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wzjs 2025/7/19 17:27:12

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章节重点

在C++面试时，经常被问到如果高效获取线程ID，但不少同学都不知道如何回答。

重点是通过__thread关键字。

重点内容

视频讲解：《C++Linux编程进阶：从0实现muduo C++网络框架系列》-第8讲. C++面试如何高效获取线程ID

测试获取线程ID的性能

单线程，测试3次，每次获取100万次线程ID。

	第一次(秒)	第二次(秒)	第三次(秒)	平均性能(秒)
使用__thread版本耗时	0.003284	0.003541	0.003646	0.00349
不使用__thread版本耗时	0.174818	0.148581	0.201204	0.174867 秒
性能差距(倍数)	53.2	41.9	55.2	50.1

4个线程，测试3次，每次每个线程获取100万次线程ID。

	第一次(秒)	第二次(秒)	第三次(秒)	平均性能(秒)
使用__thread版本耗时	0.004119	0.004096	0.003457	0.003890
不使用__thread版本耗时	0.212637	0.214584	0.205432	0.210884
性能差距(倍数)	51.6	52.4	59.4	54.47

代码改动

lesson8

base/CurrentThread.h/cc
examples/test_currentthread.cc
examples/test_thread_performance.cc

1 线程局部存储__thread关键字的作用

我来详细分析 CurrentThread 的设计原理和性能优化，并给出时序图。

1.1 设计原理分析

1.1.1 线程局部存储（thread local store, TLS）机制

__thread int t_cachedTid = 0;// 线程局部存储变量
// int g_t_cachedTid = 0;// 全局变量，多线程共享__thread char t_tidString[32];
__thread int t_tidStringLength = 6;
__thread const char* t_threadName = "unknown";

使用 __thread 关键字实现线程局部存储
每个线程都有自己独立的变量副本和 int g_t_cachedTid = 0;// 全局变量，多线程共享不一样
变量的生命周期与线程相同
避免了多线程访问时的同步开销，内存模型：

// 内存布局示意
Thread 1: [t_cachedTid = 1001]
Thread 2: [t_cachedTid = 1002]
Thread 3: [t_cachedTid = 1003]

每个线程有独立的内存区域
变量存储在线程的栈或TLS段中
线程间互不影响

1.1.2 懒加载模式

inline int tid()
{if (__builtin_expect(t_cachedTid == 0, 0)){cacheTid();}return t_cachedTid;
}

采用懒加载策略，只在第一次调用时获取线程ID
使用 __builtin_expect 优化分支预测，为什么能优化？这里实测和

inline int tid()
{if (t_cachedTid == 0){cacheTid();}return t_cachedTid;
}

没啥区别，所以不用理会这个优化。

后续调用直接返回缓存值，避免系统调用

1.2 性能优化分析

1.2.1 减少系统调用

系统调用（syscall(SYS_gettid)）是相对昂贵的操作
通过缓存机制，将系统调用次数从每次获取都调用降低到每个线程只调用一次
在多线程环境下，性能提升更加明显

1.2.2 字符串预格式化

void cacheTid()
{if (t_cachedTid == 0){t_cachedTid = gettid();t_tidStringLength = snprintf(t_tidString, sizeof t_tidString, "%5d ", t_cachedTid);}
}

预先计算并缓存线程ID的字符串表示
避免重复的整数到字符串转换操作
缓存字符串长度，避免重复计算

1.3 CurrentThread::tid() 函数时序图

1.4 使用场景

这种设计特别适合：

1.日志系统

频繁获取线程ID用于日志记录
需要线程标识进行问题追踪

2.高并发服务器

需要频繁获取线程ID的场景
对性能要求较高的系统

1.5 是否可以不用__thread

只使用 extern int t_cachedTid 而不使用 __thread 的风险分析。

1.5.1 数据竞争问题

如果不使用__thread关键字，那t_cachedTid变成所有线程共享了。

// 不使用__thread的情况
extern int t_cachedTid;  // 全局变量，所有线程共享void cacheTid()
{if (t_cachedTid == 0){t_cachedTid = gettid();  // 危险！多线程同时访问}
}

多个线程同时执行 cacheTid()
可能导致线程A写入的ID被线程B覆盖
最终可能所有线程都得到错误的线程ID

1.5.2 实际案例分析

假设有两个线程同时执行：

// 线程A
if (t_cachedTid == 0)  // 检查为0
t_cachedTid = gettid();  // 假设得到ID=100
// 但此时线程B可能已经覆盖了这个值// 线程B
if (t_cachedTid == 0)  // 也检查为0
t_cachedTid = gettid();  // 假设得到ID=200
// 覆盖了线程A的值

