c++如何创建和使用线程_c++多线程编程入门指南-C++-PHP中文网

C++中创建线程需包含<thread>头文件并构造std::thread对象，传入函数或Lambda作为入口点，线程随即启动；必须调用join()等待完成或detach()使其独立运行，否则程序会因未处理可连接状态而崩溃。使用普通函数、Lambda表达式均可作为线程函数，参数默认按值传递，若需引用则应使用std::ref包装；多线程常见陷阱包括数据竞争、死锁、生命周期管理错误及异常安全问题。为安全共享数据，应使用std::mutex配合std::lock_guard等RAII机制保护临界区，或对简单变量使用std::atomic实现无锁原子操作，避免竞态条件。选择join()适用于需同步结果的场景，detach()用于后台“即发即忘”任务，但二者不可同时调用，且必须在std::thread对象析构前确定其一，确保资源正确回收。

c++如何创建和使用线程_c++多线程编程入门指南

在C++中创建和使用线程，核心在于利用标准库提供的

<thread>

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头文件。最直接的办法是构造一个

std::thread

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对象，并把你想在新线程中执行的函数或可调用对象传给它。一旦这个

std::thread

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对象被实例化，新的执行流（也就是线程）就会立刻启动。不过，这里有个关键点：你必须告诉程序是等待这个新线程完成（

join

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），还是让它独立运行（

detach

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）。这不仅仅是语法上的选择，更是对程序行为和资源管理深思熟虑后的决策，尤其是在避免程序崩溃和资源泄露方面，这个选择至关重要。

解决方案

C++11引入了标准库的多线程支持，这让线程编程变得前所未有的方便。我们不再需要依赖操作系统特定的API，一套代码就能在不同平台上跑起来，这感觉真是太棒了。

要创建线程，你需要包含

<thread>

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头文件。一个

std::thread

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对象本质上就是对一个操作系统线程的封装。当你创建一个

std::thread

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对象时，它会尝试启动一个新的执行线程。

1. 使用普通函数作为线程入口点

立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；

这是最基础的用法。定义一个函数，然后把它传给

std::thread

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的构造函数。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <chrono> // 用于模拟耗时操作

// 线程执行函数
void workerFunction(int id, const std::string& message) {
    std::cout << "线程 " << id << " 正在执行: " << message << std::endl;
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); // 模拟一些工作
    std::cout << "线程 " << id << " 完成。" << std::endl;
}

int main() {
    std::cout << "主线程开始。" << std::endl;

    // 创建一个线程，并传入参数
    std::thread t1(workerFunction, 1, "任务A");

    // 主线程可以做其他事情
    std::cout << "主线程在做其他事情..." << std::endl;
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(50));

    // 等待线程t1完成
    t1.join(); // 这行代码会阻塞主线程，直到t1执行完毕

    std::cout << "主线程结束。" << std::endl;
    return 0;
}

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运行这段代码，你会看到主线程和新线程的输出是交错的，这正是多线程的魅力所在。

t1.join()

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在这里非常关键，它确保了在主线程退出前，子线程有机会完成它的工作。如果忘记

join()

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或

detach()

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，程序很可能会在

std::thread

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对象析构时调用

std::terminate

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，直接崩溃，这是初学者常犯的错误。

2. 使用Lambda表达式作为线程入口点

Lambda表达式是C++11的另一个强大特性，它让创建匿名函数变得轻而易举，非常适合作为线程的执行体，特别是当线程任务比较简单且不需要复用时。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <string>

int main() {
    std::cout << "主线程开始 (Lambda)." << std::endl;

    int local_var = 100;

    // 使用Lambda表达式创建线程
    // 注意：捕获列表 [=] 表示按值捕获，[local_var] 也是按值捕获
    // [&] 或 [&local_var] 表示按引用捕获，但要注意生命周期问题
    std::thread t2([&local_var](const std::string& task_name) {
        std::cout << "Lambda线程 '" << task_name << "' 正在执行。捕获的 local_var: " << local_var << std::endl;
        local_var += 50; // 如果是按引用捕获，这里会修改主线程的local_var
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(150));
        std::cout << "Lambda线程 '" << task_name << "' 完成。修改后的 local_var: " << local_var << std::endl;
    }, "任务B"); // Lambda表达式的参数在后面传入

    // 这里要注意：如果local_var在t2完成前就被销毁了，而t2是按引用捕获，就会出现悬空引用。
    // 所以，按值捕获通常更安全，除非你明确知道引用的生命周期比线程长。
    std::cout << "主线程在等待Lambda线程..." << std::endl;
    t2.join();

    std::cout << "主线程结束 (Lambda)。修改后的 local_var (主线程视角): " << local_var << std::endl;
    return 0;
}

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Lambda表达式的捕获机制在这里显得尤为重要。按值捕获（

