std::lock_guard 引起的思考
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从哪里来的思考？
最近在项目总结过程中，发现项目大量使用了 std::lock_guard 这个模板类，仔细分析后发现这个类牵扯到了很多重要的计算机基础，例如：多线程，互斥，锁等等，这里便记录下来，也算是一次简单的总结。
std::lock_guard 简介
这个类是一个互斥量的包装类，用来提供自动为互斥量上锁和解锁的功能，简化了多线程编程，用法如下：
#include <mutex>
std::mutex kMutex;
void function() {
// 构造时自动加锁
std::lock_guard<std::mutex> (kMutex);
// 离开局部作用域，析构函数自动完成解锁功能
}
用法非常简单，只需在保证线程安全的函数开始处加上一行代码即可，其他的都在这个类的构造函数和析构函数中自动完成。
如何自动完成？其实 Just so so ...
实现 my_lock_guard
这是自己实现的一个 lock_guard，就是在构造和析构中完成加锁和解锁的操作，之所以会自动完成，是因为离开函数作用域会导致局部变量析构函数被调用，而我们又是手动构造了 lock_guard，因此这两个函数都是自动被调用的。
namespace myspace {
template<typename T> class my_lock_guard {
public:
// 在 std::mutex 的定义中，下面两个函数被删除了
// mutex(const mutex&) = delete;
// mutex& operator=(const mutex&) = delete;
// 因此这里必须传递引用
my_lock_guard(T& mutex) :mutex_(mutex){
// 构造加锁
mutex_.lock();
}
~my_lock_guard() {
// 析构解锁
mutex_.unlock();
}
private:
// 不可赋值，不可拷贝
my_lock_guard(my_lock_guard const&);
my_lock_guard& operator=(my_lock_guard const&);
private:
T& mutex_;
};
};
要注意的是这个类官方定义是不可以赋值和拷贝，因此需要私有化 operator = 和 copy 这两个函数。
什么是 std::mutex ？
如果你细心可以发现，不管是 std::lock_guard，还是my_lock_guard，都使用了一个 std::mutex 作为构造函数的参数，这是因为我们的 lock_guard 只是一个包装类，而实际的加锁和解锁的操作都还是 std::mutex 完成的，那什么是 std::mutex 呢？
std::mutex 其实是一个用于保护共享数据不会同时被多个线程访问的类，它叫做互斥量，你可以把它看作一把锁，它的基本使用方法如下：
#include <mutex>
std::mutex kMutex;
void function() {
//加锁
kMutex.lock();
//kMutex.try_lock();
//do something that is thread safe...
// 离开作用域解锁
kMutex.unlock();
}
前面都提到了锁这个概念，那么什么是锁，有啥用处？
什么是锁？
锁是用来保护共享资源（变量或者代码）不被并发访问的一种方法，它只是方法，实际的实现就是 std::mutex 等等的类了。
可以简单的理解为：
当前线程访问一个变量之前，将这个变量放到盒子里锁住，并且当前线程拿着钥匙。这样一来，如果有其他的线程也要访问这个变量，则必须等待当前线程将盒子解锁之后才能访问，之后其他线程在访问这个变量之前也将会再次锁住这个变量。
当前线程执行完后，就将该盒子解锁，这样其他的线程就可以拿到盒子的钥匙，并再次加锁访问这个变量了。
这样就保证了同一时刻只有一个线程可以访问共享资源，解决了简单的线程安全问题。
什么，你还没有遇到过线程安全问题？下面开始我的表演...
一个简单的线程安全的例子
这个例子中，主线程开启了 2 个子线程，每个子线程都修改共享的全局变量 kData，如果没有增加必要的锁机制，那么每个子线程打印出的 kData 就可能会出错。
这里使用了 3 种不同的加锁方法来解决：
- 使用
std::lock_guard - 使用
std::mutex实现原生的加锁 - 使用自己的
myspace::my_lock_guard
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>
// 两个子线程共享的全局变量
int kData = 0;
// std::mutex 提供了一种防止共享数据被多个线程并发访问的简单同步方法
// 调用线程可以通过 lock 和 try_lock 来获取互斥量，使用 unlock() 释放互斥量
std::mutex kMutex;
void increment() {
// 1.创建一个互斥量的包装类，用来自动管理互斥量的获取和释放
// std::lock_guard<std::mutex> lock(kMutex);
// 2.原生加锁
// kMutex.lock();
// 3.自己实现的 std::mutex 的包装类
myspace::my_lock_guard<std::mutex> lock(kMutex);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 打印当前线程的 id : kData
std::cout << std::this_thread::get_id()
<< ":" << kData++ << std::endl;
}
// 2. 原生解锁
//kMutex.unlock();
// 离开局部作用域，局部锁解锁，释放互斥量
}
int main()
{
// 打印当前函数名
std::cout << __FUNCTION__ << ":" << kData << std::endl;
// 开启两个线程
std::thread t1(increment);
std::thread t2(increment);
// 主线程等待这两个线程完成操作之后再退出
t1.join();
t2.join();
// 防止立刻退出
getchar();
return 0;
}
注意：在 vs 中编译这段代码。
结果分析
为什么不加锁的结果会出错？
首先线程是一种轻量级的进程，也存在调度，假设当前 CPU 使用的是基于时间片的轮转调度算法，为每个进程分配一段可执行的时间片，因此每个线程都得到一段可以执行的时间（这里只是简单概括，仔细研究其实是有点复杂的，涉及到内核线程和用户线程，这里就不多说了，不是这里讨论的重点），这就导致子线程 1 在修改并打印 kData 的时候，子线程 1 的时间片用完了，CPU 切换到子线程 2 去修改并打印 kData，这就导致了最终的打印结果不是预先的顺序，就是这个原理，简单的理解是不难的。
