本篇文章为大家展示了C语言编程中的thread多线程是怎样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
C++11 新标准中引入了四个头文件来支持多线程编程，他们分别是<atomic> ,<thread>,<mutex>,<condition_variable>和<future>。
<atomic>：该头文主要声明了两个类, std::atomic 和 std::atomic_flag，另外还声明了一套 C 风格的原子类型和与 C 兼容的原子操作的函数。
<thread>：该头文件主要声明了 std::thread 类，另外 std::this_thread 命名空间也在该头文件中。
<mutex>：该头文件主要声明了与互斥量(mutex)相关的类，包括 std::mutex 系列类，std::lock_guard, std::unique_lock, 以及其他的类型和函数。
<condition_variable>：该头文件主要声明了与条件变量相关的类，包括 std::condition_variable 和 std::condition_variable_any。
<future>：该头文件主要声明了 std::promise, std::package_task 两个 Provider 类，以及 std::future 和 std::shared_future 两个 Future 类，另外还有一些与之相关的类型和函数，std::async() 函数就声明在此头文件中。
#include <iostream>
#include <utility>
#include <thread>
#include <chrono>
#include <functional>
#include <atomic>
void f1(int n)
{
for (int i = 0; i < 5; ++i) {
std::cout << "Thread " << n << " executing\n";
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000));
}
}
void f2(int& n)
{
std::cout << "thread-id:" << std::this_thread::get_id() << "\n";
for (int i = 0; i < 5; ++i) {
std::cout << "Thread 2 executing:" << n << "\n";
++n;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000));
}
}
int main()
{
int n = 0;
std::thread t1; // t1 is not a thread t1 不是一个线程
std::thread t2(f1, n + 1); // pass by value 传值
std::thread t3(f2, std::ref(n)); // pass by reference 传引用
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(2000));
std::cout << "\nThread 4 create :\n";
std::thread t4(std::move(t3)); // t4 is now running f2(). t3 is no longer a thread 这时候t3将不是线程,t4接替t3继续运行f2
t2.join();
t4.join();
std::cout << "Final value of n is " << n << '\n';
}(1). 默认构造函数，创建一个空的 thread 执行对象。
(2). 初始化构造函数，创建一个 thread对象，该 thread对象可被 joinable，新产生的线程会调用 fn 函数，该函数的参数由 args 给出。
(3). 拷贝构造函数(被禁用)，意味着 thread 不可被拷贝构造。
(4). move 构造函数，move 构造函数，调用成功之后 x 不代表任何 thread 执行对象。
注意：可被 joinable 的 thread 对象必须在他们销毁之前被主线程 join 或者将其设置为 detached.
std::thread定义一个线程对象，传入线程所需要的线程函数和参数，线程自动开启
创建线程执行线程函数，调用该函数会阻塞当前线程，直到线程执行完join才返回；等待t线程结束，当前线程继续往下运行
detach调用之后，目标线程就成为了守护线程，驻留后台运行，与之关联的std::thread对象失去对目标线程的关联，无法再通过std::thread对象取得该线程的控制权，由操作系统负责回收资源；主线程结束，整个进程结束，所有子线程都自动结束了！
#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;
void threadHandle1(int time)
{
//让子线程睡眠time秒
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(time));
cout << "hello thread1!" << endl;
}
void threadHandle2(int time)
{
//让子线程睡眠time秒ace this_thread是namespace
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(time));
cout << "hello thread2!" << endl;
}
int main()
{
//创建了一个线程对象,传入一个线程函数(作为线程入口函数),
//新线程就开始运行了，没有先后顺序，随着CPU的调度算法执行
std::thread t1(threadHandle1, 2);
std::thread t2(threadHandle2, 3);
