C++ 11 中的 mutex, lock, condition variable 实现分析

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　　来源：hengyunabc

　　链接：https://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/33336795

　　本文分析的是llvm libc++的实现：https://libcxx.llvm.org/

　　C++11中的各种mutex, lock对象，实际上都是对posix的mutex，condition的封装。不过里面也有很多细节值得学习。

　　std::mutex

　　先来看下std::mutex：

　　包增了一个pthread_mutex_t __m_，很简单，每个函数该干嘛就干嘛。

　　三种锁状态：std::defer_lock, std::try_to_lock, std::adopt_lock

　　这三个是用于标识锁在传递到一些包装类时，锁的状态：

• std::defer_lock，还没有获取到锁

• std::try_to_lock，在包装类构造时，尝试去获取锁

• std::adopt_lock，调用者已经获得了锁

　　这三个东东，实际上是用于偏特化的，是三个空的struct：

　　

　　在下面的代码里，就可以看到这三个东东是怎么用的了。

　　std::lock_guard

　　这个类比较重要，因为我们真正使用lock的时候，大部分都是要用这个。

　　这个类其实很简单：

　　在构造函数里调用 mutext.lock()，

　　在释构函数里，调用了mutex.unlock() 函数。

　　因为C++会在函数抛出异常时，自动调用作用域内的变量的析构函数，所以使用std::lock_guard可以在异常时自动释放锁，这就是为什么要避免直接使用mutex的函数，而是要用std::lock_guard的原因了。

　　

　　注意，std::lock_guard的两个构造函数，当只传递mutex时，会在构造函数时调用mutext.lock()来获得锁。

　　当传递了adopt_lock_t时，说明调用者已经拿到了锁，所以不再尝试去获得锁。

　　std::unique_lock

　　unique_lock实际上也是一个包装类，起名为unique可能是和std::lock函数区分用的。

　　注意，多了一个owns_lock函数和release()函数，这两个在std::lock函数会用到。

　　owns_lock函数用于判断是否拥有锁；

　　release()函数则放弃了对锁的关联，当析构时，不会去unlock锁。

　　再看下unique_lock的实现，可以发现，上面的三种类型就是用来做偏特化用的：

　　

　　

　　std::lock 和 std::try_lock 函数

　　上面的都是类对象，这两个是函数。

　　std::lock和std::try_lock函数用于在同时使用多个锁时，防止死锁。这个实际上很重要的，因为手写代码来处理多个锁的同步问题，很容易出错。

　　要注意的是std::try_lock函数的返回值：

　　当成功时，返回-1；

　　当失败时，返回第几个锁没有获取成功，以0开始计数；

　　首先来看下只有两个锁的情况，代码虽然看起来比较简单，但里面却有大文章：

　　template<class_L0, class_L1>

　　void lock(_L0& __l0,_L1& __l1)

　　{

　　while(true)

　　{

　　{

　　unique_lock __u0(__l0);

　　if(__l1.try_lock())//已获得锁l0，再尝试获取l1

　　{

　　__u0.release();//l0和l1都已获取到，因为unique_lock在释构时会释放l0，所以要调用release()函数，不让它释放l0锁。

　　break;

　　}

　　}//如果同时获取l0,l1失败，这里会释放l0。

　　sched_yield();//把线程放到同一优先级的调度队列的尾部，CPU切换到其它线程执行

　　{

　　unique_lock __u1(__l1);//因为上面尝试先获取l1失败，说明有别的线程在持有l1，那么这次先尝试获取锁l1（只有前面的线程释放了，才可能获取到）

　　if(__l0.try_lock())

　　{

　　__u1.release();

　　break;

　　}

　　}

　　sched_yield();

　　}

　　}

　　template<class_L0, class_L1>

　　int try_lock(_L0& __l0,_L1& __l1)

　　{

　　unique_lock __u0(__l0,try_to_lock);

　　if(__u0.owns_lock())

　　{

　　if(__l1.try_lock())//注意try_lock返回值的定义，否则这里无法理解

　　{

　　__u0.release();

　　return-1;

　　}

　　else

　　return1;

　　}

　　return0;

　　}

　　上面的lock函数用尝试的办法防止了死锁。

　　上面是两个锁的情况，那么在多个参数的情况下呢？

　　先来看下std::try_lock函数的实现：

　　里面递归地调用了try_lock函数自身，如果全部锁都获取成功，则依次把所有的unique_lock都release掉。

　　如果有失败，则计数失败的次数，最终返回。

　　template<class_L0, class_L1, class_L2, class... _L3>

　　int try_lock(_L0& __l0,_L1& __l1,_L2& __l2,_L3&...__l3)

　　{

　　int__r= 0;

　　unique_lock __u0(__l0,try_to_lock);

　　if(__u0.owns_lock())

　　{

　　__r= try_lock(__l1,__l2,__l3...);

　　if(__r== -1)

　　__u0.release();

　　else

　　++__r;

　　}

　　return__r;

　　}

　　再来看多参数的std::lock的实现：

　　template<class_L0, class_L1, class_L2, class..._L3>

　　void __lock_first(int__i,_L0& __l0,_L1& __l1,_L2& __l2,_L3& ...__l3)

