好的,各位观众,欢迎来到“C++ 并发编程奇妙夜”!今天咱们要聊点刺激的,关于 std::memory_order_consume
这个小妖精。别怕,虽然名字听着像怪兽,但只要摸清它的脾气,它就会成为你并发武器库里的一件秘密武器。
第一幕:并发世界的爱恨情仇
在开始之前,咱们先快速回顾一下并发编程的背景。想象一下,你开了一家煎饼摊,只有一个煎饼锅。如果只有一个顾客,那没问题,做完一个再做下一个。但是如果来了十个顾客,那你就得排队,效率低得令人发指。
这就是单线程的困境。为了解决这个问题,咱们引入了多线程。你可以雇佣更多的煎饼师傅,每个人负责一个煎饼锅,这样就能同时做多个煎饼,大大提高效率。
但是,新的问题来了。如果两个煎饼师傅都需要用到同一个鸡蛋罐,怎么办?如果他们同时伸手去拿鸡蛋,可能会打架,或者把鸡蛋罐打翻。
这就是并发编程的挑战。多个线程同时访问共享资源,可能会导致数据竞争、死锁等问题。为了解决这些问题,我们需要同步机制,例如互斥锁、条件变量等等。
而今天我们要讲的 std::memory_order_consume
,就是一种特殊的同步机制,它专注于数据依赖的排序。
第二幕:什么是内存模型?
在深入 std::memory_order_consume
之前,我们需要先简单了解一下内存模型。
你可能认为,代码的执行顺序就是它在源代码中的顺序。但是,编译器和处理器为了优化性能,可能会对代码进行重排序。
例如,假设有以下代码:
int a = 1;
int b = 2;
int c = a + b;
编译器可能会将 int b = 2;
提前到 int a = 1;
之前执行,因为这两行代码之间没有依赖关系。在单线程环境下,这种重排序不会影响程序的最终结果。
但是,在多线程环境下,重排序可能会导致意想不到的问题。考虑以下代码:
// 线程 1
bool ready = false;
int data = 0;
void producer() {
data = 42;
ready = true;
}
// 线程 2
void consumer() {
while (!ready); // 自旋等待
int value = data; // 读取 data
std::cout << "Value: " << value << std::endl;
}
你可能认为,线程 2 会一直等待 ready
变为 true
,然后读取 data
的值,并输出 "Value: 42"。
但是,由于编译器的重排序,线程 1 中的 data = 42;
和 ready = true;
可能会被交换顺序。如果线程 2 在 ready
变为 true
之前读取了 data
的值,那么它可能会读取到未初始化的值,而不是 42。
为了防止这种情况发生,我们需要使用内存排序约束,告诉编译器和处理器,某些操作不能被重排序。
第三幕:std::memory_order
家族
C++11 引入了 std::memory_order
枚举,用于指定内存排序约束。它包含以下几种取值:
内存顺序 | 含义 | 适用操作 |
---|---|---|
std::memory_order_relaxed |
最宽松的排序约束。只保证操作的原子性,不保证任何排序。 | 原子变量的读写 |
std::memory_order_consume |
用于数据依赖的排序。如果线程 A 写入一个值,线程 B 读取这个值,并且线程 B 后续的操作依赖于这个值,那么 std::memory_order_consume 保证线程 A 的写入操作在线程 B 后续的操作之前发生。 |
原子指针的读取 |
std::memory_order_acquire |
用于同步线程。如果线程 A 写入一个值,线程 B 读取这个值,并且使用了 std::memory_order_acquire ,那么 std::memory_order_acquire 保证线程 A 在写入之前的所有写入操作,都在线程 B 读取之后的所有操作之前发生。 |
原子变量的读取 |
std::memory_order_release |
用于同步线程。如果线程 A 写入一个值,并且使用了 std::memory_order_release ,线程 B 读取这个值,那么 std::memory_order_release 保证线程 A 的写入操作在线程 A 之前的所有写入操作之后发生。 |
原子变量的写入 |
std::memory_order_acq_rel |
同时具有 std::memory_order_acquire 和 std::memory_order_release 的语义。 |
原子变量的读-修改-写操作,例如 fetch_add |
std::memory_order_seq_cst |
最强的排序约束。保证所有线程看到的操作顺序都是一致的。 | 原子变量的读写 |
这些内存顺序的强度依次递增:relaxed < consume < acquire < release < acq_rel < seq_cst
。
第四幕:std::memory_order_consume
的登场
std::memory_order_consume
是一种比较特殊的内存顺序,它只保证数据依赖的排序。
