哈喽，各位好！今天咱们聊聊一个听起来有点高大上，但实际上原理挺简单的并发编程技巧——RCU，也就是Read-Copy Update。别害怕，虽然名字里有“Update”，但它其实是个读多写少的场景神器，能让你在高并发环境下实现无锁的读取操作，听起来是不是就很激动人心？
一、RCU：名字很唬人，原理很简单
RCU，顾名思义，就是“读-复制-更新”。它的核心思想是：
- 读（Read）： 读取数据时，不需要加锁，直接读。
- 复制（Copy）： 修改数据时，先复制一份数据的副本。
- 更新（Update）： 修改副本，然后用修改后的副本替换旧数据。
是不是感觉有点像影子替身术？旧数据还在，新数据已经准备好了，然后瞬间切换，给人的感觉就是数据被更新了，但实际上旧数据还在某个地方待命。
二、为什么RCU能做到无锁读取？
关键就在于“旧数据待命”。RCU依赖于一个很重要的概念——宽限期（Grace Period）。
- 宽限期： 指的是所有已经开始的读取操作都已经完成的时期。
也就是说，在宽限期内，可以确定之前启动的所有读取操作都已经结束，没有线程还在读取旧数据了。这个时候，我们就可以安全地释放旧数据占用的内存。
那么，如何判断宽限期已经结束呢？这就需要操作系统的支持了，通常会使用类似synchronize_rcu()这样的函数，它会阻塞当前线程，直到所有CPU上的所有线程都离开了RCU保护区域。
三、RCU的适用场景：读多写少
RCU最适合的场景就是读多写少。想象一下，一个配置中心，99%的时间都在读取配置，只有1%的时间需要更新配置。如果每次读取都要加锁，那性能损耗就太大了。而RCU就能完美解决这个问题，让读取操作畅通无阻。
四、RCU的代码实现：举个栗子
为了更好地理解RCU，我们来用C++实现一个简单的RCU示例。假设我们要维护一个链表，允许并发读取和修改链表节点。
#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <vector>
#include <mutex>
#include <chrono>
#include <rcu_synchronize.h> // 需要自己实现或使用第三方库，这里只是一个占位符
struct Node {
int data;
Node* next;
};
std::atomic<Node*> head{nullptr};
std::mutex update_mutex; // 保护更新操作，防止多个线程同时修改链表
// RCU同步函数，需要操作系统或第三方库支持
void synchronize_rcu() {
// 这里只是一个模拟实现，实际使用需要根据操作系统或第三方库进行调整
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10)); // 模拟宽限期
}
// 读取链表
int read_list() {
Node* current = head.load(std::memory_order_relaxed); // relaxed读取，性能更高
int sum = 0;
while (current != nullptr) {
sum += current->data;
current = current->next;
}
return sum;
}
// 更新链表
void update_list(int value) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(update_mutex); // 使用互斥锁保护更新操作
Node* old_head = head.load(std::memory_order_relaxed);
Node* new_node = new Node{value, old_head}; // 创建新节点，指向旧链表
head.store(new_node, std::memory_order_release); // release 保证 new_node 在 store 之前完成写入
// 等待宽限期结束
synchronize_rcu();
// 释放旧链表
Node* current = old_head;
while (current != nullptr) {
Node* next = current->next;
delete current;
current = next;
}
}
int main() {
// 创建多个线程并发读取和更新链表
std::vector<std::thread> threads;
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
threads.emplace_back([&]() {
for (int j = 0; j < 100; ++j) {
if (rand() % 100 < 10) { // 10%的概率更新链表
update_list(rand() % 100);
} else { // 90%的概率读取链表
read_list();
}
}
});
}
// 等待所有线程结束
for (auto& thread : threads) {
thread.join();
}
std::cout << "Done!" << std::endl;
return 0;
}代码解释：
Node结构体： 定义链表节点，包含数据和指向下一个节点的指针。head原子变量：std::atomic<Node*>，指向链表头节点，使用原子操作保证线程安全。update_mutex互斥锁： 用于保护更新操作，防止多个线程同时修改链表。虽然RCU主要目标是无锁读取，但更新操作仍然需要同步机制，这里选择使用互斥锁，也可以选择其他的同步原语。synchronize_rcu()函数： 这是RCU的核心，用于等待宽限期结束。注意，上面代码中synchronize_rcu()只是一个模拟实现，实际使用需要根据操作系统或第三方库进行调整。 Linux内核提供了synchronize_rcu()函数，但在用户空间需要借助其他库或自行实现。read_list()函数： 读取链表，直接遍历链表，不需要加锁。 使用std::memory_order_relaxed原子读取，性能更高，因为读取操作不需要与其他操作建立顺序关系。update_list()函数： 更新链表，先复制一份链表的副本，然后修改副本，最后用副本替换旧链表。 使用互斥锁update_mutex保护更新操作。 使用std::memory_order_release原子存储，保证新节点在存储之前完成写入。在更新之后，调用synchronize_rcu()等待宽限期结束，然后释放旧链表的内存。main()函数： 创建多个线程并发读取和更新链表。
五、RCU的优缺点
优点：
- 无锁读取： 在高并发读取场景下，性能极高。
- 简单易懂： 原理简单，容易理解和实现（相对于其他复杂的并发算法）。
缺点：
