多线程的那点儿事(之无锁队列)
c++ 多线程队列用法
c++多线程队列用法标题：《C多线程队列用法》在C语言中，多线程队列是一种非常重要的数据结构，它能够有效地解决多线程之间的数据共享和通信问题。
本文将详细介绍多线程队列的基本概念、使用方法和注意事项。
一、多线程队列的基本概念多线程队列是一种特殊的数据结构，它能够存储多个线程共享的数据，并且支持线程之间的数据传递和交换。
常见的多线程队列包括链表队列、环形队列、数组队列等。
其中，链表队列是一种基于链表的数据结构，它能够支持多个线程同时访问和修改队列，提高了数据的安全性和可靠性。
二、多线程队列的实现方式在C语言中，实现多线程队列的方法有很多种，其中比较常用的包括：1.使用标准库中的queue.h头文件，实现链表队列。
该方法需要手动管理队列的链表节点，需要注意节点的添加、删除和遍历等操作。
2.使用第三方库，如libqueue等，这些库提供了多线程队列的实现方式，使用起来更加方便和安全。
无论使用哪种方法，都需要考虑到多线程的安全性和可靠性问题。
在实现多线程队列时，需要注意以下几点：1.避免竞态条件和死锁等问题，保证数据的一致性和完整性。
2.合理使用锁和信号量等同步机制，避免多个线程同时访问和修改队列时出现冲突和错误。
3.合理分配线程资源，避免资源浪费和性能瓶颈。
三、多线程队列的使用方法在使用多线程队列时，需要遵循以下步骤：1.创建多线程队列对象。
可以使用标准库或第三方库提供的队列对象。
2.添加数据到队列中。
可以使用push操作将数据添加到队列中。
3.从队列中取出数据。
可以使用pop操作从队列中取出数据。
4.遍历队列中的数据。
可以使用enqueue和dequeue函数遍历队列中的数据。
5.注意数据类型的转换和传递问题，确保数据的正确性和一致性。
需要注意的是，在使用多线程队列时，需要考虑并发控制和数据同步问题。
可以通过使用锁、信号量等同步机制来保证数据的安全性和可靠性。
同时，也需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的多线程队列实现方式。
c++无锁队列实现原理
c++无锁队列实现原理C++中的无锁队列是一种数据结构，它允许多个线程同时进行入队（enqueue）和出队（dequeue）操作，而无需使用传统的锁来保护共享数据。
无锁队列的实现通常基于一些原子操作，如CAS（Compare-And-Swap）等。
以下是一个简单的无锁队列的实现原理，该实现使用C++11标准中的原子操作。
请注意，实际的无锁队列实现可能更为复杂，考虑了更多的细节和优化。
```cpp#include <atomic>#include <memory>template <typename T>class LockFreeQueue {private:struct Node {std::shared_ptr<T> data;Node* next;Node(const T& value) : data(std::make_shared<T>(value)), next(nullptr) {} };std::atomic<Node*> head;std::atomic<Node*> tail;public:LockFreeQueue() : head(new Node(T())), tail(head.load(std::memory_order_relaxed)) {}void enqueue(const T& value) {std::unique_ptr<Node> new_node = std::make_unique<Node>(value);Node* old_tail = tail.load(std::memory_order_relaxed);while (!pare_exchange_weak(old_tail->next, new_node.get())) {// CAS操作失败，尝试更新old_tail}tail.store(new_node.get(), std::memory_order_release);new_node.release(); // 