C++无锁数据结构的原子性、原子性原语分析

今天小编给大家分享一下C++无锁数据结构的原子性、原子性原语分析的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

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原子性操作可以简单地分为读写（read and write）、原子性交换操作（read-modify-write，RMW）两部分。原子操作可认为是一个不可分的操作；要么发生，要么没发生，我们看不到任何执行的中间过程，不存在部分结果（partial effects）。简单的读写操作甚至不具有原子性，例如，没有内存对齐的数据，该数据的读取不具有原子性。在X86架构的计算机中，这样的读操作会导致内部回避。这样，处理器读取数据就被分成了好几部分。在其它诸如Sparc、Intel Itanium架构中，这样的读操作会导致段错误，这些操作要能被拦截并处理，而原子性操作不存在这样的问题。在现代处理器中，原子性的读写操作仅仅作用于对齐后的完整类型（整数和指针）；而现代编译器是volatile基本类型正确对齐的保障。如果你想4到8个比特大小的数据结构具有原子性，那你就应该谨慎行事，借助编译器指令确保其正确对齐。每种编译器都有其独一无二的数据、类型对齐方法。顺便说一下，libcds 库支持一组备用类型和宏指令，当你声明对齐数据时，它们会隐藏编译器依赖的部分。

Compare-and-swap

即便竭尽全力，设计一个仅仅使用读写的无锁容器算法依然是困难重重（我不清楚针对线程随机数的数据结构）。这就是为什么处理器架构开发人员采用 RMW 操作的原因。RMW可以原子性地执行对齐内存单元读操作和针对它的写操作：compare-and-swap (CAS)、fetch-and-add (FAA)、test-and-set (TAS) 等等。在学术圈，compare-and-swap (CAS）被认为是最基本的一种操作。伪代码如下：

bool CAS( int * pAddr, int nExpected, int nNew )

atomically {

    if ( *pAddr == nExpected ) {

         *pAddr = nNew ;

         return true ;

    }

    else

        return false ;

}

从字面意思上看，如果pAddr地址中的当前变量值等于预期的 nExpected，那么将 nNew 的值赋给此变量，并返回true；否则返回false，变量值不变。所有执行过程都是原子性的、不可分的，不会产生任何可见的部分结果。借助于CAS，其它的 RMW 操作都可以估值。如下的 fetch-and-add 是这样的：

int FAA( int * pAddr, int nIncr )

{

     int ncur ;

     do {

          ncur = *pAddr ;

     } while ( !CAS( pAddr, ncur, ncur + nIncr ) ;

     return ncur ;

}

CAS 操作的学术性类型在实践中并非那么得心应手。CAS 失败后，我们时常想知道内存单元中的当前值是多少。这时可以考虑另一个种CAS （所谓的 valued CAS，依然是原子性执行）：

int CAS( int * pAddr, int nExpected, int nNew )

atomically {

      if ( *pAddr == nExpected ) {

           *pAddr = nNew ;

           return nExpected ;

       }

       else

            return *pAddr

}

C++11中的 compare_exchange函数包含了两种衍生类型（严格地说，C++11没有此类函数，它们是 ompare_exchange_strong 和 compare_exchange_weak，这些我稍后会告知大家）：

bool compare_exchange( int volatile * pAddr, int& nExpected, int nNew );

参数nExpected通过引用传值，并且包含pAddr地址的预期变量值。在输出端，返回变化之前的值。(译者注，其实就是返回pAddr的旧地址。假如函数地址中存在值 nExpected，返回true，加入失败了则返回false（nExpected 会包含地址 pAddr 的当前变量值）。multipurpose CAS 操作构建涵盖了学术 CAS定义的两种衍生类型。但在实际应用中，compare_exchange 会出现一些错误，你需要知道 nExpected 参数是传引用，它是可以改变的，这一点是不能接受的。

但借助 compare_exchange 可以实现 fetch-and-add 基本类型，代码可以写成下面这样：

int FAA( int * pAddr, int nIncr )

{

     int ncur = *pAddr;

     do {} while ( !compare_exchange( pAddr, ncur, ncur + nIncr ) ;

     return ncur ;

}

ABA问题

CAS 基本类型适合多种方式。不过在应用过程中，可能发生一个严重的问题，就是所谓的 ABA 问题。为了描述这个问题，我们需要考虑一种 CAS 操作应用的典型模式：

int nCur = *pAddr ;

while (true) {

    int nNew = calculating new value

    if ( compare_exchange( pAddr, nCur, nNew ))

        break;

