大名网站建设电话,湖南建设信息网官网,云主机安装网站,wap购物网站源码你提到的是现代 C 并发编程中的一个关键主题#xff1a;无锁#xff08;lock-free#xff09;与原子操作#xff08;atomics#xff09;。下面我将详细解释这一段的含义和背景#xff0c;帮助你全面理解。
Atomics 是什么#xff1f;
C 的 std::atomicT 是一种…你提到的是现代 C 并发编程中的一个关键主题无锁lock-free与原子操作atomics。下面我将详细解释这一段的含义和背景帮助你全面理解。
Atomics 是什么
C 的 std::atomicT 是一种并发安全类型它允许在多个线程之间无锁地共享数据操作是原子性的atomic也就是说不会中途被打断。 示例
std::atomicint counter{0};
void increment() {counter.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
}这个 fetch_add 操作在线程之间是原子的不需要加锁。
什么是 Lock-free
Lock-free 是指多个线程访问共享数据时至少有一个线程在有限时间内完成操作而不会因为锁竞争被阻塞。 对比
类型说明Blocking (mutex)使用 std::mutex 等锁保护线程可能被阻塞Lock-free没有锁线程不会阻塞性能更高Wait-free所有线程都能在有限步数内完成操作最强保证这是在说明两种实现方式锁与无锁都正确、都能完成相同的功能但性能不同。
一个程序使用了传统的 std::mutex另一个使用了 std::atomic 实现的无锁甚至 wait-free 结构没有使用像“忙等”spinlock、while loop without yield这种“伪并发”技巧 结论无锁特别是 wait-free更快。
举个实际例子计数器
使用 std::mutex
std::mutex mtx;
int counter 0;
void increment() {std::lock_guardstd::mutex lock(mtx);counter;
}优点简单、安全缺点每次加锁/解锁有开销多个线程可能争用同一个锁
使用 std::atomiclock-free
std::atomicint counter{0};
void increment() {counter.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
}优点更快不需要上下文切换缺点逻辑更复杂处理竞争条件更小心
wait-free 比 lock-free 更好吗
是的。wait-free 是一种更强的保证
类型举例特点blockingstd::mutex, std::lock_guard可被阻塞lock-freestd::atomic compare_exchange_*至少一个线程能进展wait-free特殊的无锁算法如环形队列所有线程都能进展但 wait-free 很难实现一般只在非常高要求的系统中使用例如实时系统、内核中断上下文等。
总结
核心观点说明Atomics 是 lock-free 编程的工具原子操作可以避免锁提高性能lock-free 意味着“快”没有上下文切换没有内核参与线程能快速进展wait-free 更进一步所有线程都有进展保证极高要求C 提供 std::atomic帮你构建无锁结构栈、队列、计数器等
这段内容是一个对比实验目的是说明使用 std::atomiclock-free 编程比使用 std::mutex加锁编程通常更快的原因。
代码解读与对比
你给出了两个程序A 和 B它们的功能相同多个线程各自遍历一个数组片段把结果加总到全局变量 sum。
程序 A使用原子变量 std::atomic
std::atomicunsigned long sum;
void do_work(size_t N, unsigned long* a) {for (size_t i 0; i N; i)sum a[i]; // 原子地加总
}特点
sum 是原子变量所有线程可以并发地执行 sum a[i]。编译器会将 sum x 转换为原子的 fetch_add 操作底层是无锁的lock-free。不需要锁不涉及线程阻塞。
程序 B使用互斥锁 std::mutex
unsigned long sum 0;
std::mutex M;
void do_work(size_t N, unsigned long* a) {unsigned long s 0;for (size_t i 0; i N; i)s a[i]; // 局部累加std::lock_guardstd::mutex L(M);sum s; // 临界区只执行一次加法
}特点
使用 局部变量 s 进行中间结果加总只在最后加到全局 sum 时加锁。优化点在于只加锁一次不是每次 a[i] 都加锁。加锁仍然会引发 线程阻塞和调度开销尤其是多个线程同时尝试 sum s 时。
性能比较
项目程序 A原子程序 B锁线程安全性是是锁的使用无锁使用 mutex开销极低可能存在上下文切换并发性能多线程高中临界区等待可扩展性核心数更好容易成为瓶颈
小结为什么 A 更快
程序 A 使用原子操作每次写入都不会阻塞其他线程。程序 B 虽然优化了加锁粒度只锁一次但仍然涉及 锁竞争。原子操作比互斥锁的代价低很多不涉及系统调用不触发线程调度。
延伸建议
如果你只想避免争用、又希望有更高性能可以考虑 分段累加 或 每线程一个 sum最后合并更快且不锁thread_local unsigned long local_sum 0;
for (...) local_sum ...;这段话深入解释了一个常见的误区“lock-free 一定更快”。它的核心思想是 “Lock-free/Wait-free” 不等于更快真正决定性能的是算法本身。 逐句理解
