C++ Hazard Pointers 与 `RCU`：解决无锁算法中的内存回收问题

哈喽，各位好！今天咱们聊聊C++里那些个让人头疼，但又不得不面对的内存回收问题，特别是它在无锁算法中的应用。说白了，就是如何在保证程序并发性能的同时，不让内存泄露，也不让程序崩溃。今天的主角就是“Hazard Pointers”和“RCU”（Read-Copy-Update）。

开场白：无锁算法的诱惑与挑战

想象一下，你站在一个繁忙的十字路口，各种车辆川流不息。如果只有一个交警指挥，效率肯定不高。无锁算法就像是取消了交警，让车辆（线程）自己按照规则行驶，避免了锁带来的性能瓶颈。

但是，没有交警，就得担心车辆乱撞（数据竞争），更得担心路面维护（内存管理）。如果一辆车开走后，路面就被拆了，那后面的车肯定要掉坑里！这就是无锁算法中内存回收的难题。

问题来了：内存回收的“死亡时间”

在多线程环境下，一个线程可能正在读取某个数据结构，而另一个线程可能已经删除了这个数据结构。如果读取线程继续访问被删除的内存，就会导致程序崩溃，或者更隐蔽的错误。

所以，内存回收的关键在于找到一个“死亡时间”，在这个时间之后，才能安全地回收内存。这个“死亡时间”必须晚于所有可能访问该内存的线程完成访问的时间。

Hazard Pointers：我的地盘我做主

Hazard Pointers就像是线程们在访问共享数据之前，先插上一根“危险旗帜”。这根旗帜告诉内存回收系统：“嘿，哥们我正在用这个数据，你别动它！”

工作原理：

声明 Hazard Pointer： 每个线程维护一个或多个 Hazard Pointers，本质上就是一些 std::atomic<void*> 类型的变量。
设置 Hazard Pointer： 在访问共享数据之前，线程将 Hazard Pointer 指向要访问的数据。
读取数据： 线程读取数据。
清除 Hazard Pointer： 线程完成访问后，清除 Hazard Pointer。
内存回收： 内存回收系统在回收内存之前，会检查所有线程的 Hazard Pointers，如果发现有 Hazard Pointer 指向要回收的内存，就延迟回收。

代码示例：

#include <atomic>
#include <vector>
#include <thread>
#include <iostream>
#include <memory>

// 简单的共享数据结构
struct Data {
    int value;
};

// Hazard Pointer 管理器
class HazardPointerManager {
public:
    HazardPointerManager(int num_hazard_pointers) : num_hazard_pointers_(num_hazard_pointers), hazard_pointers_(num_hazard_pointers) {}

    std::atomic<void*>& acquire() {
        for (int i = 0; i < num_hazard_pointers_; ++i) {
            void* expected = nullptr;
            if (hazard_pointers_[i].compare_exchange_strong(expected, nullptr)) {
                return hazard_pointers_[i];
            }
        }
        throw std::runtime_error("No available hazard pointers");
    }

    void release(std::atomic<void*>& hazard_pointer) {
        hazard_pointer.store(nullptr);
    }

    bool is_protected(void* ptr) const {
        for (const auto& hp : hazard_pointers_) {
            if (hp.load() == ptr) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

private:
    int num_hazard_pointers_;
    std::vector<std::atomic<void*>> hazard_pointers_;
};

// 全局 Hazard Pointer 管理器 (每个线程可以有多个 hazard pointers)
HazardPointerManager hp_manager(4); // 假设每个线程最多需要4个 hazard pointers

// 模拟共享数据结构的管理
class SharedData {
public:
    SharedData() : data_(std::make_shared<Data>()) {}

    std::shared_ptr<Data> read() {
        std::atomic<void*>& hp = hp_manager.acquire();
        std::shared_ptr<Data> current_data = data_.load();
        hp.store(current_data.get()); // 设置 Hazard Pointer
        //再次读取，防止ABA问题
        if(current_data != data_.load()){
            hp.store(nullptr);
            hp_manager.release(hp);
            return read();
        }

        std::shared_ptr<Data> return_data = data_.load();
        hp_pointer_ = &hp;
        return return_data;
    }

    void done(){
        hp_manager.release(*hp_pointer_);
    }

    bool update(int new_value) {
        std::shared_ptr<Data> old_data = data_.load();
        std::shared_ptr<Data> new_data = std::make_shared<Data>();
        new_data->value = new_value;

        if (data_.compare_exchange_strong(old_data, new_data)) {
            // 成功更新，现在可以安全地删除旧数据
            retire(old_data);
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }

private:

    void retire(std::shared_ptr<Data> old_data) {
        retired_data_.push_back(old_data);