}

事实上，我们一直在循环中，直到CAS执行才跳出循环。在读取 pAddr 地址中的当前变量值和计算新值 nNew，这个在 pAddr 地址中可被其它线程改变的变量之间，循环是必须的。

ABA 问题可以用下面的方式加以描述。假设线程A从共享内存单元读取A值，与此同时，该内存单元指针指向某些数据；接着线程Y将内存单元的值改为B，接着再改回 A，但此时指针指向了另一些数据。但线程 A 通过 CAS 基本类型试图更改内存单元值时，指针和前面读取的 A 值比较是成功的，CAS 结果也正确。但此时 A 指向完全不一样的数据。结果，线程就打破了内部对象连接（internal object connections），最终导致失败。

下面是一个无锁栈的实现，重现了ABA 问题 [Mic04]：

// Shared variables

static NodeType * Top = NULL; // Initially null

 

Push(NodeType * node) {

            do {

/*Push2*/          NodeType * t = Top;

/*Push3*/          node->Next = t;

/*Push4*/   } while ( !CAS(&Top,t,node) );

}

 

NodeType * Pop() {

          Node * next ;

          do {

/*Pop1*/        NodeType * t = Top;

/*Pop2*/        if ( t == null )

/*Pop3*/             return null;

/*Pop4*/        next = t->Next;

/*Pop5*/   } while ( !CAS(&Top,t,next) );

/*Pop6*/   return t;

}

下面一系列活动导致栈结构遭受破坏（需要注意的是，此序列不是引起 ABA 问题的唯一方式）。

Thread X	Thread Y
Calls Pop(). Line Pop4 is performed, variables values: t == A next == A->next
	NodeType * pTop = Pop() pTop == top of the stack, i.e. A Pop() Push( pTop ) Now the top of the stack is A again Note, that A->next has changed
Pop5 line is being performed. CAS is successful, but the field Top->next is assigned with another value, which doesn’t exist in the stack, as Y thread has pushed A and A->next out, of a stack and the local variable next has the old value of A->next

ABA 问题是所有基于 CAS 基本类型的无锁容器的一个巨大灾难。它会在多线程代码中出现，当且仅当元素 A 从某个容器中被删除，接着存入另一个元素 B，然后再改为元素A。即便其它线程使该指针指向某一元素，该元素可能正在被删除。即使该线程物理删除了A，接着调用new方法创建了一个新的元素，也不能保证 allocator 返回A的地址。此问题在超过两个线程的场景中经常出现。鉴于此，我们可以讨论 ABCBA 问题、ABABA 问题等等。

为了处理 ABA 问题，你应该物理删除（延迟内存单元再分配，或者安全内存回收）该元素，并且是在不存在竞争性线程局部，或全局指向待删除元素的情况下进行。

因此，无锁数据结构中元素删除包含两个步骤：

• 第一步，将该元素逐出无锁容器中；

• 第二步（延迟），不存在任何连接的情况下，物理移除该元素。

我会在接下来的某篇文章中详细介绍延迟删除的不同策略。

Load-Linked / Store-Conditional

我猜测，因为 CAS 中出现的ABA问题，促使处理器开发人员寻找另外一种不受 ABA 问题影响的 RMW 操作。于是找到了load-linked、store-conditional (LL/SC) 这样的操作对。这样的操作极其简单，伪代码如下：

word LL( word * pAddr ) {

      return *pAddr ;

}

 

bool SC( word * pAddr, word New ) {

      if ( data in pAddr has not been changed since the LL call) {

           *pAddr = New ;

           return true ;

      }

      else

         return false ;

}

LL/SC对以括号运算符的形式运行，Load-linked（LL） 运算仅仅返回 pAddr 地址的当前变量值。如果 pAddr 中的数据在读取之后没有变化，那么 Store-conditional（SC) ）操作会将LL读取 pAddr 地址的数据存储起来。这种变化之下，任何 pAddr 引用的缓存行修改都是明确无误的。为了实现 LL/SC 对，程序员不得不更改缓存结构。简而言之，每个缓存行必须含有额外的比特状态值（status bit）。一旦LL执行读运算，就会关联此比特值。任何的缓存行一旦有写入，此比特值就会被重置；在存储之前，SC操作会检查此比特值是否针对特定的缓存行。如果比特值为1，意味着缓存行没有任何改变，pAddr 地址中的值会变更为新值，SC操作成功。否则本操作就会失败，pAddr 地址中的值不会变更为新值。

