C++ `memory_order_consume` 的精确运用:数据依赖排序的微妙之处

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;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_acquirestd::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:

  1. 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。
  2. 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_acquirestd::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]data[1]。但是,它不保证线程 2 看到的 ab 的值是最新的。也就是说,线程 2 可能会在 a = 3;b = 4; 之前读取 ab 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]data[1],还可以保证看到 ab 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:

  1. std::memory_order_consumestd::memory_order_acquire 的区别是什么?它们分别适用于哪些场景?
  2. 在什么情况下,std::memory_order_consume 会被降级为 std::memory_order_acquire
  3. 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!

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注