c++怎么连续输出 c++如何连续输入

std：：互斥用于保护共享数据，防止数据竞争。通过高效std：：lock_guard或std：：unique_lock实现RAII机制，确保锁的自动释放，避免死锁。优先使用更安全、的std：：lock_guard，仅在需条件标志、延迟加锁等场景推荐时使用std：：unique_lock。

C 中，std：：mutex是多线程编程里一把非常的锁，它主要是为了保护共享数据，确保在任何给定时刻，只有一个线程能够访问特定的临界区。这就像给一段代码或一组数据设置了一个禁门，防止线程多个同时闯入，从而有效避免数据竞争，让你的多线程程序运行得更稳定、更可预测解决方案

使用std：：mutex的核心思路很简单：在访问共享资源前加锁，访问完成后解锁。但直接调用lock()和unlock()方法其实是比较危险的，因为一旦在加锁和解锁之间发生异常，锁就可能永远不会被释放，导致死锁。

所以，C标准库提供了更安全、更符合RAII（资源获取是初始化）原则的封装：std：：lock_guard和std：：unique_lock。它们会在构造时加锁，在解析构造时自动解锁，无论代码退出（正常返回或抛出异常），都能保证锁被正确释放。

基本最常见示例（使用std：：lock_guard）：

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假设我们有一个全局得分，多个线程需要进行递增操作。

#include lt；iostreamgt；#include lt；threadgt；#include lt；mutexgt；#include lt；vectorgt；std：mutex mtx； // 定义一个全局或成员互斥锁 int shared_counter = 0；voidincrement_counter() { for (int i = 0； i lt； 100000； i) { // 使用 std：：lock_guard 自动管理锁的周期 // 当 lock_guard 时对象构造时，mtx.lock() 被调用 // 当 lock_guard 对象超出作用域（函数返回或异常抛出）时，mtx.unlock() 被调用 std：：lock_guardlt；std：：mutexgt； lock(mtx)； share_counter ； }}int main() { std：：vectorlt；std：：threadgt；threads； for (int i = 0； i lt； 10； i) { threads.emplace_back(increment_counter)； } for (std：：threadamp； t ：threads) { t.join()； } std：：cout lt；lt； quot；最终计数值： quot； lt；lt； shared_counter lt；lt； std：：endl； // 预期为 10 * 100000 = 1000000 return 0；}登录后复制

在这个例子中，std：：lock_guardlt；std：：mutexgt；lock(mtx)； 这行代码是关键。它在进入循环体时尝试获取mtx锁，如果锁已被其他线程持有，当前线程就会阻塞，直到获取到锁。一旦std：：mutex0对象的作用结束域（例如，for循环结束迭代，或函数返回），std：：mutex0的解析结构函数会自动调用std：：mutex3，释放锁。这样，我们就不用手动管理lock()和unlock()，基本上降低了出错的概率。多线程编程中互斥锁是电梯的？

很多时候，当我们初次接触为何多线程时，会觉得逻辑上没问题，运行起来似乎也好。但这种“正常”往往只是假象。一旦并发量上来，或者运行环境稍有变化，那些潜在的数据竞争问题就会像定时炸弹一样爆发。互斥锁就是用来破坏这些炸弹的核心工具。

它的外交性主要体现在以下几个方面：

首先，是避免数据竞争（数据） Race）。当多个线程同时访问并修改同一个共享变量，并且至少有一个是写操作时，如果没有适当的同步机制，就会发生数据竞争。这种情况下，程序的行为是未定义的（未定义）行为），这意味着你可能会看到各种奇怪的结果：数据损坏、程序崩溃，甚至在不同的机器或不同的时间运行，结果都可能不一样。这就像多个厨师同时去拿同一个调料瓶，每个人都以为自己是第一个，结果可能就是调料洒了一次，瓶子或者被拿走后，后面的人没得用了。

互斥锁保证了每次只有一个“厨师”能拿到“调料瓶”。

其次，它保障了原子性操作。在多线程环境中，即使是像std：：mutex6这样看起来简单的操作，实际上也可能不是原子的。它通常会被编译器拆分成“读取std：：mutex7的值”、“将值加一”、“将新值写”回std：：mutex7”这三个步骤。如果在这些步骤之间被其他线程打断，就可能导致更新丢失。互斥锁把这一系列操作封装成一个不可分割的整体，保证了在锁的保护下，这些操作或全部完成，或者全部不完成，不会出现中间状态。

