objects." << endl; cout << "consumed " << consumer_count << " objects." << endl;}
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