将所有权转移给队列}std::shared_ptr<T> dequeue() {Node* old_head = head.load(std::memory_order_relaxed);while (old_head == tail.load(std::memory_order_relaxed) || // 队列为空!pare_exchange_weak(old_head, old_head->next)) {// CAS操作失败，尝试更新old_head}std::shared_ptr<T> result;if (old_head != nullptr) {result.swap(old_head->data);delete old_head;}return result;}};```这个简单的无锁队列使用了CAS操作，其中`compare_exchange_weak`是一个原子操作，它会比较当前值与期望值，如果相等，则将新值写入。
无锁模式实现无锁并发访问的设计模式
无锁模式实现无锁并发访问的设计模式设计与实现高效的并发访问模式一直是计算机科学领域中的研究热点之一。
传统的并发编程模式通常使用锁来保证数据的一致性，但锁的使用会引入竞争和等待，导致程序的性能下降。
为了克服这一问题，无锁并发访问的设计模式应运而生。
无锁并发访问的核心思想是通过使用非阻塞算法来实现多线程间对共享数据的访问，而不需要使用锁。
其中，无锁意味着线程间不会相互竞争锁资源，从而提高了并发程序的性能。
本文将介绍几种常见的无锁并发访问设计模式。
一、CAS（Compare and Swap）模式CAS是一种乐观锁技术，它通过比较共享数据的当前值与期望值，如果相等则进行更新，否则重新尝试。
CAS操作是原子性的，因此可以使用CAS模式来实现无锁并发访问。
CAS模式的基本原理是：首先获取共享数据的当前值，然后与期望值进行比较，若相等则进行更新操作。
若不相等，则重新获取新的当前值并重新尝试。
该过程会一直重复直到更新成功。
CAS模式的一个经典应用是AtomicInteger类的实现。
AtomicInteger 使用CAS操作来实现整型数据的原子性操作，既能保证线程安全，又能提升性能。
二、无锁队列模式无锁队列模式是一种常见的生产者-消费者模式的实现方式。
它使用无锁的方式实现并发访问队列的操作。
无锁队列模式的基本思想是通过使用原子操作和内存屏障来保证队列的一致性。
生产者线程和消费者线程可以并发地向队列中插入和删除元素，而无需进行加锁操作。
无锁队列模式的一个实现例子是ConcurrentLinkedQueue类，该类使用无锁算法实现了高效的并发访问队列。
三、无锁哈希表模式无锁哈希表模式是一种用于并发访问哈希表的设计模式。
它采用了类似于链表的结构和CAS操作来实现对哈希表的无锁并发访问。
无锁哈希表模式的核心思想是将哈希表分成多个锁粒度更小的段，每个段使用CAS操作来实现对元素的插入、删除和查询等操作。
通过合理地设计段的数量和大小，可以提高并发访问的效率。
多线程编程的常见问题和解决方法
多线程编程的常见问题和解决方法多线程编程是同时运行多个线程的编程模型，可以提高程序的并发性和响应性。
然而，多线程编程也会带来一些常见问题，如竞态条件、死锁、活锁、饥饿等。
下面是一些常见的问题和解决方法。
1.竞态条件竞态条件是指多个线程对共享资源进行访问和修改时的不确定性结果。
解决竞态条件的方法有：-使用互斥锁（mutex）：通过确保一次只有一个线程能够访问共享资源，来避免竞态条件。
-使用信号量（semaphore）：通过限制同时访问共享资源的线程数量来避免竞态条件。
-使用条件变量（condition variable）：通过让线程等待某个条件满足，再进行访问共享资源，来避免竞态条件。
2.死锁死锁是指多个线程互相等待对方释放资源，导致系统无法继续执行的状态。
解决死锁的方法有：-避免使用多个锁：尽可能减少锁的数量，或者使用更高级的同步机制如读写锁（read-write lock）。
