C++ folly库解读（三）Synchronized —— 比std::lock_guard/std::unique_lock更易用、功能更强大的同步机制

本文主要是介绍C++ folly库解读（三）Synchronized —— 比std::lock_guard/std::unique_lock更易用、功能更强大的同步机制，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

目录

• 传统同步方案的缺点
• folly/Synchronized.h 简单使用
• Synchronized的模板参数
• withLock()/withRLock()/withWLock() —— 更易用的加锁方式
• 升级锁
• ulock()和 withULockPtr()
• Timed Locking
• Synchronized 与 std::condition_variable
• acquireLocked() —— 同时锁多个数据
• 使用一把锁，锁多个数据
• struct
• std::tuple
• Benchmark

folly/Synchronized.h 提供了一种更简单、更不容易出错的同步机制，可以用来替代传统 C++标准库中使用较复杂、较容易出错的同步机制。

传统同步方案的缺点

一般是将需要同步的数据和锁一一配对，即 —— associate mutexes with data, not code :

class RequestHandler {
  ...
  std::mutex requestMutex_;
  RequestQueue requestQueue_;

  processRequest(const Request& request);
};

void RequestHandler::processRequest(const Request& request) {
  std::lock_guard<std::mutex> lg(requestMutex_);
  requestQueue_.push_back(request);
}

然而，操作这些数据成员，开发人员必须注意，正确的获取锁、获取正确的锁。

一些常见的错误包括：

• 操作数据之前没有获取锁。
• 获取了不配对的锁，这个锁不是用来锁这个数据的。
• 获取了读锁，但是试图去修改数据。
• 获取了写锁，但是对数据只有 const access.

一般在使用时，需要提醒开发人员：“别忘了 xxxx”，那一般都会出错，比如 new 的对象别忘了 delete : )

folly/Synchronized.h 简单使用

上面的代码可以用 folly/Synchronized.h 重写为：

class RequestHandler {
  folly::Synchronized<RequestQueue> requestQueue_;

  processRequest(const Request& request);
};

void RequestHandler::processRequest(const Request& request) {
  requestQueue_.wlock()->push_back(request);
}

为什么 folly/Synchronized.h 更加有效呢？

• 与传统使用方式不同，这里锁和数据是结合成了一个对象 —— requestQueue_。传统方案中，需要寻找锁和数据的配对关系。
• 几乎不可能在不获取锁的情况下，去操作数据，还是因为它们被封装成了一个对象。传统方案加不加锁全靠自觉。
• 在 push_back 后，锁立即被释放。

如果在临界区有多个操作，那么可以使用如下方法：

{
      auto lockedQueue = requestQueue_.wlock();
      lockedQueue->push_back(request1);
      lockedQueue->push_back(request2);
}

wlock 返回一个 LockedPtr 对象，这个对象可以被理解为指向数据成员的指针。只有这个对象存在，那么锁就会被锁住，所以最好为这个对象显示定义一个 scope.

更好的方式，是使用 lambdas :

void RequestHandler::processRequest(const Request& request) {
      requestQueue_.withWLock([&](auto& queue "&") {
        // withWLock() automatically holds the lock for the
        // duration of this lambda function
        queue.push_back(request);
      });
}

使用 withWLock 配合 lambdas 强制定义了一个 scope，更清晰。

Synchronized的模板参数

Synchronized 有两个模板参数，数据类型和锁类型：

template <class T, class Mutex = SharedMutex>

如果不指定第二个模板参数，默认是 folly::SharedMutex。只要被 folly::LockTraits 支持的都可以使用，比如 std::mutex、std::recursive_mutex、std::timed_mutex,。std::recursive_timed_mutex、folly::SharedMutex、folly::RWSpinLock、folly::SpinLock.

根据锁类型的不同，Synchronized 会提供不同的 API：

• 共享锁和升级锁：如果存在 lock_shared()成员函数，Synchronized 会提供 wlock()，rlock()，ulock()三个方法来获取不同的锁类型。其中，rlock()只提供对数据成员 const access.
• 排他锁：lock()

withLock()/withRLock()/withWLock() —— 更易用的加锁方式

withLock()在上面提到过了，可以用来替代 lock()。在持有锁的期间，执行一个 lambda 或者 function. withRLock()/withWLock()同理可以替代 rlock()/wlock().

我们再详细说一下这种方式的好处。下面的函数将 vector 里的所有元素都 double：

auto locked = vec.lock();
for (int& n : *locked) {
    n *= 2;
}

使用 lock()/wlock()/rlock()的一个重要注意事项：一个指向数据的指针或者引用，它的生命周期一定不要比 LockedPtr 对象长（lock()/wlock()/rlock()的返回值类型）。 如果我们将上面的例子这样写就会出问题：

// No. NO. NO!
for (int& n : *vec.wlock()) {
      n *= 2;
}

vec.wlock()返回的 LockPtr 对象在 range iterators 建立后就销毁了（详细解释见 Range-based for loop Temporary range expression 小节），range iterators 指向了 vector data，但此时锁已经被释放。想想如果要 debug 这种问题，会用多少时间

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