第13章 多线程编程
C语言中的多线程编程
C语言中的多线程编程多线程编程是指在一个程序中同时运行多个线程，这些线程可以并行执行不同的任务，以提高程序的效率和并发性。
在C语言中，可以使用标准的Thread库来实现多线程编程。
下面将介绍C语言中多线程编程的基本概念和用法。
首先，C语言中多线程编程的基本概念是线程。
线程是程序中的一条执行路径，每个线程都有自己的栈空间和寄存器等，可以独立执行不同的任务。
在C语言中，可以使用Thread库中的函数来创建线程、管理线程和同步线程之间的操作。
要在C语言中创建线程，首先需要包含Thread库的头文件，并定义一个函数作为线程的入口点。
然后使用Thread库中的函数创建线程并指定入口点函数，最后启动线程。
例如，下面是一个简单的C语言多线程编程示例：```#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <pthread.h>void *print_message(void *ptr) {char *message = (char *)ptr;printf("%s\n", message);pthread_exit(NULL);}int main() {pthread_t thread;char *message = "Hello, this is a thread!";pthread_create(&thread, NULL, print_message, (void *)message);pthread_join(thread, NULL);return 0;}```在这个示例中，首先定义了一个print_message函数作为线程的入口点，然后在主函数中创建了一个线程，并指定入口点函数为print_message，最后等待线程执行完毕。
当程序执行时，会输出"Hello, this is a thread!"，表示线程成功执行。
多线程编程的基本问题和解决方法
多线程编程的基本问题和解决方法多线程编程是现代计算机语言中的一个重要特性。
多线程编程允许多个线程同时执行，提高了计算机的资源利用率，提高了程序的并发性和性能。
但是，多线程编程也面临着一些基本问题，如共享内存、竞争条件、死锁和饥饿等问题。
为了解决这些问题，开发人员需要采用适当的方法和技术来保证多线程程序的正确性和性能。
共享内存问题当多个线程同时访问共享内存时，就会发生共享内存问题。
如果多个线程同时对共享内存进行读写操作，就会出现数据不一致的现象。
这是因为线程之间没有协调方案，同时访问同一个内存单元，产生竞争条件。
为了避免共享内存问题，可以采用同步机制，如互斥锁、条件变量等。
这些机制可以确保在一个时刻只能有一个线程能够访问共享内存，从而避免数据不一致的情况。
竞争条件问题竞争条件是多线程编程中的另一个重要问题。
当多个线程尝试同时访问同一个资源时，就会出现竞争条件。
这种竞争可能会导致程序出现错误或不一致。
竞争条件的解决方法是使用同步机制，如互斥锁、条件变量等。
这些机制可以确保在一个时刻只有一个线程能够访问资源，从而避免竞争条件的出现。
死锁问题死锁是多线程编程中的另一个常见问题。
当多个线程需要获取多个锁时，就可能会出现死锁。
死锁是一种状态，其中两个或更多的线程在等待对方释放必要的资源，无法继续执行。
为了避免死锁，可以采用避免、预防和遥测措施。
避免死锁是一种保证程序的正确性的常见方法，可以通过避免循环等待等措施来实现。
饥饿问题饥饿是多线程编程中的另一个常见问题。
当一个或多个线程永远无法获取所需的资源时，就会出现饥饿问题。
这种情况可能会导致程序产生错误或失效。
为了避免饥饿问题，可以采用公平性和优先级算法。
公平性算法确保每个线程都有机会获得资源，而优先级算法可以确保优先级高的线程得到更好的资源。
结论多线程编程是现代计算机语言中的一个重要特性，但同时也面临着一些基本问题。
