線程創建與結束
C++11 新標準中引入了四個頭文件來支持多線程編程，他們分別是<atomic> ,<thread>,<mutex>,<condition_variable>和<future>。
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<atomic>：該頭文主要聲明了兩個類, std::atomic 和 std::atomic_flag，另外還聲明了一套 C 風格的原子類型和與 C 兼容的原子操作的函數。 -
<thread>：該頭文件主要聲明了 std::thread 類，另外 std::this_thread 命名空間也在該頭文件中。 -
<mutex>：該頭文件主要聲明了與互斥量(mutex)相關的類，包括 std::mutex 系列類，std::lock_guard, std::unique_lock, 以及其他的類型和函數。 -
<condition_variable>：該頭文件主要聲明了與條件變量相關的類，包括 std::condition_variable 和 std::condition_variable_any。 -
<future>：該頭文件主要聲明了 std::promise, std::package_task 兩個 Provider 類，以及 std::future 和 std::shared_future 兩個 Future 類，另外還有一些與之相關的類型和函數，std::async() 函數就聲明在此頭文件中。
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#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 不是一個線程 std::thread t2(f1, n + 1); // pass by value 傳值 std::thread t3(f2, std::ref(n)); // pass by reference 傳引用 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 這時候t3將不是線程,t4接替t3繼續運行f2 t2.join(); t4.join(); std::cout << "Final value of n is " << n << '\n';} |
線程的創建方式：
(1). 默認構造函數，創建一個空的 thread 執行對象。
(2). 初始化構造函數，創建一個 thread對象，該 thread對象可被 joinable，新產生的線程會調用 fn 函數，該函數的參數由 args 給出。
(3). 拷貝構造函數(被禁用)，意味著 thread 不可被拷貝構造。
(4). move 構造函數，move 構造函數，調用成功之后 x 不代表任何 thread 執行對象。
注意：可被 joinable 的 thread 對象必須在他們銷毀之前被主線程 join 或者將其設置為 detached.
std::thread定義一個線程對象，傳入線程所需要的線程函數和參數，線程自動開啟
線程的結束方式：
join()
創建線程執行線程函數，調用該函數會阻塞當前線程，直到線程執行完join才返回；等待t線程結束，當前線程繼續往下運行
detach()
detach調用之后，目標線程就成為了守護線程，駐留后臺運行，與之關聯的std::thread對象失去對目標線程的關聯，無法再通過std::thread對象取得該線程的控制權，由操作系統負責回收資源；主線程結束，整個進程結束，所有子線程都自動結束了！
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#include <iostream>#include <thread>using namespace std;void threadHandle1(int time){ //讓子線程睡眠time秒 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(time)); cout << "hello thread1!" << endl;}void threadHandle2(int time){ //讓子線程睡眠time秒ace this_thread是namespace std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(time)); cout << "hello thread2!" << endl;}int main(){ //創建了一個線程對象,傳入一個線程函數(作為線程入口函數), //新線程就開始運行了，沒有先后順序，隨著CPU的調度算法執行 std::thread t1(threadHandle1, 2); std::thread t2(threadHandle2, 3); //主線程(main)運行到這里，等待子線程結束，主線程才繼續往下運行 t1.join(); t2.join(); //把子線程設置為分離線程，子線程和主線程就毫無關系了 //主線程結束的時候查看其他線程 //但是這個子線程運行完還是沒運行完都和這個主線程沒關系了 //這個子線程就從這個main分離出去了 //運行程序時也看不到這個子線程的任何輸出打印了 //t1.detach(); cout << "main thread done!" << endl; //主線程運行完成，查看如果當前進程還有未運行完成的子線程 //進程就會異常終止 return 0;} |
互斥鎖
Mutex 又稱互斥量，C++ 11中與 Mutex 相關的類（包括鎖類型）和函數都聲明在 <mutex> 頭文件中，所以如果你需要使用 std::mutex，就必須包含 <mutex> 頭文件。
<mutex> 頭文件介紹
Mutex 系列類(四種)
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std::mutex，最基本的 Mutex 類。 -
std::recursive_mutex，遞歸 Mutex 類。 -
std::time_mutex，定時 Mutex 類。 -
std::recursive_timed_mutex，定時遞歸 Mutex 類。
Lock 類（兩種）
std::lock_guard，與 Mutex RAII 相關，方便線程對互斥量上鎖。
std::unique_lock，與 Mutex RAII 相關，方便線程對互斥量上鎖，但提供了更好的上鎖和解鎖控制。
其他類型
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std::once_flag -
