多个线程访问一个变量
我在正在阅读的教科书中发现了这个问题。 解决方案也在下面给出。 我无法理解最小值是多少2.为什么线程不能读取0，所有其他线程都执行并写入1？ 无论是1还是2，最后编写的线程还必须完成自己的循环？
int n = 0; int main(int argc, char **argv) { for (i = 0; i < 5; i++) { int tmp = n; tmp = tmp + 1; n = tmp; } return 0; } 如果单个线程运行此应用程序，您可能希望最终输出为5.如果5个线程并行运行相同的循环，该怎么办？ n可能具有的最大值和最小值是多少？ 最大的应该是selfevident：25，从5个线程增加5个。 然而，关于最小可能值的推理更加困难。 提示：n可以小于5，但是由你决定原因。
解：
有五个线程运行这个五次迭代循环并且没有并发访问的保护，n可以达到的最低值是两个。 从最终结果向后工作时，了解如何达到此结果是最简单的。 对于最终输出为2，线程必须从n读取值1，递增它，然后写入2。 这意味着另一个线程写了一个，暗示它最初也读为零（这也是n的起始值）。 这解释了五个线程中的两个线程的行为。 但是，要发生此行为，必须覆盖其他三个线程的结果。 两个有效的执行可以实现这一点。 要么1）所有三个线程开始并在第一个线程读取零和写入一个之间完成执行，或者2）所有三个线程开始并在最终线程读取一个和写入两个之间完成执行。 两个执行顺序都有效。
假设每个线程都有一个本地i （即每个线程将运行5次迭代，无论如何），让我们尝试得到1作为结果。 这意味着写入值的最后一个线程必须在第5次迭代时为n读取0。 这种情况可能发生的唯一方法是，如果在该线程的第5次迭代开始时没有线程写入n ，但是该线程在其第5次迭代时该线程本身必须写入n ，因此不可能。
因此，最小可能的结果是2，其可以发生，例如，如下：写入n的最后一个线程已完成4次迭代，然后另一个线程写入1，最后一个线程在其第5次迭代开始时读取1，所有其他线程在最后一个线程之前完成所有迭代，最后最后一个线程完成第5次迭代，写入2。
免责声明 ：我正在回答关于multithreading的概念性问题 – 正如其他人所指出的那样，如果提供的C代码按原样使用，缺乏primefaces性可能会导致未定义的行为和任意结果。 根据问题的“不言而喻”的最大数字案例，我猜测教科书的作者要么没有意识到这一点，要么正在使用类似C的伪代码来说明这个概念。 如果是前者，那么正确的答案就是这本书是错的，但我认为后一种情况下的答案也具有教育意义。
只需添加一些见解：使用+运算符在C中添加，减去等等不仅仅是1个操作。 在汇编级下，+操作由多个指令组成。 如果多个线程要访问一个变量并且这些指令存在错误的交错，那么最终结果可能是一个非常不正确的结果 – >这是我们需要诸如互斥锁，信号量和条件变量之类的东西的另一个原因。
最大的应该是selfevident：25，从5个线程增加5个。
完全错误。 无论如何说这都不应该被听（至少涉及线程的事情），期间。
int tmp = n; tmp = tmp + 1; n = tmp;
想象一下，CPU没有增量操作，但具有高效的“加10”操作和高效的“减9”操作。 在这样的CPU上， tmp = tmp + 1; 可以优化到tmp += 10; tmp -= 9; tmp += 10; tmp -= 9; 。 编译器还可以通过对n进行操作来完全优化tmp 。
所以这段代码可能相当于：
n += 10; n -= 9;
现在假设发生了这种情况：所有五个线程都加10，所以n现在是50.第一个线程读取50，其他四个线程减去9.第一个线程从读取的50个中减去9并写入41.所以当完成所有操作时， n是41。
因此，声称不言而喻的是完全错误的。 谁写的不理解C中的线程。
如果每个线程写一个1，那么最终值不能神奇地成为别的东西
也完全是完全错误的。 考虑一个CPU，通过先写0然后递增值来写1。 如果这发生在两个核心上，最终结果可能是2.这本教科书是由一个从根本上不理解线程和未定义行为的人编写的。
（我假设这本教科书并不局限于某些特殊的语境，其中所说的是真的。例如，它可能使用“类C”代码作为平台中立汇编语言的一种forms，它可能正在制作关于对齐整数具有特定保证的平台的假设。但如果是这样的话，它的教学内容根本不会转换为C代码，而只适用于在规则与教科书假设相匹配的CPU上编写汇编代码的人。）
关键是线程正在共享相同的数据实例。 此外，似乎假设所有其他线程以相同的执行速率运行。
因此，当每个线程围绕循环（到达for的i++部分）时，它们几乎同时递增，所以就好像编写了代码：
for (i = 0; i < 5; i++, i++, i++, i++, i++) ...
至少在给出最小迭代次数的极端情况下。