共享内存、竞争条件、死锁和饥饿等问题，需要通过适当的方法和技术来解决。
多线程编程
多线程编程1. 线程的概念我们知道，进程在各自独立的地址空间中运行，进程之间共享数据需要用mmap或者进程间通信机制，本节我们学习如何在一个进程的地址空间中执行多个线程。
有些情况需要在一个进程中同时执行多个控制流程，这时候线程就派上了用场，比如实现一个图形界面的下载软件，一方面需要和用户交互，等待和处理用户的鼠标键盘事件，另一方面又需要同时下载多个文件，等待和处理从多个网络主机发来的数据，这些任务都需要一个“等待-处理”的循环，可以用多线程实现，一个线程专门负责与用户交互，另外几个线程每个线程负责和一个网络主机通信。
以前我们讲过，main函数和信号处理函数是同一个进程地址空间中的多个控制流程，多线程也是如此，但是比信号处理函数更加灵活，信号处理函数的控制流程只是在信号递达时产生，在处理完信号之后就结束，而多线程的控制流程可以长期并存，操作系统会在各线程之间调度和切换，就像在多个进程之间调度和切换一样。
由于同一进程的多个线程共享同一地址空间，因此Text Segment、Data Segment都是共享的，如果定义一个函数，在各线程中都可以调用，如果定义一个全局变量，在各线程中都可以访问到，除此之外，各线程还共享以下进程资源和环境：∙文件描述符表∙每种信号的处理方式（SIG_IGN、SIG_DFL或者自定义的信号处理函数）∙当前工作目录∙用户id和组id但有些资源是每个线程各有一份的：∙线程id∙上下文，包括各种寄存器的值、程序计数器和栈指针∙栈空间∙errno变量∙信号屏蔽字∙调度优先级我们将要学习的线程库函数是由POSIX标准定义的，称为POSIX thread或者pthread。
在Linux上线程函数位于libpthread共享库中，因此在编译时要加上-lpthread选项。
2. 线程控制2.1. 创建线程#include<pthread.h>int pthread_create(pthread_t *restrict thread,const pthread_attr_t *restrict attr,void*(*start_routine)(void*),void*restrict arg);返回值：成功返回0，失败返回错误号。
多线程编程
多线程编程什么是多线程编程随着计算机科学的发展，我们对于计算机的要求也越来越高。
在过去，计算机只能执行单个任务，也就是一次只能执行一个程序。
但是，随着计算机硬件的发展和多核处理器的出现，我们需要以更高的效率来处理多个任务。
这时候，多线程编程就变得非常重要。
多线程编程是指在一个程序中，同时执行多个任务。
每个任务都是一个独立的线程，它们可以并发地执行。
每个线程都有自己的执行路径和执行状态。
多线程编程能够充分利用多核处理器的性能，提高程序的运行速度。
多线程编程的优势多线程编程有许多优势，可以帮助我们提高程序的性能和效率。
以下是一些主要的优势：并发执行多线程编程允许我们同时执行多个任务，提高了程序的执行效率。
可以将不同的任务分配给不同的线程，这样每个线程都可以独立地执行自己的任务，而不会因为其他任务的阻塞而影响程序的运行。
提高响应速度多线程编程可以使程序对外部事件的响应更加及时。
例如，在一个图形界面程序中，可以使用多线程来处理用户的输入事件和界面的刷新，这样用户操作的响应速度就会更快。
充分利用多核处理器在拥有多核处理器的计算机中，多线程编程可以将不同的线程分配到不同的核心上执行，充分发挥多核处理器的性能优势。
简化程序设计多线程编程可以将一个复杂的任务分解为多个简单的子任务，每个子任务由一个独立的线程执行。
这样可以简化程序的设计和调试过程，提高开发效率。
多线程编程的挑战虽然多线程编程有许多优势，但同时也存在一些挑战，需要仔细处理。
以下是一些常见的挑战：线程同步在多线程编程中，多个线程可能同时访问和修改共享的数据。
