C++ 并发编程之互斥锁和条件变量的性能比较

C++ 并发编程之互斥锁和条件变量的性能比较
介绍
本文以最简单生产者消费者模型,通过运行程序,观察该进程的cpu使用率,来对比使用互斥锁 和 互斥锁+条件变量的性能比较。

本例子的生产者消费者模型,1个生产者,5个消费者。
生产者线程往队列里放入数据,5个消费者线程从队列取数据,取数据前需要判断一下队列中是否有数据,这个队列是全局队列,是线程间共享的数据,所以需要使用互斥锁进行保护。即生产者在往队列里放入数据时,其余消费者不能取,反之亦然。

互斥锁实现的代码

include // std::cout

include // std::deque

include // std::thread

include // std::chrono

include // std::mutex

// 全局队列
std::deque g_deque;

// 全局锁
std::mutex g_mutex;

// 生产者运行标记
bool producer_is_running = true;

// 生产者线程函数
void Producer()
{

// 库存个数
int count = 8;

do
{
    // 智能锁,初始化后即加锁,保护的范围是代码花括号内,花括号退出即会自动解锁
    // 可以手动解锁,从而控制互斥锁的细粒度
    std::unique_lock<std::mutex> locker( g_mutex );
    // 入队一个数据
    g_deque.push_front( count );
    // 提前解锁,缩小互斥锁的细粒度,只针对共享的队列数据进行同步保护
    locker.unlock(); 

    std::cout << "生产者    :我现在库存有 :" << count << std::endl;
        
    // 放慢生产者生产速度,睡1秒
    std::this_thread::sleep_for( std::chrono::seconds( 1 ) );

    // 库存自减少
    count--;
} while( count > 0 );

// 标记生产者打样了
producer_is_running = false;

std::cout << "生产者    : 我的库存没有了,我要打样了!"  << std::endl;

}

// 消费者线程函数
void Consumer(int id)
{

int data = 0;

do
{
    std::unique_lock<std::mutex> locker( g_mutex );
    if( !g_deque.empty() )
    {
        data = g_deque.back();
        g_deque.pop_back();
        locker.unlock();

        std::cout << "消费者[" << id << "] : 我抢到货的编号是 :" << data << std::endl;
    }
    else
    {
        locker.unlock();
    }
} while( producer_is_running );

std::cout << "消费者[" << id << "] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!"  << std::endl;

}

int main(void)
{

std::cout << "1 producer start ..." << std::endl;
std::thread producer( Producer );

std::cout << "5 consumer start ..." << std::endl;
std::thread consumer[ 5 ];
for(int i = 0; i < 5; i++)
{
    consumer[i] = std::thread(Consumer, i + 1);
}

producer.join();

for(int i = 0; i < 5; i++)
{
    consumer[i].join();
}

std::cout << "All threads joined." << std::endl;

return 0;

}
互斥锁实现运行结果:
结果输出

[root@lincoding condition]# g++ -std=c++0x -pthread -D_GLIBCXX_USE_NANOSLEEP main.cpp -o main
[root@lincoding condition]# ./main
1 producer start ...
5 consumer start ...
生产者 :我现在库存有 :8
消费者[1] : 我抢到货的编号是 :8
消费者[1] : 我抢到货的编号是 :7
生产者 :我现在库存有 :7
生产者 :我现在库存有 :6
消费者[3] : 我抢到货的编号是 :6
生产者 :我现在库存有 :5
消费者[1] : 我抢到货的编号是 :5
生产者 :我现在库存有 :4
消费者[2] : 我抢到货的编号是 :4
生产者 :我现在库存有 :3
消费者[5] : 我抢到货的编号是 :3
生产者 :我现在库存有 :2
消费者[2] : 我抢到货的编号是 :2
生产者 :我现在库存有 :1
消费者[1] : 我抢到货的编号是 :1
生产者 : 我的库存没有了,我要打样了!消费者[
5] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!
消费者[2] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!
消费者[3] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!
消费者[4] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!
消费者[1] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!
All threads joined.
可以看到,互斥锁其实可以完成这个任务,但是却存在着性能问题。

Producer是生产者线程,在生产者数据过程中,会休息1秒,所以这个生产过程是很慢的;

Consumer是消费者线程,存在着一个while循环,只有判断到生产者不运行了,才会退出while循环,那么每次在循环体内,都是会先加锁,判断队列不空,然后从列队取出一个数据,最后解锁。所以说,在生产者休息1秒的时候,消费者线程实际上会做很多无用功,导致CPU使用率非常高!

