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1.同步的接口

2.多线程但是按顺序来执行

3.生产消费模型

4.使用互斥加同步实现生产消费模型 (采用环形队列)


同步:在保证数据安全的前提下,让线程能够按照某种特定的顺序访问临界资源,从而有效避免饥饿问题

1.同步的接口

pthread_cond_t 是条件变量;

 

2.多线程但是按顺序来执行

  • 保证了每个线程都被执行,没有饥饿问题
#include<iostream>
#include<pthread.h>
#include<unistd.h>
using namespace std;

pthread_cond_t cond;//条件变量
pthread_mutex_t mtx;
void* Work(void* args)
{
    int num=*((int*)args);
    delete (int*)args;
    while(1)
    {
        pthread_cond_wait(&cond,&mtx);
        cout<<"worker: "<<num<<endl;
    }
}
void* Control(void* args)
{
    while(1)
    {
        pthread_cond_signal(&cond);
        sleep(1);
    }
}
int main()
{
    //初始化条件变量和互斥锁
    pthread_cond_init(&cond,NULL);
    pthread_mutex_init(&mtx,NULL);
    pthread_t master;
    pthread_t worker[5];

    for(int i=0;i<5;i++){//5个轻量级进程
        int* tmp=new int(i);
        pthread_create(worker+i,NULL,Work,(void*)tmp);
    }
    pthread_create(&master,NULL,Control,NULL);//使用同步管理另外5个轻量级进程按特定顺序执行

    //等待轻量级进程
    for(int i=0;i<5;i++)
    {
        pthread_join(worker[i],NULL);
    }
    //释放条件变量和互斥锁
    pthread_join(master,NULL);
    pthread_cond_destroy(&cond);
    return 0;
}

 执行结果:

3.生产消费模型

4.使用互斥加同步实现生产消费模型 (采用环形队列)

条件变量判断应采用while而不是if,线程被挂起其他,线程可能会修改临界资源,pthread_cond_signal唤醒线程可能条件不再满足;

if(判断条件)//不完全正确的
    {
        pthread_cond_wait(&_cond,&_mtx);
    }
while(判断条件)//正确
    {
        pthread_cond_wait(&_cond,&_mtx);
    }

BlockQueue.hpp

#pragma once
#include<iostream>
#include<queue>
#include<pthread.h>

#define CAPACITY 10

namespace ds_blockqueue{
    template<class T>
    class BlockQueue
    {
    private:
        std::queue<T> bq;//先入先出队列
        int cap;//容量
        //两个条件变量和一个互斥锁
        pthread_cond_t pc;
        pthread_cond_t cc;
        pthread_mutex_t mtx;
    public:
        BlockQueue()
            :cap(CAPACITY)
        {
            pthread_cond_init(&pc,nullptr);
            pthread_cond_init(&cc,nullptr);
            pthread_mutex_init(&mtx,nullptr);
        }
        ~BlockQueue()
        {
            pthread_cond_destroy(&pc);
            pthread_cond_destroy(&cc);
            pthread_mutex_destroy(&mtx);
        }
    private:
        void WaitProducer()
        {
            pthread_cond_wait(&pc,&mtx);
        }
        void WaitConsumer()
        {
            pthread_cond_wait(&cc,&mtx);
        }
        void WakeupProducer()
        {
            pthread_cond_signal(&pc);
        }
        void WakeupConsumer()
        {
            pthread_cond_signal(&cc);
        }
        void Lock()
        {
            pthread_mutex_lock(&mtx);
        }
        void Unlock()
        {
            pthread_mutex_unlock(&mtx);
        }
    private:
        bool IsFull()
        {
            return bq.size()==cap;
        }
        bool IsEmpty()
        {
            return bq.size()==0;
        }
    public:
        //当满时生产者需要等待消费者消费
        //当空时消费者需要等待生产者生产
        void Push(const T& in)
        {
            Lock();
            while(IsFull())//被挂起如果其他轻量级进程修改临界资源,使用if判断这个条件条件不一定是满足的使用while免得伪唤醒
            {
                WaitProducer();
            }
            bq.push(in);
            //生成一个就可以消费了
            //if(bq.size()>=cap/2)
                WakeupConsumer(); 
            Unlock();
        }
        void Pop(T* out)
        {
            Lock();
            while(IsEmpty())//被挂起如果其他轻量级进程修改临界资源,使用if判断这个条件条件不一定是满足的使用while免得伪唤醒
            {
                WaitConsumer();
            }
            *out=bq.front();
            bq.pop();
            //消费一个就可以生产了
            //if(bq.size()<=cap/2)
                WakeupProducer();
            Unlock();
        }
    };
}

cp_test.cc

#include "BlockQueue.hpp"
#include "Task.hpp"
#include<unistd.h>
#include<cstdlib>
#include<time.h>
using namespace ds_blockqueue;
using namespace ds_task;

const char* op="+-*/";
void* Consumer(void* args)
{
    BlockQueue<Task>* bq=(BlockQueue<Task>*)args;
    while(true)
    {
        Task t;
        int data=0;
        bq->Pop(&t);
        std::cout<<"消费数据:";
        t();
        sleep(1);
    }
}
void* Producer(void* args)
{
    BlockQueue<Task>* bq=(BlockQueue<Task>*)args;
    while(true)
    {

        int x=rand()%20+1;
        int y=rand()%20+1;
        char tmp=op[rand()%4];
        Task t(x,y,tmp);
        
        // //制造数据
        // int data=rand()%10+1;
        //std::cout<<"生产数据:"<<data<<std::endl;
        std::cout<<"生产数据:"<<x<<tmp<<y<<std::endl;
        bq->Push(t);
        sleep(2);
    }
}
int main()
{
    srand((long long)time(nullptr));
    BlockQueue<Task>* bq=new BlockQueue<Task>;//创建阻塞队列
    pthread_t pid1;
    pthread_t pid2;
    //创建消费者和生产者
    pthread_create(&pid1,nullptr,Consumer,(void*)bq);
    pthread_create(&pid2,nullptr,Producer,(void*)bq);

    pthread_join(pid1,nullptr);
    pthread_join(pid2,nullptr);
    return 0;
}

Task.hpp:处理数据

#include<iostream>

namespace ds_task{
    class Task

    {
    private:
        int _x;
        int _y;
        char _op;
    public:
        Task()
        {}
        Task(const int& x,const int& y,const char&  op)   
            :_x(x)
            ,_y(y)
            ,_op(op) 
        {}
        ~Task()
        {}
        void operator()()
        {
            int tatol=0;
            switch(_op)
            {
                case '+':
                    tatol=_x+_y;
                    break;
                case '-':
                    tatol=_x-_y;
                    break;
                case '*':
                    tatol=_x*_y;
                    break;
                case '/':
                    tatol=_x/_y;
                    break;
                default:
                    break;
            }
            std::cout<<_x<<_op<<_y<<"="<<tatol<<std::endl;
        }
    };
}

执行结果: