C++中多线程和互斥锁的基本使用

小坏坏的大世界2025-08-08 0:05

C++中多线程和互斥锁的基本使用

  • C++中多线程的基本使用
    • [一、 使用普通函数创建线程](#一、 使用普通函数创建线程)
    • [二、 使用 Lambda 表达式创建线程（推荐）](#二、 使用 Lambda 表达式创建线程（推荐）)
    • [三、 典型语法案例汇总](#三、 典型语法案例汇总)
      • [1. 捕获引用 + 修改主线程变量](#1. 捕获引用 + 修改主线程变量)
      • [2. detach 创建"后台线程"](#2. detach 创建“后台线程”)
      • [3. 使用类成员函数创建线程](#3. 使用类成员函数创建线程)
      • [4. 多线程 + 互斥锁保护共享资源](#4. 多线程 + 互斥锁保护共享资源)
    • [四、 总结](#四、 总结)
  • C++中互斥锁的基本使用

参考：
C++多线程学习详解
C++多线程详解（全网最全）
带你吃透C++互斥锁

C++中多线程的基本使用

一、 使用普通函数创建线程

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <thread>

void doWork(int x) {
    std::cout << "Working: " << x << std::endl;
}

int main() {
    std::thread t(doWork, 42);  // 传入函数指针和参数
    t.join();                   // 等待线程完成
    return 0;
}

特点：

  • 简单直观，适合逻辑独立的函数；
  • 无法直接访问主线程局部变量（除非使用全局或传参）；

二、 使用 Lambda 表达式创建线程（推荐）

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <thread>

int main() {
    int value = 10;

    std::thread t([value]() {
        std::cout << "Lambda thread running: " << value << std::endl;
    });

    t.join();
    return 0;
}

特点：

  • 可以捕获外部变量（按值或按引用）；
  • 灵活、简洁，适合小函数或带状态逻辑；
  • 推荐用于现代 C++ 多线程编程；

变量捕获方式说明

cpp 复制代码 
[value]() { ... }       // 值捕获（只读）
[&value]() { ... }      // 引用捕获（可读写）
[=]() { ... }           // 捕获当前作用域所有变量的副本
[&]() { ... }           // 捕获所有变量的引用
[this]() { ... }        // 捕获 this 指针（常用于类内部）

三、 典型语法案例汇总

1. 捕获引用 + 修改主线程变量

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <thread>

int main() {
    int result = 0;

    std::thread t([&result]() {
        result = 100;
    });

    t.join();
    std::cout << "Result = " << result << std::endl;
    return 0;
}

2. detach 创建"后台线程"

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <thread>
#include <chrono>

int main() {
    std::thread t([]() {
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
        std::cout << "Background thread finished!" << std::endl;
    });

    t.detach();  // 不阻塞主线程
    std::cout << "Main thread exits quickly" << std::endl;
    return 0;
}

⚠ 使用 detach() 时要保证线程的生命周期和资源访问安全，防止访问已经被释放的变量。

3. 使用类成员函数创建线程

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <thread>

class Worker {
public:
    void run(int x) {
        std::cout << "Worker running: " << x << std::endl;
    }
};

int main() {
    Worker w;
    std::thread t(&Worker::run, &w, 123);  // 对象地址 + 参数
    t.join();
    return 0;
}

4. 多线程 + 互斥锁保护共享资源

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>

std::mutex mtx;

void printSafe(int id) {
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);  // 自动加锁/解锁
    std::cout << "Thread ID: " << id << std::endl;
}

int main() {
    std::thread t1(printSafe, 1);
    std::thread t2(printSafe, 2);
    t1.join();
    t2.join();
    return 0;
}

四、 总结

方法 使用场景 优点 缺点
普通函数 + std::thread 逻辑封装好、参数固定的线程任务 简洁明了 无法捕获外部变量
Lambda + std::thread 动态逻辑、需要捕获状态的任务 灵活、可访问外部变量、现代推荐 不适合太长逻辑

C++中互斥锁的基本使用

一、互斥锁的作用

用于在多线程程序中保护共享资源 ，防止数据竞争（data race）。

常见用法：

cpp 复制代码 
#include <mutex>

std::mutex mtx;

void threadFunc() {
    mtx.lock();         // 加锁
    // 临界区代码（访问共享资源）
    mtx.unlock();       // 解锁
}