这时候就需要进行线程同步，防止数据的不一致性和冲突。
线程同步可以通过使用锁、信号量和条件变量等机制来实现。
线程间通信在多线程编程中，不同的线程可能需要相互通信和协作。
通过线程间通信，可以实现线程间的数据交换和配合工作。
常用的线程间通信方式有管道、信号量、消息队列和共享内存等。
死锁和竞态条件在多线程编程中，死锁和竞态条件是很常见的问题。
如何进行多线程编程和并发控制
如何进行多线程编程和并发控制多线程编程和并发控制是计算机科学及软件工程领域中重要的概念和技术。
随着计算机处理能力的提升和并发性需求的增加，多线程编程成为了一种必备的技能。
本文将从多线程编程的基本概念、并发控制的需求、常用的并发控制机制及其应用等方面进行讨论。
一、多线程编程的基本概念多线程编程是指在一个程序中同时运行多个执行线程，每个线程独立执行特定的任务。
与传统的单线程程序相比，多线程程序能够更充分地利用计算机的多核处理能力，提高程序的执行效率。
1.1 线程的定义线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程中，实现多个任务的并发执行。
1.2 线程的创建和销毁在多线程编程中，我们通常需要创建和销毁线程。
线程的创建可以通过调用相关的函数或者使用操作系统提供的工具进行操作。
线程的销毁可以通过调用线程的终止函数或者让线程自行结束。
1.3 线程间的通信多线程编程中，线程之间常常需要进行数据共享和通信。
线程间通信的方式包括共享内存、消息传递、信号量等。
二、并发控制的需求并发控制是指多线程程序中对共享资源的访问进行协调和管理，确保线程间的同步与互斥。
并发控制的需求主要体现在以下几个方面：2.1 互斥访问共享资源当多个线程同时访问共享资源时，可能会引发竞态条件和数据不一致等问题。
互斥机制可以实现对共享资源的互斥访问，确保线程安全。
2.2 同步线程的执行顺序某些场景下，线程的执行顺序需要进行同步控制，以实现特定的执行逻辑。
同步机制可以按照一定的顺序来控制线程的执行。
2.3 避免死锁和饥饿死锁和饥饿是并发编程中常见的问题，需要通过合理的资源分配和调度策略来避免。
三、常用的并发控制机制及其应用为了实现并发控制，多线程编程中常用的机制包括互斥锁、条件变量、信号量等。
下面将分别介绍这些机制及其应用。
3.1 互斥锁互斥锁是一种常见的并发控制机制，它通过对临界区的互斥访问来保护共享资源。
在多线程编程中，通过申请和释放互斥锁来实现对共享资源的互斥访问。
C语言中的多线程编程技术解析
C语言中的多线程编程技术解析在C语言中，多线程编程技术是一种能够提高程序性能和效率的重要手段。
多线程编程使得程序能够同时执行多个任务，从而充分利用多核处理器的优势，加快程序的运行速度。
本文将从多线程的概念、实现方式以及常见应用场景进行解析，帮助读者深入了解C语言中的多线程编程技术。
首先，我们需要了解多线程的概念。
在C语言中，多线程是指在一个程序中可以同时执行多个程序段或函数，每个线程都有自己的执行路径。
与传统的单线程程序相比，多线程程序能够更好地同时处理多个任务，提高程序的并发性和响应速度。
在多线程编程中，通常会涉及线程的创建、启动、暂停、终止以及线程之间的通信等操作。
接着，我们需要了解多线程在C语言中的实现方式。
在C语言中，可以使用标准的POSIX线程库（pthread）来实现多线程编程。
使用pthread库，我们可以轻松创建、启动和管理多个线程。
具体来说，通过pthread_create函数可以创建一个新线程，通过pthread_join函数可以等待一个线程的结束，通过pthread_exit函数可以终止当前线程等。
此外，pthread库还提供了一系列的同步机制，如互斥锁（mutex）、条件变量（condition variable）等，帮助程序员更好地控制线程的并发访问。
在实际应用中，多线程编程技术通常用于处理需要并行处理的任务，比如网络编程、图像处理、数据分析等。
