C++ 指令重排与内存模型:编译器和 CPU 的优化对并发的影响

好的,没问题。让我们开始吧!

各位好,欢迎来到今天的“C++指令重排与内存模型:编译器和CPU的优化对并发的影响”讲座。今天咱们要聊聊C++里那些“暗箱操作”——指令重排和内存模型,它们就像隐藏在代码背后的影子,悄无声息地影响着并发程序的行为。

一、 什么是指令重排?

想象一下,你写了一段代码,就像给厨房下了一道菜谱,但是厨师(编译器和CPU)可不一定完全按照你的菜谱来做。他们可能会为了优化效率,调整一下做菜的顺序,这就是所谓的指令重排。

指令重排分为以下几种:

  • 编译器优化重排: 编译器在不改变单线程程序语义的前提下,对指令进行重新排序,以提高程序的执行效率。
  • CPU指令重排: CPU也可能为了提高执行效率,对指令进行乱序执行。

举个简单的例子:

#include <iostream>
#include <thread>

int a = 0;
int b = 0;
int x = 0;
int y = 0;

void thread1() {
  a = 1;
  x = b;
}

void thread2() {
  b = 1;
  y = a;
}

int main() {
  for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
    a = 0;
    b = 0;
    x = 0;
    y = 0;

    std::thread t1(thread1);
    std::thread t2(thread2);

    t1.join();
    t2.join();

    if (x == 0 && y == 0) {
      std::cout << "x = " << x << ", y = " << y << std::endl;
      break;
    }
  }

  return 0;
}

这段代码看起来很简单,两个线程分别给 ab 赋值,然后读取对方的值赋给 xy。按照直觉,xy 不可能同时为 0。因为要么 thread1 先执行,a 先被赋值为 1,thread2 读到的 a 就是 1;要么 thread2 先执行,b 先被赋值为 1,thread1 读到的 b 就是 1。

但是,如果你运行这段代码,你会发现 xy 偶尔会同时为 0!这就是指令重排在捣鬼。编译器或者 CPU 可能将 a = 1x = b 的顺序颠倒,或者将 b = 1y = a 的顺序颠倒。这样,就可能出现 xy 同时读取到对方的初始值 0 的情况。

二、 C++内存模型:游戏规则的制定者

C++内存模型定义了多线程环境下,程序中各个变量的访问规则。它就像一套游戏规则,告诉编译器和 CPU 在进行指令重排时,哪些操作必须遵守,哪些操作可以自由发挥。

C++11引入了新的内存模型,它主要定义了以下几个概念:

  • 原子操作(Atomic Operations): 原子操作是不可分割的操作,要么全部执行,要么完全不执行。它们可以保证在多线程环境下,对共享变量的访问是安全的。
  • 内存顺序(Memory Order): 内存顺序指定了原子操作之间的同步关系。不同的内存顺序提供了不同的同步保证和性能开销。

常用的内存顺序包括:

内存顺序 含义 开销
std::memory_order_relaxed 最宽松的内存顺序,只保证原子性,不提供任何同步保证。 最低
std::memory_order_acquire 当一个线程读取一个原子变量时,使用 acquire 顺序可以保证在读取操作之后,所有发生在另一个线程的 release 操作之前的写入操作,对当前线程可见。 中等
std::memory_order_release 当一个线程写入一个原子变量时,使用 release 顺序可以保证在写入操作之前,所有发生在当前线程的操作,对随后执行 acquire 操作的线程可见。 中等
std::memory_order_acq_rel 同时具有 acquirerelease 的特性。既可以保证读取操作之后的可见性,又可以保证写入操作之前的可见性。通常用于修改原子变量。 较高
std::memory_order_seq_cst 最强的内存顺序,提供全局的顺序一致性。所有线程看到的原子操作的顺序都是相同的。默认的原子操作内存顺序就是 seq_cst 最高

三、 如何避免指令重排带来的问题?

既然指令重排这么坑,那我们该如何避免它带来的问题呢? 主要有以下几种方式:

  1. 使用原子操作和内存顺序: 使用原子操作可以保证对共享变量的访问是安全的。选择合适的内存顺序可以控制指令重排的行为,保证程序的正确性。

    #include <iostream>
    #include <thread>
    #include <atomic>
    
    std::atomic<int> a{0};
    std::atomic<int> b{0};
    int x = 0;
    int y = 0;
    
    void thread1() {
      a.store(1, std::memory_order_release);
      x = b.load(std::memory_order_acquire);
    }
    
    void thread2() {
      b.store(1, std::memory_order_release);
      y = a.load(std::memory_order_acquire);
    }
    
    int main() {
      for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
        a.store(0, std::memory_order_relaxed);
        b.store(0, std::memory_order_relaxed);
        x = 0;
        y = 0;
    
        std::thread t1(thread1);
        std::thread t2(thread2);
    
        t1.join();
        t2.join();
    
        if (x == 0 && y == 0) {
          std::cout << "x = " << x << ", y = " << y << std::endl;
          // 现在不会再输出了,因为使用了atomic和memory order
          break;
        }
      }
    
      return 0;
    }

    在这个例子中,我们使用了 std::atomic 来声明 ab,并使用了 memory_order_releasememory_order_acquire 来保证线程之间的同步。a.store(1, std::memory_order_release) 保证了在 a 被赋值为 1 之前的所有操作都对其他线程可见。b.load(std::memory_order_acquire) 保证了在读取 b 的值之后,所有发生在其他线程的 release 操作之前的写入操作都对当前线程可见。 这样,就可以避免 xy 同时为 0 的情况。

