可重入函数与线程安全的区别与联系

本文主要介绍一下可重入函数与线程安全的区别与联系，在此之前我们先来了解一些基本概念：什么是线程全函数，什么是可重入函数？

线程安全函数

概念

线程安全的概念比较直观，一般来说，一个函数被称为线程安全的，当且仅当被多个并发线程反复调用时，它会一直产生正确的结果。

确保线程安全

要确保函数线程安全，主要需要考虑的是线程之间的共享变量。属于同一线程的不同进程会共享进程内存空间中的全局区和堆，而私有的线程空间则主要包括栈和寄存器。因此，对于同一进程的不同线程来说，每个线程的局部变量都是私有的，而全局变量、局部静态变量、分配于堆的变量都是共享的。而对于这些共享变量进行访问时，如果要保证线程安全，则必须通过加锁的方式。

线程不安全的后果

线程不安全可能导致的后果是显而易见的——共享变量的值由于不同线程的访问，可能发生不可预料的变化，进而导致程序的错误，甚至崩溃。

可重入函数

概念

当捕捉到信号时,不论进程的主控制流程当前执行到哪,都会先跳到信号处理函数中执行,从信号处理函数返回后再继续执行主控制流程。信号处理函数是一个单独的控制流程,因为它和主控制流程是异步的,二者不存在调用和被调用的关系,并且使用不同的堆栈空间。引入了信号处理函数使得一个进程具有多个控制流程,如果这些控制流程访问相同的全局资源(全局变量、硬件资源等),就有可能出现冲突。
如下是不可重入的函数：

像上例这样,insert函数被不同的控制流程调用,有可能在第一次调用还没返回时就再次进入该函数,这称为重入,insert函数访问一个全局链表有可能因为重入而造成错乱,像这样的函数称为不可重入函数,反之,如果一个函数只访问自己的局部变量或参数,则称为可重入(Reentrant) 函数。

为了便于理解以上分析过程，在这里附上信号捕捉流程图：

可重入的概念基本没有比较正式的完整解释，这里有个大体的理解，所谓的“重入”，常见的情况是，程序执行到某个函数foo()，收到信号，于是暂停目前正在执行的函数，转到信号处理函数，而这个信号处理函数的执行过程中，又恰恰也会进到刚刚执行的函数foo()，这样便发生了所谓的重入。此时如果foo()能够正确的运行，而且处理完成后，之前暂停的foo()也能够正确运行，则说明它是可重入的。

Linux中可重入这个概念一般只有在signal的场景下有意义，叫async-signal-safe。很多线程安全的函数都是不可重入的，例如malloc。可重入函数一般也是线程安全的，当然据说是有反例的。

确保可重入

要确保函数可重入，需要满足一下几个条件：

不在函数内部使用静态或全局数据
不返回静态或全局数据，所有数据都由函数的调用者提供
使用本地数据，或者通过制作全局数据的本地拷贝来保护全局数据
不调用不可重入函数
不使用用malloc或者new开辟出的空间

其实总结就是，一个可重入函数内部使用的数据都应该来自于自身的栈空间，包括返回值也不应该是全局或者静态的；而正是因为其中的操作数据都来自于自身的栈空间，而每次调用函数会开辟不同的栈空间，因此二者互不影响。

不可重入的后果

不可重入的后果主要体现在像信号处理函数这样需要重入的情况中。如果信号处理函数中使用了不可重入的函数，则可能导致程序的错误甚至崩溃。

可重入与线程安全

可重入与线程安全并不等同。一般来说，可重入的函数一定时线程安全的，但反过来说就不一定成立了，也就是说，可重入是比线程安全要要求严格的，这里我们可以用一张数学上的韦恩图来表示：

接下来我们来用例子来结合上图来进行进一步说明：

如果一个函数中用到了全局或静态变量，那么它不是线程安全的，也不是可重入的；
如果我们对它加以改进，在访问全局或者静态变量时使用互斥量或信号量等方式加锁，则可以使它变成线程安全的，但此时它仍然是不可重入的，因为通常加锁方式是针对不同线程的访问，而对同一线程可能出现问题；
如果将函数中的全局或静态变量去掉，改成函数参数等其他形式，则有可能使函数变成既线程安全，又可重入。

比如：strtok函数是既不可重入的，也不是线程安全的；加锁的strtok不是可重入的，但线程安全；而strok_r既是可重入的，也是线程安全的。

最后总结一下可重入函数与线程安全的区别与联系：

线程安全是在多个线程的情况下引发的，而可重入函数可以是在一个线程情况下而言的；
线程安全不一定是可重入的，而可重入函数则一定是线程安全的；
如果一个函数中有全局变量，那么这个函数既不是线程安全也不是可重入的；
如果将对临界资源的访问加上锁，则这个函数是线程安全的，但如果重入函数的话若锁还未释放则会产生死锁，因此不是可重入的；
如果一个函数当中的数据全是自身栈空间的，那么这个函数既是线程安全也是可重入的；

线程安全函数能够使不同的线程访问同一块地址空间，而可重入函数要求不同的执行流对数据的操作互不影响使结果是相同的。

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