“Is lock-free faster?” “无锁就更快吗” 这是一个经常被问但容易误解的问题。
Algorithm rules supreme 最终决定性能的是算法本身而不是是否使用锁。 即使你使用了 lock-free 技术如果算法本身效率低性能依然差。
“Wait-free” has nothing to do with time – Wait-free 指的是计算步骤的数量有限 – 并不代表这些步骤所需的时间短或更快 解释
“Wait-free” 的定义是每个线程都能在有限的步骤内完成操作不会被其他线程阻塞。但“步骤”并不是时间单位步骤可以长也可以短。 所以 wait-free ≠ 快 它是关于进度保障而不是速度。
Atomic operations do not guarantee good performance 原子操作不会自动带来好性能。 举例
在高并发下即使是 std::atomic::fetch_add也可能造成总线争用cache line bouncing。一个频繁写入的原子变量性能可能比适当加锁还差。
There is no substitute for understanding what you’re doing 你必须真正理解你在做什么否则再先进的工具也没用。 “This class is the next best thing” 本课的目标就是帮助你理解这些底层概念让你正确使用原子、无锁等技术。 小结几点理解重点
概念说明Lock-free至少有一个线程在有限步骤内完成操作不会被其他线程完全阻塞Wait-free所有线程都能在有限步骤内完成操作Atomic ≠ 快原子操作防止数据竞争但不能保证更快算法优先一个糟糕的算法即使是无锁的也不会高效如果你希望我可以继续深入讲解
std::atomic 的原理与使用memory_order 的控制如何分析 cache line 竞争false sharing或者给你一个例子来展示 “lock-free” 反而更慢的场景
“什么是原子操作Atomic Operation”。我们来一句句分解理解
原子操作的定义 “Atomic operation is an operation that is guaranteed to execute as a single transaction” 原子操作 一个不可分割的操作
要么整个操作完成了要么操作完全没发生中间状态永远不会被其他线程看到
举个简单例子
std::atomicint x 0;
x.fetch_add(1);这个 fetch_add(1) 是 原子的意味着
别的线程永远不会看到 x 是 “正在从 0 变到 1 的中间状态”只可能看到 还没变之前x 0或者已经变完了x 1
其他线程看到的是操作“前”或“后”的状态
这保证了线程间的数据一致性和安全性避免“竞争条件”race condition。
底层如何实现原子操作
底层通常用以下几种指令来实现原子性
LOCK CMPXCHGx86LL/SCLoad Linked / Store ConditionalARMCASCompare and Swap 这些指令由 CPU 保证原子性一次性完成不可中断。
原子 ≠ 只在硬件层
原子操作的概念也存在于 高层应用中例如
数据库事务 BEGIN TRANSACTION ... COMMIT 整个事务要么完全执行成功要么什么都没改回滚 即使不是用硬件实现只要系统能保证操作不可分割就算是“原子”的。
总结归纳
关键词含义原子性操作要么全部完成要么完全不发生线程可见性线程看不到操作的中间状态底层实现通常由 CPU 的原子指令如 CAS支持广义原子操作如数据库事务等高层概念也算原子操作如果你希望更深入我可以解释
std::atomic 背后的原子指令种类例如加法、CAS原子操作 vs 互斥锁的适用场景如何用 C 实现 lock-free 数据结构
这段内容深入地解释了 为什么原子操作在多线程中是必要的并揭示了即使是看起来简单的操作比如 x 或 x 42424242在多线程环境中也可能导致错误或未定义行为。
下面我们逐句解析帮助你理解这些例子和背后的原理。
1. 自增操作 x 是非原子的
示例
int x 0;
Thread 1: x;
Thread 2: x;看起来两个线程各自执行一次 x你也许希望 x 2。 但是x 实际上是下面这个“读取-修改-写入read-modify-write”的过程
int tmp x; // 读取
tmp; // 修改
x tmp; // 写入问题多个线程并发执行时
如果两个线程都在几乎同时读取 x 0分别加一后写回你最终会得到
x 1 // 而不是你期望的 2这就是一个 data race数据竞争其结果是 未定义行为undefined behavior。
2. 更危险的例子非原子读写
int x 0;
Thread 1: x 42424242;
Thread 2: int tmp x;你可能以为 tmp 会变成 0 或 42424242但实际上
如果 x 是 32 位但机器只支持 16 位对齐访问或者 x 正好跨越了两个 cache line 或 page 那么 读线程可能读到一半新值一半旧值 例如写线程在更新 x 42424242 的时候被打断读线程读取一半更新后的值一半更新前的值 可能得到一个完全莫名其妙的数值比如 0x42420000甚至触发崩溃
补充说明
在 x86 架构 上基本整型int、long通常是原子读写的自然对齐并小于等于 CPU 字长但在 ARM、RISC-V 或对齐不当时这种假设就不成立了并且 读-改-写操作一定不是原子的即使在 x86 上
3. CPU 缓存层次结构引发的问题
这部分用图解释了缓存一致性可能导致的问题
层级描述L1 Cache每个核心私有最快但最小L2 Cache通常也是私有但稍慢更大L3 Cache多核心共享主板级别Main Memory全局共享最慢在多核系统中
