使用std::mutex和std::lock_guard可防止多线程数据竞争，通过raii机制自动加解锁，确保共享数据安全，最终正确输出预期结果1000000。
在C++多线程编程中，多个线程同时访问共享数据可能导致数据竞争和未定义行为。为确保线程安全，可以使用 std::mutex 对共享资源进行保护。通过加锁和解锁机制，确保同一时间只有一个线程能访问临界区代码。
1. 包含头文件并声明互斥锁
使用互斥锁前，需要包含相应的头文件，并定义一个 std::mutex 实例来保护共享数据。
#include <iostream> #include <thread> #include <mutex> #include <vector> int shared_data = 0; std::mutex mtx; // 声明互斥锁
2. 在关键代码段中加锁和解锁
当线程要读写共享数据时，必须先获取锁。操作完成后立即释放锁，避免长时间占用导致性能问题。
void increment() {
for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
mtx.lock(); // 获取锁
++shared_data; // 安全访问共享数据
mtx.unlock(); // 释放锁
}
}
虽然手动调用 lock() 和 unlock() 是可行的，但容易因异常或提前返回导致忘记解锁，引发死锁。
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3. 推荐使用 std::lock\_guard 自动管理锁
std::lock_guard 是RAII（Resource Acquisition Is Initialization）风格的锁管理类，构造时加锁，析构时自动解锁，更安全可靠。
void increment() {
for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
std::lock_guard<std::mutex> guard(mtx);
++shared_data;
// 离开作用域时自动释放锁
}
}
即使在临界区中抛出异常，lock_guard 也能保证锁被正确释放。
4. 创建多个线程验证数据同步效果
启动多个线程并发调用受保护的函数，最终结果应为各线程增量之和。
int main() {
const int num_threads = 10;
std::vector<std::thread> threads;
// 启动10个线程
for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
threads.emplace_back(increment);
}
// 等待所有线程完成
for (auto& t : threads) {
t.join();
}
std::cout << "Final value of shared_data: " << shared_data << std::endl;
return 0;
}
如果没有使用互斥锁，结果通常会远小于预期值（如 10 × 100000 = 1000000）。加上 mutex 后，输出应准确为 1000000。
基本上就这些。合理使用 std::mutex 配合 std::lock_guard，能有效防止数据竞争，实现线程安全的数据同步。不复杂但容易忽略的是：始终避免长时间持有锁，尽量缩小临界区范围以提升并发性能。
