在Linux环境下使用C++实现并发控制，通常会涉及到多线程编程和同步机制。以下是一些基本的步骤和概念，以及如何在C++中使用它们：
多线程编程：
云服务器
物理服务器
虚拟主机
跨境电商服务器<thread>库来创建和管理线程。同步机制：
下面是一个简单的例子，展示了如何使用<thread>和<mutex>来实现并发控制：
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
std::mutex mtx; // 创建一个互斥锁
void print_block(int n, char c) {
mtx.lock(); // 加锁
for (int i = 0; i < n; ++i) {
std::cout << c;
}
std::cout << '\n';
mtx.unlock(); // 解锁
}
int main() {
std::thread th1(print_block, 50, '*');
std::thread th2(print_block, 50, '$');
th1.join(); // 等待线程1完成
th2.join(); // 等待线程2完成
return 0;
}
在这个例子中，print_block函数用于打印字符直到达到指定的数量。我们使用std::mutex来确保同一时间只有一个线程可以执行打印操作。
除了互斥锁，C++标准库还提供了其他同步原语，例如：
std::lock_guard：一个方便的RAII风格的互斥锁管理类，它在构造时锁定互斥锁，在析构时自动解锁。std::unique_lock：一个更灵活的互斥锁管理类，它允许延迟锁定、时间锁定、递归锁定等。std::condition_variable：用于线程间的等待/通知机制。std::atomic：用于实现原子操作，保证操作的原子性，避免数据竞争。下面是使用std::lock_guard和std::condition_variable的一个例子：
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
bool ready = false;
void print_id(int id) {
std::unique_lock<std::mutex> lck(mtx);
cv.wait(lck, []{return ready;}); // 等待直到ready为true
std::cout << "Thread " << id << '\n';
}
void go() {
std::lock_guard<std::mutex> lck(mtx);
ready = true;
cv.notify_all(); // 通知所有等待的线程
}
int main() {
std::thread threads[10];
// spawn 10 threads:
for (int i = 0; i < 10; ++i)
threads[i] = std::thread(print_id, i);
std::cout << "10 threads ready to race...\n";
go(); // go!
for (auto &th : threads) th.join();
return 0;
}
在这个例子中，我们创建了10个线程，它们都在等待一个信号。主线程通过调用go函数来发出信号，使得所有等待的线程同时开始执行。
并发编程是一个复杂的主题，需要仔细考虑线程安全和资源管理。在实际应用中，还需要考虑死锁、活锁、饥饿等问题，并采取相应的预防措施。
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