以网络编程为例，当一个服务器需要同时处理多个客户端的请求时，可以为每个客户端连接创建一个独立的线程，从而实现并发处理。
这样不仅提高了服务器的处理能力，也提高了系统的响应速度。
除了提高程序性能外，多线程编程还有助于代码模块化和复用。
通过将不同的功能模块放置在不同的线程中，可以更好地实现代码的分离和聚合，提高程序的可维护性和可扩展性。
此外，多线程编程还有助于充分利用多核处理器的优势，充分发挥硬件资源的性能。
总的来说，C语言中的多线程编程技术是一种重要的程序设计手段，能够提高程序的性能和效率，提高程序的并发性和响应速度。
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。
网络编程中的多线程编程
网络编程中的多线程编程在网络编程中，多线程编程是一个非常常见的技术。
在传统的单线程模式下，一个程序只能完成一个任务，而且必须等待该任务完成后才能开始下一个任务。
但是在多线程模式下，一个程序可以同时执行多个任务，并行地执行多个任务，从而提高了程序的使用效率和响应速度。
一、多线程编程的优点多线程编程有很多优点，其中最重要的优点是可以提高程序的效率和响应速度。
在多线程模式下，一个程序可以同时执行多个任务，从而避免了等待某个任务完成的时间浪费。
另外，多线程编程还可以充分利用多核CPU的优势，提高计算机系统的处理能力。
二、多线程编程的挑战尽管多线程编程有很多优点，但是也存在很多挑战。
其中最大的挑战是线程安全问题。
由于多个线程同时访问共享资源，如果不加以保护和控制，就会出现数据竞争和访问冲突等问题，从而导致程序出现异常和崩溃。
为了解决线程安全问题，需要使用锁、信号量、条件变量等线程同步机制，确保多个线程能够协同工作，共同完成任务。
同时，还需要遵循一些编程规范，如避免使用全局变量、使用原子操作等，从而尽量减少线程安全问题的发生。
三、多线程编程的实现在实际开发中，多线程编程可以采用多种编程语言和技术来实现。
在C/C++编程中，可以使用POSIX线程库或Windows线程库来实现多线程编程。
在Java编程中，可以使用Java多线程技术来实现多线程编程。
在Python编程中，可以使用threading或multiprocessing模块来实现多线程编程。
无论采用何种语言和技术，实现多线程编程的基本思路都是相似的。
首先，需要创建多个线程，每个线程负责完成一个特定的任务。
其次，需要使用线程同步机制，确保多个线程能够协同工作，共同完成任务。
最后，需要处理线程之间的通信，确保多个线程能够正确地交换信息和数据。
四、多线程编程的应用场景多线程编程在各种应用场景中都得到了广泛的应用。
实际上，所有需要同时执行多个任务的应用程序都可以使用多线程编程来实现。
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13.3 线程同步技术之Lock/RLock对象
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
13.3 线程同步技术之Condition对象
使用Condition对象可以在某些事件触发后才处理数据； Condition对象除了具有acquire和release方法之外，还有 wait、notify、notify_all等方法。
13.3 线程同步技术之Condition对象
class Consumer(threading.Thread): def __init__(self, threadname): threading.Thread.__init__(self, name = threadname) def run(self): global myqueue print(self.getName(), ' get ', myqueue.get(), ' from queue.')
