在C++多线程编程中，多个线程同时访问共享资源（如全局变量、静态变量或堆内存）可能导致数据竞争和未定义行为。为避免这些问题，可以使用互斥锁（std::mutex）来确保同一时间只有一个线程能访问临界区代码。以下是具体的使用方法。
1. 包含头文件并声明互斥锁
使用互斥锁前，需要包含
#include#include #include int shared_data = 0; std::mutex mtx; // 定义互斥锁
2. 在线程函数中加锁与解锁
当线程要访问共享资源时，必须先调用 lock() 获取锁，操作完成后调用 unlock() 释放锁。但直接调用容易因异常或提前返回导致忘记解锁，因此推荐使用RAII方式的锁管理。
void increment() {
for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
mtx.lock(); // 加锁
++shared_data; // 访问共享资源
mtx.unlock(); // 解锁
}
}
3. 推荐：使用 std::lock\_guard 自动管理锁
std::lock_guard 是RAII风格的锁管理类，构造时自动加锁，析构时自动解锁，即使发生异常也能保证锁被释放。
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void increment() {
for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
std::lock_guard guard(mtx); // 自动加锁
++shared_data; // 安全访问
// 离开作用域时自动解锁
}
}
4. 创建多个线程验证保护效果
启动多个线程并发执行 increment 函数，若没有锁，结果通常小于预期；加上锁后，结果正确。
int main() {
std::thread t1(increment);
std::thread t2(increment);
t1.join();
t2.join();
std::cout << "Final value: " << shared_data << std::endl;
return 0;
}
不加锁时输出可能为 134567 等小于200000的值；使用 std::lock_guard 后，输出稳定为 200000，说明互斥锁有效防止了数据竞争。
基本上就这些。合理使用 std::mutex 和 std::lock_guard 能有效保护共享资源，避免多线程环境下的数据不一致问题。不复杂但容易忽略细节，比如锁的粒度和作用域控制。