  2. 使用互斥锁(Mutex): 互斥锁可以保证在同一时刻,只有一个线程可以访问共享资源。互斥锁会隐式地包含内存屏障,防止指令重排。

    #include <iostream>
    #include <thread>
    #include <mutex>
    
    int a = 0;
    int b = 0;
    int x = 0;
    int y = 0;
    std::mutex mtx;
    
    void thread1() {
      std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
      a = 1;
      x = b;
    }
    
    void thread2() {
      std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
      b = 1;
      y = a;
    }
    
    int main() {
      for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
        a = 0;
        b = 0;
        x = 0;
        y = 0;
    
        std::thread t1(thread1);
        std::thread t2(thread2);
    
        t1.join();
        t2.join();
    
        if (x == 0 && y == 0) {
          std::cout << "x = " << x << ", y = " << y << std::endl;
          // 现在不会再输出了,因为使用了mutex
          break;
        }
      }
    
      return 0;
    }

    在这个例子中,我们使用 std::mutex 来保护对 ab 的访问。std::lock_guard 会在构造时自动加锁,在析构时自动解锁,保证了对共享资源的互斥访问。 互斥锁的加锁和解锁操作都包含了内存屏障,可以防止指令重排。

  3. 使用条件变量(Condition Variable): 条件变量通常与互斥锁一起使用,用于线程间的同步。条件变量的 waitnotify 操作也包含了内存屏障。

  4. 避免数据竞争(Data Race): 数据竞争是指多个线程同时访问同一个共享变量,并且至少有一个线程在进行写操作。数据竞争会导致未定义的行为,应该尽量避免。

四、 深入理解内存模型:以 std::memory_order_seq_cst 为例

std::memory_order_seq_cst 是最强的内存顺序,它提供了全局的顺序一致性。这意味着所有线程看到的原子操作的顺序都是相同的。

让我们通过一个例子来理解 seq_cst 的含义:

#include <iostream>
#include <thread>
#include <atomic>

std::atomic<bool> x{false};
std::atomic<bool> y{false};
std::atomic<int> z{0};

void write_x() {
  x.store(true, std::memory_order_seq_cst);
}

void write_y() {
  y.store(true, std::memory_order_seq_cst);
}

void read_x_then_y() {
  while (!x.load(std::memory_order_seq_cst));
  if (y.load(std::memory_order_seq_cst)) {
    z++;
  }
}

void read_y_then_x() {
  while (!y.load(std::memory_order_seq_cst));
  if (x.load(std::memory_order_seq_cst)) {
    z++;
  }
}

int main() {
  std::thread a(write_x);
  std::thread b(write_y);
  std::thread c(read_x_then_y);
  std::thread d(read_y_then_x);

  a.join();
  b.join();
  c.join();
  d.join();

  std::cout << "z = " << z << std::endl;

  return 0;
}

在这个例子中,我们有四个线程:

  • write_x 线程将 x 设置为 true
  • write_y 线程将 y 设置为 true
  • read_x_then_y 线程等待 x 变为 true,然后读取 y 的值,如果 ytrue,则将 z 加 1。
  • read_y_then_x 线程等待 y 变为 true,然后读取 x 的值,如果 xtrue,则将 z 加 1。

由于我们使用了 std::memory_order_seq_cst,所以所有线程看到的原子操作的顺序都是相同的。这意味着,要么 x 先被设置为 true,然后 y 被设置为 true;要么 y 先被设置为 true,然后 x 被设置为 true

  • 如果 x 先被设置为 true,然后 y 被设置为 true,那么 read_x_then_y 线程会先看到 x 变为 true,然后读取 y 的值,此时 y 也为 true,所以 z 会加 1。read_y_then_x 线程会后看到 y 变为 true,然后读取 x 的值,此时 x 也为 true,所以 z 也会加 1。最终 z 的值为 2。
  • 如果 y 先被设置为 true,然后 x 被设置为 true,那么 read_y_then_x 线程会先看到 y 变为 true,然后读取 x 的值,此时 x 也为 true,所以 z 会加 1。read_x_then_y 线程会后看到 x 变为 true,然后读取 y 的值,此时 y 也为 true,所以 z 也会加 1。最终 z 的值为 2。

因此,无论 xy 的设置顺序如何,最终 z 的值都为 2。

五、 性能考量:选择合适的内存顺序

虽然 std::memory_order_seq_cst 提供了最强的同步保证,但是它的性能开销也是最高的。因为它需要保证所有线程看到的原子操作的顺序都是相同的,这需要进行大量的同步操作。

在实际开发中,我们应该根据具体的需求选择合适的内存顺序。如果不需要全局的顺序一致性,可以使用 std::memory_order_acquirestd::memory_order_release 来进行线程间的同步。它们的性能开销比 std::memory_order_seq_cst 低,但仍然可以保证程序的正确性。

如果只需要保证原子性,而不需要任何同步保证,可以使用 std::memory_order_relaxed。它的性能开销最低,但是需要非常小心地使用,因为它可能会导致数据竞争。

六、总结:指令重排和内存模型是并发编程的基石

指令重排和内存模型是并发编程中非常重要的概念。理解它们可以帮助我们编写出正确、高效的并发程序。

  • 指令重排是编译器和 CPU 为了优化性能而进行的。
  • C++内存模型定义了多线程环境下,程序中各个变量的访问规则。
  • 使用原子操作和内存顺序可以避免指令重排带来的问题。
  • 应该根据具体的需求选择合适的内存顺序,以平衡性能和正确性。

希望今天的讲座能帮助大家更好地理解 C++ 的指令重排和内存模型。记住,并发编程是一门艺术,需要不断地学习和实践才能掌握。 谢谢大家!

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