-破坏循环等待条件：对资源进行排序，按序请求资源，避免循环等待。
-使用超时机制：在一定时间内等待资源，如果超时则丢弃请求，避免无限等待。
3.活锁活锁是指多个线程在不停地改变自己的状态，但无法向前推进。
解决活锁的方法有：-引入随机性：当多个线程同时请求资源时，引入随机性来打破死锁的循环。
-重试策略：如果发生活锁，暂停一段时间后重新尝试执行操作。
4.饥饿饥饿是指某个线程由于优先级或其他原因无法获得资源，导致无法继续执行。
解决饥饿的方法有：-使用公平锁：确保每个线程获得资源的机会是公平的，避免某个线程一直无法获得资源。
-调整线程优先级：提高饥饿线程的优先级，使其有机会获得资源。
5.数据竞争数据竞争是指多个线程同时对共享数据进行读写操作，导致不确定的结果。
解决数据竞争的方法有：-使用互斥锁：通过确保一次只有一个线程能够访问共享数据，来避免数据竞争。
-使用原子操作：使用原子操作来保证共享数据的原子性，避免数据竞争。
6.上下文切换开销多线程编程会引入上下文切换开销，导致性能下降。
linux内核无锁队列原理
linux内核无锁队列原理Linux内核无锁队列原理在Linux内核中，无锁队列是一种常见的数据结构，用于在多线程环境下进行高效的数据交换。
相比于传统的有锁队列，无锁队列不需要进行加锁操作，可以减少线程之间的竞争，提高系统的并发性能。
本文将介绍Linux内核中无锁队列的原理及实现方式。
无锁队列的原理主要基于CAS（Compare-and-Swap）指令，这是一种原子操作，可以用来实现无锁算法。
在Linux内核中，常用的CAS指令是`__sync_bool_compare_and_swap`，它可以在一个操作中比较内存中的值和一个期望值，如果相等则将新值写入内存。
使用CAS指令可以实现原子性的操作，避免了多线程并发访问时的数据竞争。
在Linux内核中，无锁队列通常由一个头指针和一个尾指针组成，头指针指向队列的头部，尾指针指向队列的尾部。
当一个线程要入队时，首先通过CAS指令尝试将数据插入到队列的尾部，如果成功则更新尾指针，如果失败则重试。
同样，当一个线程要出队时，也是通过CAS指令将数据从队列的头部取出，更新头指针。
无锁队列的实现需要考虑一些细节问题，比如ABA问题。
ABA问题指的是在一个线程读取数据A后，另一个线程将数据A修改为B，然后再修改为A，这时第一个线程可能无法察觉到数据的变化。
为了解决ABA问题，可以使用带有版本号的指针来标记数据的变化，每次CAS操作成功后都会增加版本号，这样就可以避免ABA问题。
无锁队列的实现还需要考虑内存屏障的使用。
内存屏障是一种硬件指令，可以确保指令的执行顺序，防止编译器或处理器对指令进行重排序。
在无锁队列中，内存屏障可以保证CAS操作的原子性，避免在多核处理器上出现数据不一致的情况。
总的来说，Linux内核中的无锁队列是一种高效的数据结构，可以在多线程环境下提高系统的并发性能。
通过CAS指令、ABA问题的处理和内存屏障的使用，可以实现无锁队列的原子性操作，避免数据竞争和重排序的问题。
Java多线程并发系列之闭锁（Latch）和栅栏（CyclicBarrier）
Java多线程并发系列之闭锁（Latch）和栅栏（CyclicBarrier）今天项⽬上遇到⼀个多线程任务问题，⼤概图⽂描述⼀下：1.前端需要及时返回任务状态2.后台开了⼀个任务线程去执⾏具体的业务，业务包括四个部分，四个部分全部完成才算完成3.业务中某些耗时的或者需要多线程的任务单独⼜开了⼀个线程池4.由于任务主线程和⼦任务线程池是并⾏运⾏，如何知道整个业务线程什么时候会完成？好的，笔者起初的思想是给业务线程的每个⼦任务加了⼀个标记，另外起了⼀个监听线程在任务启动时开始监听所有业务标记是否已经达到完成状态，如果全部⼦任务标记完成，则认为任务完成。
业务实现上是完全没有问题的。
只是单独开线程这个操作还是有点骚，并且得维护⼦任务标记。
属实不太⽅便这⾥最近看多线程时看到了门栓的⽤法，瞬间感觉可以应⽤⼀波套路⼤致的实现就变成了对⼦任务线程池中的任务进⾏门栓锁定，当门栓开了后⽅可进⾏后续的任务进⾏，当最后⼦⼀个任务完成时，任务即可完成。
