C++实现Concurrent Queue：利用原子操作与CAS指令实现Wait-free队列 - 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

C++ Concurrent Queue：原子操作与CAS指令实现Wait-free队列

大家好，今天我们来深入探讨一个并发编程中非常重要的数据结构：并发队列。我们将重点关注如何利用C++的原子操作和CAS（Compare and Swap）指令，构建一个高效且Wait-free的并发队列。

1. 并发队列的重要性

在多线程编程中，不同线程之间的数据交换和协作是常见的需求。并发队列作为一种线程安全的数据结构，可以安全地在多个线程之间传递数据，避免数据竞争和死锁等问题。相比于简单的锁机制，并发队列可以提供更高的并发度和吞吐量。

2. 并发队列的类型

并发队列根据其实现方式和特性可以分为多种类型，例如：

基于锁的队列: 使用互斥锁（Mutex）或读写锁（Read-Write Lock）来保护队列的内部状态，确保线程安全。实现简单，但并发度较低，容易产生锁竞争。
无锁队列: 不使用锁，而是利用原子操作（Atomic Operations）和CAS指令来实现线程安全。并发度高，性能更好，但实现复杂。
Wait-free队列: 是一种特殊的无锁队列，保证每个线程都能在有限的步骤内完成操作，即使其他线程发生故障也不会影响。是最高级别的非阻塞并发，避免了活锁和饥饿。

3. Wait-free队列的挑战

Wait-free队列的实现非常具有挑战性。它需要保证以下几点：

线程安全: 多个线程同时访问队列时，数据不会出现错误。
无锁: 不使用任何锁机制，避免锁竞争和死锁。
Wait-free: 每个线程的操作必须在有限时间内完成，不受其他线程的影响。

4. 基于原子操作和CAS指令的Wait-free队列实现

我们今天将实现一个基于单链表的Wait-free FIFO（先进先出）队列。核心思想是使用原子操作和CAS指令来更新队列的头部和尾部指针，从而实现无锁并发。

4.1 数据结构定义

#include <atomic>
#include <memory>
#include <iostream>

template <typename T>
class WaitFreeQueue {
private:
  struct Node {
    T data;
    std::atomic<Node*> next;

    Node(T data) : data(data), next(nullptr) {}
  };

  std::atomic<Node*> head;
  std::atomic<Node*> tail;

public:
  WaitFreeQueue() {
    Node* dummy = new Node(T()); // Dummy node to simplify enqueue/dequeue
    head.store(dummy, std::memory_order_relaxed);
    tail.store(dummy, std::memory_order_relaxed);
  }

  ~WaitFreeQueue() {
      Node* current = head.load(std::memory_order_relaxed);
      while (current != nullptr) {
          Node* next = current->next.load(std::memory_order_relaxed);
          delete current;
          current = next;
      }
  }

  void enqueue(T value);
  bool dequeue(T& value);
};

Node 结构体：表示链表中的一个节点，包含数据 data 和指向下一个节点的指针 next。 next 使用 std::atomic 保证原子性。
head 和 tail：分别指向队列的头部和尾部。同样使用 std::atomic 保证原子性。
构造函数：创建一个dummy节点，初始化head和tail指向该节点。这简化了入队和出队操作。
析构函数：用于释放队列中所有节点的内存。

4.2 Enqueue 操作

template <typename T>
void WaitFreeQueue<T>::enqueue(T value) {
  Node* newNode = new Node(value);
  Node* tailNode;
  Node* nextNode;

  while (true) {
    tailNode = tail.load(std::memory_order_acquire);
    nextNode = tailNode->next.load(std::memory_order_acquire);

    if (tailNode == tail.load(std::memory_order_acquire)) { // Check if tail is still the same
      if (nextNode == nullptr) { // Tail is still pointing to the last node
        if (tailNode->next.compare_exchange_weak(nextNode, newNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) { // Try to append the new node
          tail.compare_exchange_weak(tailNode, newNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed); // Try to update tail pointer
          return;
        }
      } else { // Another thread has already appended a node
        tail.compare_exchange_weak(tailNode, nextNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed); // Try to advance the tail
      }
    }
  }
}

enqueue 操作的逻辑如下：

创建一个新的节点 newNode。
进入一个无限循环，尝试将 newNode 添加到队列尾部。
读取当前的 tail 和 tail->next。
CAS操作1： 检查 tail 指针是否仍然指向之前读取的节点。如果不是，说明有其他线程修改了 tail，需要重新读取并重试。
CAS操作2： 如果 tail->next 为空，说明 tail 指向的是队列的最后一个节点。使用 compare_exchange_weak 尝试将 tail->next 指向 newNode。如果成功，说明成功将 newNode 添加到队列尾部，退出循环。
CAS操作3： 如果 tail->next 不为空，说明有其他线程已经将新的节点添加到了队列尾部，但是还没有更新 tail 指针。使用 compare_exchange_weak 尝试将 tail 指针指向 tail->next，帮助其他线程完成操作。

