一、解释信号量

1.1 概念的引入

我们知道，一个线程在访问临界资源时，临界资源必须要是满足条件的。但是，在线程访问资源前，无法得知这块资源是否满足生产或消费的条件。所以，线程只能先对这块资源加锁，然后检测其是否满足条件，再进行操作，最后再释放锁。可是，检测的过程本质上也是在访问临界资源。

只要一个线程对一块资源加了锁，就默认该线程对这个资源的整体使用。
但实际情况中可能存在，一份公共资源是允许多个线程同时访问其中的不同区域的。所以，在这种情况下，一个线程要访问资源，就必须先申请信号量。

信号量的本质是一把衡量临界资源中资源数量多少的计数器，拥有信号量就意味着，在未来一定能够拥有临界资源的一部分。申请信号量的本质是对临界资源中特定某一部分资源的预定机制。

所以，有了信号量，就意味着在访问临界资源之前，就可以知道临界资源的使用情况。换言之，如果申请信号量成功，就说明临界资源中一定有可以访问的资源；失败说明不满足条件，必须进行等待。所以，申请信号量成功与否，就能说明是否可以访问临界资源。这样也就不需要先进行判断了。

1.2 信号量操作和使用接口

首先，线程要访问临界资源中的某一部分，就必须先申请信号量。也就是说，信号量要能够被所有线程看到，即信号量本身是公共资源。

而因为信号量是衡量资源中资源数量多少的计数器，所以当线程访问资源的时候，它必须进行–操作；当线程归还资源的时候，它必须进行++操作。而为了保证++、–的过程不会被其他线程打断，就必须保证操作的原子性。其中，信号量–的操作叫做P操作，++的操作叫做V操作。而信号量的核心操作就是PV操作。

信号量基本使用接口如下：
①初始化信号量
#include <semaphore.h>
int sem_init(sem_t *sem, int pshared, unsigned int value);
参数：
pshared:0表示线程间共享，非零表示进程间共享
value：信号量初始值
②销毁信号量
int sem_destroy(sem_t *sem);
③等待信号量
功能：等待信号量，会将信号量的值减1
int sem_wait(sem_t *sem); //P()
④发布信号量
功能：发布信号量，表示资源使用完毕，可以归还资源了。将信号量值加1。
int sem_post(sem_t *sem);//V()

二、信号量使用场景

2.1 引入环形队列&&生产消费问题

经过前面的铺垫，想必大家已经对信号量和互斥锁适合使用的场景有了大致的轮廓。
互斥锁更适用于一整块的临界资源，而信号量更适用于看似是一块临界资源，但其实是可以分成一个个小部分的资源块的资源。
所以，这里引入一个符合条件的适用于信号量的存储资源的结构----环形队列。

环形队列采用数组模拟，用模运算来模拟环状特性
在这里插入图片描述

环形结构起始状态和结束状态都是一样的，不好判断为空或者为满，所以可以通过加计数器或者标记位来判断满或者空。另外也可以预留一个空的位置，作为满的状态。（这里采用计数器的方式，也就是使用信号量）
在这里插入图片描述
具体的细节实现就不解释了，相信大家学到这个程度已经都熟稔于心了。

而这里，我们让生产者和消费者都访问这个环形队列，生产者向队列中写入数据，而消费者从队列中读取数据（相当于把数据弹出），该过程中二者应该是并发的。

写代码之前，需要知道环形队列为空和为满的时候，生产者和消费者是在同一个位置的，其他情况下都不在同一位置。

更重要的“游戏规则”是，消费者在队列中的位置一定不能超过生产者（未生产不能消费），生产者不能将消费者“套圈”（队列满了就不能再放入）。而队列为空时，生产者先访问队列，为满时，消费者先访问队列。

所以，只有队列为空和为满的时候，生产者消费者才存在同步和互斥的问题！

对于生产者来说，看中的时队列中的剩余空间；对于消费者而言，看中的是放入队列中的数据。所以，在实现代码时，我们应该定义两个信号量，分别用来维护空间资源和数据资源。

2.2 代码实现

首先还是老规矩，定义一个环形队列的类，文件为RingQueue.hpp,内容如下：

#pragma once
#include <iostream>
#include <vector>
#include <semaphore.h>
#include <cassert>static const int gcap=5;template<class T>
class RingQueue
{
private:void P(sem_t& sem){int n=sem_wait(&sem);assert(n==0);(void)n;}void V(sem_t& sem){int n=sem_post(&sem);assert(n==0);(void)n;}
public:RingQueue(const int& cap=gcap):_queue(cap),_cap(cap){int n=sem_init(&_spaceSem,0,_cap);assert(n==0);n=sem_init(&_dataSem,0,0);assert(n==0);_productorStep=_consumerStep=0;}void Push(const T& in){P(_spaceSem);//申请空间信号量成功就一定能进行生产_queue[_productorStep++]=in;_productorStep%=_cap;V(_dataSem);}void Pop(T* out){P(_dataSem);*out=_queue[_consumerStep++];_consumerStep%=_cap;V(_spaceSem);}~RingQueue(){sem_destroy(&_spaceSem);sem_destroy(&_dataSem);}
private:std::vector<T> _queue;int _cap;//队列容量sem_t _spaceSem;//生产者看重的空间资源信号量sem_t _dataSem;//消费者看重的数据资源信号量int _productorStep;int _consumerStep;
};

