std::vector::push_back() 在多线程下无保护调用会导致数据竞争和崩溃；必须用 mutex 串行化写入，或采用 thread_local 缓冲+合并策略；无锁方案不安全，应依实际读写需求选择合适并发模型。
std::vector.push_back() 在多线程下直接调用会崩溃
不能直接从多个线程无保护地调用 push_back()。std::vector 不是线程安全的容器，其内部 size、capacity 和内存重分配（如触发 realloc）都可能被多个线程同时修改，导致数据竞争 —— 表现为段错误、内存损坏、std::length_error 或静默错误。
最简单可靠的方案：用 std::mutex 串行化写入
如果你只是偶尔往 vector 里加点数据，且吞吐量不高，加锁是最清晰、最不容易出错的选择：
std::vector<int> data;
std::mutex data_mutex;
void thread_worker(int value) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(data_mutex);
data.push_back(value); // 此时 push_back 是安全的
}
- 所有写线程必须统一使用同一把
data_mutex，读线程如果同时进行，也需加锁（或改用shared_mutex） - 避免在锁内做耗时操作（比如 I/O、复杂计算），否则会严重拖慢并发性能
- 不要把
std::vector的引用或迭代器长期持有并跨锁使用 —— 锁外访问可能因其他线程扩容而失效
高并发场景下避免锁瓶颈：用线程局部缓冲 + 合并
当写入非常频繁（比如每毫秒数千次），单 mutex 成为瓶颈。此时可让每个线程先写自己的 std::vector<T>，最后再合并到全局容器：
thread_local std::vector<int> local_buffer;
void thread_worker(int value) {
local_buffer.push_back(value);
}
// 所有线程 join 后：
for (auto& buf : all_local_buffers) { // 需你自己收集各线程的 buffer（例如通过 vector<vector<int>>）
global_vector.insert(global_vector.end(), buf.begin(), buf.end());
}
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thread_local确保每个线程独享一份local_buffer，完全无竞争 - 合并阶段仍是单线程，但只发生一次，开销可控；注意
insert()可能触发扩容，建议提前reserve() - 不适用于需要实时可见写入结果的场景（比如一个线程写，另一个线程立刻要读）
别碰 std::vector 的“无锁”幻想
有人试图用 std::atomic<size_t> 手动管理索引、配合 data.data() 直接写内存，或者用 std::vector::data() 加自旋 —— 这些都不安全：
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std::vector的内存布局和扩容策略是实现定义的，不能假设连续写入不会触发 realloc - 即使你
reserve()足够空间，size()更新仍不是原子的，其他线程无法安全判断当前有效长度 - 没有标准库容器提供无锁写入接口；真需要高性能并发写入，请换用专用结构，比如
boost::lockfree::queue或moodycamel::ConcurrentQueue
真正难的从来不是“怎么加数据”，而是明确写入模式：是否允许延迟合并？是否需要实时读可见？有没有固定容量？没理清这些，光套个 mutex 或换种容器都只是掩盖问题。
