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并发与多线程 (C++11/14/17/20)

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1. 基础概念
*问题类型：

• 进程（Process）和线程（Thread）的区别？

  特性	进程	线程
  定义	资源分配的最小单位（独立程序实例）	CPU调度的最小单位（进程内的执行流）
  资源占用	独立地址空间、文件描述符、全局变量	共享进程资源（堆、全局变量）
  创建开销	高（需复制或写时复制资源）	低（仅需分配栈和寄存器）
  隔离性	高（崩溃不影响其他进程）	低（线程崩溃可能导致整个进程终止）
  通信方式	管道、消息队列、共享内存、信号	直接读写共享内存（需同步）
  切换成本	高（需切换页表、刷新TLB）	低（仅切换寄存器、栈）

  关键比喻：

  • 进程 = 独立工厂（拥有独立资源和生产线）
  • 线程 = 工厂内工人（共享工厂资源，协作完成任务）

• 并发（Concurrency）和并行（Parallelism）的区别？

  概念	并发	并行
  核心目标	同时处理多任务（逻辑上）	同时执行多任务（物理上）
  依赖硬件	单核即可实现（时间片轮转）	需多核/多CPU
  实现方式	线程切换、异步I/O	多线程分派到不同核心
  关系	并发包含并行（并行是并发的子集）	并行是并发的最高效形式

  示例：

  • 并发：单核CPU处理10个网络请求（交替执行）
  • 并行：8核CPU同时渲染8帧视频

• 线程安全（Thread Safety）和数据竞争（Data Race）？

  问题	定义	解决方案
  线程安全	多线程访问时行为正确（如无数据污染）	同步机制（互斥锁、原子操作）
  数据竞争	多线程无同步访问共享数据且至少1次写	互斥锁（std::mutex）、原子变量（std::atomic）

  数据竞争示例：

  int counter = 0; // 共享变量  
  void unsafe_increment() {  counter++;  // 非原子操作 → 数据竞争  
  }  
  // 两个线程同时调用 unsafe_increment() 导致结果不可预测  
  

  修复方案：

  std::mutex mtx;  
  void safe_increment() {  std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);  counter++;  
  }  
  

• 死锁（Deadlock）的条件和避免策略？

  • 四个必要条件（缺一不可）：

    1. 互斥：资源独占使用
    2. 请求保持：持有资源时请求新资源
    3. 不可剥夺：资源只能主动释放
    4. 循环等待：线程间形成等待环

  • 避免策略：

    策略	实现方式
    加锁顺序	所有线程按固定顺序获取锁
    锁超时	try_lock_for() 超时放弃锁
    死锁检测	运行时监控锁依赖图（如数据库系统）
    资源分级	将资源分层，禁止跨层请求

  经典死锁场景：

  // 线程1：lock(A); lock(B);  
  // 线程2：lock(B); lock(A);  // 可能死锁  
  

• 活锁（Livelock）和饥饿（Starvation）？

  问题	原因	特点
  活锁	线程不断“让出资源”导致任务无法推进	类似死锁，但线程仍在运行（如反复重试）
  饥饿	低优先级线程长期得不到资源（CPU/锁）	部分线程有进展，个别线程被“饿死”

  活锁示例：

  // 两人在走廊相遇，同时让路又再次阻塞对方  
  while (collision_detected) {  move_left();    // 对方也同时 move_left() → 仍碰撞  move_right();   // 对方也 move_right() → 无限循环  
  }  
  

  饥饿解决方案：

  • 公平锁（std::mutex 无法保证 → 需用队列或 std::shared_mutex）
  • 优先级调整（如 Linux 的 nice 值）

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  关键总结

  • 进程：资源隔离的独立执行环境
  • 线程：轻量级执行流（共享内存，需同步）
  • 并发问题核心：
    • 数据竞争 → 同步控制
    • 死锁/活锁 → 设计无锁结构或严格锁序
    • 饥饿 → 公平调度机制

2. C++11 线程库
*问题类型：

• std::thread的创建、管理和推理？

  操作	方法	说明
  创建线程	std::thread t(func, args...)	启动线程执行函数 func
  移动线程	std::thread t2 = std::move(t1)	线程所有权转移（t1 不再管理线程）
  销毁线程	析构函数自动调用	若线程可联结（joinable）则 std::terminate