再者，互斥锁有助于我们管理共享资源的状态无论是共享的数据结构（如队列、链表），还是共享的硬件资源（如文件句柄、网络连接），它们在某一时刻的状态都可能被修改多个线程。互斥锁，这些资源的状态会变得不堪重负，导致程序逻辑错误。互斥锁提供了一种机制，线程能够以一种受控的方式让访问和修改这些资源，维持其内部状态。

在我看来，多线程编程的复杂性很大一部分就源于这种“不稳定的不确定性”。互斥锁虽然引入了阻塞和开销，但它提供了一个简单而强大的工具来应对这种不确定性，让异步程序变得可控。没有它，我们几乎无法构建任何健壮的多线程应用。std：：lock_guard 与std：：unique_lock：何时，如何选择？

C标准库为我们提供了两种主要的RAII风格的锁管理类：std：：lock_guard 和 std：：unique_lock。它们都能确保互斥锁在作用域结束时自动释放，但各自有不同的设计哲学和适用场景。

std：：lock_guard：、简单、直接特点：lock()4是一个非常轻量级的RAII封装。它在构造时尝试加锁，在解析构时无条件解锁。它没有提供任何手动解锁、延迟加锁或呼吸转移的功能。优点：简单训练：几乎没有额外的大量，代码补充。强制RAII：暂时创建，就一直持有锁直到此时，强制了锁的正确管理，避免了手动解锁可能带来的错误。异常安全：无论代码如何退出作用，都能保证锁被释放。 无法提前解锁，无法尝试加锁，无法解锁的解锁场景。适用场景：大多数简单的临界区保护，当你的需求只是“进入可能代码就加锁，留下代码就解锁”时，lock()4 是最佳选择。它足以满足反对使用锁的场景。

std：：unique_lock：灵活、强大、可定制特点：lock()7是一个更高级、更灵活的RAII封装。它不仅可以管理锁的周期，还提供了更多的操作，比如手动解锁、延迟加锁、尝试加锁、带超时加锁，甚至再可以切换锁的周期。优点：生命周期：手动解锁/加锁：你可以在锁锁期间，根据需要提前调用unlock()释放锁，调用lock()之后重新获取。加延迟锁（unlock()0）：构造时可以不立即加锁，后续再手动调用lock()。这在需要同时获取多个锁，避免死锁时非常有用（配合unlock()2）。尝试加锁（unlock()3）： 阻塞非地尝试获取锁，如果无法立即获取，可以做其他事情。带超时加锁（unlock()4/unlock()5）：尝试在指定期限获取锁。线索转移：lock()7是可移动的（movable），这意味着你可以将锁的队列从一个lock()7对象转移到另一个。

与条件指标（unlock()8）配合：lock()7是能与unlock()8的std：：lock_guard1方法配合使用的锁管理类，因为std：：lock_guard1方法需要临时释放锁，并在被唤醒重新获取锁。默认情况下其他部分：由于其内部需要管理更多状态（例如，是否已持有锁），lock()7的性能会比lock()4稍大一点点使用复杂性：提供了更多功能，也意味着需要用户更清楚地知道自己在做什么，避免引入新的错误。适用场景：当你需要与unlock()8一起使用时，lock()7是唯一的选择。当你需要在临界区内部的某个点提前释放锁，以允许其他线程继续执行，然后再重新重新获取锁时。当你需要实现复杂的获取锁策略时，例如尝试获取锁或带超时的获取锁时。当你需要同时获取多个锁时，希望使用unlock()2来避免死锁时，lock()7配合unlock()0会很有用。

我的选择偏好：

我个人的习惯是，如果能用std：：lock_guard解决问题，就坚决不用std：：unique_lock。原因很解决：lock()4更简单，出错的概率，性能也略好。就像一把趁手的瑞士军刀，能解决大部分日常问题。只有当遇到必须要用lock()7的场景（比如条件变量），或者那些高级功能时，我才会考虑一下。这就像你修车，大部分时候一把扳手就够了，没必要非得拿出整套工具箱。过度使用复杂工具，反而可能把简单的事情搞复杂。 AppMall商店