　　{

　　while(true)

　　{

　　switch(__i)//__i用来标记上一次获取参数里的第几个锁失败，从0开始计数

　　{

　　case0: //第一次执行时，__i是0

　　{

　　unique_lock __u0(__l0);

　　__i= try_lock(__l1,__l2,__l3...);

　　if(__i== -1)//获取到l0之后，如果尝试获取后面的锁也成功了，即全部锁都获取到了，则设置unique_lock为release，并返回

　　{

　　__u0.release();

　　return;

　　}

　　}

　　++__i;//因为__i表示是获取第几个锁失败，而上面的try_lock(__l1,__l2__l3,...)是从l1开始的，因此这里要+1，调整到没有获取成功的锁上，下次先从它开始获取。

　　sched_yield();

　　break;

　　case1: //说明上次获取l1失败，这次先获取到l1。

　　{

　　unique_lock __u1(__l1);

　　__i= try_lock(__l2,__l3...,__l0);//把前一次的l0放到最后。这次先获取到了l1，再尝试获取后面的锁。

　　if(__i== -1)

　　{

　　__u1.release();

　　return;

　　}

　　}

　　if(__i== sizeof...(_L3)+ 1)//说明把l0放到最后面时，最后获取l0时失败了。那么说明现在有其它线程持有l0，那么下一次要从l0开始获取。

　　__i= 0;

　　else

　　__i+= 2;//因为__i表示是获取第几个锁失败，而上面的try_lock(__l2,__l3..., __l0)是从l2开始的，因此这里要+2

　　sched_yield();

　　break;

　　default:

　　__lock_first(__i- 2,__l2,__l3...,__l0,__l1);//因为这里是从l2开始的，因此__i要减2。

　　return;

　　}

　　}

　　}

　　template<class_L0, class_L1, class_L2, class..._L3>

　　inline_LIBCPP_INLINE_VISIBILITY

　　void lock(_L0& __l0,_L1& __l1,_L2& __l2,_L3& ...__l3)

　　{

　　__lock_first(0,__l0,__l1,__l2,__l3...);

　　}

　　可以看到多参数的std::lock的实现是：

　　先获取一个锁，然后再调用std::try_lock去获取剩下的锁，如果失败了，则下次先获取上次失败的锁。

　　重复上面的过程，直到成功获取到所有的锁。

　　上面的算法用比较巧妙的方式实现了参数的轮转。

　　std::timed_mutex

　　std::timed_mutex 是里面封装了mutex和condition，这样就两个函数可以用：

　　try_lock_for

　　try_lock_until

　　实际上是posix的mutex和condition的包装。

　　classtimed_mutex

　　{

　　mutex __m_;

　　condition_variable __cv_;

　　bool__locked_;

　　public:

　　timed_mutex();

　　~timed_mutex();

　　private:

　　timed_mutex(consttimed_mutex&);// = delete;

　　timed_mutex& operator=(consttimed_mutex&);// = delete;

　　public:

　　voidlock();

　　booltry_lock()_NOEXCEPT;

　　template<class_Rep, class_Period>

　　_LIBCPP_INLINE_VISIBILITY

　　booltry_lock_for(constchrono::duration& __d)

　　{returntry_lock_until(chrono::steady_clock::now()+ __d);}

　　template<class_Clock, class_Duration>

　　booltry_lock_until(constchrono::time_point& __t);

　　voidunlock()_NOEXCEPT;

　　};

　　template<class_Clock, class_Duration>

　　bool timed_mutex::try_lock_until(constchrono::time_point& __t)

　　{

　　usingnamespacechrono;

　　unique_lock __lk(__m_);

　　boolno_timeout= _Clock::now()；

　　｝

　　std::recursive_mutex和std::recursive_timed_mutex

　　这两个实际上是std::mutex和std::timed_mutex 的recursive模式的实现，即锁得获得者可以重复多次调用lock()函数。

　　和posix mutex里的recursive mutex是一样的。

　　看下std::recursive_mutex的构造函数就知道了。

　　recursive_mutex::recursive_mutex()

　　{

　　pthread_mutexattr_t attr;

　　intec= pthread_mutexattr_init(&attr);

　　if(ec)

　　gotofail;

　　ec= pthread_mutexattr_settype(&attr,PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE);

　　if(ec)

　　{

　　pthread_mutexattr_destroy(&attr);

　　gotofail;

　　}

　　ec= pthread_mutex_init(&__m_,&attr);

　　if(ec)

　　{

　　pthread_mutexattr_destroy(&attr);

　　gotofail;

　　}

　　ec= pthread_mutexattr_destroy(&attr);

　　if(ec)

　　{

　　pthread_mutex_destroy(&__m_);

　　gotofail;

　　}

　　return;

　　fail:

