C语言-多线程程序

多线程程序在win、mac、linux中的会遇到不同的情况，其中mac和linux的程序不受影响，win可能会出现奇怪的问题。

gcc编译中需要用

gcc main.c -lpthread -o main

-lpthread 是 library pthead，意思是导入pthread的库

接下来我们来创建一个简单的线程

#include<stdlib.h>
#include<pthread.h>
#include<stdio.h>
void* f1(){
        printf("I'm f1\n");
        return NULL;
}
int main(){
        pthread_t th1;
        pthread_create(&th1,NULL,f1,NULL);
        return 0;
}

运行结果：

运行结果什么都没有，这是因为多线程的代码还没有执行的时候，主线程已经执行到 return 0; 主线程结束后，其他线程都会结束。

解决方法：我们只需要线程执行完在进行 return 0; 即可。

代码如下：

#include<stdlib.h>
#include<pthread.h>
#include<stdio.h>
void* f1(){
        printf("I'm f1\n");
        return NULL;
}
int main(){
        pthread_t th1;
        pthread_create(&th1,NULL,f1,NULL);
        pthread_join(th1,NULL);
        return 0;
}

运行结果：I’m f1

可见 pthread_join函数 可以使得线程执行完毕后，在执行下一条代码

下面我们来一起练习题

给你一个 int 数组，大小为10000，然后对其进行累加，输出累加结果，要求速度比遍历数组快

思路：我们可以将10000的大小分成两份，5000交给一个CPU核心处理，5000交给另一个CPU核心处理，这样理论上速度比直接遍历会提升一倍。

代码如下：

#include<stdlib.h>
#include<pthread.h>
#include<stdio.h>
int arr[10000];
typedef struct{
	int Min;
	int Max;
	int sum;
}Data;
void* sum(void* args){
	int i = 0;
	Data* p_data = (Data*)args;
	for(i = p_data->Min;i<p_data->Max;i++){
		p_data->sum += arr[i];
	}
	printf("%d\n",p_data->sum);
	return NULL;
}
int main(){
	int i=0;
	for(i = 0;i<10000;i++){
		arr[i] = rand() % 50;	
	}
	pthread_t th1;
	pthread_t th2;
	Data d1 = { 0 , 5000 , 0 };
	Data d2 = { 5000 , 10000 , 0 };
	pthread_create(&th1,NULL,sum,&d1);
	pthread_create(&th2,NULL,sum,&d2);
	pthread_join(th1,NULL);
	pthread_join(th2,NULL);
	printf("answer is %d\n",d1.sum + d2.sum);
	return 0;
}

运行结果：

122607  
122604
answer is 245211

对于上述代码，我们可以选择拆成更多的份数，这样效率理论上来说会更好。

多线程可以提高程序的运行效率，但是可能会存在 竞态条件（race condition）

简单来说，就是多线程对于共享数据的处理由于存在一定的次序和时间差，导致最终答案与预期答案出现偏差。

比如说 i++，假设i=0，在高速并行i++的情况下，当i=100时，执行了i++，于是i=101，但是可能存在一部分线程中i=99，于是这个线程执行i++，i又变成了100，所以和预期发生的偏差

另外多线程程序中还存在一种问题就是 假共享（False Sharing），它是发生于Cache和RAM之间的读写校对延迟

Cache是单条线程中高速读写的缓存，它会将RAM某地址之后长串的数据（不管后面数据有没有用）存入缓存中，然后对其进行读写，再写回RAM中

它经常发生在数据之间很近，且为多核运算时。

解决方法：我们可以扩大共同数据之间的距离大小，或者少使用共同数据。