运行的环境是4核cpu

[root@lincoding ~]# grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
4
top命令查看cpu使用情况,可见使用纯互斥锁cpu的开销是很大的,main进程的cpu使用率达到了357.5%CPU,系统开销的cpu为54.5%sy,用户开销的cpu为18.2%us

[root@lincoding ~]# top
top - 19:13:41 up 36 min, 3 users, load average: 0.06, 0.05, 0.01
Tasks: 179 total, 1 running, 178 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
Cpu(s): 18.2%us, 54.5%sy, 0.0%ni, 27.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Mem: 1004412k total, 313492k used, 690920k free, 41424k buffers
Swap: 2031608k total, 0k used, 2031608k free, 79968k cached

PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
35346 root 20 0 137m 3288 1024 S 357.5 0.3 0:05.92 main

 1 root      20   0 19232 1492 1224 S  0.0  0.1   0:02.16 init                                                                                                                           
 2 root      20   0     0    0    0 S  0.0  0.0   0:00.01 kthreadd                                                                                                                       
 3 root      RT   0     0    0    0 S  0.0  0.0   0:00.68 migration/0  

解决的办法之一就是给消费者也加一个小延时,当消费者没取到数据时,就休息一下500毫秒,这样可以减少互斥锁给cpu带来的开销。

// 消费者线程函数
void Consumer(int id)
{

int data = 0;

do
{
    std::unique_lock<std::mutex> locker( g_mutex );
    if( !g_deque.empty() )
    {
        data = g_deque.back();
        g_deque.pop_back();
        locker.unlock();

        std::cout << "消费者[" << id << "] : 我抢到货的编号是 :" << data << std::endl;
    }
    else
    {
        locker.unlock();
        // 当消费者没取到数据时,就休息一下500毫秒
        std::this_thread::sleep_for( std::chrono::milliseconds( 500 ) );
    }
} while( producer_is_running );

std::cout << "消费者[" << id << "] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!"  << std::endl;

}
从运行结果可知,cpu使用率大大降低了

[root@lincoding ~]# ps aux | grep -v grep |grep main
USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND
root 61296 0.0 0.1 141068 1244 pts/1 Sl+ 19:40 0:00 ./main
条件变量+互斥锁实现的代码
那么问题来了,如何确定消费者延时(休息)多久呢?

如果生产者生产的非常快,消费者却延时了500毫秒,也不是很好
如果生产者生产的更慢,那么消费延时500毫秒,也会有无用功,占用了CPU
这就需要引入条件变量std::condition_variable,应用于消费者生产模型中,就是生产者生产完一个数据后,通过notify_one()唤醒正在wait()消费者线程,使得消费者从队列取出一个数据。

include // std::cout

include // std::deque

include // std::thread

include // std::chrono

include // std::mutex

include // std::condition_variable

// 全局队列
std::deque g_deque;

// 全局锁
std::mutex g_mutex;

// 全局条件变量
std::condition_variable g_cond;

// 生产者运行标记
bool producer_is_running = true;

// 生产者线程函数
void Producer()
{

// 库存个数
int count = 8;

do
{
    // 智能锁,初始化后即加锁,保护的范围是代码花括号内,花括号退出即会自动解锁
    // 可以手动解锁,从而控制互斥锁的细粒度
    std::unique_lock<std::mutex> locker( g_mutex );
    // 入队一个数据
    g_deque.push_front( count );
    // 提前解锁,缩小互斥锁的细粒度,只针对共享的队列数据进行同步保护
    locker.unlock(); 

    std::cout << "生产者    :我现在库存有 :" << count << std::endl;
    