std::adopt_lock_t -
std::defer_lock_t -
std::try_to_lock_t
函數
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std::try_lock，嘗試同時對多個互斥量上鎖。 -
std::lock，可以同時對多個互斥量上鎖。 -
std::call_once，如果多個線程需要同時調用某個函數，call_once 可以保證多個線程對該函數只調用一次。
std::mutex 介紹
下面以 std::mutex 為例介紹 C++11 中的互斥量用法。
std::mutex 是C++11 中最基本的互斥量，std::mutex 對象提供了獨占所有權的特性——即不支持遞歸地對 std::mutex 對象上鎖，而 std::recursive_lock 則可以遞歸地對互斥量對象上鎖。
std::mutex 的成員函數
- 構造函數，std::mutex不允許拷貝構造，也不允許 move 拷貝，最初產生的 mutex 對象是處于 unlocked 狀態的。
- lock()，調用線程將鎖住該互斥量。線程調用該函數會發生下面 3 種情況：
(1). 如果該互斥量當前沒有被鎖住，則調用線程將該互斥量鎖住，直到調用 unlock之前，該線程一直擁有該鎖。
(2). 如果當前互斥量被其他線程鎖住，則當前的調用線程被阻塞住。
(3). 如果當前互斥量被當前調用線程鎖住，則會產生死鎖(deadlock)。
- unlock()， 解鎖，釋放對互斥量的所有權。
- try_lock()，嘗試鎖住互斥量，如果互斥量被其他線程占有，則當前線程也不會被阻塞。線程調用該函數也會出現下面 3 種情況
(1). 如果當前互斥量沒有被其他線程占有，則該線程鎖住互斥量，直到該線程調用 unlock 釋放互斥量。
(2). 如果當前互斥量被其他線程鎖住，則當前調用線程返回 false，而并不會被阻塞掉。
(3). 如果當前互斥量被當前調用線程鎖住，則會產生死鎖(deadlock)
為了保證lock()和unlock()對應使用，一般不直接使用mutex，而是和lock_guard、unique_lock一起使用；
std::lock_guard
std::lock_guard是RAII模板類的簡單實現，功能簡單。
1.std::lock_guard 在構造函數中進行加鎖，析構函數中進行解鎖。
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// CLASS TEMPLATE lock_guardtemplate<class _Mutex> class lock_guard { // class with destructor that unlocks a mutexpublic: 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; }; |
從lock_guard源碼可以看出，它在構造時進行上鎖，在出作用域執行析構函數釋放鎖；同時不允許拷貝構造和賦值運算符；比較簡單，不能用在函數參數傳遞或者返回過程中，因為它的拷貝構造和賦值運算符被禁用了；只能用在簡單的臨界區代碼的互斥操作
std::unique_lock
類 unique_lock 是通用互斥包裝器，允許延遲鎖定、鎖定的有時限嘗試、遞歸鎖定、所有權轉移和與條件變量一同使用。
unique_lock比lock_guard使用更加靈活，功能更加強大。
使用unique_lock需要付出更多的時間、性能成本。
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template<class _Mutex> class unique_lock { // whizzy class with destructor that unlocks mutexpublic: 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; 指向一把鎖的指針；不允許使用左值拷貝構造和賦值，但是可以使用右值拷貝構造和賦值，可以在函數調用過程中使用。因此可以和條件變量一起使用:cv.wait(lock);//可以作為函數參數傳入；
示例：
在多線程環境中運行的代碼段，需要考慮是否存在競態條件，如果存在競態條件，我們就說該代碼段不是線程安全的，不能直接運行在多線程環境當中，對于這樣的代碼段，我們經常稱之為臨界區資源，對于臨界區資源，多線程環境下需要保證它以原子操作執行，要保證臨界區的原子操作，就需要用到線程間的互斥操作-鎖機制，thread類庫還提供了更輕量級的基于CAS操作的原子操作類。
無鎖時：
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?#include <iostream>#include <atomic>//C++11線程庫提供的原子類#include <thread>//C++線程類庫的頭文件#include <vector>int count = 0;//線程函數void sumTask(){ //每個線程給count加10次 for (int i = 0; i < 10; ++i) { count++; std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10)); }}int main(){ //創建10個線程放在容器當中 std::vector<std::thread> vec; for (int i = 0; i < 10; ++i) { vec.push_back(std::thread(sumTask)); } //等待線程執行完成 for (unsigned int i = 0; i < vec.size(); ++i) { vec[i].join(); } //所有子線程運行結束 std::cout << "count : " << count << std::endl; return 0;}? |
多線程同時對count進行操作，并不能保證同時只有一個線程對count執行++操作，最后的的結果不一定是100；
使用lock_guard:
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#include <iostream>#include <atomic>//C++11線程庫提供的原子類#include <thread>//C++線程類庫的頭文件#include <mutex>#include <vector>int count = 0;std::mutex mutex;//線程函數void sumTask(){ //每個線程給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(){ //創建10個線程放在容器當中 std::vector<std::thread> vec; for (int i = 0; i < 10; ++i) { vec.push_back(std::thread(sumTask)); } //等待線程執行完成 for (unsigned int i = 0; i < vec.size(); ++i) { vec[i].join(); } //所有子線程運行結束，count的結果每次運行應該都是10000 std::cout << "count : " << count << std::endl; return 0;} |
對count++ 操作上鎖，保證一次只有一個線程能對其操作，結果是100
原子變量
上面的保證原子操作需要在多線程環境下添加互斥操作，但是mutex互斥鎖畢竟比較重，對于系統消耗有些大，C++11的thread類庫提供了針對簡單類型的原子操作類，如std::atomic_int，atomic_long，atomic_bool等，它們值的增減都是基于CAS操作的，既保證了線程安全，效率還非常高。
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#include <iostream>#include <atomic>//C++11線程庫提供的原子類#include <thread>//C++線程類庫的頭文件#include <vector>//原子整型，CAS操作保證給count自增自減的原子操作std::atomic_int count = 0;//線程函數void sumTask(){ //每個線程給count加10次 for (int i = 0; i < 10; ++i) { count++; }}int main(){ //創建10個線程放在容器當中 std::vector<std::thread> vec; for (int i = 0; i < 10; ++i) { vec.push_back(std::thread(sumTask)); } //等待線程執行完成 for (unsigned int i = 0; i < vec.size(); ++i) { vec[i].join(); } //所有子線程運行結束，count的結果每次運行應該都是10000 std::cout << "count : " << count << std::endl; return 0;} |
線程同步通信
多線程在運行過程中，各個線程都是隨著OS的調度算法，占用CPU時間片來執行指令做事情，每個線程的運行完全沒有順序可言。但是在某些應用場景下，一個線程需要等待另外一個線程的運行結果，才能繼續往下執行，這就需要涉及線程之間的同步通信機制。
線程間同步通信最典型的例子就是生產者-消費者模型，生產者線程生產出產品以后，會通知消費者線程去消費產品；如果消費者線程去消費產品，發現還沒有產品生產出來，它需要通知生產者線程趕快生產產品，等生產者線程生產出產品以后，消費者線程才能繼續往下執行。
C++11 線程庫提供的條件變量condition_variable，就是Linux平臺下的Condition Variable機制，用于解決線程間的同步通信問題，下面通過代碼演示一個生產者-消費者線程模型：
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#include <iostream> //std::cout#include <thread> //std::thread#include <mutex> //std::mutex, std::unique_lock#include <condition_variable> //std::condition_variable#include <vector>//定義互斥鎖(條件變量需要和互斥鎖一起使用)std::mutex mtx;//定義條件變量(用來做線程間的同步通信)std::condition_variable cv;//定義vector容器，作為生產者和消費者共享的容器std::vector<int> vec;//生產者線程函數void producer(){ //生產者每生產一個，就通知消費者消費一個 for (int i = 1; i <= 10; ++i) { //獲取mtx互斥鎖資源 std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx); //如果容器不為空，代表還有產品未消費，等待消費者線程消費完，再生產 while (!vec.empty()) { //判斷容器不為空，進入等待條件變量的狀態，釋放mtx鎖， //讓消費者線程搶到鎖能夠去消費產品 cv.wait(lock); } vec.push_back(i); // 表示生產者生產的產品序號i std::cout << "producer生產產品:" << i << std::endl; /* 生產者線程生產完產品，通知等待在cv條件變量上的消費者線程， 可以開始消費產品了，然后釋放鎖mtx */ cv.notify_all(); //生產一個產品，睡眠100ms std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); }}//消費者線程函數void consumer(){ //消費者每消費一個，就通知生產者生產一個 for (int i = 1; i <= 10; ++i) { //獲取mtx互斥鎖資源 std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx); //如果容器為空，代表還有沒有產品可消費，等待生產者生產，再消費 while (vec.empty()) { //判斷容器為空，進入等待條件變量的狀態，釋放mtx鎖， //讓生產者線程搶到鎖能夠去生產產品 cv.wait(lock); } int data = vec.back(); // 表示消費者消費的產品序號i vec.pop_back(); std::cout << "consumer消費產品:" << data << std::endl; /* 消費者消費完產品，通知等待在cv條件變量上的生產者線程， 可以開始生產產品了，然后釋放鎖mtx */ cv.notify_all(); //消費一個產品，睡眠100ms std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); }}int main(){ //創建生產者和消費者線程 std::thread t1(producer); std::thread t2(consumer); //main主線程等待所有子線程執行完 t1.join(); t2.join(); return 0;} |