1.5.3 正确的做法

// 使用__thread的情况
__thread int t_cachedTid = 0;  // 每个线程独立存储void cacheTid()
{if (t_cachedTid == 0){t_cachedTid = gettid();  // 安全！每个线程有自己的存储空间}
}

1.5.4 小结

在现代多线程程序中，应该始终使用 __thread 来保证线程局部存储的正确性和性能。这是C++中处理线程局部数据的最佳实践。

2 使用和不使用__thread缓存线程id性能差异测试

2.1 测试代码

测试范例：examples/test_thread_performance.cc

#include "base/CurrentThread.h"
#include "base/Timestamp.h"
#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
#include <atomic>
#include <unistd.h>     // syscall()
#include <sys/syscall.h> // SYS_gettidusing namespace mymuduo;// 不使用__thread的版本
class NonThreadLocal {
public:static int getTid() {return static_cast<int>(::syscall(SYS_gettid));}
};// 测试函数
void testPerformance(int iterations) {std::cout << "开始性能测试，迭代次数: " << iterations << std::endl;// 测试使用__thread的版本{Timestamp start = Timestamp::now();for (int i = 0; i < iterations; ++i) {CurrentThread::tid();}Timestamp end = Timestamp::now();double time = timeDifference(end, start);std::cout << "使用__thread版本耗时: " << time << " 秒" << std::endl;}// 测试不使用__thread的版本{Timestamp start = Timestamp::now();for (int i = 0; i < iterations; ++i) {NonThreadLocal::getTid();}Timestamp end = Timestamp::now();double time = timeDifference(end, start);std::cout << "不使用__thread版本耗时: " << time << " 秒" << std::endl;}
}// 多线程测试
void multiThreadTest(int threadCount, int iterations) {std::cout << "\n开始多线程测试，线程数: " << threadCount << ", 每个线程迭代次数: " << iterations << std::endl;std::vector<std::thread> threads;// 测试使用__thread的版本{Timestamp start = Timestamp::now();for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {threads.emplace_back([iterations]() {for (int j = 0; j < iterations; ++j) {CurrentThread::tid();}});}for (auto& thread : threads) {thread.join();}Timestamp end = Timestamp::now();double time = timeDifference(end, start);std::cout << "多线程使用__thread版本总耗时: " << time << " 秒" << std::endl;}threads.clear();// 测试不使用__thread的版本{Timestamp start = Timestamp::now();for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {threads.emplace_back([iterations]() {for (int j = 0; j < iterations; ++j) {NonThreadLocal::getTid();}});}for (auto& thread : threads) {thread.join();}Timestamp end = Timestamp::now();double time = timeDifference(end, start);std::cout << "多线程不使用__thread版本总耗时: " << time << " 秒\n" << std::endl;}
}int main() {// 单线程测试std::cout << "=== 单线程测试 ===" << std::endl;testPerformance(1000000);  // 100万次迭代// 多线程测试std::cout << "\n=== 多线程测试 ===" << std::endl;multiThreadTest(4, 1000000);  // 4个线程，每个线程100万次迭代return 0;
}

性能测试程序，它包含以下测试场景：

1.单线程测试：

对比使用和不使用 __thread 时获取线程ID的性能
每个版本执行100万次迭代
使用 Timestamp 类精确测量执行时间

2.多线程测试：

创建4个线程同时运行
每个线程执行100万次迭代
对比多线程环境下两种实现的性能差异

要编译和运行这个测试，你需要执行以下命令：

cd build
cmake ..
make
./bin/test_thread_performance

2.2 测试结果

单线程，测试3次，每次获取100万次线程ID。

	第一次(秒)	第二次(秒)	第三次(秒)	平均性能(秒)
使用__thread版本耗时	0.003284	0.003541	0.003646	0.010471
不使用__thread版本耗时	0.174818	0.148581	0.201204	0.174867
性能差距(倍数)	53.2	41.9	55.2	50.1

4个线程，测试3次，每次每个线程获取100万次线程ID。

	第一次(秒)	第二次(秒)	第三次(秒)	平均性能(秒)
使用__thread版本耗时	0.004119	0.004096	0.003457	0.003890
不使用__thread版本耗时	0.212637	0.214584	0.205432	0.210884
性能差距(倍数)	51.6	52.4	59.4	54.47