lock-free和spin-lock核心技术都是采用CAS。
lock-free示例代码:
#include <stdio.h>
#include <stdatomic.h>
#include <pthread.h>
static void * adding(void *input);
int count = 0;
int main()
{
pthread_t tid[10];
for(int i = 0; i < 10; i++)
{
pthread_create(&tid[i], NULL, adding, NULL);
}
for(int i = 0; i < 10; i++)
{
pthread_join(tid[i], NULL);
}
printf("the value of count is %d\n", count);
}
static void *
adding(void *input)
{
int val;
for(int i = 0; i < 1000000; i++)
{
do
{
val = count;
} while (!atomic_compare_exchange_weak(&count, &val, val+1));
}
pthread_exit(NULL);
}用perf测试代码:
Performance counter stats for './test_free_lock' (10 runs):
804.76 msec task-clock:u # 1.768 CPUs utilized ( +- 3.99% )
0 context-switches:u # 0.000 /sec
0 cpu-migrations:u # 0.000 /sec
83 page-faults:u # 93.230 /sec ( +- 0.24% )
<not supported> cycles:u
<not supported> instructions:u
<not supported> branches:u
<not supported> branch-misses:u
0.4553 +- 0.0157 seconds time elapsed ( +- 3.45% )spin-lock示例代码:
#include <stdio.h>
#include <stdatomic.h>
#include <pthread.h>
static void * adding(void *input);
int count = 0;
int lock = 0;
int main()
{
pthread_t tid[10];
for(int i=0; i<10; i++)
{
pthread_create(&tid[i], NULL, adding, NULL);
}
for(int i=0; i<10; i++)
{
pthread_join(tid[i], NULL);
}
printf("the value of count is %d\n", count);
}
static void *
adding(void *input)
{
int expected = 0;
for(int i = 0; i < 1000000; i++)
{
// if the lock is 0(unlock), then set it to 1(lock)
while(!atomic_compare_exchange_weak(&lock, &expected, 1))
{
/*
* if the CAS fails, the expected will be set to 1,
* so we need to change it to 0 again. */
expected = 0;
}
count++;
lock = 0;
}
}用perf测试代码:
Performance counter stats for './test_spin_lock' (10 runs):
7,277.08 msec task-clock:u # 1.993 CPUs utilized ( +- 4.31% )
0 context-switches:u # 0.000 /sec
0 cpu-migrations:u # 0.000 /sec
75 page-faults:u # 10.415 /sec ( +- 0.31% )
<not supported> cycles:u
<not supported> instructions:u
<not supported> branches:u
<not supported> branch-misses:u
3.652 +- 0.159 seconds time elapsed ( +- 4.37% )对比两脚本的执行结果,lock-free是明显优于spin-lock的。接着从程序代码的差异上分析,lock-free在一条语句上(atomic_compare_exchange_weak(&count, &val, val+1))完成了修改,而spin-lock则是“持有锁》修改值〉释放锁”。它们之间的差异可以由下两图体现:
lock-free:
spin-lock:
lock-free的线程可以分别独自的访问到共享变量count,而spin-lock在被其他线程持有锁之后,只能占着cpu空转。哪怕lock-free也会出现冲突,并且需要重新操作一次,但也仅限于此。因此在自身上下文中lock-free通常就能够完成操作,无需等待(出现冲突时只需要重新运行一次即可),而spin-lock则只能空转。从上文中可以了解到lock-free是有一些局限性的,因为lock-free只能针对于某个特定的整数变量有效,而在实际场景中我们共享的数据一般都是复杂的,甚至是多个变量的。其次,我们也知道队列是一个FIFO模型,在入队和出队实质上就是一个操作队列的头(Header)和尾(Tail)的过程。也就是说在队列中会产生冲突的地方只有Header和Tail,那么只要对Header和Tail的操作可以满足CAS的操作即可将lock-free应用于此,但此时需要注意ABA的问题。
队列通用设计
