C++ `RCU` (Read-Copy Update) 算法：高并发无锁读写场景的实现与应用 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

哈喽，各位好！今天咱们聊聊一个听起来有点高大上，但实际上原理挺简单的并发编程技巧——RCU，也就是Read-Copy Update。别害怕，虽然名字里有“Update”，但它其实是个读多写少的场景神器，能让你在高并发环境下实现无锁的读取操作，听起来是不是就很激动人心？

一、RCU：名字很唬人，原理很简单

RCU，顾名思义，就是“读-复制-更新”。它的核心思想是：

读（Read）： 读取数据时，不需要加锁，直接读。
复制（Copy）： 修改数据时，先复制一份数据的副本。
更新（Update）： 修改副本，然后用修改后的副本替换旧数据。

是不是感觉有点像影子替身术？旧数据还在，新数据已经准备好了，然后瞬间切换，给人的感觉就是数据被更新了，但实际上旧数据还在某个地方待命。

二、为什么RCU能做到无锁读取？

关键就在于“旧数据待命”。RCU依赖于一个很重要的概念——宽限期（Grace Period）。

宽限期： 指的是所有已经开始的读取操作都已经完成的时期。

也就是说，在宽限期内，可以确定之前启动的所有读取操作都已经结束，没有线程还在读取旧数据了。这个时候，我们就可以安全地释放旧数据占用的内存。

那么，如何判断宽限期已经结束呢？这就需要操作系统的支持了，通常会使用类似synchronize_rcu()这样的函数，它会阻塞当前线程，直到所有CPU上的所有线程都离开了RCU保护区域。

三、RCU的适用场景：读多写少

RCU最适合的场景就是读多写少。想象一下，一个配置中心，99%的时间都在读取配置，只有1%的时间需要更新配置。如果每次读取都要加锁，那性能损耗就太大了。而RCU就能完美解决这个问题，让读取操作畅通无阻。

四、RCU的代码实现：举个栗子

为了更好地理解RCU，我们来用C++实现一个简单的RCU示例。假设我们要维护一个链表，允许并发读取和修改链表节点。

#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <vector>
#include <mutex>
#include <chrono>
#include <rcu_synchronize.h> // 需要自己实现或使用第三方库，这里只是一个占位符

struct Node {
    int data;
    Node* next;
};

std::atomic<Node*> head{nullptr};
std::mutex update_mutex; // 保护更新操作，防止多个线程同时修改链表

// RCU同步函数，需要操作系统或第三方库支持
void synchronize_rcu() {
    // 这里只是一个模拟实现，实际使用需要根据操作系统或第三方库进行调整
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10)); // 模拟宽限期
}

// 读取链表
int read_list() {
    Node* current = head.load(std::memory_order_relaxed); // relaxed读取，性能更高
    int sum = 0;
    while (current != nullptr) {
        sum += current->data;
        current = current->next;
    }
    return sum;
}

// 更新链表
void update_list(int value) {
    std::lock_guard<std::mutex> lock(update_mutex); // 使用互斥锁保护更新操作

    Node* old_head = head.load(std::memory_order_relaxed);
    Node* new_node = new Node{value, old_head}; // 创建新节点，指向旧链表

    head.store(new_node, std::memory_order_release); // release 保证 new_node 在 store 之前完成写入

    // 等待宽限期结束
    synchronize_rcu();

    // 释放旧链表
    Node* current = old_head;
    while (current != nullptr) {
        Node* next = current->next;
        delete current;
        current = next;
    }
}

int main() {
    // 创建多个线程并发读取和更新链表
    std::vector<std::thread> threads;
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        threads.emplace_back([&]() {
            for (int j = 0; j < 100; ++j) {
                if (rand() % 100 < 10) { // 10%的概率更新链表
                    update_list(rand() % 100);
                } else { // 90%的概率读取链表
                    read_list();
                }
            }
        });
    }

    // 等待所有线程结束
    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }

    std::cout << "Done!" << std::endl;

    return 0;
}

代码解释：

Node结构体： 定义链表节点，包含数据和指向下一个节点的指针。
head原子变量： std::atomic<Node*>，指向链表头节点，使用原子操作保证线程安全。
update_mutex互斥锁： 用于保护更新操作，防止多个线程同时修改链表。虽然RCU主要目标是无锁读取，但更新操作仍然需要同步机制，这里选择使用互斥锁，也可以选择其他的同步原语。
synchronize_rcu()函数： 这是RCU的核心，用于等待宽限期结束。注意，上面代码中synchronize_rcu()只是一个模拟实现，实际使用需要根据操作系统或第三方库进行调整。 Linux内核提供了synchronize_rcu()函数，但在用户空间需要借助其他库或自行实现。
read_list()函数： 读取链表，直接遍历链表，不需要加锁。使用std::memory_order_relaxed原子读取，性能更高，因为读取操作不需要与其他操作建立顺序关系。
update_list()函数： 更新链表，先复制一份链表的副本，然后修改副本，最后用副本替换旧链表。使用互斥锁update_mutex保护更新操作。使用std::memory_order_release原子存储，保证新节点在存储之前完成写入。在更新之后，调用synchronize_rcu()等待宽限期结束，然后释放旧链表的内存。
main()函数： 创建多个线程并发读取和更新链表。