4.3 Dequeue 操作

template <typename T>
bool WaitFreeQueue<T>::dequeue(T& value) {
  Node* headNode;
  Node* tailNode;
  Node* nextNode;

  while (true) {
    headNode = head.load(std::memory_order_acquire);
    tailNode = tail.load(std::memory_order_acquire);
    nextNode = headNode->next.load(std::memory_order_acquire);

    if (headNode == head.load(std::memory_order_acquire)) { // Check if head is still the same
      if (headNode == tailNode) { // Queue is empty or in the process of enqueueing
        if (nextNode == nullptr) { // Queue is empty
          return false;
        }
        tail.compare_exchange_weak(tailNode, nextNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed); // Help complete enqueue
      } else { // Queue is not empty
        if (head.compare_exchange_weak(headNode, nextNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) { // Try to move head to the next node
          value = nextNode->data;
          delete headNode;
          return true;
        }
      }
    }
  }
}

dequeue 操作的逻辑如下：

进入一个无限循环，尝试从队列头部获取一个节点。
读取当前的 head、tail 和 head->next。
CAS操作1： 检查 head 指针是否仍然指向之前读取的节点。如果不是，说明有其他线程修改了 head，需要重新读取并重试。
如果 head 和 tail 指向同一个节点，说明队列为空或者正在入队操作中。
- 如果 head->next 为空，说明队列确实为空，返回 false。
- 如果 head->next 不为空，说明有其他线程正在入队操作，但是还没有更新 tail 指针。使用 compare_exchange_weak 尝试将 tail 指针指向 head->next，帮助其他线程完成操作。
如果 head 和 tail 指向不同的节点，说明队列不为空。
- CAS操作2： 使用 compare_exchange_weak 尝试将 head 指针指向 head->next。如果成功，说明成功从队列头部获取了一个节点，将节点的数据存储到 value 中，释放原来的 head 节点，返回 true。

4.4 内存模型和原子操作的顺序

上述代码中，我们使用了 std::memory_order_acquire 和 std::memory_order_release 两种内存顺序。

std::memory_order_acquire：在读取原子变量时使用，保证当前线程能够看到其他线程在释放该原子变量之前的所有写入操作。
std::memory_order_release：在写入原子变量时使用，保证当前线程的所有写入操作对其他线程可见，其他线程在获取该原子变量之后，能够看到这些写入操作。
std::memory_order_relaxed: 不保证任何同步，只保证原子性。用于非关键操作，例如dummy节点的初始化。

这些内存顺序确保了线程之间的同步，防止数据竞争和内存错误。选择合适的内存顺序对于并发程序的正确性和性能至关重要。

5. 代码示例

#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>

int main() {
  WaitFreeQueue<int> queue;
  std::vector<std::thread> producers;
  std::vector<std::thread> consumers;
  const int num_producers = 4;
  const int num_consumers = 4;
  const int num_items = 1000;

  // Producers
  for (int i = 0; i < num_producers; ++i) {
    producers.emplace_back([&queue, i, num_items]() {
      for (int j = 0; j < num_items; ++j) {
        queue.enqueue(i * num_items + j);
      }
    });
  }

  // Consumers
  for (int i = 0; i < num_consumers; ++i) {
    consumers.emplace_back([&queue, num_producers, num_items]() {
      int value;
      int count = 0;
      while (count < num_producers * num_items) {
        if (queue.dequeue(value)) {
          std::cout << "Consumer " << std::this_thread::get_id() << " dequeued: " << value << std::endl;
          count++;
        }
      }
    });
  }

  // Join threads
  for (auto& t : producers) {
    t.join();
  }
  for (auto& t : consumers) {
    t.join();
  }

  std::cout << "All producers and consumers finished." << std::endl;

  return 0;
}

6. Wait-free 特性的保证

这个实现的关键在于 compare_exchange_weak 操作。即使某个线程在执行 enqueue 或 dequeue 操作时被中断，其他线程仍然可以帮助它完成操作，从而保证了 Wait-free 特性。例如，在 enqueue 操作中，如果一个线程在更新 tail 指针之前被中断，其他线程可以通过检查 tail->next 是否为空来判断是否需要帮助该线程完成操作，并更新 tail 指针。类似地，在 dequeue 操作中，其他线程可以帮助完成 tail 指针的更新。

7. 性能考量

虽然 Wait-free 队列提供了最高的并发保证，但是它的性能并不总是最好的。由于需要频繁地进行原子操作和 CAS 指令，在高竞争的情况下，性能可能会受到影响。因此，在实际应用中，需要根据具体的场景选择合适的并发队列实现。

8. 优势与劣势

特性	优势	劣势
并发性	高，避免了锁竞争	在高并发情况下，CAS 操作可能失败多次，导致重试开销增加。
阻塞性	Wait-free，保证每个线程都能在有限时间内完成操作，即使其他线程发生故障也不会影响。	实现复杂，代码可读性较差。
内存管理	需要手动管理内存，容易出现内存泄漏。	如果数据结构设计不当，可能会导致 ABA 问题。
适用场景	对实时性要求高的系统，例如：实时交易系统、高性能网络服务器等。	不适合对性能要求不高的场景，因为其实现复杂度较高。

9. ABA问题

ABA 问题是指在 CAS 操作中，一个变量的值从 A 变为 B，然后又变回 A。CAS 操作只能检测到变量的值是否发生了变化，而无法检测到变量是否经历了中间状态。

例如，在我们的队列中，如果一个节点 A 被出队，然后又被重新入队，那么它的地址可能会被重新分配。此时，如果另一个线程尝试使用 CAS 操作将 head 指针指向 A，它可能会成功，即使 A 节点已经被出队过。

解决 ABA 问题的常见方法是使用版本号或者时间戳。每次修改变量时，都更新版本号或者时间戳。在 CAS 操作中，同时比较变量的值和版本号或者时间戳。只有当变量的值和版本号或者时间戳都匹配时，才认为 CAS 操作成功。

10. 总结与关键点回顾

Wait-free并发队列通过原子操作和CAS指令实现了高并发和无阻塞。关键点在于对内存模型和原子操作顺序的理解，以及对ABA问题的潜在影响。虽然实现复杂，但在高实时性要求的场景下，Wait-free队列是重要的选择。

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