然后，在Main.cc中就可以用这个类来完成生产者和消费者各自的任务了，内容如下：

#include "RingQueue.hpp"
#include <pthread.h>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>void* ProductorRoutine(void* rq)
{RingQueue<int>* ringqueue=static_cast<RingQueue<int>*>(rq);while(true){sleep(2);int data=rand()%10+1;ringqueue->Push(data);std::cout<<"生产完成，生产数据: "<<data<<std::endl;}
}void* ConsumerRoutine(void* rq)
{RingQueue<int>* ringqueue=static_cast<RingQueue<int>*>(rq);while(true){int data;ringqueue->Pop(&data);std::cout<<"消费完成，消费数据: "<<data<<std::endl;}
}int main()
{srand((unsigned int)time(nullptr)^getpid()^pthread_self());RingQueue<int>* rq=new RingQueue<int>();pthread_t c,p;pthread_create(&p,nullptr,ProductorRoutine,rq);pthread_create(&c,nullptr,ConsumerRoutine,rq);pthread_join(p,nullptr);pthread_join(c,nullptr);delete rq;return 0;
}

Makefile内容如下：

ringqueue:Main.ccg++ -o $@ $^ -std=c++11 -lpthread
.PHONY:clean
clean:rm -f ringqueue

需要注意的是，上面代码中设置的生产者每一次生产之前都要休眠两秒，而对消费者不做处理。所以代码执行结果一定是生产者每生产一次，消费者就能立刻消费。

运行结果如下：

[sny@VM-8-12-centos circlequeue]$ ./ringqueue
生产完成，生产数据: 7
消费完成，消费数据: 7
生产完成，生产数据: 7
消费完成，消费数据: 7
生产完成，生产数据: 8
消费完成，消费数据: 8
^C

可见，结果和预测相同。

除此之外，我们也可以用在之前的文章中封装过的任务派发类，来给生产者派发任务，而让消费者处理任务。
新建Task.hpp文件内容如下：

#pragma once
#include <iostream>
#include <functional>
#include <cstdio>class Task
{using func_t =std::function<int(int,int,char)>;
public:Task(){}Task(int x,int y,char op,func_t func):_x(x),_y(y),_op(op),_callback(func){}std::string operator()(){int result=_callback(_x,_y,_op);char buffer[1024];snprintf(buffer,sizeof buffer,"%d %c %d = %d",_x,_op,_y,result);return buffer;}std::string toTaskString(){char buffer[1024];snprintf(buffer,sizeof buffer,"%d %c %d = ?",_x,_op,_y);return buffer;}
private:int _x;int _y;func_t _callback;char _op;
};const std::string oper="+-*/%";int mymath(int x,int y,char op)
{int result=0;switch(op){case '+':result= x+y;break;case '-':result= x-y;break;case '*':result= x*y;break;case '/':if(y==0){std::cerr<<"div zero error!"<<std::endl;result=-1;} elseresult=x/y;break;case '%':if(y==0){std::cerr<<"mod zero error!"<<std::endl;result=-1;} elseresult=x%y;break;default:break;}return result;
}

对Main.cc内容稍作修改，如下：

#include "RingQueue.hpp"
#include "Task.hpp"
#include <pthread.h>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>void* ProductorRoutine(void* rq)
{RingQueue<Task>* ringqueue=static_cast<RingQueue<Task>*>(rq);while(true){sleep(2);//获取任务int x=rand()%1000;int y=rand()%1500;char op=oper[rand()%oper.size()];Task t(x,y,op,mymath);//生产任务ringqueue->Push(t);std::cout<<"生产者派发任务: "<<t.toTaskString()<<std::endl;}
}void* ConsumerRoutine(void* rq)
{RingQueue<Task>* ringqueue=static_cast<RingQueue<Task>*>(rq);while(true){Task t;//消费任务ringqueue->Pop(&t);std::string result=t();std::cout<<"消费者消费任务: "<<result<<std::endl;}
}int main()
{srand((unsigned int)time(nullptr)^getpid()^pthread_self());RingQueue<Task>* rq=new RingQueue<Task>();pthread_t c,p;pthread_create(&p,nullptr,ProductorRoutine,rq);pthread_create(&c,nullptr,ConsumerRoutine,rq);pthread_join(p,nullptr);pthread_join(c,nullptr);delete rq;return 0;
}

运行结果如下：

[sny@VM-8-12-centos circlequeue]$ ./ringqueue
生产者派发任务: 912 % 178 = ?
消费者消费任务: 912 % 178 = 22
生产者派发任务: 282 * 951 = ?
消费者消费任务: 282 * 951 = 268182
生产者派发任务: 658 % 173 = ?
消费者消费任务: 658 % 173 = 139
^C

