C++ `std::atomic` 高级用法：无锁数据结构的构建

好的，各位听众，欢迎来到今天的“C++ std::atomic 高级用法：无锁数据结构的构建”讲座。别害怕，虽然题目听起来有点吓人，但咱们会尽量用大白话，争取让大家听得懂，用得上。

开场白：锁，你是个磨人的小妖精！

话说江湖上，为了保护共享数据，最常用的武器就是锁。锁这玩意儿，用起来简单粗暴，效果也还行。但它有个致命的缺点：一旦某个线程拿到了锁，其他线程就得老老实实等着，眼巴巴地看着它用完。这就像上厕所只有一个坑位，其他人只能憋着，效率那叫一个低下。

更要命的是，锁还容易引发死锁、优先级反转等问题，简直就是个磨人的小妖精！所以，聪明的程序员们就开始琢磨：有没有什么办法，不用锁也能保证数据安全呢？

答案是肯定的！那就是无锁数据结构。

std::atomic：原子操作的瑞士军刀

要构建无锁数据结构，就离不开 C++ 的 std::atomic。这家伙就像一把瑞士军刀，提供了各种原子操作，保证操作的原子性。所谓原子性，就是指一个操作要么完全执行，要么完全不执行，不会出现中间状态。

std::atomic 可以包装各种基本数据类型，比如 int、bool、指针 等。它提供了一系列原子操作函数，比如：

load()：原子地读取值。
store()：原子地存储值。
exchange()：原子地交换值。
compare_exchange_weak() 和 compare_exchange_strong()：原子地比较并交换值（简称 CAS 操作）。
fetch_add()、fetch_sub()、fetch_and()、fetch_or()、fetch_xor()：原子地进行加、减、与、或、异或操作。

这些函数都是线程安全的，可以保证在多线程环境下对数据的并发访问不会出现问题。

CAS 操作：无锁编程的核心

在 std::atomic 提供的众多操作中，CAS 操作（Compare and Swap）是无锁编程的核心。它的原理很简单：

读取当前值。
将当前值与期望值进行比较。
如果相等，则将当前值替换为新值。
否则，操作失败，重新尝试。

CAS 操作的关键在于，它是一个原子操作，不会被其他线程打断。

std::atomic 提供了两个 CAS 函数：compare_exchange_weak() 和 compare_exchange_strong()。它们的区别在于，compare_exchange_weak() 允许出现伪失败（spurious failure），也就是说，即使当前值与期望值相等，也可能返回 false。而 compare_exchange_strong() 则保证只有在当前值与期望值不相等时才会返回 false。

一般来说，compare_exchange_weak() 的性能更好，但需要在一个循环中不断尝试，直到成功为止。而 compare_exchange_strong() 的性能较差，但可以保证操作的可靠性。

无锁数据结构的构建：理论与实践

有了 std::atomic 和 CAS 操作，我们就可以开始构建无锁数据结构了。下面，我们以一个简单的无锁队列为例，来演示如何使用 std::atomic 构建无锁数据结构。

示例：无锁队列（Lock-Free Queue）

无锁队列是一种可以在多线程环境下安全地进行入队和出队操作的队列，而无需使用锁。

首先，我们定义队列的节点结构：

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

然后，我们定义队列的结构：

class LockFreeQueue {
private:
    std::atomic<Node*> head;
    std::atomic<Node*> tail;

public:
    LockFreeQueue() : head(nullptr), tail(nullptr) {}

    void enqueue(int value);
    int dequeue();
};

注意，head 和 tail 都是 std::atomic<Node*> 类型的，这意味着它们可以原子地进行读写操作。

接下来，我们实现 enqueue() 方法：

void LockFreeQueue::enqueue(int value) {
    Node* newNode = new Node{value, nullptr};

    Node* currentTail = tail.load(std::memory_order_relaxed); // Relaxed load to get a candidate tail
    Node* expectedTail;

    do {
        expectedTail = currentTail;
        // Try to atomically update the tail pointer to the new node
        // If another thread has already updated the tail, the CAS operation will fail
        // and we need to retry
        if (currentTail == nullptr) {
            if (head.compare_exchange_weak(currentTail, newNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) {
                tail.store(newNode, std::memory_order_release);
                return;
            }
        } else {
            if (tail.compare_exchange_weak(expectedTail, newNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) {
                currentTail->next = newNode;  // Link old tail to the new node
                return;
            } else {
                currentTail = tail.load(std::memory_order_relaxed); // Tail might have changed, reload
            }
        }

    } while (true); // Retry until CAS succeeds
}

在这个方法中，我们首先创建一个新的节点。然后，我们使用一个循环，不断尝试将 tail 指针指向新的节点。如果 compare_exchange_weak() 返回 false，说明有其他线程已经更新了 tail 指针，我们需要重新读取 tail 指针的值，并重新尝试。

