C++ Concurrency TS：未来并发特性与标准提案

好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，BUG终结者，今天咱们来聊聊C++ Concurrency TS，也就是并发技术规范。这玩意儿听起来高大上，其实说白了，就是C++标准委员会为了解决日益复杂的并发编程问题，提前放出的一些“未来战士”，看看哪些技术能经受住考验，最终加入C++标准大家庭。

开场白：并发的“爱恨情仇”

话说，并发这东西，程序员们对它是又爱又恨。爱的是它能让程序跑得更快，充分利用多核CPU的性能，恨的是它引入的各种坑，比如死锁、竞争条件、数据不一致等等，简直让人怀疑人生。

传统的C++并发编程，主要依赖std::thread、std::mutex、std::condition_variable等等。这些东西虽然好用，但还是有些不够“现代化”，写出来的代码容易冗长、难维护，而且一不小心就掉进各种并发陷阱。

所以，C++标准委员会就琢磨着，能不能搞出一些更高级、更易用的并发特性，让程序员们能更轻松地驾驭并发，而不是被并发虐得死去活来。于是，Concurrency TS就应运而生了。

Concurrency TS：未来战士集结号

Concurrency TS并不是一个独立的标准，而是一系列提案的集合，旨在探索和验证新的并发编程模型和工具。它就像一个“预发布”版本，让开发者们可以提前体验未来的并发特性，并提供反馈，帮助标准委员会改进和完善这些特性。

目前，Concurrency TS中比较重要的成员包括：

• Transaction Memory (事务内存)：让并发代码像数据库事务一样，要么全部成功，要么全部失败，避免数据不一致。
• Executors (执行器)：提供一种更灵活、更强大的任务调度和执行机制。
• Coroutines (协程)：一种轻量级的并发模型，可以大大简化异步编程。
• Atomic Smart Pointers (原子智能指针)：增强了智能指针在并发环境下的安全性。
• Latch 和 Barrier：同步原语，用于协调多个线程的执行。

下面，我们就来逐一分析这些未来战士，看看它们都有哪些绝招。

1. Transaction Memory：并发的“后悔药”

Transaction Memory (TM) 就像数据库的事务，它允许你将一段代码包裹在一个“事务”中，如果在事务执行过程中发生了冲突，比如多个线程同时修改同一个变量，那么事务就会回滚，就像什么都没发生过一样。

这玩意儿的好处是，可以大大简化并发代码的编写，避免手动加锁解锁的麻烦，而且能有效防止死锁。

#include <experimental/tx>
#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>

int balance = 1000;

void transfer(int amount) {
  std::experimental::atomic([&]() {
    if (balance >= amount) {
      balance -= amount;
      balance += amount; // 模拟转账过程，这里故意写成加自身
    }
    else {
      throw std::runtime_error("Insufficient balance");
    }
  });
}

int main() {
  std::vector<std::thread> threads;
  for (int i = 0; i < 10; ++i) {
    threads.emplace_back([&]() {
      try {
        transfer(100);
      } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Thread " << std::this_thread::get_id() << ": " << e.what() << std::endl;
      }
    });
  }

  for (auto& thread : threads) {
    thread.join();
  }

  std::cout << "Final balance: " << balance << std::endl;
  return 0;
}

这个例子中，std::experimental::atomic定义了一个事务，如果在事务执行过程中，balance的值被其他线程修改了，那么事务就会回滚，transfer函数会重新执行，直到成功为止。这保证了balance的一致性。

注意：Transaction Memory的实现方式有很多种，包括硬件TM和软件TM。硬件TM依赖于CPU的支持，性能更高，但兼容性较差。软件TM则可以在任何平台上运行，但性能相对较低。

2. Executors：任务调度的“总指挥”

Executors (执行器) 提供了一种更灵活、更强大的任务调度和执行机制。它可以让你将任务提交给执行器，由执行器负责将任务分配给线程池中的线程执行。

Executors的好处是，可以让你更方便地管理线程池，控制并发度，避免创建过多线程导致系统崩溃。

#include <experimental/executor>
#include <iostream>
#include <thread>

using namespace std::experimental::concurrency;

int main() {
  // 创建一个线程池执行器
  auto pool = make_thread_pool_executor(4); // 4个线程的线程池

  // 提交任务给执行器
  auto future = pool.submit([]() {
    std::cout << "Hello from thread " << std::this_thread::get_id() << std::endl;
    return 42;
  });

  // 获取任务的执行结果
  int result = future.get();
  std::cout << "Result: " << result << std::endl;

  return 0;
}

这个例子中，make_thread_pool_executor(4)创建了一个包含4个线程的线程池执行器。pool.submit将一个lambda表达式提交给执行器执行。future.get()会阻塞当前线程，直到任务执行完成，并返回任务的执行结果。

Executors还可以支持更复杂的任务调度策略，比如优先级调度、延迟执行等等。

3. Coroutines：异步编程的“轻功”

Coroutines (协程) 是一种轻量级的并发模型，它可以让你在单个线程中实现并发，而无需创建多个线程。

协程的好处是，可以大大简化异步编程，避免回调地狱，提高代码的可读性和可维护性。

#include <iostream>
#include <coroutine>

struct MyCoroutine {
  struct promise_type {
    int value;

    MyCoroutine get_return_object() {
      return MyCoroutine{std::coroutine_handle<promise_type>::from_promise(*this)};
    }
    std::suspend_never initial_suspend() { return {}; }
    std::suspend_never final_suspend() noexcept { return {}; }
    void return_value(int v) { value = v; }
    void unhandled_exception() {}
  };

  std::coroutine_handle<promise_type> handle;
};

