c++中std::shared_mutex（读写锁）的使用_c++多线程读写锁同步实例

在C++多线程编程中，当多个线程需要访问共享资源时，如果读操作远多于写操作，使用普通的互斥锁（std::mutex）会降低并发性能。因为互斥锁无论读写都独占资源，而实际上多个读操作可以同时进行。这时候就需要用到 std::shared_mutex —— 它支持共享所有权，实现读写锁机制：允许多个线程同时读（共享模式），但写操作必须独占（独占模式）。

std::shared_mutex 简介

std::shared_mutex 是 C++17 引入的标准库组件，定义在头文件 中。它支持两种加锁方式：

• 共享锁（shared lock）：通过 lock_shared() 或 try_lock_shared() 获取，用于读操作，可被多个线程同时持有。
• 独占锁（exclusive lock）：通过 lock() 或 try_lock() 获取，用于写操作，只能由一个线程持有，且不能与共享锁共存。

对应的，我们通常使用 std::shared_lock 来管理共享锁，用 std::unique_lock 管理独占锁。

多线程读写同步实例

下面是一个典型示例：多个线程对一个共享的整数容器进行读写操作，使用 std::shared_mutex 保证线程安全。

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#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
std::vector data = {1, 2, 3, 4, 5};
std::shared_mutex smtx;  // 共享互斥量
// 读操作：计算总和
void reader(int id) {
std::shared_lock lock(smtx);  // 获取共享锁
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); // 模拟处理时间
int sum = std::accumulate(data.begin(), data.end(), 0);
std::cout << "Reader " << id << " sees sum: " << sum << "\n";
}
// 写操作：向容器添加一个元素
void writer(int id) {
std::unique_lock lock(smtx);  // 获取独占锁
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(200));
int new_val = id * 10;
data.push_back(new_val);
std::cout << "Writer " << id << " added: " << new_val << "\n";
}
int main() {
std::vector threads;
// 启动3个写线程和5个读线程
for (int i = 0; i zuojiankuohaophpcn 3; ++i) {
    threads.emplace_back(writer, i + 1);
}
for (int i = 0; i zuojiankuohaophpcn 5; ++i) {
    threads.emplace_back(reader, i + 1);
}

// 等待所有线程完成
for (auto& t : threads) {
    t.join();
}

return 0;
}
运行结果与分析
输出可能类似：
Reader 1 sees sum: 15
Writer 1 added: 10
Reader 2 sees sum: 25
Reader 3 sees sum: 25
Writer 2 added: 20
Reader 4 sees sum: 35
Reader 5 sees sum: 35
Writer 3 added: 30
可以看到：

多个读线程可以同时执行，它们看到的是加锁时刻的数据状态。
写线程必须等待所有正在进行的读操作完成才能获取锁；同样，读线程也必须等待写操作结束才能开始。
每次写入后，后续读取能看到更新后的数据。

使用建议与注意事项
使用 std::shared_mutex 时注意以下几点：

确保编译器支持 C++17 及以上标准（如 g++ -std=c++17）。
频繁的写操作会使共享锁“饥饿”，即读线程一直无法获得锁，需根据场景评估是否适合。
避免在持有共享锁期间尝试升级为独占锁（C++ 标准不支持自动升级，容易死锁）。
长时间持有共享锁会影响写线程响应速度，应尽量缩短锁的持有时间。

基本上就这些。std::shared_mutex 在读多写少的场景下能显著提升并发效率，是多线程编程中非常实用的同步工具。合理使用 shared_lock 和 unique_lock 配合 shared_mutex，可以让代码更清晰、安全。