tail index指示下一个生产者放置元素的位置。一直递增的值直到越界后回到起点。head index指示下一个可以被消费的元素的位置。一直递增tail index达到或超过head index,增加了一个新的原子计数器dequeue counter,再实际操作dequeue之前,先增加它的值。如果在增加之后dequeue counter是小于tail index的,那么就可以保证可以dequeue到数据,同时也保证了增加head index的安全,因为随后增加head index也一定会小于tail index。当然,如果dequeue counter大于tail index,那么就等量的减少它的值,并使dequeue操作失败。无锁设计
freeListHead)中存在ABA的问题(从空闲链表中获取Block时),而该问题的根本原因是freeListHead的头结点(head)被读取后,head.next的值已经被改变了,因此解决此ABA的根本方法就是去察觉到head.next的值是否发生改变。这里采用一个比较通用的方法:“对每个Block引入一个原子的计数器(Block.count),在读取Block.next之前加1,并在CAS之后减1,当Block.count不为0时不允许任何人改变Block.next的值(因为无法改变Block.next的值,因此Blcok就无法重新放回freeListHead,便杜绝了ABA的可能)”。 Block.count还有隐含的意思:“当一个Block使用完并要放回到freeListHead时,在实际放回到链表之前Block.count必须为0,否则啥也不做”。但如果是自旋的等待Block.count为0的话,那么其实就是一个自旋锁,考虑到最终是谁将Block添加到链表中并不重要,因此可以将“添加到freeListHead”的操作交给最后一个持有Block的线程。为此我们可以在Block上设置一个flag值告知最后一个持有Block的线程应该把它添加到freeListHead中(值用should_be_on_free_list表示)。利用这个flag值可以让add变成完全无锁。Block.count之间仍然可能产生竞争,因此将Block.count的最高位作为flag使用,这样就能让他们变成原子的。性能设计:
生产者队列由一群Block组成。每个Block可以存储一定数量的元素,能存储的元素个数是2的幂。另外Block中有一个标志标识队列是否为空(emptyFlags),还有一个变量指示完全dequeue的数量(elementsCompletelyDequeued)。
创建两个Block pool:
一个是预申请的Block数组,一旦消费掉后,就一直保持空。该数组用一个简单的“fetch-and-add atomic”指令来完成消费(无需等待的),当然还需要检测一下是否在合理的范围之类。
另一个是全局的无锁的Block空闲链表,那些被释放的Block会被放到该链表中等待重用。其实现就是一个无锁链表。
初始时,listHead = NULL
添加一个Block到链表中时:
void
add_knowing_refcount_is_zero(Block *freeListHead, Block *block)
{
/*
* 到了这里意味着 block.count 一定是0,
* 因此可以自由的更改 block.next 的值 */
while (1)
{
Block *head = freeListHead;
block->next = head;
/*
* 这里把 block.count 值改为1后,将重新与 try_get() 产生竞争(ABA),
* 因此 block.count 的值有可能在 try_get() 中被增加 */
block->count = 1;
if (!CAS(freeListHead, head, block))
{
/*
* 添加失败后将引用计数减回去(上面设置成1),
* 并通知最后一个持有该Block的线程去执行添加操作。 */
if (fetch_add(block->count, should_be_on_free_list - 1) == 1)
{
/*
* 到这里意味着由我们自己执行 add 操作 */
continue;
}
}
return;
}
}
Block *
add(Block *freeListHead, Block *block)
{
if (fetch_add(block->count, should_be_on_free_list) == 0)
{
add_knowing_refcount_is_zero(freeListHead, block);
}
}从链表中移除一个Block时:
Block *
try_get(Block *freeListHead)
{
Block *head = freeListHead;
while (head)
{
prevHead = head;
count = head->count;
/*
* count为0时不能修改next,因此需要直接 continue。
* 如果 CAS 失败的话也需要 continue */
if ((count & REFS_MASK) == 0 || !CAS(head->count, count, count + 1))
{
head = freeListHead;
continue;
}
Block *next = head->next;
if (CAS(freeListHead, head, next))
{
/* 成功获取block后,需要将引用计数归0 */
fetch_add(head->count, -2);
return head;
}
/* 获取失败需要将增加的引用计数重新减回去 */
count = fetch_add(head->count, -1);
if (count == should_be_on_free_list + 1)
{
/* 由该线程负责执行 add 操作 */
add_knowing_refcount_is_zero(prevHead);
}
}
return NULL;
}C++项目。支持MPMC模型的无锁队列 我的博客即将同步至腾讯云开发者社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=61arrh92b4is