2.3 对于多生产多消费的情况

上面的代码中实现的很明显是单生产单消费的情况，那么如果有多个生产者和多个消费者又该如何实现呢？

要知道的是，不管有多少个生产者和消费者，一次只能有一个生产者和一个消费者访问环形队列。所以，应该让生产者和消费者之间决出一个竞争能力较强的线程，进而又去执行单生产单消费的任务。由于生产者和生产者之间、消费者和消费者之间是互斥的关系，所以一定要有两把锁分别控制生产者和消费者。

所以，再对代码做出修改。
Main.cc内容如下：

std::string ThreadName()
{char name[128];snprintf(name,sizeof(name),"thread[0x%x]",pthread_self());return name;
}void* ProductorRoutine(void* rq)
{RingQueue<Task>* ringqueue=static_cast<RingQueue<Task>*>(rq);while(true){sleep(2);//获取任务int x=rand()%1000;int y=rand()%1500;char op=oper[rand()%oper.size()];Task t(x,y,op,mymath);//生产任务ringqueue->Push(t);std::cout<<ThreadName()<<",生产者派发任务: "<<t.toTaskString()<<std::endl;}
}void* ConsumerRoutine(void* rq)
{RingQueue<Task>* ringqueue=static_cast<RingQueue<Task>*>(rq);while(true){Task t;//消费任务ringqueue->Pop(&t);std::string result=t();std::cout<<ThreadName()<<",消费者消费任务: "<<result<<std::endl;}
}int main()
{srand((unsigned int)time(nullptr)^getpid()^pthread_self());RingQueue<Task>* rq=new RingQueue<Task>();pthread_t c[8],p[4];for(int i=0;i<4;i++){pthread_create(p+i,nullptr,ProductorRoutine,rq);}for(int i=0;i<8;i++){pthread_create(c+i,nullptr,ConsumerRoutine,rq);}for(int i=0;i<4;i++){pthread_join(p[i],nullptr);}for(int i=0;i<8;i++){pthread_join(c[i],nullptr);}delete rq;return 0;
}

RingQueue.hpp内容如下：

template<class T>
class RingQueue
{
private:void P(sem_t& sem){int n=sem_wait(&sem);assert(n==0);(void)n;}void V(sem_t& sem){int n=sem_post(&sem);assert(n==0);(void)n;}
public:RingQueue(const int& cap=gcap):_queue(cap),_cap(cap){int n=sem_init(&_spaceSem,0,_cap);assert(n==0);n=sem_init(&_dataSem,0,0);assert(n==0);_productorStep=_consumerStep=0;pthread_mutex_init(&_pmutex,nullptr);pthread_mutex_init(&_cmutex,nullptr);}void Push(const T& in){pthread_mutex_lock(&_pmutex);P(_spaceSem);//申请空间信号量成功就一定能进行生产_queue[_productorStep++]=in;_productorStep%=_cap;V(_dataSem);pthread_mutex_unlock(&_pmutex);}void Pop(T* out){pthread_mutex_lock(&_cmutex);P(_dataSem);*out=_queue[_consumerStep++];_consumerStep%=_cap;V(_spaceSem);pthread_mutex_unlock(&_cmutex);}~RingQueue(){sem_destroy(&_spaceSem);sem_destroy(&_dataSem);pthread_mutex_destroy(&_pmutex);pthread_mutex_destroy(&_cmutex);}
private:std::vector<T> _queue;int _cap;//队列容量sem_t _spaceSem;//生产者看重的空间资源信号量sem_t _dataSem;//消费者看重的数据资源信号量int _productorStep;int _consumerStep;pthread_mutex_t _pmutex;pthread_mutex_t _cmutex;
};

执行结果如下：

[sny@VM-8-12-centos circlequeue]$ ./ringqueue
thread[0xbaaaa700],生产者派发任务: 730 * 1478 = ?
thread[0xb8aa6700],消费者消费任务: 881 / 481 = 1
thread[0xb82a5700],消费者消费任务: 2 + 874 = 876
thread[0xba2a9700],生产者派发任务: 334 / 1437 = ?
thread[0xb92a7700],消费者消费任务: 334 / 1437 = 0
thread[0xbb2ab700],生产者派发任务: 881 / 481 = ?
thread[0xbaaaa700],生产者派发任务: 990 * 373 = ?
thread[0xb72a3700],消费者消费任务: 990 * 373 = 369270
thread[0xba2a9700],生产者派发任务: 590 + 693 = ?
thread[0xb9aa8700],生产者派发任务: 985 - 912 = ?
thread[0xb72a3700],消费者消费任务: 590 + 693 = 1283
^C

2.4 申请信号量和加锁的顺序问题

现在来谈一下，是先加锁好，还是先申请信号量好？

答案是先申请信号量更好。
因为首先申请信号量的过程本来就是原子的，不需要将其放在申请锁之后。
其次，如果先申请锁，那么没有申请到锁的线程什么也干不了，整个过程只有申请到锁的那一个线程在“忙前忙后”。而如果先申请信号量，则申请到信号量的线程可以去申请锁，而其他线程也可以同时在申请信号量，明显提高了效率。

当然，两种方式运行时间的长短，感兴趣的读者可以将上面的代码复制粘贴，然后修改信号量和锁的先后位置，运行观察一下，这里就不演示了。