CAS通过LL/SC对得以实现，具体如下：

bool CAS( word * pAddr, word nExpected, word nNew ) {

   if ( LL( pAddr ) == nExpected )

      return SC( pAddr, nNew ) ;

   return false ;

}

注意，尽管代码中存在多个步骤，不过它确实执行原子性的 CAS。目标内存单元内容要么不变，要么发生原子性变化。框架中实现的 LL/SC 对，仅仅支持 CAS 基本类型是可能的，但不仅限于此种类型。在此，我不打算做进一步讨论。如果感兴趣，可以参考引文[Mic04]。

现代处理器架构分为两大部分。第一部分支持计算机代码中的 CAS 基本类型；第二部分是LL/SC 对。CAS 在X86、Intel Itanium、Sparc框架中有实现。基本类型第一次出现在IBM系统370基本类型中；而PowerPC、MIPS、Alpha、ARM架构中的 LL/SC 对, 最早出现在DEC中。倘若 LL/SC 基本类型在现代架构中没有完美实现，那它就什么都不是。比如，采用不同的地址无法调用嵌入的 LL/SC ，连接标签存在错误遗弃的可能。

从C++的角度看，C++并没有考虑 LL/SC 对，仅仅描述了原子性原语 compare_exchange (CAS)，以及由此衍生出来的原子性原语——fetch_add、fetch_sub、exchange等等。这个标准意味着通过 LL/SC 可以很容易地实现 CAS；而通过 CAS 对 LL 的向后兼容实现绝对没有那么简单。因此，为了不增加 C++ 库开发人员的难度，标准委员会仅仅引入了C++ compare_exchange。这足以用于无锁算法实现。

伪共享（False sharing）

现代处理器中，缓存行的长度为64-128字节，在新的模型中有进一步增加的趋势。主存储和缓存数据交换在 L 字节大小的 L 块中进行。即使缓存行中的一个字节发生变化，所有行都被视为无效，必需和主存进行同步。这些由多处理器、多核架构中缓存一致性协议负责管理。

假设不同的共享数据（相邻地址的区域）存入同一缓存行，从处理的角度看，某个数据改变都将导致同一缓存行中的其它数据无效。这种场景叫做伪共享。对 LL/SC 基本类型而言，错误共享具有破坏性。这些基本类型的执行依赖于缓存行。加载连接（LL）操作连接缓存行，而存储状态（SC)）操作在写之前，会检查本行中的连接标志是否被重置。如果标志被重置，写就无法执行，SC返回 false。考虑到缓存行的长度 L 相当长，那么任何缓存行的变更，即和目标数据不一致，都会导致SC 基本类型返回 false 。结果产生一个活锁现象：在此场景下，就算多核处理器满负载运行，依然无用。

为了处理错误共享，每个共享变量必须完全处理缓存行。通常借用填充（padding）来处理。缓存的物理结构影响所有的操作，不仅仅是 LL/SC，也包含CAS。在一些研究中，采用一种特殊的方式创建数据结构，该方式有考虑缓存结构（主要是缓存行长度）。一旦数据结构被恰当地构建，性能就会有极大的提升。

struct Foo {

       int volatile nShared1;

       char   _padding1[64];     // padding for cache line=64 byte

       int volatile nShared2;

       char   _padding2[64];     // padding for cache line=64 byte

};

CAS衍生类型

同样，我乐意介绍两种更有用的基本类型：double-word CAS (dwCAS) 和 double CAS (DCAS)。

Double-word CAS 和通用 CAS 相似，不同的是前者运行在双倍大小的内存单元中：32位体系结构是64比特，64位体系结构是128比特（要求至少96比特）。有鉴于此架构提供 LL/SC 而非CAS，LL/SC 应该运行在 double-word 之上。我了解的情况是仅有 X86 支持 dwCAS。那么为什么 dwCAS 如此有用呢？借助它可以组织一种 ABA 问题的解决方案——tagged pointers。此方案依赖于每种相关的共享 tagged pointer 整数。tagged pointer 可以通过以下结构加以描述：

template 

struct tagged_pointer {

      T *       ptr ;

      uintptr_t tag ;

 

    tagged_pointer()

      : ptr( new T )

      , tag( 1 )

    {}

};

