避免数据竞争需确保共享资源的线程安全：1. 使用std::mutex和std::lock_guard通过RaiI机制自动加锁解锁；2. 对简单类型采用std::atomic实现高效无锁操作；3. 用thread_local减少共享，各线程拥有独立副本；4. 复杂同步可选std::shared_mutex、std::condition_variable和std::future等工具，合理选择方案是关键。
在c++多线程编程中，数据竞争（Data Race）是常见且危险的问题。当多个线程同时访问共享数据，且至少有一个线程在写入时，就会引发未定义行为。避免数据竞争的核心在于确保对共享资源的访问是线程安全的，这通常通过使用同步原语来实现。
使用互斥锁保护共享数据
最常用的同步手段是 std::mutex。通过在访问共享资源前加锁、使用后解锁，可以确保同一时间只有一个线程能操作该资源。
示例：
#include <thread> #include <mutex> #include <iostream> int shared_data = 0; std::mutex mtx; void increment() { for (int i = 0; i < 100000; ++i) { mtx.lock(); ++shared_data; // 安全访问 mtx.unlock(); } }更推荐使用 std::lock_guard，它利用RAII机制自动加锁和释放锁，避免忘记解锁或异常导致死锁。
void increment() { for (int i = 0; i < 100000; ++i) { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); ++shared_data; } }使用原子操作进行无锁编程
对于简单的类型如整数、指针等，可以使用 std::atomic 实现无锁的线程安全操作。原子操作由硬件支持，效率更高。
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示例：
#include <atomic> #include <thread> std::atomic<int> counter{0}; void increment() { for (int i = 0; i < 100000; ++i) { ++counter; // 原子递增，无需锁 } }原子操作适用于计数器、状态标志等场景，但不能替代复杂临界区的互斥锁。
避免共享状态：使用线程局部存储
如果可能，尽量减少线程间共享数据。使用 thread_local 关键字可以让每个线程拥有变量的独立副本，从根本上避免竞争。
示例：
thread_local int thread_id_counter = 0; void some_function() { ++thread_id_counter; // 每个线程有自己的副本 std::cout << "Thread local counter: " << thread_id_counter << 'n'; }这种方式适合日志ID生成、缓存上下文等不需要跨线程同步的数据。
使用高级同步工具
C++还提供其他同步机制应对更复杂的协作需求：
- std::shared_mutex：支持多个读取者或单一写入者，适合读多写少的场景。
- std::condition_variable：配合互斥锁实现线程间等待与通知机制。
- std::future / std::promise：用于在线程间传递异步操作结果。
示例：条件变量实现生产者-消费者模型
#include <queue> #include <condition_variable> std::queue<int> data_queue; std::mutex q_mtx; std::condition_variable cv; bool finished = false; void consumer() { while (true) { std::unique_lock<std::mutex> lock(q_mtx); cv.wait(lock, []{ return !data_queue.empty() || finished; }); if (finished && data_queue.empty()) break; int value = data_queue.front(); data_queue.pop(); lock.unlock(); // 处理数据 } }基本上就这些。关键是根据场景选择合适的同步方式：优先考虑减少共享，再用互斥锁保护必要共享，对简单操作使用原子量，复杂协作借助条件变量等工具。不复杂但容易忽略的是细节，比如始终用RAII管理锁，避免死锁和异常泄漏。