//主线程(main)运行到这里，等待子线程结束，主线程才继续往下运行
t1.join();
t2.join();
//把子线程设置为分离线程，子线程和主线程就毫无关系了
//主线程结束的时候查看其他线程
//但是这个子线程运行完还是没运行完都和这个主线程没关系了
//这个子线程就从这个main分离出去了
//运行程序时也看不到这个子线程的任何输出打印了
//t1.detach();
cout << "main thread done!" << endl;
//主线程运行完成，查看如果当前进程还有未运行完成的子线程
//进程就会异常终止
return 0;
}Mutex 又称互斥量，C++ 11中与 Mutex 相关的类（包括锁类型）和函数都声明在 <mutex> 头文件中，所以如果你需要使用 std::mutex，就必须包含 <mutex> 头文件。
Mutex 系列类(四种)
std::mutex，最基本的 Mutex 类。
std::recursive_mutex，递归 Mutex 类。
std::time_mutex，定时 Mutex 类。
std::recursive_timed_mutex，定时递归 Mutex 类。
Lock 类（两种）
std::lock_guard，与 Mutex RAII 相关，方便线程对互斥量上锁。
std::unique_lock，与 Mutex RAII 相关，方便线程对互斥量上锁，但提供了更好的上锁和解锁控制。
其他类型
std::once_flag
std::adopt_lock_t
std::defer_lock_t
std::try_to_lock_t
函数
std::try_lock，尝试同时对多个互斥量上锁。
std::lock，可以同时对多个互斥量上锁。
std::call_once，如果多个线程需要同时调用某个函数，call_once 可以保证多个线程对该函数只调用一次。
下面以 std::mutex 为例介绍 C++11 中的互斥量用法。
std::mutex 是C++11 中最基本的互斥量，std::mutex 对象提供了独占所有权的特性——即不支持递归地对 std::mutex 对象上锁，而 std::recursive_lock 则可以递归地对互斥量对象上锁。
std::mutex 的成员函数
构造函数，std::mutex不允许拷贝构造，也不允许 move 拷贝，最初产生的 mutex 对象是处于 unlocked 状态的。
lock()，调用线程将锁住该互斥量。线程调用该函数会发生下面 3 种情况：
(1). 如果该互斥量当前没有被锁住，则调用线程将该互斥量锁住，直到调用 unlock之前，该线程一直拥有该锁。
(2). 如果当前互斥量被其他线程锁住，则当前的调用线程被阻塞住。
(3). 如果当前互斥量被当前调用线程锁住，则会产生死锁(deadlock)。
unlock()， 解锁，释放对互斥量的所有权。
try_lock()，尝试锁住互斥量，如果互斥量被其他线程占有，则当前线程也不会被阻塞。线程调用该函数也会出现下面 3 种情况
(1). 如果当前互斥量没有被其他线程占有，则该线程锁住互斥量，直到该线程调用 unlock 释放互斥量。
(2). 如果当前互斥量被其他线程锁住，则当前调用线程返回 false，而并不会被阻塞掉。
(3). 如果当前互斥量被当前调用线程锁住，则会产生死锁(deadlock)
为了保证lock()和unlock()对应使用，一般不直接使用mutex，而是和lock_guard、unique_lock一起使用；
std::lock_guard是RAII模板类的简单实现，功能简单。
1.std::lock_guard 在构造函数中进行加锁，析构函数中进行解锁。
// CLASS TEMPLATE lock_guard
template<class _Mutex>
class lock_guard
{ // class with destructor that unlocks a mutex
public:
using mutex_type = _Mutex;
explicit lock_guard(_Mutex& _Mtx)
: _MyMutex(_Mtx)
{ // construct and lock
_MyMutex.lock();
}
lock_guard(_Mutex& _Mtx, adopt_lock_t)
: _MyMutex(_Mtx)
{ // construct but don't lock
}
~lock_guard() noexcept
{ // unlock
_MyMutex.unlock();
}
lock_guard(const lock_guard&) = delete;
lock_guard& operator=(const lock_guard&) = delete;
private:
_Mutex& _MyMutex;
};从lock_guard源码可以看出，它在构造时进行上锁，在出作用域执行析构函数释放锁；同时不允许拷贝构造和赋值运算符；比较简单，不能用在函数参数传递或者返回过程中，因为它的拷贝构造和赋值运算符被禁用了；只能用在简单的临界区代码的互斥操作
类 unique_lock 是通用互斥包装器，允许延迟锁定、锁定的有时限尝试、递归锁定、所有权转移和与条件变量一同使用。
unique_lock比lock_guard使用更加灵活，功能更加强大。
使用unique_lock需要付出更多的时间、性能成本。
template<class _Mutex>
class unique_lock
{ // whizzy class with destructor that unlocks mutex
public:
typedef _Mutex mutex_type;
// CONSTRUCT, ASSIGN, AND DESTROY
unique_lock() noexcept
: _Pmtx(nullptr), _Owns(false)
{ // default construct
}
explicit unique_lock(_Mutex& _Mtx)
