哈喽，各位好！今天咱们来聊聊 C++ 原子操作的无锁算法设计，这可是个既炫酷又实用的话题。想象一下，你的程序里一堆线程嗷嗷待哺，都想抢着访问同一个数据结构，如果用传统的锁，那就像排队上厕所，一个一个来，效率低到爆。而无锁算法就像给每个人发一个私人马桶，想上就上，谁也不耽误谁，这感觉是不是很爽？
当然，无锁算法也不是那么容易驾驭的，它就像一匹野马，需要你用原子操作这根缰绳牢牢控制住。今天我们就来一起学习如何驯服这匹野马，设计出高性能的非阻塞数据结构。
1. 原子操作：无锁算法的基石
原子操作，顾名思义，就是不可分割的操作。在多线程环境下，原子操作要么全部执行，要么全部不执行，不会出现执行到一半被其他线程打断的情况。这就像你用支付宝转账，要么成功，要么失败，不会出现钱扣了，但对方没收到的情况。
C++11 引入了 <atomic> 头文件，提供了丰富的原子操作类型和函数。常用的原子操作包括：
- 原子读 (Atomic Load): 从原子变量读取值，保证读取到的值是最新的，不会出现数据撕裂。
- 原子写 (Atomic Store): 将新值写入原子变量，保证写入操作是原子的，不会出现写一半被其他线程覆盖的情况。
- 原子交换 (Atomic Exchange): 将原子变量的值替换为新值，并返回旧值。
- 原子比较并交换 (Atomic Compare-and-Swap, CAS): 如果原子变量的值等于预期值，则将其替换为新值。否则，不进行任何操作。CAS 是无锁算法的核心，后面我们会重点介绍。
- 原子加/减 (Atomic Add/Subtract): 对原子变量进行加/减操作。
代码示例：
#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
std::atomic<int> counter(0); // 初始化原子计数器为 0
void increment() {
for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
counter++; // 原子加操作
}
}
int main() {
std::thread t1(increment);
std::thread t2(increment);
t1.join();
t2.join();
std::cout << "Counter value: " << counter << std::endl; // 预期结果是 200000
return 0;
}在这个例子中，counter 是一个原子变量，多个线程可以同时对其进行加操作，而不会出现数据竞争。
2. CAS：无锁算法的灵魂
CAS (Compare-and-Swap) 是无锁算法的灵魂，它就像一个精明的保安，只有当原子变量的值和你的预期一致时，才允许你修改它。如果值已经被别人改过了，那你就得重新来过。
CAS 的基本原理如下：
- 读取原子变量的当前值。
- 计算出你想要设置的新值。
- 使用 CAS 操作，将原子变量的当前值与你的预期值进行比较。
- 如果当前值等于预期值，则将原子变量的值设置为新值，并返回 true。
- 如果当前值不等于预期值，则不进行任何操作，并返回 false。
代码示例：
#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
std::atomic<int> value(10);
void tryUpdate(int expected, int newValue) {
if (value.compare_exchange_weak(expected, newValue)) {
std::cout << "Successfully updated value from " << expected << " to " << newValue << std::endl;
} else {
std::cout << "Failed to update value. Expected value was " << expected << ", but current value is " << value.load() << std::endl;
}
}
int main() {
std::thread t1([&]() { tryUpdate(10, 20); });
std::thread t2([&]() { tryUpdate(10, 30); });
t1.join();
t2.join();
std::cout << "Final value: " << value.load() << std::endl;
return 0;
}在这个例子中，两个线程都尝试将 value 的值从 10 修改为不同的值。只有一个线程能够成功，因为 CAS 操作保证了只有一个线程能够在原子变量的值等于预期值时才能进行修改。
compare_exchange_weak 和 compare_exchange_strong 的区别：
C++ 提供了 compare_exchange_weak 和 compare_exchange_strong 两种 CAS 操作。它们的区别在于：