線程死鎖
死鎖概述
線程死鎖是指兩個或兩個以上的線程互相持有對方所需要的資源，由于synchronized的特性，一個線程持有一個資源，或者說獲得一個鎖，在該線程釋放這個鎖之前，其它線程是獲取不到這個鎖的，而且會一直死等下去，因此這便造成了死鎖。
死鎖產生的條件
- 互斥條件：一個資源，或者說一個鎖只能被一個線程所占用，當一個線程首先獲取到這個鎖之后，在該線程釋放這個鎖之前，其它線程均是無法獲取到這個鎖的。
- 占有且等待：一個線程已經獲取到一個鎖，再獲取另一個鎖的過程中，即使獲取不到也不會釋放已經獲得的鎖。
- 不可剝奪條件：任何一個線程都無法強制獲取別的線程已經占有的鎖
- 循環等待條件：線程A拿著線程B的鎖，線程B拿著線程A的鎖。
示例：
當一個程序的多個線程獲取多個互斥鎖資源的時候，就有可能發生死鎖問題，比如線程A先獲取了鎖1，線程B獲取了鎖2，進而線程A還需要獲取鎖2才能繼續執行，但是由于鎖2被線程B持有還沒有釋放，線程A為了等待鎖2資源就阻塞了；線程B這時候需要獲取鎖1才能往下執行，但是由于鎖1被線程A持有，導致A也進入阻塞。
線程A和線程B都在等待對方釋放鎖資源，但是它們又不肯釋放原來的鎖資源，導致線程A和B一直互相等待，進程死鎖了。下面代碼示例演示這個問題：
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#include <iostream> //std::cout#include <thread> //std::thread#include <mutex> //std::mutex, std::unique_lock#include <condition_variable> //std::condition_variable#include <vector>//鎖資源1std::mutex mtx1;//鎖資源2std::mutex mtx2;//線程A的函數void taskA(){ //保證線程A先獲取鎖1 std::lock_guard<std::mutex> lockA(mtx1); std::cout << "線程A獲取鎖1" << std::endl; //線程A睡眠2s再獲取鎖2，保證鎖2先被線程B獲取，模擬死鎖問題的發生 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2)); //線程A先獲取鎖2 std::lock_guard<std::mutex> lockB(mtx2); std::cout << "線程A獲取鎖2" << std::endl; std::cout << "線程A釋放所有鎖資源，結束運行！" << std::endl;}//線程B的函數void taskB(){ //線程B先睡眠1s保證線程A先獲取鎖1 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); std::lock_guard<std::mutex> lockB(mtx2); std::cout << "線程B獲取鎖2" << std::endl; //線程B嘗試獲取鎖1 std::lock_guard<std::mutex> lockA(mtx1); std::cout << "線程B獲取鎖1" << std::endl; std::cout << "線程B釋放所有鎖資源，結束運行！" << std::endl;}int main(){ //創建生產者和消費者線程 std::thread t1(taskA); std::thread t2(taskB); //main主線程等待所有子線程執行完 t1.join(); t2.join(); return 0;} |
輸出：
可以看到，線程A獲取鎖1、線程B獲取鎖2以后，進程就不往下繼續執行了，一直等待在這里，如果這是我們碰到的一個問題場景，我們如何判斷出這是由于線程間死鎖引起的呢？
打開process Explorer.找到該進程，查看線程狀態，發現線程的cpu利用率為0,那么應該不是死循環，應該是死鎖了：
點擊vs 的全部中斷：查看每一個線程的函數執行的位置
發現當前線程正在申請鎖的位置,判斷出應該是鎖了。
同時主線程走了等待子線程結束;
那如果是死循環的情況呢？，如將線程2加一個死循環：
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#include <iostream> //std::cout#include <thread> //std::thread#include <mutex> //std::mutex, std::unique_lock#include <condition_variable> //std::condition_variable#include <vector>//鎖資源1std::mutex mtx1;//鎖資源2std::mutex mtx2;//線程A的函數void taskA(){ //保證線程A先獲取鎖1 std::lock_guard<std::mutex> lockA(mtx1); std::cout << "線程A獲取鎖1" << std::endl; //線程A睡眠2s再獲取鎖2，保證鎖2先被線程B獲取，模擬死鎖問題的發生 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2)); //線程A先獲取鎖2 std::lock_guard<std::mutex> lockB(mtx2); std::cout << "線程A獲取鎖2" << std::endl; std::cout << "線程A釋放所有鎖資源，結束運行！" << std::endl;}//線程B的函數void taskB(){ while (true) { }}int main(){ //創建生產者和消費者線程 std::thread t1(taskA); std::thread t2(taskB); //main主線程等待所有子線程執行完 t1.join(); t2.join(); return 0;} |
這時候工作線程占滿了CPU,我的電腦是8核，因此占滿一個cpu是12.5%
總結
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關注服務器之家的更多內容!
原文鏈接：https://blog.csdn.net/LIJIWEI0611/article/details/121717066
