在C++11中，我们可以使用条件变量（condition_variable）实现多个线程间的同步操作；当条件不满足时，相关线程被一直阻塞，直到某种条件出现，这些线程才会被唤醒。
其主要成员函数如下:
条件变量是利用线程间共享的全局变量进行同步的一种机制，主要包括两个动作：
为了防止竞争，条件变量的使用总是和一个互斥锁结合在一起；通常情况下这个锁是std::mutex，并且管理这个锁 只能是 std::unique_lock<std::mutex> RAII模板类。
上面提到的两个步骤，分别是使用以下两个方法实现：
等待条件成立使用的是condition_variable类成员wait 、wait_for 或 wait_until。给出信号使用的是condition_variable类成员notify_one或者notify_all函数。 细节说明在条件变量中只能使用std::unique_lock<std::mutex>说明
unique_lock和lock_guard都是管理锁的辅助类工具，都是RAII风格；它们是在定义时获得锁，在析构时释放锁。它们的主要区别在于unique_lock锁机制更加灵活，可以再需要的时候进行lock或者unlock调用，不非得是析构或者构造时。它们的区别可以通过成员函数就可以一目了然。
wait/wait_for说明
线程的阻塞是通过成员函数wait()/wait_for()/wait_until()函数实现的。这里主要说明前面两个函数：
wait()成员函数
函数声明如下：
void wait( std::unique_lock<std::mutex>& lock );//Predicate 谓词函数，可以普通函数或者lambda表达式template< class Predicate >void wait( std::unique_lock<std::mutex>& lock, Predicate pred );wait 导致当前线程阻塞直至条件变量被通知，或虚假唤醒发生，可选地循环直至满足某谓词。
wait_for()成员函数
函数声明如下：
（1）template< class Rep, class Period >std::cv_status wait_for( std::unique_lock<std::mutex>& lock, const std::chrono::duration<Rep, Period>& rel_time); （2）template< class Rep, class Period, class Predicate >bool wait_for( std::unique_lock<std::mutex>& lock, const std::chrono::duration<Rep, Period>& rel_time, Predicate pred);wait_for 导致当前线程阻塞直至条件变量被通知，或虚假唤醒发生，或者超时返回。
返回值说明：
（1）若经过 rel_time 所指定的关联时限则为 std::cv_status::timeout ，否则为 std::cv_status::no_timeout 。
（2）若经过 rel_time 时限后谓词 pred 仍求值为 false 则为 false ，否则为 true 。
以上两个类型的wait函数都在会阻塞时，自动释放锁权限，即调用unique_lock的成员函数unlock（），以便其他线程能有机会获得锁。这就是条件变量只能和unique_lock一起使用的原因，否则当前线程一直占有锁，线程被阻塞。
notify_all/notify_one
notify函数声明如下：
void notify_one() noexcept;若任何线程在 *this 上等待，则调用 notify_one 会解阻塞(唤醒)等待线程之一。void notify_all() noexcept;若任何线程在 *this 上等待，则解阻塞（唤醒)全部等待线程。 虚假唤醒在正常情况下，wait类型函数返回时要不是因为被唤醒，要不是因为超时才返回，但是在实际中发现，因此操作系统的原因，wait类型在不满足条件时，它也会返回，这就导致了虚假唤醒。因此，我们一般都是使用带有谓词参数的wait函数，因为这种(xxx, Predicate pred )类型的函数等价于：
while (!pred()) //while循环，解决了虚假唤醒的问题{ wait(lock);}原因说明如下：
假设系统不存在虚假唤醒的时，代码形式如下：
if (不满足xxx条件){ //没有虚假唤醒，wait函数可以一直等待，直到被唤醒或者超时，没有问题。 //但实际中却存在虚假唤醒，导致假设不成立，wait不会继续等待，跳出if语句， //提前执行其他代码，流程异常 wait(); }//其他代码...正确的使用方式，使用while语句解决：
while (!(xxx条件) ){ //虚假唤醒发生，由于while循环，再次检查条件是否满足， //否则继续等待，解决虚假唤醒 wait(); }//其他代码.... 条件变量使用在这里，我们使用条件变量，解决生产者-消费者问题，该问题主要描述如下：
生产者-消费者问题，也称有限缓冲问题，是一个多进程/线程同步问题的经典案例。该问题描述了共享固定大小缓冲区的两个进程/线程——即所谓的“生产者”和“消费者”,在实际运行时会发生的问题。
生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中，然后重复此过程。与此同时，费者也在缓冲区消耗这些数据。该问题的关键就是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据，消费者也不会在缓冲区中空时消耗数据。
要解决该问题，就必须让生产者在缓冲区满时休眠（要么干脆就放弃数据），等到下次消费者消耗缓冲区中的数据的时候，生产者才能被唤醒，开始往缓冲区添加数据。
同样，也可以让消费者在缓冲区空时进入休眠，等到生产者往缓冲区添加数据之后，再唤醒消费者。
生产者-消费者代码如下：
std::mutex g_cvMutex;std::condition_variable g_cv;//缓存区std::deque<int> g_data_deque;//缓存区最大数目const int MAX_NUM = 30;//数据int g_next_index = 0;//生产者，消费者线程个数const int PRODUCER_THREAD_NUM = 3;const int CONSUMER_THREAD_NUM = 3;void producer_thread(int thread_id){ while (true) { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(500)); //加锁 std::unique_lock <std::mutex> lk(g_cvMutex); //当队列未满时，继续添加数据 g_cv.wait(lk, [](){ return g_data_deque.size() <= MAX_NUM; }); g_next_index++; g_data_deque.push_back(g_next_index); std::cout << "producer_thread: " << thread_id << " producer data: " << g_next_index; std::cout << " queue size: " << g_data_deque.size() << std::endl; //唤醒其他线程 g_cv.notify_all(); //自动释放锁 }}void consumer_thread(int thread_id){ while (true) { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(550)); //加锁 std::unique_lock <std::mutex> lk(g_cvMutex); //检测条件是否达成 g_cv.wait( lk, []{ return !g_data_deque.empty(); }); //互斥操作，消息数据 int data = g_data_deque.front(); g_data_deque.pop_front(); std::cout << "tconsumer_thread: " << thread_id << " consumer data: "; std::cout << data << " deque size: " << g_data_deque.size() << std::endl; //唤醒其他线程 g_cv.notify_all(); //自动释放锁 }}int main(){ std::thread arrRroducerThread[PRODUCER_THREAD_NUM]; std::thread arrConsumerThread[CONSUMER_THREAD_NUM]; for (int i = 0; i < PRODUCER_THREAD_NUM; i++) { arrRroducerThread[i] = std::thread(producer_thread, i); } for (int i = 0; i < CONSUMER_THREAD_NUM; i++) { arrConsumerThread[i] = std::thread(consumer_thread, i); } for (int i = 0; i < PRODUCER_THREAD_NUM; i++) { arrRroducerThread[i].join(); } for (int i = 0; i < CONSUMER_THREAD_NUM; i++) { arrConsumerThread[i].join(); } return 0;}运行结果：