: _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(false)
{ // construct and lock
_Pmtx->lock();
_Owns = true;
}
unique_lock(_Mutex& _Mtx, adopt_lock_t)
: _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(true)
{ // construct and assume already locked
}
unique_lock(_Mutex& _Mtx, defer_lock_t) noexcept
: _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(false)
{ // construct but don't lock
}
unique_lock(_Mutex& _Mtx, try_to_lock_t)
: _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(_Pmtx->try_lock())
{ // construct and try to lock
}
template<class _Rep,
class _Period>
unique_lock(_Mutex& _Mtx,
const chrono::duration<_Rep, _Period>& _Rel_time)
: _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(_Pmtx->try_lock_for(_Rel_time))
{ // construct and lock with timeout
}
template<class _Clock,
class _Duration>
unique_lock(_Mutex& _Mtx,
const chrono::time_point<_Clock, _Duration>& _Abs_time)
: _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(_Pmtx->try_lock_until(_Abs_time))
{ // construct and lock with timeout
}
unique_lock(_Mutex& _Mtx, const xtime *_Abs_time)
: _Pmtx(_STD addressof(_Mtx)), _Owns(false)
{ // try to lock until _Abs_time
_Owns = _Pmtx->try_lock_until(_Abs_time);
}
unique_lock(unique_lock&& _Other) noexcept
: _Pmtx(_Other._Pmtx), _Owns(_Other._Owns)
{ // destructive copy
_Other._Pmtx = nullptr;
_Other._Owns = false;
}
unique_lock& operator=(unique_lock&& _Other)
{ // destructive copy
if (this != _STD addressof(_Other))
{ // different, move contents
if (_Owns)
_Pmtx->unlock();
_Pmtx = _Other._Pmtx;
_Owns = _Other._Owns;
_Other._Pmtx = nullptr;
_Other._Owns = false;
}
return (*this);
}
~unique_lock() noexcept
{ // clean up
if (_Owns)
_Pmtx->unlock();
}
unique_lock(const unique_lock&) = delete;
unique_lock& operator=(const unique_lock&) = delete;
void lock()
{ // lock the mutex
_Validate();
_Pmtx->lock();
_Owns = true;
}
_NODISCARD bool try_lock()
{ // try to lock the mutex
_Validate();
_Owns = _Pmtx->try_lock();
return (_Owns);
}
template<class _Rep,
class _Period>
_NODISCARD bool try_lock_for(const chrono::duration<_Rep, _Period>& _Rel_time)
{ // try to lock mutex for _Rel_time
_Validate();
_Owns = _Pmtx->try_lock_for(_Rel_time);
return (_Owns);
}
template<class _Clock,
class _Duration>
_NODISCARD bool try_lock_until(const chrono::time_point<_Clock, _Duration>& _Abs_time)
{ // try to lock mutex until _Abs_time
_Validate();
_Owns = _Pmtx->try_lock_until(_Abs_time);
return (_Owns);
}
_NODISCARD bool try_lock_until(const xtime *_Abs_time)
{ // try to lock the mutex until _Abs_time
_Validate();
_Owns = _Pmtx->try_lock_until(_Abs_time);
return (_Owns);
}
void unlock()