每个线程可能运行在不同核心各自拥有一份缓存副本你以为改的是共享变量实际上线程看到的是自己缓存中的旧值导致写没同步过去读没更新到 这种叫 cache incoherency缓存不一致更进一步是所谓的 false sharing伪共享 问题。
总结重点
概念含义x 是非原子的实际是 read → modify → write多个线程同时执行会竞争数据竞争data race多个线程无同步地访问同一个变量其中至少有写操作非原子读写风险在某些平台或对齐不当时读写可出现部分更新CPU 缓存一致性问题不同核心线程可能读到旧值或写入互相覆盖产生难以发现的 bug如何解决使用 std::atomicT或者 std::mutex 保护访问
所以如何正确访问共享数据
用 C 提供的原子工具
std::atomicint x 0;
std::atomicstd::string* p nullptr;或者使用锁
std::mutex m;
std::lock_guardstd::mutex guard(m);
// 安全访问共享数据如果你想我可以继续帮你
讲解 std::atomicT 如何使用分析 memory_order 的含义和应用给你一个完整的线程安全计数器或队列例子
你贴的内容继续深入解释了 C 中 std::atomic 的关键特性尤其是在多线程并发中的作用
C 中原子操作的发展
C03: “什么是线程”
C03 标准 没有内建的线程或并发支持只能依赖平台 API如 pthreads、Win32 threads或第三方库如 Boost.Thread。没有线程就没有数据竞争、原子操作的语言层面支持。
C11: 引入 std::atomic
#include atomic
std::atomicint x(0); // 注意不能写成 std::atomicint x 0;std::atomicT 是一种 模板类提供对类型 T 的 原子操作支持比如 x;、--x;、x new_val;、x.load();、x.store(); 等操作变成线程安全的
x 是原子的
std::atomicint x(0);当两个线程并发执行 x
Thread 1: x;
Thread 2: x;现在的结果是
x 2 // 一定是因为 x 是一个 原子操作atomic read-modify-write
它不能被中断不允许其他线程“半途读或写”背后会使用硬件指令如 LOCK XADD、CAS 等来实现并发安全
原子操作背后的硬件同步
你贴的图说明了多个 CPU 核心中缓存的数据也要通过原子同步机制来协调。
当一个线程对 x 做原子写时它会强制刷新缓存通知其它核心的缓存失效cache coherence所以最终所有线程都能看到更新后的 x 2 这通常是通过 CPU 的 MESI 协议Modified, Exclusive, Shared, Invalid 来实现的。
std::atomic 的关键问题解析
哪些 C 类型可以是原子的
标准保证以下类型的原子性前提是对齐合理 int, long, bool, pointer, enum等等 对于自定义结构体或类非 trivially copyable 类型std::atomicT 不一定合法 C20 引入 std::atomic_refT 支持更灵活的类型
所有原子类型的操作都是真正“原子”的吗
不一定
非锁式实现lock-free直接由 CPU 指令支持锁式模拟fallback to mutex用互斥锁实现较慢 可以使用 std::atomicT::is_lock_free() 判断
std::atomicint x;
std::cout x.is_lock_free(); // 通常为 true但不保证原子操作是否一定比锁快
不一定取决于
情况谁更快简单类型、轻量操作atomic 更快多个变量一起更新mutex 更灵活可组合高并发且数据访问密集atomic 易受 cache 抖动影响大结构或复杂初始化/析构操作mutex 更安全
“atomic” 就等同于 “lock-free” 吗
不是
atomic 描述的是 语义保证原子性lock-free 是 实现策略不依赖互斥量如 LOCK 指令、CAS有些 std::atomic 可能不是 lock-free会退化为内部加锁实现
原子操作避免了锁那么就一定不会等待
也不是
即使不加锁多个线程争用同一个原子变量也可能导致 忙等busy-wait 或 高并发冲突在高竞争场景中x 可能反复失败如 CAS 失败重试从而拖慢性能
总结你现在应该理解了
点说明std::atomicT 提供线程安全适用于简单类型x 会自动变为原子操作无需加锁原子操作可能比 mutex 快但不是绝对原子 ≠ lock-free是语义不是实现细节lock-free ≠ wait-freewait-free 是更强保证每个线程在有限步骤内完成如果你愿意我可以继续带你深入以下内容
memory_order 的五种模式及其实际用途compare_exchange_* 的原理与用法构建无锁算法的基础如何编写一个 lock-free 队列或栈比如 Michael-Scott queue
什么类型可以被定义为原子类型
在 C 中std::atomicT 允许你对某个类型 T 的变量执行原子操作。但不是所有类型都可以使用 std::atomicT。
▶ 哪些类型可以
所有“可平凡复制”trivially copyable的类型都可以被原子化。
什么是“可平凡复制trivially copyable”
一个类型如果满足以下条件就是“可平凡复制”的
占用连续的一段内存没有隐藏的指针或虚函数表等。可以通过 memcpy内存拷贝进行复制也就是说复制就是直接拷贝它的所有字节。没有虚函数或虚继承。拥有平凡的构造函数、拷贝构造函数、析构函数即编译器自动生成且不抛出异常。没有用户自定义的拷贝构造、移动构造、析构函数。
示例合法
std::atomicint i; // OKint 是 trivially copyable
std::atomicdouble x; // OKdouble 也是