是不是⽅便很多，省了⼤把业务标记和任务监听线程。
好的 那么剩下的篇幅我们就来了解⼀下门栓的⼀个基本⽤法1. 闭锁（Latch）闭锁（Latch） —— 确保多个线程在完成各⾃事务后，才会打开继续执⾏后⾯的内容，否则⼀直等待。
计数器闭锁（CountDownLatch） —— 是JDK5+ ⾥⾯闭锁的⼀个实现，允许⼀个或多个线程等待某个事件的发⽣。
CountDownLatch 有个正数的计数器，countDown(); 对计数器做减法操作，await(); 等待计数器 = 0。
所有await的线程都会阻塞，直到计数器为0或者等待线程中断或者超时。
主要是两个⽅法：CountDown 和 Await⽅法分别为门栓减锁和门栓等待。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 申明，等待事件数量 5次CountDownLatch await = new CountDownLatch(5);// 依次创建并启动处于等待状态的5个MyRunnable线程for (int i = 1; i < 6; ++i) {new Thread(new MyRunnable(await, i)).start();}System.out.println("等待线程开始⼯作......");await.await();System.out.println("结束!");} 流程说明这⾥顺便了解⼀下栅栏，与门栓类似的⼀个操作，虽然暂时未遇到这样的业务场景2.栅栏（CyclicBarrier）栅栏类似于闭锁，它能阻塞⼀组线程直到某个事件发⽣。
无锁队列 原理
无锁队列原理无锁队列是指在多线程环境中，使用非阻塞算法实现的一种队列数据结构。
传统的队列实现方式是使用锁来控制并发访问，但是锁的使用对于高并发环境下的性能会有很大的影响。
无锁队列则通过使用一些高效的算法，避免了锁的使用，从而提高了并发性。
无锁队列的实现主要依赖于CPU的原子操作指令，也就是可以一条指令完成的操作。
这些指令能够保证操作的原子性，而不需要使用锁来保证并发访问的正确性。
常见的原子操作指令包括CAS、FAA、FAS等。
在无锁队列中，这些指令主要用于实现队列的插入和删除操作。
无锁队列的实现可以分为两种基本类型：链表实现和环形缓存实现。
链表实现的无锁队列链表实现的无锁队列的基本思路是，通过CAS指令，将待插入的节点插入到队尾。
每个节点包含了一个指向下一个节点的指针。
对于删除操作，通过CAS操作，将头节点的指针指向下一个节点，这样就完成了删除操作。
如果CAS操作失败，则需要重新进行访问，直到成功。
链表实现的无锁队列一般比较适合多生产者单消费者模式。
因为多个线程同时往队列中添加节点时，可能发生ABA问题。
也就是说，一个线程将节点A插入到队列尾部之后，又将节点A删除，并插入节点B。
此时，另一个线程对头节点进行CAS操作，发现头节点的值与自己之前读取的值相等，于是进行了删除操作。
但是这个节点已经被另一个线程删除，这就产生了ABA问题。
针对这个问题，一种解决方案是使用带有时间戳的CAS指令，即每个节点都拥有一个唯一的递增时间戳，通过比较时间戳来判断节点是否被修改，这样可以避免ABA问题的发生。
环形缓存实现的无锁队列的基本思路是，使用一个数组来作为队列的存储空间。
数组具有固定的大小，并且环形地连接起来。
用两个指针(front和rear)来分别表示队列头部和尾部的位置。
对于插入操作，需要将数据存储到队列尾部，并且移动rear指针；对于删除操作，需要将数据从队列头部读取，并且移动front指针。
由于在无锁队列中，多个线程可能会同时修改rear指针和front指针，因此需要使用原子操作指令来保证并发操作的正确性。
dpdk无锁队列原理
dpdk无锁队列原理DPDK是一种用于高性能数据包处理的开源软件开发工具包。
在网络应用中，数据包的处理速度是至关重要的，而无锁队列是一种常用的数据结构，用于解决多线程环境下的并发访问和竞争问题。
本文将介绍DPDK无锁队列的原理和实现方式。