    // 唤醒一个线程
    g_cond.notify_one();
    
    // 睡1秒
    std::this_thread::sleep_for( std::chrono::seconds( 1 ) );

    // 库存自减少
    count--;
} while( count > 0 );

// 标记生产者打样了
producer_is_running = false;

// 唤醒所有消费线程
g_cond.notify_all();

std::cout << "生产者    : 我的库存没有了,我要打样了!"  << std::endl;

}

// 消费者线程函数
void Consumer(int id)
{

// 购买的货品编号
int data = 0;

do
{
    // 智能锁,初始化后即加锁,保护的范围是代码花括号内,花括号退出即会自动解锁
    // 可以手动解锁,从而控制互斥锁的细粒度
    std::unique_lock<std::mutex> locker( g_mutex );
    
    // wait()函数会先调用互斥锁的unlock()函数,然后再将自己睡眠,在被唤醒后,又会继续持有锁,保护后面的队列操作
    // 必须使用unique_lock,不能使用lock_guard,因为lock_guard没有lock和unlock接口,而unique_lock则都提供了
    g_cond.wait(locker); 
    
    // 队列不为空
    if( !g_deque.empty() )
    {
        // 取出队列里最后一个数据
        data = g_deque.back();
        
        // 删除队列里最后一个数据
        g_deque.pop_back();
        
        // 提前解锁,缩小互斥锁的细粒度,只针对共享的队列数据进行同步保护
        locker.unlock(); 

        std::cout << "消费者[" << id << "] : 我抢到货的编号是 :" << data << std::endl;
    }
    // 队列为空
    else
    {
        locker.unlock();
    }

} while( producer_is_running );

std::cout << "消费者[" << id << "] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!"  << std::endl;

}

int main(void)
{

std::cout << "1 producer start ..." << std::endl;
std::thread producer( Producer );

std::cout << "5 consumer start ..." << std::endl;
std::thread consumer[ 5 ];
for(int i = 0; i < 5; i++)
{
    consumer[i] = std::thread(Consumer, i + 1);
}

producer.join();

for(int i = 0; i < 5; i++)
{
    consumer[i].join();
}

std::cout << "All threads joined." << std::endl;

return 0;

}
条件变量+互斥锁运行结果
[root@lincoding condition]# g++ -std=c++0x -pthread -D_GLIBCXX_USE_NANOSLEEP main.cpp -o main
[root@lincoding condition]#
[root@lincoding condition]# ./main
1 producer start ...
5 consumer start ...
生产者 :我现在库存有 :8
消费者[4] : 我抢到货的编号是 :8
生产者 :我现在库存有 :7
消费者[2] : 我抢到货的编号是 :7
生产者 :我现在库存有 :6
消费者[3] : 我抢到货的编号是 :6
生产者 :我现在库存有 :5
消费者[5] : 我抢到货的编号是 :5
生产者 :我现在库存有 :4
消费者[1] : 我抢到货的编号是 :4
生产者 :我现在库存有 :3
消费者[4] : 我抢到货的编号是 :3
生产者 :我现在库存有 :2
消费者[2] : 我抢到货的编号是 :2
生产者 :我现在库存有 :1
消费者[3] : 我抢到货的编号是 :1
生产者 : 我的库存没有了,我要打样了!
消费者[5] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!
消费者[1] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!
消费者[4] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!
消费者[2] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!
消费者[3] :卖家没有货打样了,真可惜,下次再来抢!
All threads joined.
CPU开销非常的小

[root@lincoding ~]# ps aux | grep -v grep |grep main
USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND
root 73838 0.0 0.1 141068 1256 pts/1 Sl+ 19:54 0:00 ./main
总结
在不确定生产者的生产速度是快还是慢的场景里,不能只使用互斥锁保护共享的数据,这样会对CPU的性能开销非常大,可以使用互斥锁+条件变量的方式,当生产者线程生产了一个数据,就唤醒消费者线程进行消费,避免一些无用功的性能开销。
原文地址https://www.cnblogs.com/xiaolincoding/p/11441568.html

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