compare_exchange_strong：保证只有在原子变量的值等于预期值时才能成功。如果 CAS 操作失败，一定是由于原子变量的值被其他线程修改了。compare_exchange_weak：允许在原子变量的值等于预期值时也可能失败，即使没有其他线程修改原子变量的值。这种失败被称为“伪失败 (spurious failure)”。
一般来说，compare_exchange_weak 的性能比 compare_exchange_strong 更好，因为它允许编译器进行更多的优化。但是，在使用 compare_exchange_weak 时，需要在一个循环中进行重试，直到 CAS 操作成功为止。
3. 无锁数据结构的设计模式
有了原子操作和 CAS 操作，我们就可以开始设计无锁数据结构了。下面介绍几种常见的无锁数据结构设计模式：
-
循环重试 (Retry Loop): 这是最基本的无锁算法设计模式。它通过在一个循环中不断尝试 CAS 操作，直到成功为止。
bool update(int expected, int newValue) { int current = expected; while (!value.compare_exchange_weak(current, newValue)) { // CAS 失败，重新读取当前值 current = expected; // 重新设定 expected 值很重要,否则会死循环 } return true; } -
辅助数据结构 (Auxiliary Data Structures): 有时候，直接对数据结构进行无锁操作比较困难，可以引入辅助数据结构，例如标记位、版本号等，来简化无锁算法的设计。
-
内存回收 (Memory Reclamation): 无锁算法中，删除节点时不能直接释放内存，因为可能还有其他线程正在访问该节点。需要使用特殊的内存回收机制，例如 Hazard Pointers、Epoch-Based Reclamation (EBR) 等，来延迟释放内存，直到没有线程再访问该节点为止。
4. 常见的无锁数据结构及其实现
下面我们来看看几种常见的无锁数据结构的实现：
4.1 无锁栈 (Lock-Free Stack)
无锁栈是一种后进先出 (LIFO) 的数据结构，多个线程可以并发地进行 push 和 pop 操作，而不需要使用锁。
实现原理：
无锁栈使用一个原子指针 head 指向栈顶元素。push 操作创建一个新节点，并将新节点的 next 指针指向当前的 head，然后使用 CAS 操作将 head 指向新节点。pop 操作使用 CAS 操作将 head 指向栈顶元素的 next 指针，并返回栈顶元素的值。
代码示例：
#include <iostream>
#include <atomic>
#include <memory> // std::shared_ptr
template <typename T>
class LockFreeStack {
private:
struct Node {
T data;
Node* next;
Node(T data) : data(data), next(nullptr) {}
};
std::atomic<Node*> head;
public:
LockFreeStack() : head(nullptr) {}
void push(T value) {
Node* newNode = new Node(value);
Node* oldHead = head.load(std::memory_order_relaxed); // relaxed memory order
do {
newNode->next = oldHead;
} while (!head.compare_exchange_weak(oldHead, newNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)); // release memory order on success
}
std::shared_ptr<T> pop() {
Node* oldHead = head.load(std::memory_order_relaxed); // relaxed memory order
while (oldHead != nullptr) {
Node* newHead = oldHead->next;
if (head.compare_exchange_weak(oldHead, newHead, std::memory_order_acquire, std::memory_order_relaxed)) { // acquire memory order on success
std::shared_ptr<T> result = std::make_shared<T>(oldHead->data);
delete oldHead; // IMPORTANT: Memory management strategy needed for lock-free structures. Using simple delete here for demonstration purposes only.