[=]

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或

[var]

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）会复制变量，线程拥有自己的副本；按引用捕获（

[&]

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或

[&var]

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）则直接使用原变量，这可能导致数据竞争或悬空引用问题，需要格外小心。

3. 线程参数传递与

std::ref

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当你想把参数传递给线程函数时，

std::thread

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会默认按值复制这些参数。这意味着即使你的线程函数签名是引用参数，实际传入的也可能是临时变量的副本。如果你确实想按引用传递，比如修改主线程的某个变量，你需要使用

std::ref

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或

std::cref

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。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <functional> // 用于 std::ref

void modifyValue(int& value) {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(80));
    value += 20;
    std::cout << "线程内部修改值，现在是: " << value << std::endl;
}

int main() {
    int shared_data = 50;
    std::cout << "主线程原始值: " << shared_data << std::endl;

    // 尝试按引用传递 shared_data，必须使用 std::ref
    std::thread t3(modifyValue, std::ref(shared_data));

    t3.join();
    std::cout << "主线程在线程结束后看到的值: " << shared_data << std::endl; // 会是 70
    return 0;
}

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如果没有

std::ref(shared_data)

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，

modifyValue

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函数会接收到一个

shared_data

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的副本，对副本的修改不会影响到主线程的

shared_data

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。

std::ref

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是

std::reference_wrapper

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的工厂函数，它允许你将引用包装成一个可复制的对象，然后

std::thread

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在内部会解包这个引用。

C++多线程编程中常见的陷阱有哪些？

初次接触C++多线程，感觉就像打开了潘多拉的盒子，既兴奋又有点手足无措。这里面坑确实不少，有些问题甚至能让经验丰富的开发者都头疼。

一个很常见的陷阱是数据竞争（Race Condition）。简单来说，就是多个线程同时访问并修改同一个共享数据，而且至少有一个是写操作，并且没有采取适当的同步机制。结果就是，最终的数据状态取决于线程执行的时序，这往往是不可预测的。比如，两个线程同时对一个计数器进行

++

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操作，理想情况下会加两次，但由于CPU指令的原子性问题，可能最终只加了一次。这种错误很难复现，因为它依赖于线程的调度，调试起来简直是噩梦。

另一个让人头疼的问题是死锁（Deadlock）。当两个或多个线程互相等待对方释放资源时，就会发生死锁。比如，线程A持有资源X并等待资源Y，同时线程B持有资源Y并等待资源X。它们会永远等下去，程序也就卡住了。设计精良的锁获取顺序和避免嵌套锁是预防死锁的关键，但实际项目中，随着代码复杂度的增加，死锁往往会悄无声息地出现。

线程生命周期管理不当也是一个大问题，特别是

join()

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和

detach()

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的选择。如果一个

std::thread

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对象在没有

join()

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也没有

detach()

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的情况下被析构，程序会直接调用

std::terminate

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终止。这通常意味着你忘记了处理线程的结束，或者在错误的时机让

std::thread

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对象离开了作用域。我个人觉得，对于任何创建的线程，都应该明确其生命周期管理策略，要么

join()

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，要么

detach()

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，不能模棱两可。

传递参数时的数据拷贝与引用问题也值得注意。

std::thread

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的构造函数会复制你传递给线程函数的参数。如果你想按引用传递（比如修改主线程的变量），就必须使用

std::ref

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。否则，你修改的只是一个副本，这和你的预期可能完全相反。如果按引用传递了，又得小心被引用的对象在线程结束前就失效了，那就成了悬空引用，后果不堪设想。

最后，异常安全在多线程环境中变得更加复杂。一个线程抛出的异常，如果不在该线程内部捕获，会导致整个程序终止。这意味着你不能简单地依赖主线程的异常处理机制来捕获子线程的异常。你需要为每个线程考虑其自身的异常处理策略，或者使用

std::future

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和

std::promise

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这样的机制来传递异常状态。

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std::thread::join()

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和

std::thread::detach()

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有何不同，何时该使用它们？

std::thread::join()

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和

std::thread::detach()

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是管理线程生命周期最基本的两个方法，理解它们的区别和适用场景，是写出健壮多线程程序的基石。在我看来，它们代表了两种截然不同的线程协作模式。

std::thread::join()

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当你调用

thread_object.join()

