Item 16: Make const
member functions thread safe
如果我们在数学领域中工作,我们就会发现用一个类表示多项式是很方便的。在这个类中,使用一个函数来计算多项式的根是很有用的,也就是多项式的值为零的时候(译者注:通常也被叫做零点,即使得多项式值为零的那些取值)。这样的一个函数它不会更改多项式。所以,它自然被声明为const
函数。
class Polynomial {
public:
using RootsType = //数据结构保存多项式为零的值
std::vector<double>; //(“using” 的信息查看条款9)
…
RootsType roots() const;
…
};
计算多项式的根是很复杂的,因此如果不需要的话,我们就不做。如果必须做,我们肯定不想再做第二次。所以,如果必须计算它们,就缓存多项式的根,然后实现roots
来返回缓存的值。下面是最基本的实现:
class Polynomial {
public:
using RootsType = std::vector<double>;
RootsType roots() const
{
if (!rootsAreValid) { //如果缓存不可用
… //计算根
//用rootVals存储它们
rootsAreValid = true;
}
return rootVals;
}
private:
mutable bool rootsAreValid{ false }; //初始化器(initializer)的
mutable RootsType rootVals{}; //更多信息请查看条款7
};
从概念上讲,roots
并不改变它所操作的Polynomial
对象。但是作为缓存的一部分,它也许会改变rootVals
和rootsAreValid
的值。这就是mutable
的经典使用样例,这也是为什么它是数据成员声明的一部分。
假设现在有两个线程同时调用Polynomial
对象的roots
方法:
Polynomial p;
…
/*------ Thread 1 ------*/ /*-------- Thread 2 --------*/
auto rootsOfp = p.roots(); auto valsGivingZero = p.roots();
这些用户代码是非常合理的。roots
是const
成员函数,那就表示着它是一个读操作。在没有同步的情况下,让多个线程执行读操作是安全的。它最起码应该做到这点。在本例中却没有做到线程安全。因为在roots
中,这些线程中的一个或两个可能尝试修改成员变量rootsAreValid
和rootVals
。这就意味着在没有同步的情况下,这些代码会有不同的线程读写相同的内存,这就是数据竞争(data race)的定义。这段代码的行为是未定义的。
问题就是roots
被声明为const
,但不是线程安全的。const
声明在C++11中与在C++98中一样正确(检索多项式的根并不会更改多项式的值),因此需要纠正的是线程安全的缺乏。
解决这个问题最普遍简单的方法就是——使用mutex
(互斥量):
class Polynomial {
public:
using RootsType = std::vector<double>;
RootsType roots() const
{
std::lock_guard<std::mutex> g(m); //锁定互斥量
if (!rootsAreValid) { //如果缓存无效
… //计算/存储根值
rootsAreValid = true;
}
return rootsVals;
} //解锁互斥量
private:
mutable std::mutex m;
mutable bool rootsAreValid { false };
mutable RootsType rootsVals {};
};
std::mutex m
被声明为mutable
,因为锁定和解锁它的都是non-const
成员函数。在roots
(const
成员函数)中,m
却被视为const
对象。
值得注意的是,因为 (译者注:实际上 std::mutex
是一种只可移动类型(move-only type,一种可以移动但不能复制的类型),所以将m
添加进Polynomial
中的副作用是使Polynomial
失去了被复制的能力。不过,它仍然可以移动。std::mutex
既不可移动,也不可复制。因而包含他们的类也同时是不可移动和不可复制的。)
在某些情况下,互斥量的副作用会显得过大。例如,如果你所做的只是计算成员函数被调用了多少次,使用std::atomic
修饰的计数器(保证其他线程视它的操作为不可分割的整体,参见item40)通常会是一个开销更小的方法。(然而它是否轻量取决于你使用的硬件和标准库中互斥量的实现。)以下是如何使用std::atomic
来统计调用次数。
class Point { //2D点
public:
…
double distanceFromOrigin() const noexcept //noexcept的使用
{ //参考条款14
++callCount; //atomic的递增
return std::sqrt((x * x) + (y * y));
}
private:
mutable std::atomic<unsigned> callCount{ 0 };
double x, y;
};
与(译者注:与 std::mutex
一样,std::atomic
是只可移动类型,所以在Point
中存在callCount
就意味着Point
也是只可移动的。std::mutex
类似的,实际上 std::atomic
既不可移动,也不可复制。因而包含他们的类也同时是不可移动和不可复制的。)
因为对std::atomic
变量的操作通常比互斥量的获取和释放的消耗更小,所以你可能会过度倾向与依赖std::atomic
。例如,在一个类中,缓存一个开销昂贵的int
,你就会尝试使用一对std::atomic
变量而不是互斥量。
class Widget {
public:
…
int magicValue() const
{
if (cacheValid) return cachedValue;
else {
auto val1 = expensiveComputation1();
auto val2 = expensiveComputation2();
cachedValue = val1 + val2; //第一步
cacheValid = true; //第二步
return cachedValid;
}
}
private:
mutable std::atomic<bool> cacheValid{ false };
mutable std::atomic<int> cachedValue;
};
这是可行的,但难以避免有时出现重复计算的情况。考虑:
- 一个线程调用
Widget::magicValue
,将cacheValid
视为false
,执行这两个昂贵的计算,并将它们的和分配给cachedValue
。 - 此时,第二个线程调用
Widget::magicValue
,也将cacheValid
视为false
,因此执行刚才完成的第一个线程相同的计算。(这里的“第二个线程”实际上可能是其他几个线程。)
这种行为与使用缓存的目的背道而驰。将cachedValue
和CacheValid
的赋值顺序交换可以解决这个问题,但结果会更糟:
class Widget {
public:
…
int magicValue() const
{
if (cacheValid) return cachedValue;
else {
auto val1 = expensiveComputation1();
auto val2 = expensiveComputation2();
cacheValid = true; //第一步
return cachedValue = val1 + val2; //第二步
}
}
…
}
假设cacheValid
是false,那么:
- 一个线程调用
Widget::magicValue
,刚执行完将cacheValid
设置true
的语句。 - 在这时,第二个线程调用
Widget::magicValue
,检查cacheValid
。看到它是true
,就返回cacheValue
,即使第一个线程还没有给它赋值。因此返回的值是不正确的。
这里有一个坑。对于需要同步的是单个的变量或者内存位置,使用std::atomic
就足够了。不过,一旦你需要对两个以上的变量或内存位置作为一个单元来操作的话,就应该使用互斥量。对于Widget::magicValue
是这样的。
class Widget {
public:
…
int magicValue() const
{
std::lock_guard<std::mutex> guard(m); //锁定m
if (cacheValid) return cachedValue;
else {
auto val1 = expensiveComputation1();
auto val2 = expensiveComputation2();
cachedValue = val1 + val2;
cacheValid = true;
return cachedValue;
}
} //解锁m
…
private:
mutable std::mutex m;
mutable int cachedValue; //不再用atomic
mutable bool cacheValid{ false }; //不再用atomic
};
现在,这个条款是基于,多个线程可以同时在一个对象上执行一个const
成员函数这个假设的。如果你不是在这种情况下编写一个const
成员函数——你可以保证在一个对象上永远不会有多个线程执行该成员函数——该函数的线程安全是无关紧要的。比如,为独占单线程使用而设计的类的成员函数是否线程安全并不重要。在这种情况下,你可以避免因使用互斥量和std::atomics
所消耗的资源,以及包含它们的类只能使用移动语义(译者注:既不能移动也不能复制)带来的副作用。然而,这种线程无关的情况越来越少见,而且很可能会越来越少。可以肯定的是,const
成员函数应支持并发执行,这就是为什么你应该确保const
成员函数是线程安全的。
请记住:
- 确保
const
成员函数线程安全,除非你确定它们永远不会在并发上下文(concurrent context)中使用。 - 使用
std::atomic
变量可能比互斥量提供更好的性能,但是它只适合操作单个变量或内存位置。