MyCoroutine my_coroutine(int x) {
  std::cout << "Coroutine started with x = " << x << std::endl;
  co_return x * 2;
}

int main() {
  MyCoroutine coroutine = my_coroutine(10);
  std::cout << "Coroutine result: " << coroutine.handle.promise().value << std::endl;
  coroutine.handle.destroy(); // 销毁协程
  return 0;
}

这个例子中，my_coroutine是一个协程函数。co_return语句会将函数的执行权返回给调用者，并将返回值保存在协程的promise_type中。coroutine.handle.promise().value可以获取协程的返回值。

协程的强大之处在于，它可以在执行过程中暂停和恢复，而无需保存整个线程的上下文。这使得协程非常适合处理I/O密集型任务，比如网络请求、文件读写等等。

4. Atomic Smart Pointers：智能指针的“金钟罩”

Atomic Smart Pointers (原子智能指针) 增强了智能指针在并发环境下的安全性。它可以让你在多个线程之间安全地共享智能指针，而无需手动加锁解锁。

#include <memory>
#include <atomic>
#include <iostream>
#include <thread>

int main() {
    std::atomic<std::shared_ptr<int>> atomic_ptr;
    std::shared_ptr<int> ptr = std::make_shared<int>(42);
    atomic_ptr.store(ptr);

    std::thread t([&]() {
        std::shared_ptr<int> another_ptr = atomic_ptr.load();
        if (another_ptr) {
            std::cout << "Value in thread: " << *another_ptr << std::endl;
        }
    });

    t.join();
    return 0;
}

这个例子中，std::atomic<std::shared_ptr<int>>定义了一个原子智能指针。atomic_ptr.store和atomic_ptr.load可以原子地存储和加载智能指针，保证了在并发环境下的线程安全。

5. Latch 和 Barrier：线程同步的“好帮手”

Latch和Barrier是两种同步原语，用于协调多个线程的执行。

• Latch (闩锁)：是一种单次使用的同步原语。它可以让多个线程等待，直到计数器变为零。一旦计数器变为零，所有等待的线程都会被释放。
• Barrier (屏障)：是一种可重复使用的同步原语。它可以让多个线程在一个点上同步，所有线程都到达屏障后，才会继续执行。

#include <latch>
#include <barrier>
#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>

void latch_example() {
  std::latch l(3); // 初始化计数器为3
  std::vector<std::thread> threads;

  for (int i = 0; i < 3; ++i) {
    threads.emplace_back([&, i]() {
      std::cout << "Thread " << i << " is working..." << std::endl;
      std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100 * (i + 1)));
      std::cout << "Thread " << i << " is done." << std::endl;
      l.count_down(); // 计数器减1
    });
  }

  l.wait(); // 等待计数器变为0
  std::cout << "All threads are done!" << std::endl;

  for (auto& thread : threads) {
    thread.join();
  }
}

void barrier_example() {
  std::barrier b(3); // 初始化线程数为3
  std::vector<std::thread> threads;

  for (int i = 0; i < 3; ++i) {
    threads.emplace_back([&, i]() {
      std::cout << "Thread " << i << " is doing phase 1..." << std::endl;
      std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100 * (i + 1)));
      std::cout << "Thread " << i << " is waiting at the barrier..." << std::endl;
      b.arrive_and_wait(); // 到达屏障并等待
      std::cout << "Thread " << i << " is doing phase 2..." << std::endl;
    });
  }

  for (auto& thread : threads) {
    thread.join();
  }
}

int main() {
  std::cout << "Latch Example:" << std::endl;
  latch_example();
  std::cout << "nBarrier Example:" << std::endl;
  barrier_example();
  return 0;
}

latch_example中，所有线程都执行完毕后，主线程才会继续执行。barrier_example中，所有线程都到达屏障后，才会继续执行下一阶段的任务。

总结：Concurrency TS的“未来之路”

Concurrency TS 提供了一系列令人兴奋的并发特性，它们有望简化并发编程，提高代码的可读性和可维护性，并充分利用多核CPU的性能。

当然，Concurrency TS 还处于实验阶段，其中的一些特性可能会在未来的C++标准中发生变化，甚至被移除。但是，它代表了C++并发编程的未来发展方向，值得我们密切关注和学习。

下面这张表格，总结了Concurrency TS中最重要的特性：

特性	作用	优点	缺点
Transaction Memory	提供原子事务，保证数据一致性。	简化并发代码，避免手动加锁解锁，防止死锁。	性能开销较大，可能需要硬件支持。
Executors	提供任务调度和执行机制，方便管理线程池。	更灵活地管理线程池，控制并发度，避免创建过多线程导致系统崩溃。	学习成本较高。
Coroutines	提供轻量级的并发模型，简化异步编程。	简化异步编程，避免回调地狱，提高代码的可读性和可维护性。	学习成本较高，调试困难。
Atomic Smart Pointers	增强智能指针在并发环境下的安全性。	在多个线程之间安全地共享智能指针，无需手动加锁解锁。	性能开销略高于普通智能指针。
Latch 和 Barrier	提供同步原语，用于协调多个线程的执行。	方便地实现线程同步，控制线程的执行顺序。	使用不当可能导致死锁。

结尾：并发的“诗和远方”

Concurrency TS 就像一把钥匙，打开了C++并发编程的未来之门。虽然它还不够完美，但它让我们看到了并发编程的“诗和远方”。

希望通过今天的讲解，大家对 C++ Concurrency TS 有了更深入的了解。记住，并发编程是一门需要不断学习和实践的艺术，只有掌握了正确的姿势，才能在并发的世界里自由翱翔，而不是被各种坑爹的BUG绊倒。

感谢大家的收看，我们下期再见！