这里，我们使用了 std::memory_order_release 和 std::memory_order_relaxed 内存顺序。std::memory_order_release 保证了在 tail 指针更新之前，所有对新节点的操作（比如设置 data 字段）都已经完成。std::memory_order_relaxed 则表示对 head 和 tail 的读取操作不需要保证任何顺序。

接下来，我们实现 dequeue() 方法：

int LockFreeQueue::dequeue() {
    Node* currentHead = head.load(std::memory_order_acquire); // Acquire load to get the current head
    Node* expectedHead;
    Node* nextNode;

    do {
        if (currentHead == nullptr) {
            return -1; // Queue is empty
        }

        expectedHead = currentHead;
        nextNode = currentHead->next;
        // Try to atomically update the head pointer to the next node
        // If another thread has already updated the head, the CAS operation will fail
        // and we need to retry
        if (head.compare_exchange_weak(expectedHead, nextNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) {
            if (expectedHead == tail.load(std::memory_order_relaxed)) {
                tail.compare_exchange_strong(expectedHead, nullptr, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed);
            }

            int value = currentHead->data;
            delete currentHead;
            return value;
        } else {
            currentHead = head.load(std::memory_order_relaxed); // Head might have changed, reload
        }

    } while (true); // Retry until CAS succeeds
}

在这个方法中，我们首先读取 head 指针的值。然后，我们使用一个循环，不断尝试将 head 指针指向下一个节点。如果 compare_exchange_weak() 返回 false，说明有其他线程已经更新了 head 指针，我们需要重新读取 head 指针的值，并重新尝试。

这里，我们使用了 std::memory_order_acquire 内存顺序。std::memory_order_acquire 保证了在 head 指针更新之后，我们可以看到其他线程对队列所做的所有修改。

内存顺序：保证线程间的可见性

在无锁编程中，内存顺序是一个非常重要的概念。它决定了不同线程之间对内存的可见性。C++ 提供了六种内存顺序：

内存顺序	含义
`std::memory_order_relaxed`	对原子操作不施加任何顺序约束。只保证操作的原子性。
`std::memory_order_acquire`	保证在原子加载操作之后，所有后续的读写操作都将看到在原子操作之前发生的所有写操作。通常用于读取共享数据。
`std::memory_order_release`	保证在原子存储操作之前，所有之前的读写操作都将发生在该原子操作之前。通常用于写入共享数据。
`std::memory_order_acq_rel`	同时具有 `std::memory_order_acquire` 和 `std::memory_order_release` 的特性。通常用于读-修改-写操作，比如 `fetch_add()`。
`std::memory_order_consume`	类似于 `std::memory_order_acquire`，但只保证依赖于原子加载操作的结果的读写操作的可见性。很少使用。
`std::memory_order_seq_cst`	默认的内存顺序。保证所有原子操作的顺序一致性，就像所有操作都在一个线程中执行一样。性能最差。

选择合适的内存顺序非常重要。如果选择的内存顺序过于宽松，可能会导致数据竞争和内存错误。如果选择的内存顺序过于严格，可能会降低程序的性能。

ABA 问题：无锁编程的陷阱

在无锁编程中，ABA 问题是一个常见的陷阱。所谓 ABA 问题，是指一个变量的值从 A 变成了 B，然后又变回了 A。在 CAS 操作中，如果只比较变量的值，就无法检测到 ABA 问题。

例如，在一个无锁链表中，如果一个节点被删除，然后又被重新分配，并插入到链表的相同位置，那么 CAS 操作可能会错误地认为链表没有发生变化。

解决 ABA 问题的方法有很多，比如：

使用 double-word CAS (DCAS)：同时比较两个变量的值，比如指针和计数器。
使用 hazard pointers：每个线程维护一个 hazard pointers 列表，记录当前正在访问的节点。在删除节点之前，先检查是否有线程正在访问该节点。
使用 epoch-based reclamation (EBR)：将时间划分为不同的 epoch，每个线程在进入一个新的 epoch 时，都会记录当前 epoch 的编号。在删除节点之前，先检查是否有线程还在旧的 epoch 中访问该节点。

无锁编程的优缺点

无锁编程有很多优点：

更高的性能：避免了锁的开销，减少了线程的阻塞时间。
更好的可伸缩性：可以更好地利用多核 CPU 的性能。
更高的可靠性：避免了死锁和优先级反转等问题。

但是，无锁编程也有一些缺点：

更高的复杂性：需要更深入地理解内存模型和原子操作。
更高的调试难度：难以调试和排查错误。
可能出现活锁：多个线程不断尝试执行 CAS 操作，但始终无法成功。

总结：无锁编程，且用且珍惜

无锁编程是一种高级的并发编程技术，可以提高程序的性能和可靠性。但是，它也带来了更高的复杂性和调试难度。因此，在选择使用无锁编程时，需要权衡其优缺点，并根据实际情况做出决策。

记住，无锁编程不是万能的。在很多情况下，使用锁可能更简单、更可靠。只有在性能要求非常高，并且对并发编程有深入理解的情况下，才应该考虑使用无锁编程。

好了，今天的讲座就到这里。希望大家有所收获！

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