什么是线程同步
所谓线程同步，不是指线程同步运行，而是指线程协同步调，通过我们的设置，按照我们预期的顺序或规则去执行。通过线程同步，可以解决共享资源数据不一致的问题。
一个例子
首先我们来看一个例子：
定义一个全局变量a，创建10个线程，每个线程对a进行自增（a++）1万次，所有线程自增结束主线程打印a的值。
#include <fcntl.h>
#include <pthread.h>
#include <stdio.h>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>
#include <pthread.h>
int a = 0;
void* work(void*) {
for(int a = 1; i <= (int)1e6; i++) {
i++;
}
return NULL;
}
int main() {
pthread_t tids[10];
for(int i = 0; i < 10; i++) {
pthread_create(tids + i, NULL,
work, NULL);
}
for(int i = 0; i < 10; i++) {
pthread_join(tids[i], NULL);
}
printf("a = %d \n", a);
return 0;
}
运行结果
通过运行结果我们可以发现，几乎每次的结果都是不足 1e6次循环 * 10 个线程 = 10000000 的, 这是为什么呢？ 其实就是因为我们没有线程同步。a++ 这行语句看似只有一行语句，实际上他要执行以下几个操作
- 从内存中加载值：CPU 会根据
a的地址，从内存中读取存储a的值，将其加载到寄存器中 - 增加 1：CPU 将寄存器中的
a值加上 1。 将结果存回内存：最后，CPU 将增加后的结果重新存储到
a的地址处，覆盖原来的值比如说，现在有一个线程他执行了第一个步骤，将
a的值存储到寄存器中，假设它存储的值是10， 这时候有另一个线程，他执行了第三个步骤，将 内存中a的值更新成了 11， 这时候现在这个线程才执行到了后两步，因为它的寄存器中存储的是10， 他就又把a的值设置为 11， 正常来说这两个线程会将a自增两次 达到 12， 可是经过上边的过程，a的值还是11， 这就是最终的结果比预期的小的原因。专业一点的说法就是
a++这个操作不是原子性的。
原子操作
原子操作是指的是不可中断的操作，要么完全执行，要么完全不执行，不会被其他线程或进程中断。
解决方案
mutex 互斥锁
还拿上面的例子来说，想要解决它的问题，可以使用互斥锁解决，既然多个线程同时执行a++会出现问题，那么我们限制同一时刻只有一个线程可以执行a++语句不就可以了吗， 通过mutex 就可以实现我们的想法。
当一个线程拿到互斥锁后， 只有这个线程可以访问到a++， 其他线程在它释放锁之前只能干等着，这样就防止了多个线程同时执行a++这个非原子操作导致的数据不一致问题。
示例
#include <fcntl.h>
#include <pthread.h>
#include <stdio.h>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>
#include <pthread.h>
int a = 0;
pthread_mutex_t mutex; // pthread 提供的互斥锁
void* work(void*) {
for(int i = 1; i <= (int)1e6; i++) {
pthread_mutex_lock(&mutex); // 访问a++这条语句前加锁，如果mutex已经被加锁了，线程会阻塞在这里
a++;
pthread_mutex_unlock(&mutex); //访问结束后解锁加锁
}
return NULL;
}
int main() {
pthread_mutex_init(&mutex, NULL); // 初始化互斥锁
pthread_t tids[10];
for(int i = 0; i < 10; i++) {
pthread_create(tids + i, NULL, //创建10个线程
work, NULL);
}
for(int i = 0; i < 10; i++) {
pthread_join(tids[i], NULL);
}
printf("a = %d \n", a);
pthread_mutex_destroy(&mutex); // 释放互斥锁
return 0;
}运行结果
这次我们发现，运行的结果正确了，但是速度好像慢了不少，其实是因为，我们使用了互斥锁，同一时刻只能有一个线程执行a++这条语句，效果和单线程也差不多了，而且还多了线程切换的开销。其实对于我们的这段代码来说，完全没有必要使用多线程，并不会有提升，但是到了实际编程的时候，访问共享资源的代码只占一部分，是可以提升性能的。
