随着计算机硬件的发展，多核处理器的普及使得并行编程成为提高程序性能的重要手段。C++作为一门高性能编程语言，其并行编程技术一直备受关注。本文将详细介绍C++并行编程技术中的线程库（Thread Library）与任务并行库（Task Parallel Library, TPL），帮助读者掌握这两大并行编程工具。
C++11标准引入了std::thread类，标志着C++正式拥有了原生线程支持。线程库提供了创建、管理和同步线程的基本工具。
使用std::thread类可以方便地创建新线程。以下是一个简单的示例：
#include <iostream>
#include <thread>
void threadFunction() {
std::cout << "Hello from the thread!" << std::endl;
}
int main() {
std::thread t(threadFunction);
t.join(); // 等待线程结束
return 0;
}
多线程编程中，线程同步是一个重要问题。C++线程库提供了多种同步工具，如互斥锁（std::mutex）、条件变量（std::condition_variable）等。
以下是一个使用互斥锁保护共享资源的示例：
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
std::mutex mtx;
int sharedResource = 0;
void increment() {
for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
std::lock_guard lock(mtx);
++sharedResource;
}
}
int main() {
std::thread t1(increment);
std::thread t2(increment);
t1.join();
t2.join();
std::cout << "Shared resource: " << sharedResource << std::endl;
return 0;
}
任务并行库是C++并行编程的另一种方式，它基于任务的概念，将计算工作分解为多个任务，然后并行执行这些任务。C++17标准引入了并行STL算法，为任务并行编程提供了强大的支持。
C++17标准库中的STL算法现在支持并行执行，只需在算法调用时指定执行策略。例如，使用std::execution::par策略可以并行执行排序操作：
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <execution>
int main() {
std::vector data = {5, 2, 9, 1, 5, 6};
std::sort(std::execution::par, data.begin(), data.end());
for (int n : data) {
std::cout << n << ' ';
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
C++11引入了std::async函数和std::future类，用于处理异步任务。通过std::async可以启动一个异步任务，并使用std::future对象获取任务的结果。
#include <iostream>
#include <future>
#include <chrono>
int compute() {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
return 42;
}
int main() {
std::future result = std::async(std::launch::async, compute);
// 做一些其他工作
std::cout << "Doing some other work..." << std::endl;
// 获取异步任务的结果
int value = result.get();
std::cout << "Result: " << value << std::endl;
return 0;
}
C++并行编程技术中的线程库与任务并行库为开发者提供了强大的并行编程工具。通过合理使用这些工具，可以显著提高程序的性能。希望本文能帮助读者更好地理解和掌握C++并行编程技术。