struct S { long x; long y; };
std::atomicS s; // OK如果 S 没有特殊构造函数或虚函数非法示例
struct A {virtual void foo(); // 有虚函数不可被原子化
};
std::atomicA a; // 错误std::atomicT 可以进行哪些操作
总是可以做的操作
读/写 .load()原子读取.store()原子写入使用赋值运算符也是原子的
特别的原子操作
比较并交换CAS .compare_exchange_strong().compare_exchange_weak() 取值并操作fetch-and-modify .fetch_add(), .fetch_sub(), .fetch_or(), .fetch_and() 等
其他操作 —— 取决于 T 的类型
操作支持的类型加法、减法 (, -)整型、指针类型位操作 (, , ^)整型比较交换CAS所有支持的类型自定义类型如 struct S只支持 load/store不支持加法、位运算等
小结
类型可以使用 std::atomicT 吗说明int, double可以原生类型trivially copyable自定义 struct无虚函数可以只要是平凡复制类型有虚函数的类不行不是平凡复制类型包含指针的 struct可以取决于指针用法只要整体是平凡复制的即可
这段内容出自 C 原子操作专题演讲讲的是 std::atomicT 可以支持哪些操作哪些操作看似能用却并非原子操作。我们来系统整理一下
哪些操作在 std::atomicint 上是原子的
std::atomicint x{0};以下操作是 原子的即线程安全的、不需要加锁的
x; // 原子前置自增x; // 原子后置自增x 1; // 原子加法x | 2; // 原子按位或x 2; // 原子按位与x ^ 2; // 原子按位异或x - 1; // 原子减法x.load(); // 原子读取x.store(val); // 原子写入x.exchange(val); // 原子交换x.compare_exchange_strong(expected, desired); // 原子条件交换 这些操作内部都有适当的内存顺序语义默认为 std::memory_order_seq_cst可以安全用于多线程。
哪些操作虽然语法合法但不是原子的
int y x * 2; // 原子读取 x但乘法是普通操作
x y 1; // 普通加法后写入 x —— 不是原子的
x x 1; // 读取 x加 1再写回 —— 两步不是原子的
x x * 2; // 类似读取 x乘 2写回 —— 非原子以上这些操作都 不是原子的虽然它们能编译通过。问题是它们将原子变量拆成多个操作读、算、写会有竞态条件race condition风险。
哪些操作压根编译都过不了
x * 2; // std::atomicint 没有定义 operator *这类操作是直接非法的编译器会报错因为 C 只为某些操作定义了原子版本的重载。
总结哪些运算符是为 std::atomicint 定义的
已定义的原子操作符重载有
operatoroperator前/后缀operatoroperator–减法operator|, operator, operator^按位逻辑 未定义的operator*, /, % 等算术复合运算所有乘除模运算x x * 2 等
实用建议
永远用 x.fetch_add(1) 或 x 代替 x x 1如果做复杂表达式比如 x x * 2考虑用 compare_exchange 模式
int expected x.load();
int desired;
do {desired expected * 2;
} while (!x.compare_exchange_weak(expected, desired));这样写才能做到原子性。
中文理解总结 std::atomicT 并不是所有看似“简单”的操作都是原子的只有那些 C 标准库显式支持的操作符重载才是原子操作。你能写出来、不代表它是线程安全的 C 原子操作 和 CASCompare-And-Swap机制的核心原理和意义。我们来一步步理解这些内容尤其是“为什么 CAS 很特别”。
CASCompare-And-Swap有什么特别
定义
CAS 是一种原子操作其作用是
bool compare_exchange_strong(expected, desired)如果 atomic_value expected就将它设置为 desired并返回 true否则把当前值写回 expected返回 false。 CAS 的典型用途自定义原子操作
C 中只有整数支持原子 x但对于 浮点数、自定义类型、复杂操作如乘法就需要用 CAS 来实现线程安全的逻辑。
举个例子
std::atomicint x{0};
int x0 x;
while (!x.compare_exchange_strong(x0, x0 1)) {}解释
x0 x.load() 读取当前值。尝试将 x 从 x0 改为 x0 1。如果失败说明中间别的线程修改过 x此时 x0 会被 CAS 重写为当前值再重试。 这就可以在没有 操作符的类型上实现等价于原子的 操作
为什么 CAS 是 lock-free 算法的核心
避免锁带来的性能问题如阻塞、死锁可以构造复杂的、线程安全的更新逻辑通用性强 —— 可应用于 int, double, struct只要可以比较和替换
扩展CAS 还能实现哪些自定义操作
// 原子乘以2std::atomicint 不支持 *
int x0 x.load();
while (!x.compare_exchange_strong(x0, x0 * 2)) {}或者用于浮点数加法std::atomic 不支持
std::atomicdouble d{1.0};
double old d.load();