什么是数据依赖?简单来说,如果一个操作的输入依赖于另一个操作的输出,那么这两个操作就存在数据依赖关系。
例如,考虑以下代码:
struct Data {
int value;
};
std::atomic<Data*> ptr;
// 线程 1
void producer() {
Data* data = new Data{42};
ptr.store(data, std::memory_order_release);
}
// 线程 2
void consumer() {
Data* data = ptr.load(std::memory_order_consume);
if (data != nullptr) {
int value = data->value; // 读取 data->value
std::cout << "Value: " << value << std::endl;
}
}
在这个例子中,线程 1 创建了一个 Data
对象,并将其地址存储到原子指针 ptr
中,使用了 std::memory_order_release
。线程 2 读取 ptr
的值,使用了 std::memory_order_consume
。
关键在于 int value = data->value;
这行代码。它依赖于 data
的值。也就是说,只有在 data
不为空的情况下,我们才会去读取 data->value
。
std::memory_order_consume
保证了以下两点:
- 线程 1 在创建
Data
对象并初始化其成员变量之后,才会将Data
对象的地址存储到ptr
中。 - 线程 2 在读取
ptr
的值之后,如果data
不为空,那么它可以安全地访问data
指向的内存。
也就是说,std::memory_order_consume
保证了线程 2 看到的 data->value
的值,一定是在线程 1 初始化之后的。
第五幕:std::memory_order_consume
的优势
相比于 std::memory_order_acquire
,std::memory_order_consume
的优势在于,它只对数据依赖的操作进行排序,而不会对所有操作进行排序。
这意味着,std::memory_order_consume
的性能通常比 std::memory_order_acquire
更好。
例如,考虑以下代码:
std::atomic<int*> ptr;
int a;
int b;
// 线程 1
void producer() {
int* data = new int[2];
data[0] = 1;
data[1] = 2;
a = 3;
ptr.store(data, std::memory_order_release);
b = 4;
}
// 线程 2
void consumer() {
int* data = ptr.load(std::memory_order_consume);
if (data != nullptr) {
int value1 = data[0]; // 读取 data[0]
int value2 = data[1]; // 读取 data[1]
std::cout << "Value1: " << value1 << ", Value2: " << value2 << std::endl;
}
}
在这个例子中,线程 2 依赖于 data
指针。std::memory_order_consume
保证了线程 2 可以安全地访问 data[0]
和 data[1]
。但是,它不保证线程 2 看到的 a
和 b
的值是最新的。也就是说,线程 2 可能会在 a = 3;
和 b = 4;
之前读取 a
和 b
的值。
如果我们将 std::memory_order_consume
替换为 std::memory_order_acquire
,那么线程 2 不仅可以安全地访问 data[0]
和 data[1]
,还可以保证看到 a
和 b
的值是最新的。但是,这会带来额外的性能开销。
第六幕:std::memory_order_consume
的适用场景
std::memory_order_consume
最适合用于以下场景:
- 读多写少的场景:多个线程读取同一个数据结构,只有一个线程写入该数据结构。
- 数据结构是只读的:线程 A 写入数据结构,线程 B 读取数据结构,并且线程 B 不会修改数据结构。
- 数据结构是线程安全的:数据结构内部已经实现了同步机制,例如互斥锁。
第七幕:std::memory_order_consume
的注意事项
在使用 std::memory_order_consume
时,需要注意以下几点:
- 编译器支持:并非所有编译器都完全支持
std::memory_order_consume
。在某些编译器上,std::memory_order_consume
可能会被降级为std::memory_order_acquire
。 - 数据依赖链:
std::memory_order_consume
只能保证直接依赖于原子变量的操作的排序。如果存在多个依赖关系,那么你需要确保所有依赖关系都得到正确的排序。 - 避免循环依赖:循环依赖可能会导致死锁。
第八幕:一个更复杂的例子:无锁队列
