面试题：C++ 静态成员函数在多线程环境下的应用与问题

可能遇到的问题

数据竞争：静态成员函数可能会访问和修改静态数据成员。在多线程环境下，多个线程同时访问和修改静态数据成员可能导致数据不一致的问题。例如，一个静态计数器被多个线程同时递增，可能会出现计数错误。
资源冲突：如果静态成员函数涉及到共享资源（如文件、网络连接等）的操作，多个线程同时访问这些资源可能导致资源冲突，例如文件写入混乱等问题。

解决方法

加锁机制：使用互斥锁（std::mutex）来保护对静态数据成员和共享资源的访问。只有获取到锁的线程才能执行关键代码段，从而避免数据竞争和资源冲突。
线程局部存储（TLS）：对于一些需要每个线程独立拥有的数据，可以使用线程局部存储。每个线程都有自己独立的副本，避免了多线程对同一数据的竞争。不过这种方法不适合共享数据的场景，对于静态成员函数访问共享数据不太适用。

加锁机制示例

#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>

class MyClass {
public:
    static int counter;
    static std::mutex mtx;

    static void increment() {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
        counter++;
    }

    static void printCounter() {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
        std::cout << "Counter value: " << counter << std::endl;
    }
};

int MyClass::counter = 0;
std::mutex MyClass::mtx;

void threadFunction() {
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
        MyClass::increment();
    }
    MyClass::printCounter();
}

int main() {
    std::thread threads[10];
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        threads[i] = std::thread(threadFunction);
    }

    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }

    return 0;
}

在上述示例中：

MyClass 类有一个静态数据成员 counter 和一个静态互斥锁 mtx。
increment 静态成员函数用于递增 counter，在操作前通过 std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); 来获取锁，操作完成后自动释放锁。
printCounter 静态成员函数用于打印 counter 的值，同样在操作前获取锁，保证数据的一致性。
在 main 函数中创建了 10 个线程同时调用 increment 和 printCounter 函数，通过加锁机制确保了 counter 在多线程环境下的安全访问。

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