更推荐的方式：使用 std::lock_guard

cpp 复制代码 
#include <mutex>

std::mutex mtx;

void threadFunc() {
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);  // 析构自动释放锁
    // 临界区代码
}

二、未使用互斥锁 vs 使用互斥锁

【未使用互斥锁的版本】（存在数据竞争）

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <thread>

int counter = 0;

void add() {
    for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
        counter++;  // 多线程同时修改，可能会出现数据竞争
    }
}

int main() {
    std::thread t1(add);
    std::thread t2(add);

    t1.join();
    t2.join();

    std::cout << "Final counter (no mutex): " << counter << std::endl;
    return 0;
}

【使用互斥锁的版本】（避免数据竞争）

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>

int counter = 0;
std::mutex mtx;

void add() {
    for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
        counter++;
    }
}

int main() {
    std::thread t1(add);
    std::thread t2(add);

    t1.join();
    t2.join();

    std::cout << "Final counter (with mutex): " << counter << std::endl;
    return 0;
}

三、总结对比

项目 未使用互斥锁 使用互斥锁（std::mutex）
线程安全 否，可能发生数据竞争 是，线程安全
运行结果 不确定，可能小于理论值 稳定，符合预期值
性能 较快（无锁） 稍慢（加锁释放有开销）
推荐使用场景 多线程只读，无共享写 有共享写访问时必须使用

四、数据竞争分析与解决：

1. 未使用互斥锁时的错误表现：

日志输出异常：

复制代码 
[ INFO] [1754040346.741811266]: has returned trajectory with 18446744059935218265 points
[ INFO] [1754040346.741849866]: Waypoint 0: pos(0.00, 0.00, 0.00), yaw=0.00
[ INFO] [1754040346.741897766]: Waypoint 1: pos(0.00, 0.00, 0.00), yaw=0.00
...
[ INFO] [1754040346.752095449]: Waypoint 198: pos(0.00, 1385839276081958023820612523912152498000590369501888262879377677457232831957974476045551661306264153665361036034313791385840336402935561101059297341547615728513508795440121964374800002716729465953814831774142238856052736.00, 93166380607490246256839516428781872302764913110062132309905673477052295654788485977494611625942385485525609127354754662271381274992469689153543502627653304785958304676908077889204905930400618944397312.00), yaw=1012484461684370672638642220875319969585287415698854255336934621478697955025548036753087232028352492273457411087994188586700792

飞行行为异常：

  • 轨迹点数据出现极其巨大的无意义数值

  • 系统不稳定，可能出现崩溃

2. 问题原因分析

  • 写操作：后台线程在Decision()中更新latest_predict_state_

  • 读操作：主线程在StateGet()中读取latest_predict_state_

  • 无同步机制：两个线程同时访问同一块内存，导致数据损坏

当两个线程同时访问时：

  • 一个线程正在写入vector的大小信息

  • 另一个线程同时读取，可能读取到部分写入的数据

  • 导致vector的size字段被破坏，显示为SIZE_MAX

3. 互斥锁同步

修改前（无保护）：

cpp 复制代码 
// 头文件
class Search {
private:
  std::vector<State> latest_predict_state_;
};

// 写入操作
void Search::Decision(...) {
  latest_predict_state_ = execute(); // 直接写入，无保护
}

// 读取操作
std::vector<State> Search::StateGet() {
  return latest_predict_state_; // 直接读取，无保护
}

修改后（有保护）：

cpp 复制代码 
// 头文件
#include <mutex>

class Search {
private:
  std::vector<State> latest_predict_state_;
  mutable std::mutex latest_predict_state_mutex_; // 添加互斥锁
};

// 写入操作
void Search::Decision(...) {
  std::vector<State> new_trajectory = execute();
  // 在锁保护下更新共享数据
  {
    std::lock_guard<std::mutex> lock(latest_predict_state_mutex_);
    latest_predict_state_ = new_trajectory;
  }
}

// 读取操作
std::vector<PredictState> Search::StateGet() {
  std::lock_guard<std::mutex> lock(latest_predict_state_mutex_);
  return latest_predict_state_; // 在锁保护下读取
}
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