  生命周期规则：

  • 线程对象销毁前必须调用 join() 或 detach()

  • 错误示例：

    {  std::thread t([]{ /*...*/ });  
    } // 析构时 t 仍 joinable → 程序崩溃  
    

• join()和detach()的区别？

  方法	行为	后续操作	使用场景
  join()	阻塞当前线程直到目标线程结束	线程资源可安全回收	需等待结果的任务
  detach()	分离线程（后台运行）	失去线程控制权	长时间运行的后台任务

  关键限制：

  • detach() 后无法再操作线程（如强制终止）
  • 分离线程不能访问局部变量（可能已销毁）

• 互斥量派std::mutex及其生类（std::recursive_mutex,std::timed_mutex等）？

  互斥量类型	特性	适用场景
  std::mutex	基本互斥锁（不可递归）	通用场景
  std::recursive_mutex	可递归加锁（同一线程多次加锁）	递归函数中的共享资源保护
  std::timed_mutex	支持超时加锁（try_lock_for/until）	避免死锁的等待操作
  std::shared_mutex (C++17)	读写锁（共享读/独占写）	读多写少场景（如缓存）

• std::lock_guard和std::unique_lock的作用和区别？

  特性	std::lock_guard	std::unique_lock
  锁管理	RAII 自动加锁/解锁	同左 + 支持手动控制
  灵活性	低（构造即加锁）	高（延迟加锁/提前解锁）
  性能开销	低（无额外状态）	稍高（维护锁状态）
  适用场景	简单作用域保护	条件变量配合/需转移锁所有权

  示例对比：

  // lock_guard  
  {  std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); // 立即加锁  // 临界区  
  } // 自动解锁  // unique_lock  
  std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx, std::defer_lock);  
  lock.lock(); // 手动加锁  
  lock.unlock(); // 可提前解锁  
  

• 条件变量std::condition_variable的作用和使用场景（生产者-消费者模型）？

  • 作用：线程间同步（阻塞等待条件成立）

  • 经典场景：生产者-消费者模型

    // 生产者  
    {  std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);  queue.push(data);  cv.notify_one(); // 唤醒一个消费者  
    }  
    // 消费者  
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);  
    cv.wait(lock, [&]{ return !queue.empty(); }); // 防止虚假唤醒  
    auto data = queue.front(); queue.pop();  
    

• 原子操作std::atomic的作用？

  • 作用：无锁线程安全操作（硬件级原子指令）

  • 优势：

    • 免锁高性能（如计数器）
    • 避免数据竞争（counter++ 安全）

  • 示例：

    std::atomic<int> counter(0);  
    void safe_increment() { counter.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed); }  
    

• std::future和std::promise的作用？

  组件	作用	关系
  std::promise	存储异步结果（生产者）	与 future 共享状态
  std::future	获取异步结果（消费者）	从 promise 或 async 获取结果

  工作流程：

  std::promise<int> p;  
  std::future<int> f = p.get_future();  // 生产者线程  
  std::thread t([&p]{ p.set_value(42); });  // 消费者  
  int result = f.get(); // 阻塞等待结果  
  t.join();  
  

• std::async的作用和使用？

  • 作用：异步执行函数并返回 future

  • 启动策略：

    • std::launch::async：强制新线程执行
    • std::launch::deferred：延迟执行（调用 get() 时运行）

  • 示例：

    auto future = std::async(std::launch::async, []{  return compute_heavy_task();  
    });  
    auto result = future.get(); // 阻塞获取结果  
    

• 线程池的实现原理？

  • 核心组件：

    1. 任务队列：存储待执行函数（std::function<void()>）
    2. 工作线程组：固定数量线程循环取任务执行
    3. 同步机制：互斥锁 + 条件变量

  • 工作流程：

    while (running) {  std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);  cv.wait(lock, [&]{ return !tasks.empty() || !running; });  if (!running) break;  auto task = std::move(tasks.front());  tasks.pop();  lock.unlock();  task(); // 执行任务  
    }  
    

  • 优势：

    • 避免线程创建/销毁开销
    • 控制并发度（防止资源耗尽）