while (!d.compare_exchange_strong(old, old 0.5)) {}与 fetch_* 系列函数的区别
x.fetch_add(1); // 原子加法简单、有效
x.fetch_sub(1);
x.fetch_or(0x10);这些函数
只适用于整数类型代码更短更清晰但如果你需要更复杂的表达式如乘法、浮点数加法、条件更新就必须用 CAS
最后总结理解常见误区 误区x x 1 在 std::atomic 上看似能写其实不是原子的包含多个步骤读、算、写 正确方式用 fetch_add、x或对不支持的类型用 CAS 写逻辑 一句话总结 CAS 是构建一切“非原生原子操作”的基石。它允许你在没有 lock 的前提下实现任意自定义的线程安全修改是现代并发程序设计的关键工具。 1. 原子操作到底快不快
需要实际测量不能一概而论。性能高度依赖于 硬件架构、编译器实现 和 使用场景。不同 CPU如 Intel Broadwell-EX vs Haswell、不同核数、不同缓存体系结构对原子操作的支持和效率差别明显。
2. 原子操作 vs 非原子操作
当然原子操作会比普通的非原子读写和计算慢因为必须保证内存的可见性和一致性需要 CPU 额外的缓存同步和总线锁定操作。但对性能影响的大小要看是否有多线程竞争。单线程或无竞争情况下原子操作性能接近普通操作。
3. 原子操作 vs 互斥锁mutex和自旋锁spinlock
原子操作往往 远快于锁mutex和自旋锁。原子操作本质上是 CPU 提供的轻量级指令如 lock cmpxchg而锁涉及上下文切换、内核态进入等重开销。这种差异在多线程和高并发场景下尤为明显。
4. 多线程规模和性能变化
随着线程数增加原子操作的吞吐量会下降因为竞争导致缓存同步压力加大。但是锁的性能衰减更为严重尤其是线程数远大于核心数时。例子 在 120 核心 Broadwell-EX 处理器上原子操作保持较高的操作速率。在 4 核 Haswell 上虽然性能也下降但依旧明显快于锁。
5. 对开发者的建议
不要仅凭直觉判断性能要依赖测量。比较原子操作与其他线程安全机制的性能而不是与普通非线程安全操作比较。在设计时如果能用原子操作替代锁通常能获得更好的性能和更低延迟。
6. 最后提醒
CASCompare-And-Swap作为实现复杂原子操作乘法、浮点数累加、自定义更新的核心机制是许多 lock-free 算法的基础。尽管 CAS 会有失败重试开销但整体还是比锁更轻量。
总结一条清晰的线 原子操作是 CPU 提供的高效同步原语通常比锁更快但性能表现依赖于硬件、线程竞争程度和使用方式。只有实际测量才能得出合理结论。 std::atomic 和 lock-free 的关系以及实际使用中可能遇到的“隐藏秘密”和注意点的讲解帮你梳理理解
1. std::atomic 不等于 lock-free
std::atomicT 是一个模板类它保证了对变量的原子操作但不保证它本身就是 lock-free 的。lock-free 意味着操作不需要锁也不阻塞线程底层由硬件原子指令支持。某些类型的 std::atomicT因为大小、对齐或复杂性编译器/硬件可能用锁实现它的原子操作性能会差很多。
2. 判断是否 lock-free
可以用 std::atomicT::is_lock_free() 方法返回 bool 值表示当前平台/环境下此类型的原子操作是否 lock-free。这是运行时检测因为同一程序在不同硬件/编译设置下可能不同。C17 增加了 std::atomicT::is_always_lock_freeconstexpr可以编译期判断。
3. 实例说明
不同类型的大小和对齐会影响是否 lock-free。
long x; // 一般 lock-free因为长整型通常有对应硬件指令
struct A { long x; }; // 通常 lock-free和上面类似
struct B { long x; long y; }; // 16 字节部分 CPU 支持 16 字节原子操作
struct C { long x; int y; }; // 12 字节通常不是 lock-free
struct D { int x; int y; int z; }; // 12 字节也通常非 lock-free
struct E { long x; long y; long z; }; // 24 字节绝大多数平台非 lock-free16 字节通常是特殊情况比如 x86-64 在部分 CPU 支持 16 字节原子操作如 cmpxchg16b 指令。超过 CPU 原生支持大小的类型往往用内部锁实现原子。
4. 对齐和填充很关键
内存对齐直接影响是否能 lock-free。非对齐的数据结构会导致原子操作不能用硬件指令实现。
5. 线程是否等待竞争
多线程对同一个原子变量操作时如 x线程间会有内存总线争用和同步可能导致性能瓶颈。不同线程访问不同变量例如 x[0] 和 x[1]时不会互相等待因为操作独立减少了竞争。
总结
特性说明std::atomicT保证原子性但不保证 lock-freeis_lock_free()运行时判断当前实现是否 lock-freeis_always_lock_free编译期判断C17 新增类型大小和对齐影响是否能用硬件指令实现 lock-free多线程同变量竞争会导致等待和性能下降多线程不同变量访问不会等待性能更好
“原子操作是否会相互等待阻塞”其实涉及对底层硬件缓存一致性协议和并发执行的深入理解
1. 原子操作之间会“等待”吗
答案是会的但具体情况看操作类型和数据访问冲突程度。
2. 为什么会等待
原子操作必须保证对同一内存地址的操作是**线性一致linearizable**的。多个 CPU 核心操作共享的变量时必须协调缓存一致性只允许一个核心持有该缓存行的“独占访问权”其他核心要等待。这种缓存行“抢占”导致了硬件级的同步与等待。
3. 共享变量 vs 非共享变量
假设有数组 x[]两个线程分别执行