　　__throw_system_error(ec,"recursive_mutex constructor failed");

　　}

　　std::cv_status

　　这个用来表示condition等待返回的状态的，和上面的三个表示lock的状态的用途差不多。

　　enumcv_status

　　{

　　no_timeout,

　　timeout

　　};

　　std::condition_variable

　　包装了posix condition variable。

　　classcondition_variable

　　{

　　pthread_cond_t __cv_;

　　public:

　　condition_variable(){__cv_= (pthread_cond_t)PTHREAD_COND_INITIALIZER;}

　　~condition_variable();

　　private:

　　condition_variable(constcondition_variable&);// = delete;

　　condition_variable& operator=(constcondition_variable&);// = delete;

　　public:

　　voidnotify_one()_NOEXCEPT;

　　voidnotify_all()_NOEXCEPT;

　　voidwait(unique_lock& __lk)_NOEXCEPT;

　　template<class_Predicate>

　　voidwait(unique_lock& __lk,_Predicate __pred);

　　template<class_Clock, class_Duration>

　　cv_status wait_until(unique_lock& __lk,

　　constchrono::time_point& __t);

　　template<class_Clock, class_Duration, class_Predicate>

　　boolwait_until(unique_lock& __lk,

　　constchrono::time_point& __t,

　　_Predicate __pred);

　　template<class_Rep, class_Period>

　　cv_statuswait_for(unique_lock& __lk,

　　constchrono::duration& __d);

　　template<class_Rep, class_Period, class_Predicate>

　　bool wait_for(unique_lock& __lk,

　　constchrono::duration& __d,

　　_Predicate __pred);

　　typedefpthread_cond_t* native_handle_type;

　　_LIBCPP_INLINE_VISIBILITY native_handle_type native_handle(){return&__cv_;}

　　private:

　　void__do_timed_wait(unique_lock& __lk,

　　chrono::time_point)_NOEXCEPT;

　　};

　　里面的函数都是符合直觉的实现，值得注意的是：

　　cv_status是通过判断时间而确定的，如果超时的则返回cv_status::timeout，如果没有超时，则返回cv_status::no_timeout。

　　condition_variable::wait_until函数可以传入一个predicate，即一个用户自定义的判断是否符合条件的函数。这个也是很常见的模板编程的方法了。

　　template<class_Clock, class_Duration>

　　cv_status condition_variable::wait_until(unique_lock& __lk,

　　constchrono::time_point& __t)

　　{

　　usingnamespacechrono;

　　wait_for(__lk,__t- _Clock::now());

　　return_Clock::now()

　　bool condition_variable::wait_until(unique_lock& __lk,

　　constchrono::time_point& __t,

　　_Predicate __pred)

　　{

　　while(!__pred())

　　{

　　if(wait_until(__lk,__t)== cv_status::timeout)

　　return__pred();

　　}

　　returntrue;

　　}

　　std::condition_variable_any

　　std::condition_variable_any的接口和std::condition_variable一样，不同的是std::condition_variable只能使用std::unique_lock，而std::condition_variable_any可以使用任何的锁对象。

　　下面来看下为什么std::condition_variable_any可以使用任意的锁对象。

　　class_LIBCPP_TYPE_VIScondition_variable_any

　　{

　　condition_variable __cv_;

　　shared_ptr __mut_;

　　public:

　　condition_variable_any();

　　voidnotify_one()_NOEXCEPT;

　　voidnotify_all()_NOEXCEPT;

　　template<class_Lock>

　　voidwait(_Lock& __lock);

　　template<class_Lock, class_Predicate>

　　voidwait(_Lock& __lock,_Predicate __pred);

　　template<class_Lock, class_Clock, class_Duration>

　　cv_status wait_until(_Lock& __lock,

　　constchrono::time_point& __t);

　　template<class_Lock, class_Clock, class_Duration, class_Predicate>

　　bool wait_until(_Lock& __lock,

　　constchrono::time_point& __t,

　　_Predicate __pred);

　　template<class_Lock, class_Rep, class_Period>

　　cv_status wait_for(_Lock& __lock,

　　constchrono::duration& __d);

　　template<class_Lock, class_Rep, class_Period, class_Predicate>

　　bool wait_for(_Lock& __lock,

　　constchrono::duration& __d,

　　_Predicate __pred);

　　};

　　可以看到，在std::condition_variable_any里，用shared_ptr __mut_来包装了mutex。所以一切都明白了，回顾std::unique_lock，它包装了mutex，当析构时自动释放mutex。在std::condition_variable_any里，这份工作让shared_ptr来做了。

　　因此，也可以很轻松得出std::condition_variable_any会比std::condition_variable稍慢的结论了。

　　其它的东东：

　　sched_yield()函数的man手册：

　　sched_yield() causes the calling thread to relinquish the CPU. The thread is moved to the end of the queue for its

　　static priority and a new thread gets to run.

　　在C++14里还有std::shared_lock和std::shared_timed_mutex，但是libc++里还没有对应的实现，因此不做分析。

　　总结

　　llvm libc++中的各种mutex, lock, condition variable实际上是封闭了posix里的对应实现。封装的技巧和一些细节值得细细推敲学习。

　　看完了实现源码之后，对于如何使用就更加清晰了。

　　参考：

　　https://en.cppreference.com/w/cpp

　　https://libcxx.llvm.org/

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