return result;
}
}
return nullptr; // Stack is empty
}
};
int main() {
LockFreeStack<int> stack;
stack.push(10);
stack.push(20);
stack.push(30);
std::shared_ptr<int> value = stack.pop();
if (value) {
std::cout << "Popped value: " << *value << std::endl; // Output: Popped value: 30
}
value = stack.pop();
if (value) {
std::cout << "Popped value: " << *value << std::endl; // Output: Popped value: 20
}
value = stack.pop();
if (value) {
std::cout << "Popped value: " << *value << std::endl; // Output: Popped value: 10
}
value = stack.pop();
if (value) {
std::cout << "Popped value: " << *value << std::endl;
} else {
std::cout << "Stack is empty" << std::endl; // Output: Stack is empty
}
return 0;
}注意：
std::memory_order_relaxed: 最宽松的内存顺序，仅保证原子性，不保证顺序性。 适用于不涉及线程间同步的情况。std::memory_order_release: 释放语义，保证在该操作之前的写操作对其他线程可见。std::memory_order_acquire: 获取语义，保证在该操作之后读操作能看到其他线程在该操作之前的写操作。
4.2 无锁队列 (Lock-Free Queue)
无锁队列是一种先进先出 (FIFO) 的数据结构，多个线程可以并发地进行 enqueue 和 dequeue 操作，而不需要使用锁。
实现原理：
无锁队列使用两个原子指针 head 和 tail 分别指向队列的头部和尾部。enqueue 操作创建一个新节点，并将新节点添加到队列的尾部，然后使用 CAS 操作更新 tail 指针。dequeue 操作使用 CAS 操作从队列的头部移除一个节点，并更新 head 指针。
代码示例 (简化版，存在ABA问题，仅用于演示基本思想):
#include <iostream>
#include <atomic>
template <typename T>
class LockFreeQueue {
private:
struct Node {
T data;
Node* next;
Node(T data) : data(data), next(nullptr) {}
};
std::atomic<Node*> head;
std::atomic<Node*> tail;
public:
LockFreeQueue() : head(new Node(T())), tail(head.load()) {} // Dummy node
void enqueue(T value) {
Node* newNode = new Node(value);
Node* oldTail = tail.load(std::memory_order_relaxed);
while (true) {
Node* next = oldTail->next;
if (oldTail == tail.load(std::memory_order_relaxed)) {
if (next == nullptr) {
if (tail.compare_exchange_weak(oldTail, newNode, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) { // Try to link the new node
tail.store(newNode, std::memory_order_release);
return;
}
} else {
// Another thread has updated tail
tail.compare_exchange_weak(oldTail, next, std::memory_order_relaxed, std::memory_order_relaxed);
}
} else {
oldTail = tail.load(std::memory_order_relaxed); // Lost race, reload
}
}
}
T dequeue() {
while (true) {
Node* oldHead = head.load(std::memory_order_relaxed);
Node* oldTail = tail.load(std::memory_order_relaxed);
Node* next = oldHead->next;
if (oldHead == head.load(std::memory_order_relaxed)) {
if (oldHead == oldTail) {
if (next == nullptr) {
return T(); // Queue is empty (return default value)
}
tail.compare_exchange_weak(oldTail, next, std::memory_order_relaxed, std::memory_order_relaxed); // Help advance tail
} else {
if (head.compare_exchange_weak(oldHead, next, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) {
T value = next->data;
delete oldHead; // IMPORTANT: Memory management strategy needed. Simplistic delete.