        // 尝试清理退休的数据
        cleanup_retired();
    }

    void cleanup_retired() {
        for (auto it = retired_data_.begin(); it != retired_data_.end(); ) {
            if (!hp_manager.is_protected(it->get())) {
                it = retired_data_.erase(it);
            } else {
                ++it;
            }
        }
    }

    std::atomic<std::shared_ptr<Data>> data_;
    std::vector<std::shared_ptr<Data>> retired_data_;
    std::atomic<void*> *hp_pointer_ = nullptr;
};

int main() {
    SharedData shared_data;

    // 多个线程并发读取和更新数据
    std::vector<std::thread> threads;
    for (int i = 0; i < 4; ++i) {
        threads.emplace_back([&shared_data, i]() {
            for (int j = 0; j < 100; ++j) {
                auto data = shared_data.read();
                std::cout << "Thread " << i << ": Value = " << data->value << std::endl;
                shared_data.done();
                shared_data.update(i * 100 + j);
            }
        });
    }

    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }

    return 0;
}

代码解释：

HazardPointerManager: 管理 Hazard Pointers 的类，负责分配和释放 Hazard Pointers。
SharedData: 模拟共享数据结构，使用 std::atomic<std::shared_ptr<Data>> 来保证原子性。
read(): 读取数据的函数，先获取一个 Hazard Pointer，然后将它指向要读取的数据，最后返回数据。注意，这里使用load两次，是为了防止ABA问题。
update(): 更新数据的函数，使用 CAS 操作来原子地更新数据。如果更新成功，则将旧数据放入 retired_data_ 队列中，等待安全回收。
retire(): 将不再使用的数据放入 retired_data_ 队列。
cleanup_retired(): 遍历 retired_data_ 队列，检查是否有 Hazard Pointer 指向队列中的数据。如果没有，则可以安全地删除数据。
hp_manager.acquire(): 获取一个未使用的 Hazard Pointer。
hp_manager.release(): 释放 Hazard Pointer，使其可以被其他线程使用。
hp_manager.is_protected(): 检查是否有 Hazard Pointer 指向给定的内存地址。

Hazard Pointers 的优点：

简单易懂： 相对于 RCU，Hazard Pointers 的概念更容易理解和实现。
适用于各种数据结构： Hazard Pointers 不依赖于特定的数据结构。

Hazard Pointers 的缺点：

性能开销： 每个线程都需要维护 Hazard Pointers，并且每次访问共享数据都需要设置和清除 Hazard Pointers，这会带来一定的性能开销。
需要预先分配 Hazard Pointers： 需要在程序启动时预先分配 Hazard Pointers，如果 Hazard Pointers 的数量不足，可能会导致程序阻塞。
ABA 问题： 需要使用额外的机制来防止 ABA 问题。上面的代码中使用了double check。

RCU (Read-Copy-Update)：更新就像复制粘贴

RCU 就像是在更新数据的时候，不是直接修改原始数据，而是先复制一份，修改复制品，然后原子地将指针指向复制品。这样，正在读取原始数据的线程仍然可以继续读取，而不会受到更新操作的影响。

工作原理：

读取： 线程直接读取共享数据，不需要任何锁或原子操作。
更新： 线程复制一份共享数据，修改复制品，然后使用原子操作将指向共享数据的指针指向复制品。
宽限期 (Grace Period)： RCU 的关键在于宽限期。宽限期是指所有正在读取旧数据的线程都完成读取的时间段。
回收： 在宽限期结束后，可以安全地回收旧数据。

代码示例：

#include <atomic>
#include <memory>
#include <thread>
#include <iostream>
#include <chrono>

// 共享数据结构
struct Data {
    int value;
};

// RCU 管理器
class RCUManager {
public:
    RCUManager() : data_(std::make_shared<Data>()) {}

    // 读取数据
    std::shared_ptr<Data> read() {
        // RCU 读操作不需要任何锁或原子操作
        return data_.load();
    }