{ // try to unlock the mutex
if (!_Pmtx || !_Owns)
_THROW(system_error(
_STD make_error_code(errc::operation_not_permitted)));
_Pmtx->unlock();
_Owns = false;
}
void swap(unique_lock& _Other) noexcept
{ // swap with _Other
_STD swap(_Pmtx, _Other._Pmtx);
_STD swap(_Owns, _Other._Owns);
}
_Mutex *release() noexcept
{ // disconnect
_Mutex *_Res = _Pmtx;
_Pmtx = nullptr;
_Owns = false;
return (_Res);
}
_NODISCARD bool owns_lock() const noexcept
{ // return true if this object owns the lock
return (_Owns);
}
explicit operator bool() const noexcept
{ // return true if this object owns the lock
return (_Owns);
}
_NODISCARD _Mutex *mutex() const noexcept
{ // return pointer to managed mutex
return (_Pmtx);
}
private:
_Mutex *_Pmtx;
bool _Owns;
void _Validate() const
{ // check if the mutex can be locked
if (!_Pmtx)
_THROW(system_error(
_STD make_error_code(errc::operation_not_permitted)));
if (_Owns)
_THROW(system_error(
_STD make_error_code(errc::resource_deadlock_would_occur)));
}
};其中，有_Mutex *_Pmtx; 指向一把锁的指针；不允许使用左值拷贝构造和赋值，但是可以使用右值拷贝构造和赋值，可以在函数调用过程中使用。因此可以和条件变量一起使用:cv.wait(lock);//可以作为函数参数传入；
在多线程环境中运行的代码段，需要考虑是否存在竞态条件，如果存在竞态条件，我们就说该代码段不是线程安全的，不能直接运行在多线程环境当中，对于这样的代码段，我们经常称之为临界区资源，对于临界区资源，多线程环境下需要保证它以原子操作执行，要保证临界区的原子操作，就需要用到线程间的互斥操作-锁机制，thread类库还提供了更轻量级的基于CAS操作的原子操作类。
无锁时：
#include <iostream>
#include <atomic>//C++11线程库提供的原子类
#include <thread>//C++线程类库的头文件
#include <vector>
int count = 0;
//线程函数
void sumTask()
{
//每个线程给count加10次
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
count++;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
}
}
int main()
{
//创建10个线程放在容器当中
std::vector<std::thread> vec;
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
vec.push_back(std::thread(sumTask));
}
//等待线程执行完成
for (unsigned int i = 0; i < vec.size(); ++i)
{
vec[i].join();
}
//所有子线程运行结束
std::cout << "count : " << count << std::endl;
return 0;
}多线程同时对count进行操作，并不能保证同时只有一个线程对count执行++操作，最后的的结果不一定是100；
使用lock_guard:
#include <iostream>
#include <atomic>//C++11线程库提供的原子类
#include <thread>//C++线程类库的头文件
#include <mutex>
#include <vector>
int count = 0;
std::mutex mutex;
//线程函数
void sumTask()
{
//每个线程给count加10次
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
{
std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);
count++;
}
;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
}
}
int main()
{
//创建10个线程放在容器当中
std::vector<std::thread> vec;
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
vec.push_back(std::thread(sumTask));
}
//等待线程执行完成
for (unsigned int i = 0; i < vec.size(); ++i)
{
vec[i].join();
}
//所有子线程运行结束，count的结果每次运行应该都是10000
std::cout << "count : " << count << std::endl;
return 0;