return value;
}
}
}
}
}
};
int main() {
LockFreeQueue<int> queue;
queue.enqueue(10);
queue.enqueue(20);
queue.enqueue(30);
std::cout << "Dequeued value: " << queue.dequeue() << std::endl; // Output: Dequeued value: 10
std::cout << "Dequeued value: " << queue.dequeue() << std::endl; // Output: Dequeued value: 20
std::cout << "Dequeued value: " << queue.dequeue() << std::endl; // Output: Dequeued value: 30
std::cout << "Dequeued value: " << queue.dequeue() << std::endl; // Output: Dequeued value: 0 (default int value indicating empty queue)
return 0;
}注意：
- 这个简化版的无锁队列存在 ABA 问题，即一个节点被出队后又被重新入队，可能会导致 CAS 操作错误。
- 实际应用中，需要使用更复杂的算法来解决 ABA 问题，例如使用版本号、Hazard Pointers 等。
- 内存管理非常重要，需要谨慎处理节点的分配和释放，避免内存泄漏。
5. ABA 问题及其解决方案
ABA 问题是指在 CAS 操作中，一个变量的值从 A 变为 B，然后再变回 A，CAS 操作会认为变量的值没有发生变化，从而导致错误。
举个例子：
假设有一个无锁栈，栈顶元素是 A。线程 1 尝试 pop 操作，读取到栈顶元素 A。此时，线程 2 也尝试 pop 操作，成功 pop 掉 A，然后又 push 了一个新的元素 B，接着又 pop 掉 B，最后又 push 回了 A。这时，线程 1 再次执行 CAS 操作，发现栈顶元素仍然是 A，就认为栈没有发生变化，从而导致错误。
解决方案：
-
版本号 (Version Number): 为每个变量关联一个版本号，每次修改变量时，同时增加版本号。CAS 操作不仅要比较变量的值，还要比较版本号。这样，即使变量的值变回了 A，但版本号已经发生了变化，CAS 操作也会失败。
-
Hazard Pointers: 每个线程维护一个 Hazard Pointer 列表，用于保存当前线程正在访问的节点的指针。在删除节点之前，先检查是否有线程正在访问该节点，如果有，则延迟删除，直到没有线程再访问该节点为止。
-
Epoch-Based Reclamation (EBR): 将时间划分为多个 Epoch，每个线程记录当前所在的 Epoch。在删除节点之前，先等待所有线程都进入下一个 Epoch，然后就可以安全地删除节点了。
6. 无锁算法的优缺点
优点：
- 高性能： 避免了锁的竞争，可以充分利用多核 CPU 的性能。
- 无死锁： 不会因为锁的等待而导致死锁。
- 容错性： 即使某个线程崩溃，也不会影响其他线程的运行。
缺点：
- 复杂性： 无锁算法的设计和实现非常复杂，容易出错。
- Debug 困难： 无锁算法的 bug 很难调试，因为涉及到多线程并发执行。
- 活锁 (Livelock): 线程可能会不断地进行 CAS 操作，但始终无法成功，导致 CPU 资源浪费。
- ABA 问题： 需要特殊的机制来解决 ABA 问题。
- 内存管理： 需要特殊的内存回收机制来延迟释放内存。
7. 总结与建议
无锁算法是一种强大的技术，可以提高程序的并发性能。但是，无锁算法的设计和实现非常复杂，需要深入理解原子操作、CAS 操作、内存模型等概念。
建议：
- 慎重选择： 在选择使用无锁算法之前，要充分评估其复杂性和潜在风险。
- 从小做起： 从简单的无锁数据结构开始学习，例如无锁栈、无锁队列。
- 充分测试： 对无锁算法进行充分的测试，包括单元测试、集成测试、压力测试等。
- 使用工具： 使用并发测试工具，例如 ThreadSanitizer、Helgrind 等，来检测数据竞争和死锁。
- 学习经验： 阅读优秀的无锁算法代码，学习别人的经验。
表格总结：
| 特性 | 加锁算法 | 无锁算法 |
|---|---|---|
| 复杂性 | 相对简单 | 非常复杂，容易出错 |
| 性能 | 锁竞争时性能下降 | 高性能，充分利用多核 CPU |
| 死锁 | 可能发生死锁 | 不会发生死锁 |
| 容错性 | 某个线程崩溃可能导致其他线程阻塞 | 某个线程崩溃不影响其他线程 |
| Debug 难度 | 相对容易 | 非常困难 |
| ABA 问题 | 不存在 | 存在，需要特殊机制解决 |
| 内存管理 | 相对简单 | 复杂，需要特殊的内存回收机制 |
| 适用场景 | 低并发场景，对性能要求不高 | 高并发场景，对性能要求高 |
希望今天的分享对大家有所帮助！记住，无锁算法就像武林秘籍，练好了可以天下无敌，练不好可能走火入魔。所以，一定要慎重修炼，循序渐进！ 咱们下次再见！