C++本身不提供任何线程支持。在Windows上，您可以使用CreateThread。在UNIX上，您可以使用POSIX线程（pthreads）。
通常情况下不需要实现自己的并发原语。例如，在Windows上，您可以使用CreateMutex创建互斥对象，并使用WaitForSingleObject等待直到它被释放。
我可以相对简单地回答第一部分 - 这取决于您的平台。如果您正在使用Win32 API，请查看http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms682453%28VS.85%29.aspx "CreateThread"函数并阅读示例。我在Windows上多线程阅读的书是这本：http://www.amazon.co.uk/Windows-PRO-Developer-Jeffrey-Wintellect-Christophe/dp/0735624240，它不仅涵盖了使用CreateThread和其他选项BeginThread进行线程处理，还包括锁定和信号量等。
如果您正在使用Linux，则需要通过pthread函数使用POSIX线程，请参见http://www.yolinux.com/TUTORIALS/LinuxTutorialPosixThreads.html作为示例。
一个关于pthreads的代码示例看起来像这样 - 注意，我留下了从同一函数创建多个线程的功能，即callocing pthread_t变量数组。你可能不需要这个。
#include <pthread.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <malloc.h>
void *thread_function(void *arg)
{
/* DO SOME STUFF */
/* Exit Thread */
pthread_exit();
}
int main(int argc, char** argv)
{
/* variables */
int retval = 0;
/* array of thread handles */
pthread_t* thread_handle = (pthread_t*) calloc(1, sizeof(pthread_t));;
/* create function - fork() for threads */
retval = pthread_create(&thread_handle[0], NULL, thread_function, NULL);
/* DO SOME STUFF */
/* join - wait for thread to finish */
pthread_join(thread_handle[0], NULL);
return EXIT_SUCCESS;
}
使用gcc 文件名 -o 可执行文件名 -lpthread进行编译
你确定你需要一个矩阵吗？根据你所描述的情况，似乎是队列。队列的锁定相对简单：当任何人读取或写入时，它们会通过pthread_mutex获取排他锁。（除非你真的知道你有性能问题，否则不要使用读写锁等）
当然，不需要任何中断。
从boost threads.开始。
至于您的设计，似乎您已经决定允许任何线程对整个矩阵进行随机访问。
如果可能的话，最好想出如何将矩阵的部分责任划分给特定的线程。每次访问单元格都需要锁定会成为瓶颈。
Thomas讲解了线程库。如果你有操作系统，唯一需要处理中断处理程序的原因是没有操作系统提供的线程控制。
关于锁定的事情，我要警告你小心不要死锁。您需要按行和列进行锁定，因此每行和每列都需要自己的互斥锁。（实际上，读者/写者锁对性能来说更好，但您必须更加小心死锁和竞态条件。）
确保您始终以一致的顺序获取和释放锁定；您不希望一个线程锁定第N行，然后阻止锁定第K列，然后已经锁定第K列的线程决定锁定第N行并被阻止，从而给您两个阻塞的线程和什么也没有发生（请播放John Woo手枪对峙场景）。
这需要一些花式操作，但总体上锁定资源的数量非常低。还有其他人能做得更好吗（或者找到我的方案的反例）？
另请注意，将矩阵分成行和列有些随意。如果在此方案下发生了太多争用，您应该将行细分为两半（例如）。
trylock互斥锁。如果失败，释放写锁，（阻塞）获取并释放互斥锁（以确保其他线程获得读锁），回到获取写锁。这会影响性能:v(。感觉像是需要为每列都添加一个信号的适当实现。 - Potatoswatter如果为每行/列设置一个互斥锁，当行写线程和列读线程访问行/列交叉点处的元素时，会出现竞争条件。如果矩阵很大，你将需要许多互斥锁。我不确定每个操作系统都能提供成千上万的互斥锁。
听起来一个线程安全的生产者-消费者队列会是你问题的更好解决方案。看看Intel的Thread Building Blocks(TBB)库。我发现，当你使用数据流范例对程序进行建模时，多线程变得更加容易。
如果你想要减少大型稀疏矩阵的内存占用，请查看Boost.uBlas。它有一个sparce_matrix模板类，使用Map按索引关联存储元素。