std::lock_guard vs. std::scoped_lock: Welches sollten Sie wählen?

std::lock_guard vs. std::scoped_lock: Wann jeweils zu verwenden ist

C 17 führte std::scoped_lock ein, eine neue Sperre Klasse, die dem vorhandenen std::lock_guard ähnelt. Obwohl beide Klassen Thread-Synchronisierungsfunktionen bieten, gibt es bei der Auswahl der geeigneten Option wichtige Unterschiede zu berücksichtigen.

std::lock_guard

std::lock_guard ist für Situationen konzipiert Hier müssen Sie einen einzelnen Mutex für einen bestimmten Bereich sperren. Es ist einfach zu verwenden und erzwingt die automatische Entsperrung des Mutex, wenn der Bereich beendet wird. Es verarbeitet jedoch jeweils nur einen einzelnen Mutex.

std::scoped_lock

std::scoped_lock ist dagegen eine vielseitigere Klasse kann mehrere Mutexe gleichzeitig sperren. Mit der variadischen Vorlage können Sie die Mutexe angeben, die Sie sperren möchten. Wenn Sie außerdem keine Mutexe angeben, wird std::scoped_lock im Wesentlichen zu einem No-Op.

Wann Sie Which verwenden sollten

Im Allgemeinen finden Sie hier einige Richtlinien zur Auswahl zwischen std::lock_guard und std::scoped_lock:

• Verwenden Sie std::lock_guard, wenn Sie einen einzelnen Mutex für einen gesamten Bereich sperren müssen. Dadurch wird die Typsicherheit gewährleistet und mögliche Laufzeitfehler vermieden.
• Verwenden Sie std::scoped_lock, wenn Sie mehrere Mutexe gleichzeitig sperren müssen oder Situationen bewältigen müssen, in denen Sie möglicherweise keine Mutexe sperren müssen.

Zusätzliche Überlegungen

Während std::lock_guard weniger Flexibilität bietet, können seine Einfachheit und Überprüfungen zur Kompilierungszeit dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit von Laufzeitfehlern zu verringern. Wenn Sie erweiterte Sperrszenarien benötigen, die mehrere Mutexe oder bedingtes Entsperren beinhalten, bietet std::scoped_lock mehr Flexibilität und Kontrolle.

Fazit

Die Unterschiede zwischen std verstehen: :lock_guard und std::scoped_lock sind entscheidend für die Auswahl der besten Option für Ihre spezifischen Threading-Anforderungen. Indem Sie die Anzahl der beteiligten Mutexe und das Potenzial für Laufzeitfehler berücksichtigen, können Sie Ihren Code optimieren und eine ordnungsgemäße Thread-Synchronisierung sicherstellen.

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