五、RCU的优缺点

优点：

无锁读取： 在高并发读取场景下，性能极高。
简单易懂： 原理简单，容易理解和实现（相对于其他复杂的并发算法）。

缺点：

写操作开销大： 需要复制数据，修改副本，然后替换旧数据，写操作的性能相对较低。
内存占用高： 在宽限期内，旧数据仍然占用内存。
需要操作系统支持： synchronize_rcu()函数需要操作系统的支持。
不适用于频繁更新的场景： 如果数据频繁更新，RCU的性能优势就不明显了。

总结一下，咱们用表格来清晰地展示一下：

特性	优点	缺点
读取性能	极高，无锁读取	无
写入性能	较低，需要复制和更新	写入操作开销大，需要同步机制
内存占用	较高，宽限期内旧数据占用内存	需要考虑内存管理
适用场景	读多写少的并发场景	不适用于频繁更新的场景
实现复杂度	中等，需要理解宽限期和同步机制	需要操作系统或第三方库支持`synchronize_rcu`

六、RCU的实际应用

RCU在很多实际应用中都有广泛的应用，比如：

Linux内核： Linux内核中大量使用了RCU，用于管理各种数据结构，例如路由表、设备驱动等。
数据库系统： 一些数据库系统使用RCU来实现无锁读取，提高查询性能。
网络设备： 网络设备中使用RCU来管理路由表、ARP表等。
配置中心： 配置中心可以使用RCU来提供高并发的配置读取服务。

七、RCU的变种：Grace Period Based Reclamation (GPBR)

GPBR是RCU的一种变种，它使用一种更高效的宽限期检测方法，可以减少synchronize_rcu()的开销。GPBR的核心思想是：

epoch： 将时间划分为不同的epoch，每个epoch都有一个唯一的ID。
reader： 读取数据时，记录当前所在的epoch。
writer： 更新数据时，记录当前所在的epoch。
宽限期： 宽限期结束的条件是，所有reader都离开了旧的epoch。

GPBR的优点是：

更高效的宽限期检测： 可以减少synchronize_rcu()的开销。
更高的并发性： 可以支持更高的并发读取和写入操作。

八、自己实现synchronize_rcu()：一个简易的示例

虽然通常依赖操作系统或第三方库，但如果想深入理解RCU，尝试自己实现一个简易的synchronize_rcu()也是很有帮助的。以下是一个基于原子变量和线程计数的简化示例，仅用于学习目的，不建议在生产环境中使用：

#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <vector>
#include <mutex>
#include <chrono>

std::atomic<int> reader_count{0}; // 记录当前正在读取数据的线程数量
std::mutex reader_mutex; // 保护 reader_count

// 模拟 RCU 保护区域的进入和退出
class RCUGuard {
public:
    RCUGuard() {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(reader_mutex);
        reader_count++;
    }
    ~RCUGuard() {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(reader_mutex);
        reader_count--;
    }
};

// 简易的 synchronize_rcu 实现
void synchronize_rcu() {
    // 等待 reader_count 变为 0，表示所有 reader 都已离开 RCU 保护区域
    while (reader_count > 0) {
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1)); // 短暂睡眠，避免 busy-waiting
    }
}

struct Node {
    int data;
    Node* next;
};

std::atomic<Node*> head{nullptr};
std::mutex update_mutex; // 保护更新操作

// 读取链表
int read_list() {
    RCUGuard guard; // 进入 RCU 保护区域
    Node* current = head.load(std::memory_order_relaxed);
    int sum = 0;
    while (current != nullptr) {
        sum += current->data;
        current = current->next;
    }
    return sum;
}

// 更新链表
void update_list(int value) {
    std::lock_guard<std::mutex> lock(update_mutex); // 使用互斥锁保护更新操作

    Node* old_head = head.load(std::memory_order_relaxed);
    Node* new_node = new Node{value, old_head};

    head.store(new_node, std::memory_order_release);

    // 等待宽限期结束
    synchronize_rcu();

    // 释放旧链表
    Node* current = old_head;
    while (current != nullptr) {
        Node* next = current->next;
        delete current;
        current = next;
    }
}

int main() {
    // ... (main 函数内容与之前的示例类似，省略)
        std::cout << "Done!" << std::endl;

    return 0;
}

代码解释：

reader_count原子变量： 记录当前正在读取数据的线程数量。
reader_mutex互斥锁： 用于保护 reader_count 的修改。
RCUGuard类： 用于在读取数据时自动增加和减少 reader_count。在构造函数中增加 reader_count，在析构函数中减少 reader_count。
synchronize_rcu()函数： 等待 reader_count 变为 0，表示所有 reader 都已离开 RCU 保护区域。 这是一个非常简化的实现，存在 busy-waiting 的问题，不建议在生产环境中使用。

九、总结：RCU，并发编程的利器

RCU是一种非常有效的并发编程技巧，尤其是在读多写少的场景下。它可以让你实现无锁的读取操作，从而提高程序的性能。当然，RCU也有一些缺点，比如写操作开销大、内存占用高等。因此，在选择使用RCU时，需要根据具体的应用场景进行权衡。希望今天的分享能让你对RCU有一个更深入的了解，并在实际开发中灵活运用。

记住，没有银弹，只有最适合的工具！祝大家编程愉快！

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