C++ C++；11随机数生成器的线程安全

在C++11中，有许多新的随机数生成器引擎和分布函数。它们是线程安全的吗？如果您在多个线程之间共享一个随机分布和引擎，它安全吗？您还会收到随机数吗？我所看到的场景是这样的

void foo() {
    std::mt19937_64 engine(static_cast<uint64_t> (system_clock::to_time_t(system_clock::now())));
    std::uniform_real_distribution<double> zeroToOne(0.0, 1.0);
#pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        double a = zeroToOne(engine);
    }
}

void foo（）{
std:：mt19937_64引擎（静态转换（系统时钟：：到时间（系统时钟：：现在（）））；
标准：均匀实分布零通（0.0,1.0）；
#pragma-omp并行
对于（int i=0；i<1000；i++）{
双a=零通（发动机）；
}
}

使用OpenMP或

void foo() {
    std::mt19937_64 engine(static_cast<uint64_t> (system_clock::to_time_t(system_clock::now())));
    std::uniform_real_distribution<double> zeroToOne(0.0, 1.0);
    dispatch_apply(1000, dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_HIGH, 0), ^(size_t i) {
        double a = zeroToOne(engine);
    });
}

void foo（）{
std:：mt19937_64引擎（静态转换（系统时钟：：到时间（系统时钟：：现在（）））；
标准：均匀实分布零通（0.0,1.0）；
调度应用（1000，调度获取全局队列（调度队列优先级高，0），^（大小i）{
双a=零通（发动机）；
});
}

使用libdispatch。

没有提到线程安全，所以我假设它们不是线程安全。

标准（好的

N3242

）似乎没有提到随机数生成是无种族的（除了

rand

不是），所以它不是（除非我错过了什么）。此外，让他们使用threadsave也没有什么意义，因为它会带来相对巨大的开销（至少与生成数字本身相比），而不会真正赢得任何东西

此外，我并不认为og有一个共享随机数生成器的好处，而不是每个线程都有一个，每个线程的初始化方式略有不同（例如，来自另一个生成器的结果或当前线程id）。毕竟，您可能并不依赖于生成器生成特定的序列。因此，我会将您的代码重写为如下内容（对于

openmp

，对

libdispatch

）没有任何线索：

void foo（）{
#pragma-omp并行
{
//只是一个例子，我不确定这是否是一个好办法，也种子的一代
//但原则应该是明确的
std:：mt19937_64引擎（（omp_get_thread_num（）+1）*静态转换（系统时钟：：到时间（系统时钟：：现在（）））；
标准：均匀实分布零通（0.0,1.0）；
#pragma omp for
对于（int i=0；i<1000；i++）{
双a=零通（发动机）；
}
}
}

C++11标准库基本上是线程安全的。PRNG对象上的线程安全保证与容器上的线程安全保证相同。更具体地说，由于PRNG类都是伪随机的，即它们基于确定的当前状态生成确定性序列，因此实际上没有空间窥探或戳到包含状态（用户也可以看到）之外的任何内容

正如容器需要锁来确保安全共享一样，您也必须锁定PRNG对象。这将使它变得缓慢和不确定。每个线程一个对象会更好

§17.6.5.9[关于数据竞赛的决议]：

1本节规定了实施应满足的要求 防止数据争用（1.10）。每个标准库函数都应 除非另有规定，否则应满足各项要求。实施可能 在下列情况以外的情况下防止数据争用

2 C++标准库函数不应直接或间接 访问对象（1.10），该对象可由当前线程以外的线程访问 线程，除非通过直接或间接访问对象 函数的参数，包括此参数

3 C++标准库函数不应直接或间接 修改除当前线程之外的线程可访问的对象（1.10） 线程，除非通过直接或间接访问对象 函数的非常量参数，包括以下参数

4[注：例如，这意味着实现不能使用 用于内部目的的静态对象，而不进行同步，因为 即使在没有显式共享的程序中，也可能导致数据竞争 读之间的对象。-尾注]

5：C++标准库函数不应间接访问对象 可通过其参数或其容器的元素访问 参数，除非调用其规范所需的函数 在这些容器元素上

通过调用标准库获得的迭代器上的6个操作 容器或字符串成员函数可以访问底层 容器，但不得对其进行修改。[注：特别是集装箱 使迭代器无效的操作与上的操作冲突 与该容器关联的迭代器。-结束注释]

7实现可以在线程之间共享自己的内部对象 如果对象对用户不可见并且受到数据保护 比赛

8除非另有说明，C++标准库函数应 仅在当前线程内执行所有操作，如果 操作具有对用户可见的效果（1.10）

9[注：这允许实现在以下情况下并行化操作： 没有明显的副作用。-结束语]

---

没有在cppreference.com上提及并不意味着这样。实际上，如果从不同线程读取相同的RNG，则即使对于固定种子，也不能依赖于获得相同的随机数序列，因为调度可能会导致不同线程在单独运行时对RNG的访问顺序不同。因此，特别是如果您需要可复制的随机数序列，则不应在线程之间共享RNG。@celtschk：这取决于如何定义获取相同序列。我想说的是，一个线程会得到相同的序列（globaly），只是每次运行时线程会看到它的不同部分。这给了我一个很好的起点！对于obs，最好指定一个种子，而不是使用系统时间+日期（如果您关心

void foo() {
    #pragma omp parallel
    {
    //just an example, not sure if that is a good way too seed the generation
    //but the principle should be clear
    std::mt19937_64 engine((omp_get_thread_num() + 1) * static_cast<uint64_t>(system_clock::to_time_t(system_clock::now())));
    std::uniform_real_distribution<double> zeroToOne(0.0, 1.0);
    #pragma omp for
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            double a = zeroToOne(engine);
        }
    }
}