一、无锁队列的概念无锁队列是一种基于原子操作的并发数据结构，它可以在多线程环境下实现高效的数据包处理。
与传统的锁机制相比，无锁队列不需要线程间的同步和互斥操作，因此能够避免锁带来的性能损失。
二、DPDK无锁队列的原理DPDK无锁队列的实现基于环形缓冲区，它由一个固定大小的数组和两个指针组成。
其中，一个指针用于入队操作，一个指针用于出队操作。
1. 入队操作当一个线程需要将数据包放入队列时，它首先会检查队列是否已满。
如果队列已满，则入队操作失败；否则，它会将数据包存储在队列的下一个可用位置，并将入队指针向前移动一位。
在多线程环境下，多个线程可能同时执行入队操作，此时需要使用原子操作保证指针的一致性。
2. 出队操作当一个线程需要从队列中取出数据包时，它首先会检查队列是否为空。
如果队列为空，则出队操作失败；否则，它会从队列的当前位置取出数据包，并将出队指针向前移动一位。
同样地，在多线程环境下，多个线程可能同时执行出队操作，需要使用原子操作来保证指针的一致性。
三、DPDK无锁队列的实现方式DPDK提供了多种无锁队列的实现方式，包括单生产者单消费者队列（SPSC）、多生产者多消费者队列（MPMC）等。
1. SPSC队列SPSC队列适用于只有一个生产者和一个消费者的场景。
它的实现非常简单，只需要一个入队指针和一个出队指针即可。
由于只有一个线程会执行入队和出队操作，因此不需要对指针进行原子操作。
2. MPMC队列MPMC队列适用于有多个生产者和多个消费者的场景。
它的实现相对复杂一些，需要使用原子操作来确保指针的一致性。
DPDK提供了一种基于CAS（Compare And Swap）指令的实现方式，通过原子操作来更新指针的值。
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多线程的那点儿事（之无锁队列）
对于编写多线程的朋友来说，队列具有天生的互斥性。
在队列里面，一个负责添加数据，一个负责处理数据。
谁也不妨碍谁，谁也离不开谁。
所以，队列具有天生的并行性。
1#define MAX_NUMBER 1000L
2#define STATUS int
3#define OK 0
4#define FALSE -1
5
6typedef struct _QUEUE_DATA
7{
8int data[MAX_NUMBER];
9int head;
10int tail;
11}QUEUE_DATA;
12STATUS push_data(QUEUE_DATA* pQueue, int data)
13{
14if(NULL == pQueue)
15return ERROR;
16
17if(pQueue->head == ((pQueue->tail) + 1)% MAX_NUMBER)
18return ERROR;
19
20 pQueue->data[pQueue->tail] = data;
21 pQueue->tail = (pQueue->tail + 1)% MAX_NUMBER;
22return OK;
23}
24STATUS pop_data(QUEUE_DATA* pQueue, int* pData)
25{
26if(NULL == pQueue || NULL == pData)
27return ERROR;
28
29if(pQueue->head == pQueue->tail)
30return ERROR;
31
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32 *pData = pQueue->data[pQueue->head];
33 pQueue->head = (pQueue->head + 1)% MAX_NUMBER;
34return OK;
35}
总结：
（1）队列只适合两个线程并行使用，一个压入数据，一个弹出数据
（2）队列是没有锁的并行，没有死锁的危险
（3）队列中head和tail只有在计算结束之前的时候才能进行自增运算。