13.2.2 Thread对象中的daemon属性
在脚本运行过程中有一个主线程，若在主线程中创建了子 线程，则： 1）当子线程的daemon属性为False时，主线程结束时会检测 子线程是否结束，如果子线程尚未完成，则主线程会等待 子线程完成后再退出； 2）当子线程的daemon属性为True时，主线程运行结束时不 对子线程进行检查而直接退出，同时子线程将随主线程一 起结束，而不论是否运行完成。 以上论述不适用于IDLE中的交互模式或脚本运行模式，因 为在交互模式下的主线程只有在退出Python时才终止。
13.3 线程同步技术之Condition对象
con = threading.Condition() x=0 p = Producer('Producer') c = Consumer('Consumer') p.start() c.start() p.join() c.join() print('After Producer and Consumer all done:',x)
13.3 线程同步技术之Lock/RLock对象
import threading import time class mythread(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) def run(self): global x lock.acquire() for i in range(3): x=x+i time.sleep(2) print(x) lock.release() lock = threading.RLock() #lock = threading.Lock() tl = [] for i in range(10): t = mythread() tl.append(t) x=0 for i in tl: i.start()
13.2 Thread对象
可以通过为Thread类的构造函数传递一个可调用对象来创 建线程。 可以继承threading.Thread类创建派生类，并重写__init__和 run方法，实现自定义线程对象类。 创建了线程对象以后，可以调用其start()方法来启动，该 方法自动调用该类对象的run方法，此时该线程处于alive状 态，直至run方法结束。
13.3 线程同步技术之Condition对象
class Consumer(threading.Thread): def __init__(self, threadname): threading.Thread.__init__(self, name =threadname) def run(self): global x con.acquire() if x == 0: con.wait() else: for i in range(20): print('Consumer:',x) x=x-1 con.notify() con.release()
13.2 Thread对象
Thread对象成员：
说明 自动调用run 线程代码，用来实现线程的功能、活 动，可以在子类中重写该方法 构造函数
成员 start() run() __init__(self, group=None, target=None, name=None,args=(), kwargs=None, verbose=None) name
13.2.2 Thread对象中的daemon属性
在IDLE中的运行结果
13.2.2 Thread对象中的daemon属性
在cmd中的运行结果
13.3 线程同步技术之 Lock/RLock对象
Lock是比较低级的同步原语，当被锁定以后不属于特定的 线程。 一个锁有两种状态：locked和unlocked 如果锁处于unclocked状态，acquire()方法将其修改为 locked并立即返回；如果锁已处于locked状态，则阻塞当 前线程并等待其他线程释放锁，然后将其修改为locked并 立即返回。 release()方法将锁状态由locked修改为unlocked并立即返回， 如果锁状态本来已经是unlocked，调用该方法将会抛出异 常。
13.2.2 Thread对象中的daemon属性
import threading import time class mythread(threading.Thread): def __init__(self, num, threadname): threading.Thread.__init__(self, name = threadname) self.num = num #self.daemon = True def run(self): time.sleep(self.num) print(self.num) t1 = mythread(1, 't1') t2 = mythread(5, 't2') t2.daemon = True #t2.setDaemon(False) print(t1.daemon) print(t2.daemon) t1.start() t2.start()
t1=threading.Thread(target = func1, args = (15, 20)) t1.start() t1.join(5) t2=threading.Thread(target = func1, args = (5, 10)) t2.start()
13.2.1 Thread对象中的方法
13.3 线程同步技术之Condition对象
13.3 线程同步技术之Queue对象
import threading import time import Queue #queue in Python3 class Producer(threading.Thread): def __init__(self, threadname): threading.Thread.__init__(self, name = threadname) def run(self): global myqueue myqueue.put(self.getName()) print(self.getName(), ' put ', self.getName(), ' to queue.')
13.3 线程同步技术之 Lock/RLock对象
可重入锁RLock对象也是一种常用的线程同步原语，可被 同一个线程acquire多次。 当处于locked状态时，某线程拥有该锁；当处于unlocked 状态时，该锁不属于任何线程。 RLock对象的acquire()/release()调用对可以嵌套，仅当最后 一个或者最外层的release()执行结束，锁被设置为unlocked 状态。
threading.active_count()：返回当前处于alive状态的Thread 对象数量 threading.current_thread()：返回当前Thread对象 threading.get_ident()：返回当前线程的线程标识符，是一 个非负整数，并没特殊含义，该整数可能会被循环利用。 new in Python 3.3 threading.enumerate()：返回当前处于alive状态的所有 Thread对象列表 threading.main_thread()：返回主线程对象，即启动Python 解释器的线程对象。new in Python3.4 threading.stack_size([size])：返回创建线程时使用的栈的大 小，如果指定size参数，则用来指定后续创建的线程使用 的栈大小，size必须是0（表示使用系统默认值）或大于 32K的正整数
用来读取或设置线程的名字
ident
is_alive() daemon
线程标识，非0
测试线程是否处于alive 布尔值，表示线程是否为守护线程
13.2.1 Thread对象中的方法
join([timeout]：等待被调线程结束后再继续执行后续代 码，timeout为最长等待时间，单位为秒。 import threading import time def func1(x, y): for i in range(x, y): print(i) time.sleep(10)