    // 更新数据
    void update(int new_value) {
        // 1. 复制一份旧数据
        std::shared_ptr<Data> new_data = std::make_shared<Data>();
        new_data->value = new_value;

        // 2. 原子地将指针指向新数据
        std::shared_ptr<Data> old_data = data_.exchange(new_data);

        // 3. 将旧数据放入回收队列
        retire(old_data);
    }

    // 启动宽限期
    void start_grace_period() {
        // 在实际应用中，需要使用机制来通知所有线程进入宽限期
        // 这里简单地使用 sleep 来模拟宽限期
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
    }

private:
    // 回收旧数据
    void retire(std::shared_ptr<Data> old_data) {
        // 将旧数据放入回收队列
        retired_data_.push_back(old_data);

        // 尝试清理回收队列
        cleanup_retired();
    }

    void cleanup_retired() {
        // 启动宽限期
        start_grace_period();

        // 在宽限期结束后，可以安全地回收旧数据
        retired_data_.clear();
    }

    std::atomic<std::shared_ptr<Data>> data_;
    std::vector<std::shared_ptr<Data>> retired_data_;
};

int main() {
    RCUManager rcu_manager;

    // 多个线程并发读取和更新数据
    std::vector<std::thread> threads;
    for (int i = 0; i < 4; ++i) {
        threads.emplace_back([&rcu_manager, i]() {
            for (int j = 0; j < 100; ++j) {
                auto data = rcu_manager.read();
                std::cout << "Thread " << i << ": Value = " << data->value << std::endl;
                rcu_manager.update(i * 100 + j);
            }
        });
    }

    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }

    return 0;
}

代码解释：

RCUManager: 管理 RCU 数据的类。
read(): 读取数据的函数，直接返回指向数据的指针，不需要任何锁或原子操作。
update(): 更新数据的函数，复制一份旧数据，修改复制品，然后使用 std::atomic::exchange 原子地将指针指向复制品。
retire(): 将旧数据放入 retired_data_ 队列中，等待宽限期结束后回收。
start_grace_period(): 启动宽限期，这里简单地使用 std::this_thread::sleep_for 来模拟宽限期。
cleanup_retired(): 在宽限期结束后，清理 retired_data_ 队列，回收旧数据。

RCU 的优点：

高性能读取： RCU 的读取操作不需要任何锁或原子操作，因此读取性能非常高。
适用于读多写少的场景： RCU 非常适用于读多写少的场景，例如路由表、设备驱动程序等。

RCU 的缺点：

更新开销： RCU 的更新操作需要复制数据，因此更新开销比较大。
需要宽限期： RCU 需要宽限期来保证数据的安全回收，宽限期的长度需要根据具体的应用场景来确定。
实现复杂： RCU 的实现比较复杂，需要仔细考虑各种情况。

Hazard Pointers vs RCU：一场友谊赛

特性	Hazard Pointers	RCU
读取性能	较低，需要设置和清除 Hazard Pointers	很高，不需要任何锁或原子操作
更新性能	较高，直接修改数据	较低，需要复制数据
实现复杂度	较低，相对容易理解和实现	较高，需要仔细考虑宽限期等问题
适用场景	读写比例均衡的场景，各种数据结构	读多写少的场景，例如路由表、设备驱动程序等
内存回收机制	显式地检查 Hazard Pointers，延迟回收	隐式地依赖宽限期，批量回收
ABA问题	需要额外的机制来防止ABA问题，例如double check	需要原子操作保证指针更新的原子性

总结：选择适合你的武器

Hazard Pointers 和 RCU 都是解决无锁算法中内存回收问题的有效方法。选择哪种方法取决于具体的应用场景和性能需求。

如果你的应用读写比例均衡，并且需要支持各种数据结构，那么 Hazard Pointers 可能更适合你。
如果你的应用读多写少，并且对读取性能要求非常高，那么 RCU 可能更适合你。

友情提示：

无锁算法本身就具有一定的复杂性，需要仔细设计和测试。
在选择内存回收方法时，要充分考虑性能、复杂度和适用场景。
可以使用工具来帮助你分析和调试无锁算法，例如 Valgrind、ThreadSanitizer 等。

希望今天的讲解能够帮助大家更好地理解 C++ 中的 Hazard Pointers 和 RCU，并在实际项目中应用它们来解决无锁算法中的内存回收问题。记住，没有银弹，只有最适合你的解决方案！

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