线程1: x[0];线程2: x[1];如果 x[0] 和 x[1] 在不同缓存行线程操作不会互相等待因为各自缓存行的独占权不会冲突。如果 x[0] 和 x[1] 在同一缓存行通常 64 字节虽然是不同元素但硬件缓存一致性会导致竞争表现为伪共享false sharing线程间会有等待。
4. 缓存层级示意
CPU 核心有独立的寄存器和 L1 缓存。共享变量加载到每个核的 L1/L2 缓存写操作需要获取缓存行独占权其他核心需要等待写操作之间有同步延迟。L3 缓存和主内存负责更大范围的缓存一致性但速度较慢。
5. 读操作和写操作的区别
读操作可以并发进行扩展性好基本不等待。写操作尤其是对同一个缓存行会导致核心之间的等待因为必须保持缓存一致性。
6. wait-free 的含义
“wait-free”强调的是算法步骤数有限且有界而不是操作的实际耗时。实际上硬件和缓存协议会导致原子写操作等待但算法设计保证了不会无限阻塞、活锁或死锁。
7. 实际性能表现来自图表
原子操作性能随线程数增长会下降特别是访问同一个变量时。与锁相比原子操作通常仍然更快且更具扩展性。多线程访问不同变量时性能几乎线性扩展等待很少。
总结表
情况是否等待说明多线程写同一个原子变量会等待缓存行独占权竞争导致等待多线程读同一个原子变量不等待读操作扩展性好多线程写不同缓存行变量几乎不等待独立缓存行减少冲突多线程写同缓存行不同变量可能等待伪共享导致缓存行竞争
关于 atomic 操作之间的等待机制 和 CAScompare-and-swap强弱版本的区别我帮你总结和补充理解
1. Atomic 操作是否等待
原子操作必须等待缓存行的独占访问权这是多线程共享数据而不产生竞态条件的代价。即使是访问同一个缓存行不同变量也会产生伪共享导致性能下降因为缓存行只能被一个核心独占写访问。避免伪共享的办法是将各线程频繁写入的数据分开确保它们位于不同缓存行甚至不同内存页尤其是 NUMA 架构上。这说明原子操作不是无等待的而是受限于硬件缓存一致性协议。
2. Strong 和 Weak CAS
compare_exchange_strong 只有当变量当前值等于预期值时才成功交换新值否则失败并更新预期值。失败时不会“虚假失败”返回 false 说明值不匹配。 compare_exchange_weak 语义上和强版本相同但允许“虚假失败”spuriously fail。即使变量值等于预期也可能返回 false。这种失败是允许的是为了提高效率减少处理器上的忙等待。虚假失败时old_x 保持原值不变。 典型用法中weak 版本通常在自旋循环里使用因为它可能失败需要重试。
3. CAS 背后的“锁”概念
虽然叫“锁”但底层实现并非真正的互斥锁。通常是 CPU 提供的硬件级独占访问机制例如通过缓存行锁定、总线锁等。伪代码示例
bool compare_exchange_strong(T old_v, T new_v) {// 硬件层面的独占访问T tmp value;if (tmp ! old_v) {old_v tmp;return false;}value new_v;return true;
}这里的“Lock L” 是抽象表示硬件原子操作所做的独占访问。
总结
特点说明atomic 操作等待机制等待缓存行独占访问权避免竞态但可能产生等待伪共享影响性能不同线程写同缓存行不同变量时仍会相互等待strong CAS成功时交换失败时更新预期值无虚假失败weak CAS允许虚假失败适合自旋重试CAS底层“锁”硬件级独占访问非真正锁但保证原子性
这部分内容进一步阐释了 strong 和 weak compare-and-swap (CAS) 的工作机制和设计哲学以及原子变量在实际并发结构中的应用。让我帮你梳理一下
Strong 和 Weak CAS 的区别结合伪代码
Strong CAS
bool compare_exchange_strong(T old_v, T new_v) {T tmp value; // 先读取当前值读取快if (tmp ! old_v) { // 值不匹配直接失败更新 old_vold_v tmp;return false;}Lock L; // 获得独占访问锁tmp value; // 再次读取确认值未变可能被其他线程修改了if (tmp ! old_v) { // 如果变化了失败并更新 old_vold_v tmp;return false;}value new_v; // 设置新值return true;
}**双重检查Double-checked locking**模式回归了第一次读是快速路径只有匹配才会进入真正的“锁”阶段。写操作独占访问比较重需要“获得锁”。这是强 CAS保证无虚假失败。
Weak CAS
bool compare_exchange_weak(T old_v, T new_v) {T tmp value; // 快速读取if (tmp ! old_v) {old_v tmp;return false;}TimedLock L; // 尝试获得锁可能失败if (!L.locked()) // 如果没获得锁直接失败虚假失败return false;tmp value; // 再次读取if (tmp ! old_v) {old_v tmp;return false;}value new_v; // 设置新值return true;
}尝试加锁但允许失败如果独占访问“太难”获得直接让出机会避免等待。所以 weak CAS 会有更多虚假失败适合自旋重试使用。
Atomic 变量通常配合非原子数据一起用
比如 atomic queue 里atomic 变量往往只是索引或计数器
int q[N];
std::atomicsize_t front;
void push(int x) {size_t my_slot front.fetch_add(1); // 原子递增获得唯一插入槽位q[my_slot] x; // 非原子数组写入对应位置