}对count++ 操作上锁，保证一次只有一个线程能对其操作，结果是100
上面的保证原子操作需要在多线程环境下添加互斥操作，但是mutex互斥锁毕竟比较重，对于系统消耗有些大，C++11的thread类库提供了针对简单类型的原子操作类，如std::atomic_int，atomic_long，atomic_bool等，它们值的增减都是基于CAS操作的，既保证了线程安全，效率还非常高。
#include <iostream>
#include <atomic>//C++11线程库提供的原子类
#include <thread>//C++线程类库的头文件
#include <vector>
//原子整型，CAS操作保证给count自增自减的原子操作
std::atomic_int count = 0;
//线程函数
void sumTask()
{
//每个线程给count加10次
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
count++;
}
}
int main()
{
//创建10个线程放在容器当中
std::vector<std::thread> vec;
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
vec.push_back(std::thread(sumTask));
}
//等待线程执行完成
for (unsigned int i = 0; i < vec.size(); ++i)
{
vec[i].join();
}
//所有子线程运行结束，count的结果每次运行应该都是10000
std::cout << "count : " << count << std::endl;
return 0;
}多线程在运行过程中，各个线程都是随着OS的调度算法，占用CPU时间片来执行指令做事情，每个线程的运行完全没有顺序可言。但是在某些应用场景下，一个线程需要等待另外一个线程的运行结果，才能继续往下执行，这就需要涉及线程之间的同步通信机制。
线程间同步通信最典型的例子就是生产者-消费者模型，生产者线程生产出产品以后，会通知消费者线程去消费产品；如果消费者线程去消费产品，发现还没有产品生产出来，它需要通知生产者线程赶快生产产品，等生产者线程生产出产品以后，消费者线程才能继续往下执行。
C++11 线程库提供的条件变量condition_variable，就是Linux平台下的Condition Variable机制，用于解决线程间的同步通信问题，下面通过代码演示一个生产者-消费者线程模型：
#include <iostream> //std::cout
#include <thread> //std::thread
#include <mutex> //std::mutex, std::unique_lock
#include <condition_variable> //std::condition_variable
#include <vector>
//定义互斥锁(条件变量需要和互斥锁一起使用)
std::mutex mtx;
//定义条件变量(用来做线程间的同步通信)
std::condition_variable cv;
//定义vector容器，作为生产者和消费者共享的容器
std::vector<int> vec;
//生产者线程函数
void producer()
{
//生产者每生产一个，就通知消费者消费一个
for (int i = 1; i <= 10; ++i)
{
//获取mtx互斥锁资源
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
//如果容器不为空，代表还有产品未消费，等待消费者线程消费完，再生产
while (!vec.empty())
{
//判断容器不为空，进入等待条件变量的状态，释放mtx锁，
//让消费者线程抢到锁能够去消费产品
cv.wait(lock);
}
vec.push_back(i); // 表示生产者生产的产品序号i
std::cout << "producer生产产品:" << i << std::endl;
/*
生产者线程生产完产品，通知等待在cv条件变量上的消费者线程，
可以开始消费产品了，然后释放锁mtx
*/
cv.notify_all();
//生产一个产品，睡眠100ms
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
}
}
//消费者线程函数
void consumer()
{
//消费者每消费一个，就通知生产者生产一个
for (int i = 1; i <= 10; ++i)
{
//获取mtx互斥锁资源
std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
//如果容器为空，代表还有没有产品可消费，等待生产者生产，再消费
while (vec.empty())
{
//判断容器为空，进入等待条件变量的状态，释放mtx锁，
//让生产者线程抢到锁能够去生产产品
cv.wait(lock);
}
int data = vec.back(); // 表示消费者消费的产品序号i
vec.pop_back();
std::cout << "consumer消费产品:" << data << std::endl;
/*
消费者消费完产品，通知等待在cv条件变量上的生产者线程，
可以开始生产产品了，然后释放锁mtx
*/
cv.notify_all();
//消费一个产品，睡眠100ms
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
}
}
int main()
{
//创建生产者和消费者线程
std::thread t1(producer);
std::thread t2(consumer);
//main主线程等待所有子线程执行完
t1.join();
t2.join();
return 0;