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时，当前线程（通常是主线程）会阻塞，直到

thread_object

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所代表的那个子线程执行完毕。这是一种同步等待机制。

何时使用：
- 需要等待子线程结果： 如果主线程需要子线程计算出的结果，或者需要确保子线程的某个操作已经完成才能继续执行后续逻辑，那么
```
join()
```
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  是必然的选择。
- 资源清理： 当子线程使用了某些资源，而这些资源需要在子线程结束后才能安全释放时，
```
join()
```
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  可以确保子线程在资源释放前完成其工作。
- 避免程序崩溃： 最重要的一点，如果
```
std::thread
```
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  对象在析构时仍然是“可joinable”状态（即既没
```
join()
```
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  也没
```
detach()
```
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  ），程序会调用
```
std::terminate
```
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  终止。
```
join()
```
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  可以避免这种情况。
- 示例场景： 主线程启动一个计算密集型任务，然后等待这个任务完成并获取结果。

调用

join()

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后，

std::thread

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对象就不再代表任何活动线程了，它变得“不可joinable”。

std::thread::detach()

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当你调用

thread_object.detach()

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时，

thread_object

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所代表的子线程会与

std::thread

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对象分离。这意味着这个子线程将作为一个独立的、后台运行的“守护线程”继续执行，它的生命周期不再由

std::thread

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对象管理。主线程不会等待它，也不会再与它有任何关联。

何时使用：
- 后台任务： 如果你启动一个任务，并不关心它何时完成，也不需要它的结果，它只是在后台默默地做一些事情（比如日志记录、数据清理、异步通知等），那么
```
detach()
```
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  是合适的。
- “即发即忘”模式： 当主线程只是触发一个操作，然后立即继续执行自己的任务，无需等待该操作完成时。
- 示例场景： 用户点击一个按钮，触发一个耗时但不影响主界面的数据同步操作。

调用

detach()

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后，

std::thread

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对象也变得“不可joinable”，但与

join()

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不同的是，子线程还在运行。它的资源会在它自己结束后由C++运行时库和操作系统自动回收。

选择的考量：

在我看来，选择

join()

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还是

detach()

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，核心在于你对子线程的“关心程度”。如果你需要知道它什么时候做完，或者需要它的产出，那就

join()

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。如果你只是想让它自己跑，然后就不管了，那就

detach()

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。

一个非常重要的忠告是：永远不要让

std::thread

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对象在既没有
join()
登录后复制
也没有
detach()
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的情况下超出作用域。这会直接导致程序崩溃。所以，在创建

std::thread

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对象后，你必须立即做出

join()

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或

detach()

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的决定。如果决定在某个条件下

join()

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，在另一个条件下

detach()

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，那也应该在

std::thread

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对象析构前明确执行其中一个。

如何在C++中安全地在线程间共享数据？

在多线程环境中安全地共享数据，这绝对是多线程编程中最具挑战性也最关键的部分。一旦处理不好，就可能导致前面提到的数据竞争、死锁等问题。我的经验是，理解并正确使用同步原语是避免这些问题的根本。

1. 互斥量（

std::mutex

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）

这是最基本也是最常用的同步机制。互斥量就像一个房间的门锁，一次只允许一个线程进入“临界区”（即访问共享数据的代码段）。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <vector>

std::vector<int> shared_data;
std::mutex mtx; // 声明一个互斥量

void add_to_vector(int value) {
    // 使用 std::lock_guard 自动管理互斥量的加锁和解锁
    // 当 lock_guard 对象离开作用域时，互斥量会自动解锁
    std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
    shared_data.push_back(value);
    std::cout << "线程 " << std::this_thread::get_id() << " 添加了: " << value << std::endl;
}

int main() {
    std::vector<std::thread> threads;
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        threads.emplace_back(add_to_vector, i);
    }

    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }

    std::cout << "最终 shared_data 的大小: " << shared_data.size() << std::endl;
    // 打印 shared_data 内容以验证
    // for (int val : shared_data) {
    //     std::cout << val << " ";
    // }
    // std::cout << std::endl;

    return 0;
}

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这里，

std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);

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是一个非常优雅的RAII（Resource Acquisition Is Initialization）范式。它在构造时锁定互斥量，在析构时自动解锁，即使函数提前返回或抛出异常，也能保证互斥量被正确释放，大大降低了死锁和忘记解锁的风险。

std::unique_lock

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提供了更灵活的锁定策略（比如延迟锁定、尝试锁定），但对于简单的临界区保护，

std::lock_guard

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通常足够了。

2. 原子操作（

std::atomic

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）

对于简单的、单个变量的操作（如计数器增减、布尔标志），使用互斥量可能显得有些“重”。

std::atomic

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提供了一种轻量级的、无锁的同步机制。它保证了对原子变量的操作是不可中断的，即“原子性”。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <atomic>
#include <vector>

std::atomic<int> counter(0); // 定义一个原子计数器

void increment_counter() {
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
        counter++; // 原子性地递增
    }
}

int main() {
    std::vector<std::thread> threads;
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        threads.emplace_back(increment_counter);
    }

    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }

    std::cout << "最终计数器值: " << counter.load() << std::endl; // 使用 load() 获取值
    return 0;
}

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如果没有