让我们来看一个更实际的例子:一个简单的无锁队列。
template <typename T>
class LockFreeQueue {
private:
struct Node {
T data;
Node* next;
};
std::atomic<Node*> head;
std::atomic<Node*> tail;
public:
LockFreeQueue() : head(new Node{}), tail(head.load()) {}
void enqueue(T value) {
Node* newNode = new Node{std::move(value), nullptr};
Node* tailNode = tail.load(std::memory_order_relaxed);
Node* nextNode = nullptr;
//CAS循环,保证入队成功
while (true) {
nextNode = tailNode->next;
if (tailNode != tail.load(std::memory_order_relaxed)) {
tailNode = tail.load(std::memory_order_relaxed); //其他线程可能修改了tail
continue;
}
if (nextNode != nullptr) {
tailNode = tail.load(std::memory_order_relaxed); //其他线程可能修改了tail
continue;
}
if (tailNode->next.compare_exchange_weak(nextNode, newNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) {
break; // 入队成功
}
}
tail.compare_exchange_strong(tailNode, newNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed);
}
std::optional<T> dequeue() {
Node* headNode = head.load(std::memory_order_consume);
Node* nextNode = nullptr;
if (headNode == tail.load(std::memory_order_relaxed)) return std::nullopt; //队列为空
nextNode = headNode->next;
T value = std::move(nextNode->data);
if (head.compare_exchange_strong(headNode, nextNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) {
delete headNode;
return value;
}
return std::nullopt;
}
};
在这个例子中,enqueue
函数使用 std::memory_order_release
来发布新的节点,dequeue
函数使用 std::memory_order_consume
来读取节点的数据。dequeue
函数读取head指向的Node,然后访问这个Node指向的data。这满足了数据依赖关系,因此可以使用consume
来保证data的可见性。
第九幕:std::hardware_interference_size
的补充
在设计并发数据结构时,还有一个需要考虑的因素是缓存行伪共享。
现代 CPU 通常使用多级缓存来提高性能。缓存以缓存行为单位进行存储,通常大小为 64 字节。
如果两个线程访问不同的变量,但是这两个变量位于同一个缓存行中,那么当一个线程修改其中一个变量时,会导致整个缓存行失效,需要重新从内存中加载。这会降低性能。
为了避免缓存行伪共享,我们可以使用 std::hardware_interference_size
来对齐变量,使它们位于不同的缓存行中。
struct alignas(std::hardware_interference_size) Data {
int value;
};
第十幕:总结与展望
std::memory_order_consume
是一种强大的内存排序约束,可以用于优化并发程序的性能。但是,它也比较复杂,需要仔细理解其语义才能正确使用。
记住,选择合适的内存顺序需要根据具体的应用场景进行权衡。没有银弹,只有最合适的方案。
希望今天的讲座能帮助你更好地理解 std::memory_order_consume
。在并发编程的道路上,愿你披荆斩棘,勇攀高峰!
一些额外的思考题:
std::memory_order_consume
和std::memory_order_acquire
的区别是什么?它们分别适用于哪些场景?- 在什么情况下,
std::memory_order_consume
会被降级为std::memory_order_acquire
? - 如何避免缓存行伪共享?
希望这些问题能帮助你更深入地理解并发编程。感谢大家的观看,我们下期再见!