tbb：concurrent_hash_map <K，V>：英特尔线程构建模块（TBB）的示例代码

英特尔TBB是开源的，在GitHub上：

https://github.com/intel/tbb

要安装TBB，我用vcpkg是兼容Linux，Windows和Mac。是的，vcpkg来自Microsoft，但是它是100％跨平台的，开源的，并且非常流行。

Linux：

./vcpkg search tbb              # Find the package.
./vcpkg install tbb:x64-linux   # Install the package.

视窗：

vcpkg search tbb                # Find the package.
vcpkg install tbb:x64-windows   # Install the package.

编译：

• 兼容所有现代的编译器，包括MSVC，GCC，LLVM，英特尔编译器（ICC）等，我用CMake了gcc。

也可以下载源代码并将标头和库提取到源代码树中，这同样有效。

码。

#include "tbb/concurrent_hash_map.h" // For concurrent hash map.

tbb::concurrent_hash_map<int, string> dict;
typedef tbb::concurrent_hash_map<int, string>::accessor dictAccessor; // See notes on accessor below.   

print("  - Insert key, method 1:\n");   
dict.insert({1,"k1"});
print("    - 1: k1\n");

print("  - Insert key, method 2:\n");
dict.emplace(2,"k2");
print("    - 2: k2\n");

string result;

{
    print("  - Read an existing key:\n");   
    dictAccessor accessor;
    const auto isFound = dict.find(accessor, 2);
    // The accessor functions as:
    // (a) a fine-grained per-key lock (released when it goes out of scope).
    // (b) a method to read the value.
    // (c) a method to insert or update the value.
    if (isFound == true) {
        print("    - {}: {}\n", accessor->first, accessor->second);
    }
}

{
    print("  - Atomically insert or update a key:\n");  
    dictAccessor accessor;
    const auto itemIsNew = dict.insert(accessor, 4);
    // The accessor functions as:
    // (a) a fine-grained per-key lock (released when it goes out of scope).
    // (b) a method to read the value.
    // (c) a method to insert or update the value.
    if (itemIsNew == true) {
        print("    - Insert.\n");
        accessor->second = "k4";
    }
    else {
        print("    - Update.\n");
        accessor->second = accessor->second + "+update";
    }
    print("    - {}: {}\n", accessor->first, accessor->second);     
}

{
    print("  - Atomically insert or update a key:\n");          
    dictAccessor accessor;
    const auto itemIsNew = dict.insert(accessor, 4);
    // The accessor functions as:
    // (a) a fine-grained per-key lock which is released when it goes out of scope.
    // (b) a method to read the value.
    // (c) a method to insert or update the value.
    if (itemIsNew == true) {
        print("    - Insert.\n");
        accessor->second = "k4";
    }
    else {
        print("    - Update.\n");
        accessor->second = accessor->second + "+update";
    }
    print("    - {}: {}\n", accessor->first, accessor->second);     
}

{
    print("  - Read the final state of the key:\n");            
    dictAccessor accessor;
    const auto isFound = dict.find(accessor, 4);
    print("    - {}: {}\n", accessor->first, accessor->second);
}

打印使用{fmtlib}进行打印；可以替换为cout <<。

输出：

- Insert key, method 1:
  - 1: k1
- Insert key, method 2:
  - 2: k2
- Read an existing key:
  - 2: k2
- Atomically insert or update a key:
  - Insert.
  - 4: k4
- Atomically insert or update a key:
  - Update.
  - 4: k4+update
- Read the final state of the key:
  - 4: k4+update

其他哈希图

• 参见：https : //tessil.github.io/2016/08/29/benchmark-hopscotch-map.html
• 请参阅：std::unordered_map。它具有更标准的API，并且在许多情况下是线程安全的，请参阅：unordered_map线程安全。如果可能的话，建议使用它，因为它具有更简单的API。
• 还有concurrent_unordered_map来自Intel TBB的。本质上是同一件事，一个键/值映射。但是，它年代久远，级别低得多，并且使用起来更困难。必须提供一个哈希器，一个相等运算符和一个分配器。即使在正式的英特尔文档中，也没有任何示例代码。尽管有数月的不时尝试，但我从未成功。它可能已过时，因为在上述免费书中没有提及（仅涵盖concurrent_hash_map）。不建议。

更新：读/写器锁

实际上有两个访问器，一个是读锁，一个是写锁：

• const_accessor
• accessor

如果使用find，则使用const_accessorread锁。如果使用insert或erase，则使用accessor写锁（即它将等待所有读取完成，并阻止其他读取直到完成）。

这实际上等效于读取器/写入器锁，但仅在字典中使用单个字典键，而不是整个字典。

更新资料

学习曲线的最后一部分：对于键写，直到访问器超出范围，什么都不会发生。因此，可以使用CAS（比较和交换）来保留不超过几个机器指令的任何锁。

将其与数据库进行比较，访问器的范围就像一个事务。当访问器超出范围时，整个事务将提交给哈希映射。

更新资料

上面提到的免费书籍在的一章中有出色的性能提示concurrent_hash_map。

结论

此哈希图的API功能强大，但有些尴尬。但是，它支持在插入/更新时进行细粒度的每键锁定。使用CAS时，只有少数机器指令才能持有任何锁。这是其他任何语言都无法用任何语言提供的哈希图。std::unordered_map为了简单起见，建议从此开始；只要两个线程不写入同一密钥，它就是线程安全的。如果需要极快的性能，则可以选择重构或在上面使用[]访问器和编写兼容的包装insert_or_update()。