为了支持原子性，本类型的变量必须与 double-word 对齐：32位架构是8字节，64位架构是16字节。tag 包含 “版本号” 数据，ptr 指向此数据。我会在接下来的某篇文章中详尽介绍 tagged pointers，集中介绍安全内存回收和安全内存回收。目前仅讨论内存，一旦涉及 T-type 数据（以及其对应的tagged_pointer），都不应该物理删除，而是移入到一个 free—list 中（对每个T-type进行隔离）。未来随着tag增长，数据得以分布式存储。ABA问题解决方案：现实中，此指针式很复杂的，tag 包含一个版本号（分布式位置编号）。如果 tagged_pointer 指针类型和 dwCAS 参数相同，但 tag 的值不同，那么 dwCAS 不会成功执行。

第二种原子性原语——double CAS (DCAS) ，是纯理论，没有在任何现代处理器架构中实现。DCAS 伪代码如下：

bool DCAS( int * pAddr1, int nExpected1, int nNew1,

           int * pAddr2, int nExpected2, int nNew2 )

atomically {

    if ( *pAddr1 == nExpected1 && *pAddr2 == nExpected2 ) {

         *pAddr1 = nNew1 ;

         *pAddr2 = nNew2 ;

         return true ;

    }

    else

         return false

}

DCAS 运行子两个随机排序内存单元上。若当前值与预期值一致，可改变这两个内存单元的值。

为何此基本类型如此有意思呢？因为它容易构建一个无锁双链表（deque）。数据结构是许多有趣算法的基础。许多学术性工作关注的数据结构，都基于 DCAS。尽管这个基本类型在硬件中还没有实现，依然有一些工作（比如[Fra03]- 最流行的一种）描述了基于常规 CAS 的 DCAS 构建（针对任意多个 pAddr1…pAddrN 地址的 multi-CAS ）算法。

性能

那么原子性原语性能如何？

现代处理器是如此的复杂、难于预测，以至于程序员对计算机指令常常难以适从。特别是原子性指令，其工作机制涉及内部同步、处理器总线信号等等。许多工作正在试着测试处理器指令长度。而我所提及的测试来自[McKen05]。在这篇文章中，作者比较了原子性增长（atomic increment）和 CAS 基本类型长度和nop（no-operation）长度。比如Intel Xeon 3.06 hHz 处理器（2005 model）原子性增长长度为400 nop，CAS 长度 850-1000 nop。IBM Power4 1.45 hHz 处理器原子性增长长度为180 nop， CAS长度为250 nop。测试时间有些久远，处理器架构有了一些不小的进步，不过我猜还是在同一数量级上。

正如你所看到的那样，原子性原语是相当复杂的。所以不加取舍，任何场景下都用它是相当不利的。例如，二进制树搜索算法采用 CAS 读取当前树的节点，我不看好此类算法。毫无意义，每一代Intel核心架构，其CAS都会变得更快。显然，Intel付出很多努力去改进微型架构。

Volatile和原子性

C++中有一个神秘的关键字Volatile。很多时候，Volatile被认为与原子性以及校准（regulation）有关。其实这是不对的，当然存在这样的认识是有历史原因的。Volatile仅仅是防止编译器将值缓存入寄存器（编译器优化、寄存器越多，编译器在其中缓存的数据也越多）。读取Volatile变量意味着永远从内存中读取，Volatile变量的写是直接写入内存中。倘若并发地改变Volatile数据，需要注意这一点。

实际上我们并没有这么做，主要是缺乏内存栅栏。某些语言如Java、C#，volatile被赋予一个神奇的状态值来提供校准。不过C++11中并没有这么做。volatile 并没有任何特殊的校准，现在我们知道恰当的校准对原子性来说是必须的。

因此，在C++11兼容的编译器没有必要为原子性变量提供 volatile。不过在以往的编译器中，采用volatile还是很有必要的，如果你想自己实现原子性。在下面的声明中：

class atomic_int {

    int m_nAtomic;

  //….

};

编译器有权优化 m_nAtomic 调用（尽管是间接调用）。因此，时常在此声明一个int volatile m_nAtomic是很有用的。

libcds

那么我们能从 libcds 库得到什么？我们已经在x86、amd64、 Intel Itanium и Sparc架构中，以C++11的方式实现了原子性原语。倘若编译器不支持C++11， libcds 可以采用自己的原子性实现。构建无锁数据结构，除去常规的原子性写读，最主要的基本类型就是CAS，而DwCAS用的很少。截止目前，libcds库还没有DCAS和multi-CAS的实现，但未来这些都很有可能出现。很多研究表明，唯一的制约因素是，实现DCAS 算法[Fra03]太困难了。尽管如此，我已经提到个别高效的准则在无锁的世界已经存在。目前效率低下的是硬件部分，相信随后的日子针对不同的硬件和任务，这些都会变得极其高效。

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