}atomic 变量保证索引的唯一性和正确顺序而具体数据本身可以是非原子的。这种设计避免对所有数据加锁提高性能。
关键点总结
项目说明Strong CAS无虚假失败写操作带锁读操作快典型双重检查锁模式Weak CAS允许虚假失败尝试非阻塞锁适合循环重试原子变量实际作用多作为索引/标志结合非原子数据形成高效线程安全数据结构双重检查锁模式读取两次先快后慢减少独占访问次数提高性能
这部分内容继续讲述了 原子变量std::atomic作为访问和同步共享内存的“网关”以及如何利用它们构建线程安全的数据结构同时介绍了与原子操作紧密相关的 内存屏障Memory Barriers 的作用。以下是详细理解和总结
Atomic List 示例无锁链表的头插入操作
struct node {int value;node* next;
};
std::atomicnode* head;
void push_front(int x) {node* new_n new node;new_n-value x;node* old_h head.load();do {new_n-next old_h;} while (!head.compare_exchange_strong(old_h, new_n));
}这里 head 是一个 原子指针指向非原子链表节点。插入新节点时先读当前头节点指针 old_h。新节点的 next 指向旧头 old_h。用 CAS 原子操作尝试将 head 从 old_h 改为 new_n。如果 head 在此期间被其他线程改了即 old_h 不再有效CAS 失败更新 old_h重试。这样保证了链表头部的插入操作在多线程中是安全且无锁的。
Atomic 变量是访问共享内存的“网关”
原子变量本身是指向普通内存的指针它们确保对指针变量的操作是原子的防止竞争条件。通过原子操作可以实现 独占访问exclusive access线程“锁定”某块内存准备数据。释放访问release access线程把准备好的数据“发布”给其他线程可见。 但实际数据存储在非原子内存中原子变量仅控制访问的同步和顺序。
为什么需要内存屏障Memory Barriers
CPU 和编译器为了优化会对读写指令做重新排序。这可能导致一个线程修改的内存对其他线程不可见或者乱序引发竞态。内存屏障确保内存操作的顺序性和可见性即 在屏障之前的写操作必须先完成。在屏障之后的读操作不能提前执行。 屏障是跨多个 CPU 核心的全局同步机制硬件层面实现CPU 指令集提供支持。
内存屏障作用示意
操作顺序发生内存顺序可能结果无屏障有屏障保证顺序和可见性写数据1写缓存在 CPU Cache其他 CPU 可能看不到或乱序其他 CPU 按顺序看到写操作写数据2可能提前到数据1前数据2先被看到导致异常保证数据1先被看到保证同步正确
总结
内容说明原子变量是指针指向普通内存操作本身是原子操作保证指针更新不会出现竞争通过 CAS 实现无锁结构例如链表头插入CAS 反复尝试更新指针保证线程安全内存屏障是关键确保不同 CPU 核心对内存的访问顺序一致防止乱序和不可见保障同步正确性内存屏障由硬件实现程序员通过原子操作和屏障指令或编译器内建使用隐藏硬件细节
这段内容介绍了C中**内存屏障memory barriers**的演变C11中标准化的内存顺序模型以及几种常见的内存顺序语义的含义。以下是要点和理解
1. C03与C11的内存屏障
C03 没有标准的、可移植的内存屏障接口。C11 引入了标准内存模型定义了内存顺序memory order和屏障的概念统一了不同平台上的行为。
2. 内存屏障与内存顺序
C11的内存屏障是原子操作的参数用来指定操作的内存顺序。内存屏障保证了内存操作的执行顺序防止编译器和CPU重排序带来的不可预期结果。内存顺序是原子操作的修饰符决定了操作与其他内存操作之间的相对顺序。
3. 主要的内存顺序语义示例
std::atomicint x;
x.store(1, std::memory_order_release);memory_order_release释放语义保证之前对内存的写操作在此操作之前完成向其他线程“发布”更新。
4. memory_order_relaxed无屏障
例子x.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);含义操作是原子的但不保证任何顺序或同步也就是说 程序中写操作的顺序仍是代码顺序程序顺序但对其他线程来说内存操作可能乱序出现不保证可见顺序 适合不关心操作顺序、只关心原子性的场景。
5. Acquire屏障memory_order_acquire
Acquire屏障确保 屏障之后的所有读写操作都不会被重新排序到屏障之前。只影响调用该屏障的线程的操作顺序。保证该线程在屏障之后看到前一个线程通过release发布的所有修改。 换句话说acquire屏障“获得”了之前release屏障“发布”的更新使得后续操作能正确看到同步状态。
总结对比
内存顺序作用描述适用场景memory_order_relaxed原子操作但无顺序保证只需要原子性不关心顺序或同步的操作memory_order_acquire读屏障保证屏障后操作不会提前执行读操作同步从release同步点开始访问数据memory_order_release写屏障保证屏障前操作都完成后才写入写操作同步发布数据供其他线程读取
这段内容讲了C中释放屏障release barrier、获取释放协议acquire-release protocol、以及它们在锁locks中的应用最后还提到了**双向屏障acquire-release和顺序一致性seq_cst**的区别。帮你总结一下
1. Release屏障 (memory_order_release)
作用保证程序中在释放屏障之前的所有内存操作读写对其他线程来说必须先于释放操作可见。禁止重排序不能将屏障之前的读写操作重排序到屏障之后。只针对调用线程的顺序保证。 比如