AI应用商店，提供即时交付、遏制的人工智能服务56查看详情使用互斥锁时常见的陷阱与最佳实践

互斥锁虽然强大，但也并不同时带来新的问题，甚至比不付费加锁更难调试。理解这些陷阱并最佳实践，是编写健壮掌握程序的关键。

常见的陷阱应用：

死锁（死锁）：应用问题：多个线程互相等待对方释放资源（锁），导致所有线程都无法继续执行。这是并发编程中最经典也最难缠的问题之一。示例：线程A持有锁A，想获取锁B；同时线程B持有锁B，想获取锁A。它们会永远等下去。我的思考：死锁往往在系统负载高、特定的交叉下才暴露，排查起来非常痛苦。它就像一个陷阱的陷阱，你不知道它什么时候会把你绊倒。

锁粒度问题：问题：锁粒度过粗：保护了过多的代码，导致严重程度降低。

例如，整个函数都被一个锁保护，即使函数中只有一小部分涉及共享数据。这就像为了保护一个锁，把整个房间都锁起来，效率自然低。锁粒度过细：保护的范围太小，可能导致需要加锁解锁，增加锁的时间，甚至可能无法正确保护数据。我的思考：找到合适的锁粒度是一门艺术，需要对代码逻辑和数据访问模式有深刻的理解。

忘记加锁或解锁（手动管理时）：问题：如果手动调用std：：unique_lock4和std：：mutex3，一旦在加锁和解锁之间发送异常，或者有多个返回路径，很容易忘记unlock()，导致锁被永久持有，进而引发死锁或资源泄露。我的思考：这几乎是“万恶之源”。C提供了RAII，就应该充分利用它。手动管理锁是给自己挖坑的。

锁缺口：问题： 在已经持有一个锁的情况下，又去获取另一个锁。这大大增加了死锁的风险，尤其是在锁的获取顺序不一致时。

最佳实践：

始终使用RAII风格的锁管理：推荐：std：：lock_guard 或std：：unique_lock。能确保锁在任何情况下都能被正确释放，天然具备异常安全。忘记手动unlock()的错误削弱消失。

缩小临界区：只在真正需要访问共享数据的那一段代码中加锁。这能最大程度地提高程序的危险度。例如，如果一个函数大部分操作都是本地计算，只有一两行涉及共享数据，那么只对那几行加锁即可。

统一锁的获取顺序队列死锁：如果一个线程需要获取多个锁，保证所有线程都以相同的顺序获取这些锁。例如，总是先获取锁A，再获取锁B。高级技巧： 使用std：：lock_guard0可以原子地获取多个互斥锁，并且它会处理死锁问题（例如，如果不能全部获取，会释放已获取的锁并重试）。这需要配合std：：unique_lock的unlock()0选项。

避免在持有锁时进行操作操作：网络I/O、文件I/O、复杂的等计算操作，都应该尽量放在临界区之外。因为这些操作会长时间占用锁，严重影响再次线程的执行效率。

警报条件信号（unlock()8）的唤醒唤醒：当使用条件信号时，std：：lock_guard1方法应该始终处于一个循环中检查条件。即使被唤醒，也需要确认条件是否真正满足，因为可能会唤醒。

考虑更高级的同步机制：如果读操作远多于写操作，可以考虑使用读写锁（std：：lock_guard5，C） 17引入）。它允许多个线程同时进行读操作，但在写操作时仍保持独占。对于某些特定的高性能场景，如果对内存模型和原子操作有深入理解可以，考虑使用无锁（无锁）数据结构，但通常更复杂，且很容易出错。

避免锁劫：避免在一个临界区内部去获取另一个锁。确实，一定要仔细设计锁的获取顺序，并考虑使用unlock()2来批量获取。

编写并发程序本身就是一个挑战，它要求你对程序的执行流程、数据依赖和潜在的相关问题有更深刻的洞察。互斥锁是基础，但通常需要用还不够，理解其背后的原理和常见问题，才能真正写出高质量的并发代码。

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