}线程死锁是指两个或两个以上的线程互相持有对方所需要的资源，由于synchronized的特性，一个线程持有一个资源，或者说获得一个锁，在该线程释放这个锁之前，其它线程是获取不到这个锁的，而且会一直死等下去，因此这便造成了死锁。
互斥条件：一个资源，或者说一个锁只能被一个线程所占用，当一个线程首先获取到这个锁之后，在该线程释放这个锁之前，其它线程均是无法获取到这个锁的。
占有且等待：一个线程已经获取到一个锁，再获取另一个锁的过程中，即使获取不到也不会释放已经获得的锁。
不可剥夺条件：任何一个线程都无法强制获取别的线程已经占有的锁
循环等待条件：线程A拿着线程B的锁，线程B拿着线程A的锁。
当一个程序的多个线程获取多个互斥锁资源的时候，就有可能发生死锁问题，比如线程A先获取了锁1，线程B获取了锁2，进而线程A还需要获取锁2才能继续执行，但是由于锁2被线程B持有还没有释放，线程A为了等待锁2资源就阻塞了；线程B这时候需要获取锁1才能往下执行，但是由于锁1被线程A持有，导致A也进入阻塞。
线程A和线程B都在等待对方释放锁资源，但是它们又不肯释放原来的锁资源，导致线程A和B一直互相等待，进程死锁了。下面代码示例演示这个问题：
#include <iostream> //std::cout
#include <thread> //std::thread
#include <mutex> //std::mutex, std::unique_lock
#include <condition_variable> //std::condition_variable
#include <vector>
//锁资源1
std::mutex mtx1;
//锁资源2
std::mutex mtx2;
//线程A的函数
void taskA()
{
//保证线程A先获取锁1
std::lock_guard<std::mutex> lockA(mtx1);
std::cout << "线程A获取锁1" << std::endl;
//线程A睡眠2s再获取锁2，保证锁2先被线程B获取，模拟死锁问题的发生
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
//线程A先获取锁2
std::lock_guard<std::mutex> lockB(mtx2);
std::cout << "线程A获取锁2" << std::endl;
std::cout << "线程A释放所有锁资源，结束运行！" << std::endl;
}
//线程B的函数
void taskB()
{
//线程B先睡眠1s保证线程A先获取锁1
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
std::lock_guard<std::mutex> lockB(mtx2);
std::cout << "线程B获取锁2" << std::endl;
//线程B尝试获取锁1
std::lock_guard<std::mutex> lockA(mtx1);
std::cout << "线程B获取锁1" << std::endl;
std::cout << "线程B释放所有锁资源，结束运行！" << std::endl;
}
int main()
{
//创建生产者和消费者线程
std::thread t1(taskA);
std::thread t2(taskB);
//main主线程等待所有子线程执行完
t1.join();
t2.join();
return 0;
}输出：
可以看到，线程A获取锁1、线程B获取锁2以后，进程就不往下继续执行了，一直等待在这里，如果这是我们碰到的一个问题场景，我们如何判断出这是由于线程间死锁引起的呢？
打开process Explorer.找到该进程，查看线程状态，发现线程的cpu利用率为0,那么应该不是死循环，应该是死锁了：
点击vs 的全部中断：查看每一个线程的函数执行的位置
发现当前线程正在申请锁的位置,判断出应该是锁了。
同时主线程走了等待子线程结束;
那如果是死循环的情况呢？，如将线程2加一个死循环：
#include <iostream> //std::cout
#include <thread> //std::thread
#include <mutex> //std::mutex, std::unique_lock
#include <condition_variable> //std::condition_variable
#include <vector>
//锁资源1
std::mutex mtx1;
//锁资源2
std::mutex mtx2;
//线程A的函数
void taskA()
{
//保证线程A先获取锁1
std::lock_guard<std::mutex> lockA(mtx1);
std::cout << "线程A获取锁1" << std::endl;
//线程A睡眠2s再获取锁2，保证锁2先被线程B获取，模拟死锁问题的发生
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
//线程A先获取锁2
std::lock_guard<std::mutex> lockB(mtx2);
std::cout << "线程A获取锁2" << std::endl;
std::cout << "线程A释放所有锁资源，结束运行！" << std::endl;
}
//线程B的函数
void taskB()
{
while (true)
{
}
}
int main()
{
//创建生产者和消费者线程
std::thread t1(taskA);
std::thread t2(taskB);
//main主线程等待所有子线程执行完
t1.join();
t2.join();
return 0;
}
这时候工作线程占满了CPU,我的电脑是8核，因此占满一个cpu是12.5%
上述内容就是C语言编程中的thread多线程是怎样的，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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