std::atomic 如何保证并发编程中的数据完整性？

展现 std::atomic 的威力

在并发编程领域，跨多个线程维护数据完整性是一项严峻的挑战。 std::atomic 是 C 标准库的一个组成部分，它通过提供原子对象（不同线程可以同时操作而不会引发未定义行为的对象）来提供解决方案。

“原子对象”是什么意思真正的意思吗？

原子对象允许多个线程同时访问，确保每个操作（例如读取或写入）似乎是瞬时发生的。这消除了数据竞争（多个线程争用访问相同共享数据的情况），并确保并发代码的正确性和可预测性。

在提供的示例中，代码片段：

a = a + 12;

不构成单个原子操作。相反，它包含 a 值的加载、该值加 12，以及将结果存储回 a。这些子操作中的每一个都是原子操作，保证 a 的值将按照每个线程的预期进行修改。

然而，= 运算符提供了真正的原子操作，相当于 fetch_add(12, std: ：内存顺序_序列_cst）。在这种情况下，加法是以原子方式执行的，确保 a 的值被修改为 12，而不会出现数据竞争。

超越原子性：内存排序和控制

std::atomic 使程序员能够对内存排序（跨线程的内存访问顺序）进行细粒度控制。通过指定 std::memory_order_seq_cst 或 std::memory_order_release 等内存顺序，开发人员可以施加显式同步和排序约束，确保复杂并发算法的正确执行。

在下面的代码示例中，“生产者”线程生成数据并使用 std::memory_order_release 内存顺序将ready_flag设置为1。另一方面，“消费者”线程使用 std::memory_order_acquire 内存顺序加载ready_flag。这确保了“消费者”线程仅在数据生成且ready_flag设置后才访问数据。

void* sharedData = nullptr;
std::atomic<int> ready_flag = 0;

// Producer Thread
void produce()
{
    sharedData = generateData();
    ready_flag.store(1, std::memory_order_release);
}

// Consumer Thread
void consume()
{
    while (ready_flag.load(std::memory_order_acquire) == 0)
    {
        std::this_thread::yield();
    }

    assert(sharedData != nullptr); // will never trigger
    processData(sharedData);
}

std::atomic 超越了单纯的原子性，提供了对内存访问顺序的全面控制和同步，为开发人员提供创建健壮且可靠的并发应用程序的工具。

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