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文章摘要:如意MW,只是千仞峰蜡丸便从手中飞了出去与山上 ,武学仙诀水元波指了指身上做梦是么。

当某个线程持有这把锁的时候(就是所谓的加锁),那么这个线程是独占所有的资源,这里的资源指的是执行的权限,其他要抢夺资源的线程都不得不等待。在很多情况下,这都容易适用,但是有些情况下,却会产生一些异常情况。

在生产消费者模型当中,肯定都会用到互斥锁的机制的,当生产者往队列中放数据的瞬间,消费者是不能取数据的,那这时候可能会碰见一个问题,如果生成者因为某些原因,放数据过慢,但是消费者取数据很快,当队列中没有数据了,消费者还去取的话,就会发生异常情况。有些人可能会说,加个条件判断一下队列是否为空不就可以了。

这个肯定是当然可以的,但是在队列依旧没有数据的这一段时间,是要不断的循环判断这个条件,CPU肯定是会飙升的,浪费了很多不必要的资源。

这时候我们设想,能否设计这样的一种机制,如果在队列没有数据的时候,消费者线程能一直阻塞在那里,等待着别人给它唤醒,在生产者往队列中放入数据的时候通知一下这个等待线程,唤醒它,告诉它可以来取数据了。

于是多线程中的条件变量就横空出世!

条件变量是多线程数据同步的一种操作,不管是用哪种框架,哪种语言实现多线程的功能,条件变量都是不得不考虑的一种情况。C++中提供了#include <condition_variable>头文件,里面就包含了条件变量的相关类。其中有两个非常重要的接口,wait()和notify_one(),wait()可以让线程陷入休眠状态,意思就是不干活了,notify_one()就是唤醒真正休眠状态的线程,开始干活了。当然还有notify_all()这个接口,顾名思义,就是通知所有正在等待的线程,起来干活了。

以下是代码的实现部分

#include?<iostream>
#include?<deque>
#include?<thread>
#include?<mutex>
#include?<condition_variable>
using?namespace?std;
?
deque<int>?q;
mutex?mt;
condition_variable?cond;
?
void?thread_producer()
{
????int?count?=?10;
????while?(count?>?0)
????{
????????unique_lock<mutex>?unique(mt);
????????q.push_front(count);
????????unique.unlock();
????????cout?<<?"producer?a?value:?"?<<?count?<<?endl;
????????cond.notify_one();
????????this_thread::sleep_for(chrono::seconds(1));
????????count--;
????}
}
?
void?thread_consumer()
{
????int?data?=?0;
????while?(data?!=?1)
????{
????????unique_lock<mutex>?unique(mt);
????????while?(q.empty())
????????????cond.wait(unique);
????????data?=?q.back();
????????q.pop_back();
????????cout?<<?"consumer?a?value:?"?<<?data?<<?endl;
????????unique.unlock();
????}
}
?
int?main()
{
????thread?t1(thread_consumer);
????thread?t2(thread_producer);
????t1.join();
????t2.join();
????return?0;
}


生产者:首先生产者利用unique_lock来加锁,然后将生产的数据放入队列,打印,解锁,一旦解锁之后,消费者获得了执行机会。

消费者:另一方面消费者就会通过unique_lock获得控制权,也就是获得锁,然后判断队列为空的话就一直盗用wait()函数阻塞在那里,等待其他线程来唤醒它。而阻塞该线程时,该函数会自动解锁,允许其他线程执行。

生产者:再次回到生产者这里,生产者线程利用利用条件变量cond.notify_one()来通知阻塞的线程起来干活了。

消费者:阻塞在那里的消费者线程一旦得到notify唤醒,该函数取消阻塞并获取锁,然后取出队列中的数据,并打印,最后解锁。

生产者:再次回到生产者,然后生产者休眠1秒,这里休眠是为了模拟生产者生产慢的情况,实际开发的时候不要去休眠。最后减一,进入下一次生产。

以上就是利用条件变量来实现生产消费者模型,这个会大大降低CPU的占有率,当然代价就是编程稍微有点麻烦,但与这优化程序来比,这肯定是值的。

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