x.store(1, std::memory_order_release);表示在这条存储操作之前的所有操作完成后再执行这条存储。
2. Acquire-Release协议常用于线程同步
线程1对x执行release存储操作并且在此之前完成对共享数据的写入。线程2对同一个x执行acquire加载操作获得同步点。结果线程2保证看到线程1在release之前所做的所有写入。 这是经典的发布-获取同步模型比如生产者发布数据消费者读取数据时保证数据是最新的。
3. 锁实现中的内存屏障示例
伪代码
std::atomicint l(0);
// 线程1
l.store(1, std::memory_order_acquire);
x;
l.store(0, std::memory_order_release);
// 或者自旋锁版本
while (l.exchange(1, std::memory_order_acquire));
x;
l.store(0, std::memory_order_release);acquire保证进入临界区时看到之前线程释放的内存状态。release保证退出临界区时所有写入对其他线程可见。
4. 双向屏障 (memory_order_acq_rel)
结合acquire和release禁止操作在屏障的两侧进行重排序。适合读-改-写操作比如compare_exchange。但需要所有线程针对同一个原子变量使用否则不保证正确顺序。
5. 顺序一致性 (memory_order_seq_cst)
是最严格的内存顺序保证。所有原子操作全局有单一的顺序跨线程保证所有原子操作的顺序一致。不需要所有线程用同一个变量才能保证顺序。性能可能较低但编程模型最简单。
简单图示Acquire-Release
线程1 (Release) 线程2 (Acquire)a b c x load_acquire()x store_release() 读取后访问 a, b 修改的共享数据线程2读到线程1发布的x后保证a,b,c这些操作都对线程2可见。
为什么 CAS (Compare-And-Swap) 有两个不同的内存顺序参数成功和失败并探讨了 内存顺序选择背后的性能和意图帮你总结重点
1. 为什么CAS有两个内存顺序参数
bool compare_exchange_strong(T old_v, T new_v, memory_order on_success, memory_order on_failure);on_success当CAS成功成功写入新值时使用的内存顺序。on_failure当CAS失败值不匹配未写入时使用的内存顺序。 原因读取失败路径通常比写入成功路径快失败时只需做一次读取不需要完全的同步开销。失败时可以使用较弱的内存序例如memory_order_relaxed或memory_order_acquire减少开销。成功时则需要更强的同步如release或acq_rel保证内存顺序正确。
2. 默认的内存顺序
如果没指定内存顺序默认是 std::memory_order_seq_cst这是最严格的保证。操作符重载版本如x 42;也使用默认顺序不能改变内存顺序。函数调用可以指定更弱的顺序来提升性能。
3. 为什么要改变内存顺序
性能弱内存序减少不必要的内存屏障提升执行效率。表达意图帮助其他程序员理解代码同步的目的。 两方面受众计算机CPU/硬件执行效率。程序员代码可读性和正确性。
4. 内存屏障的开销和平台差异
内存屏障比原子操作本身可能更昂贵。不同平台屏障实现不同性能影响也不同。例如在x86平台 所有加载操作本质上是acquire-load。所有存储操作本质上是release-store。读-改-写操作如CAS本质上是acq_rel。acq_rel和seq_cst在x86上表现类似。
5. 内存顺序传达程序员意图的示例
memory_order_relaxed仅计数器操作之间无依赖比如计数累加。memory_order_release写操作发布数据给其他线程确保前面的写完成后才发布。不显式说明代码难读难懂容易产生隐晦的错误。
总结
CAS操作需要两个内存顺序参数是为了优化失败路径的性能成功路径保证正确同步。使用合适的内存顺序既能提升性能也能表达代码的同步意图。理解内存顺序对写出高效且正确的无锁代码非常重要。
顺序一致性Sequential Consistencyseq_cst 在 C 原子操作中的作用、性能影响以及何时选择 std::atomic。
1. 顺序一致性seq_cst让程序更慢
顺序一致性是最强的内存顺序保证它确保所有线程都看到原子操作的修改顺序是一致的。这个保证通常会带来较高的性能开销因为硬件和编译器不能轻易对操作重排序。但顺序一致性让程序更容易理解调试也更简单。
2. 并非所有操作都需要 seq_cst
不是每个原子操作都必须用 memory_order_seq_cst。例如锁的实现只需用 memory_order_acquire 和 memory_order_release 来保证正确的同步即可。使用更弱的内存顺序表达程序意图既提升性能又避免过度同步。
3. C 标准的一个缺陷
你写了class C { std::atomicsize_t N; T* p; … };
C::~C() { cleanup(p, N.load(std::memory_order_relaxed)); }实际上N 在对象析构时可能被其他线程访问存在潜在危险。你希望标准允许一种“非原子加载”load_nonatomic()来避免恐慌或者更明确表达你不关心同步的意图。
4. 何时使用 std::atomic
高性能无锁并发数据结构且通过性能测试证明。一些锁难以实现或开销大的数据结构比如无锁链表、无锁树。避免锁的缺点死锁、优先级反转、延迟等。当同步仅依赖简单的原子加载和存储时。
总结
顺序一致性好理解但有性能代价。更细粒度的内存顺序选择是实现高性能并发程序的关键。C原子操作非常有用但需要小心使用和理解它们的内存模型。
