最近在用c++搞項目，因為多線程要做一個類似cnt的保護，今天學習了c++的原子操作。wlB28資訊網——每日最新資訊28at.com

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探索c++的原子類型

std::atomic 類型是 C++ 提供的一種機制，用于實現多線程之間的安全共享數據。它通過原子操作來確保對共享變量的操作是不可分割的。在多線程環境下，如果沒有適當的同步機制，對共享變量的讀寫可能會導致競爭條件，進而引發不確定的行為。std::atomic 類型提供了一種解決方案，讓我們能夠以線程安全的方式訪問這些變量。wlB28資訊網——每日最新資訊28at.com

關于具體的函數和詳細介紹可以訪問這里：https://cplusplus.com/reference/atomic/atomic/?kw=atomicwlB28資訊網——每日最新資訊28at.com

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這里介紹幾個常用的：wlB28資訊網——每日最新資訊28at.com

• load 和 store：用于讀取和寫入原子變量的值。
• exchange：交換原子變量的值，并返回之前的值。
• compare_exchange_strong 和 compare_exchange_weak：比較并交換操作，可在特定條件下修改原子變量的值。
• fetch_add 和 fetch_sub：原子地執行加法和減法操作，并返回之前的值。

這里原子操作后為什么要返回之前的值呢？wlB28資訊網——每日最新資訊28at.com

以fetch_add為例，fetch_add是用于對原子變量進行原子性地增加操作。它執行一個原子的加法操作，并返回加法操作之前的原子變量的值。wlB28資訊網——每日最新資訊28at.com

這種設計是基于并發編程中的常見需求。返回之前的值允許程序員在執行加法操作后，獲取加法之前的原始值。這樣做有以下幾個方面的優點：wlB28資訊網——每日最新資訊28at.com

• 原子性操作的完整性：在多線程并發環境下，如果需要進行原子性的加法操作，同時又需要獲取加法前的值，fetch_add 的設計能夠保證這兩個操作的原子性。它在單個原子操作中完成增加操作，并返回增加前的值，避免了在多線程環境下的競態條件。
• 避免競態條件：返回之前的值可以讓程序員在進行加法操作之后，檢查原子變量的舊值，并根據舊值進行后續的操作。這對于實現一些特定的同步模式或算法是非常有用的，因為它避免了因為操作間的競爭導致的意外結果。

舉個栗子

這里做一個簡單的線程池，并實現一個task，task的任務就是對原子變量counter進行遞增，最后我們看結果是否與預期一致，這里線程池實現10個線程，給線程池推送100000個task。wlB28資訊網——每日最新資訊28at.com

#include <iostream>#include <thread>#include <mutex>#include <condition_variable>#include <queue>#include <functional>#include <atomic>class ThreadPool {public:    ThreadPool(size_t numThreads) : stop(false) {        for (size_t i = 0; i < numThreads; ++i) {            threads.emplace_back([this] {                while (true) {                    std::function<void()> task;                    {                        std::unique_lock<std::mutex> lock(queueMutex);                        condition.wait(lock, [this] { return stop || !tasks.empty(); });                        if (stop && tasks.empty()) {                            return;                        }                        task = std::move(tasks.front());                        tasks.pop();                    }                    task();                }            });        }    }    template <class F>    void AddTask(F&& f) {        {            std::lock_guard<std::mutex> lock(queueMutex);            tasks.emplace(std::forward<F>(f));        }        condition.notify_one();    }    ~ThreadPool() {        {            std::lock_guard<std::mutex> lock(queueMutex);            stop = true;        }        condition.notify_all();        for (std::thread& worker : threads) {            worker.join();        }    }private:    std::vector<std::thread> threads;    std::queue<std::function<void()>> tasks;    std::mutex queueMutex;    std::condition_variable condition;    bool stop;};int main() {    std::atomic<int> counter(0);    ThreadPool pool(10);    constexpr int numTasks = 100000;    for (int i = 0; i < numTasks; ++i) {        pool.AddTask([&counter]() {            counter++;        });    }    std::cout << "Waiting for tasks to complete..." << std::endl;    //注意：這里不會確保所有任務已經執行完畢，僅僅是等待一段時間以展示結果    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(5));    std::cout << "Final Counter Value: " << counter << std::endl;    return 0;}

我們預期最后的結果是100000。g++編譯，不要忘記加-lpthread，執行：wlB28資訊網——每日最新資訊28at.com

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細心的小伙伴可能發現我的代碼直接使用的counter++，這里需要注意，這只是個簡單的測試代碼，實際項目中要最好使用counter.fetch_add(1)，因為counter++不保證++是個原子操作。我在項目中遇到了該問題，最后加出來總會比預期值少，后來換成fetch_add后就正常了。wlB28資訊網——每日最新資訊28at.com

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