- 写操作开销大： 需要复制数据，修改副本，然后替换旧数据，写操作的性能相对较低。
- 内存占用高： 在宽限期内，旧数据仍然占用内存。
- 需要操作系统支持：
synchronize_rcu()函数需要操作系统的支持。 - 不适用于频繁更新的场景： 如果数据频繁更新，RCU的性能优势就不明显了。
总结一下，咱们用表格来清晰地展示一下：
| 特性 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 读取性能 | 极高，无锁读取 | 无 |
| 写入性能 | 较低，需要复制和更新 | 写入操作开销大，需要同步机制 |
| 内存占用 | 较高，宽限期内旧数据占用内存 | 需要考虑内存管理 |
| 适用场景 | 读多写少的并发场景 | 不适用于频繁更新的场景 |
| 实现复杂度 | 中等，需要理解宽限期和同步机制 | 需要操作系统或第三方库支持synchronize_rcu |
六、RCU的实际应用
RCU在很多实际应用中都有广泛的应用，比如：
- Linux内核： Linux内核中大量使用了RCU，用于管理各种数据结构，例如路由表、设备驱动等。
- 数据库系统： 一些数据库系统使用RCU来实现无锁读取，提高查询性能。
- 网络设备： 网络设备中使用RCU来管理路由表、ARP表等。
- 配置中心： 配置中心可以使用RCU来提供高并发的配置读取服务。
七、RCU的变种：Grace Period Based Reclamation (GPBR)
GPBR是RCU的一种变种，它使用一种更高效的宽限期检测方法，可以减少synchronize_rcu()的开销。GPBR的核心思想是：
- epoch： 将时间划分为不同的epoch，每个epoch都有一个唯一的ID。
- reader： 读取数据时，记录当前所在的epoch。
- writer： 更新数据时，记录当前所在的epoch。
- 宽限期： 宽限期结束的条件是，所有reader都离开了旧的epoch。
GPBR的优点是：
- 更高效的宽限期检测： 可以减少
synchronize_rcu()的开销。 - 更高的并发性： 可以支持更高的并发读取和写入操作。
八、自己实现synchronize_rcu()：一个简易的示例
虽然通常依赖操作系统或第三方库，但如果想深入理解RCU，尝试自己实现一个简易的synchronize_rcu()也是很有帮助的。以下是一个基于原子变量和线程计数的简化示例，仅用于学习目的，不建议在生产环境中使用：
#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <vector>
#include <mutex>
#include <chrono>
std::atomic<int> reader_count{0}; // 记录当前正在读取数据的线程数量
std::mutex reader_mutex; // 保护 reader_count
// 模拟 RCU 保护区域的进入和退出
class RCUGuard {
public:
RCUGuard() {
std::lock_guard<std::mutex> lock(reader_mutex);
reader_count++;
}
~RCUGuard() {
std::lock_guard<std::mutex> lock(reader_mutex);
reader_count--;
}
};
// 简易的 synchronize_rcu 实现
void synchronize_rcu() {
// 等待 reader_count 变为 0，表示所有 reader 都已离开 RCU 保护区域
while (reader_count > 0) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1)); // 短暂睡眠，避免 busy-waiting
}
}
struct Node {
int data;
Node* next;
};
std::atomic<Node*> head{nullptr};
std::mutex update_mutex; // 保护更新操作
// 读取链表
int read_list() {
RCUGuard guard; // 进入 RCU 保护区域
Node* current = head.load(std::memory_order_relaxed);
int sum = 0;
while (current != nullptr) {
sum += current->data;
current = current->next;
}
return sum;
}
// 更新链表
void update_list(int value) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(update_mutex); // 使用互斥锁保护更新操作
Node* old_head = head.load(std::memory_order_relaxed);
Node* new_node = new Node{value, old_head};
head.store(new_node, std::memory_order_release);
// 等待宽限期结束
synchronize_rcu();
// 释放旧链表
Node* current = old_head;
while (current != nullptr) {
Node* next = current->next;
delete current;
current = next;
}
}
int main() {
// ... (main 函数内容与之前的示例类似，省略)
std::cout << "Done!" << std::endl;
return 0;
}代码解释：
reader_count原子变量： 记录当前正在读取数据的线程数量。reader_mutex互斥锁： 用于保护reader_count的修改。RCUGuard类： 用于在读取数据时自动增加和减少reader_count。 在构造函数中增加reader_count，在析构函数中减少reader_count。synchronize_rcu()函数： 等待reader_count变为 0，表示所有 reader 都已离开 RCU 保护区域。 这是一个非常简化的实现，存在 busy-waiting 的问题，不建议在生产环境中使用。
九、总结：RCU，并发编程的利器
RCU是一种非常有效的并发编程技巧，尤其是在读多写少的场景下。它可以让你实现无锁的读取操作，从而提高程序的性能。当然，RCU也有一些缺点，比如写操作开销大、内存占用高等。因此，在选择使用RCU时，需要根据具体的应用场景进行权衡。希望今天的分享能让你对RCU有一个更深入的了解，并在实际开发中灵活运用。
记住，没有银弹，只有最适合的工具！ 祝大家编程愉快！