C++ 多核/NUMA 架构下的并发队列优化:环形缓冲区、无锁队列的适配

哈喽,各位好!

今天咱们聊聊C++在多核/NUMA架构下并发队列的优化,这可是个既烧脑又刺激的话题。想象一下,你的程序跑在拥有几十甚至上百个核心的怪兽机器上,数据像潮水一样涌来,如果队列成了瓶颈,那简直就像高速公路堵车一样让人崩溃!所以,优化并发队列,就是让数据畅通无阻的关键。

咱们今天主要聚焦在两种常用且有效的优化策略:环形缓冲区和无锁队列,看看它们如何针对多核/NUMA架构进行适配,最大程度地发挥硬件的潜力。

一、多核/NUMA架构的并发挑战

在深入队列优化之前,咱们先简单回顾一下多核/NUMA架构给我们带来的挑战。

  • 多核并发: 多个核心同时访问共享数据结构(例如队列)时,需要考虑数据一致性问题,锁机制是常见的解决方案,但锁竞争会严重降低并发性能。
  • NUMA(Non-Uniform Memory Access): 在NUMA架构中,每个CPU核心都有自己的本地内存,访问本地内存速度快,但访问其他核心的内存速度慢。如果数据分布不合理,频繁的跨节点内存访问会成为性能瓶颈。

二、环形缓冲区:巧妙的内存复用

环形缓冲区(Circular Buffer),也称为循环队列,是一种非常实用的数据结构,尤其适合生产者-消费者模型。它的核心思想是:使用一块固定大小的内存区域,通过维护读写指针来实现数据的循环利用。

2.1 环形缓冲区的基本原理

想象一个圆环,读指针指向下一个要读取的位置,写指针指向下一个要写入的位置。

  • 写入: 生产者将数据写入写指针指向的位置,然后将写指针向前移动。
  • 读取: 消费者从读指针指向的位置读取数据,然后将读指针向前移动。
  • 缓冲区满: 当写指针追上读指针时,缓冲区就满了。
  • 缓冲区空: 当读指针追上写指针时,缓冲区就空了。

2.2 环形缓冲区的优势

  • 避免动态内存分配: 环形缓冲区的大小在创建时就固定了,避免了频繁的 newdelete 操作,减少了内存管理的开销。
  • 高效的数据复用: 数据在缓冲区中循环利用,减少了内存拷贝的次数。

2.3 环形缓冲区在多核/NUMA架构下的适配

  • NUMA感知的内存分配: 在NUMA架构下,将环形缓冲区分配到距离生产者和消费者核心最近的内存节点上,可以减少跨节点内存访问的延迟。可以使用 numa_alloc_onnode 等函数来实现NUMA感知的内存分配。

    #include <numa.h>
    #include <iostream>
    #include <vector>
    
    template <typename T>
    class NUMAAwareCircularBuffer {
    private:
        T* buffer;
        size_t capacity;
        size_t head;
        size_t tail;
        int node; // NUMA node ID
    
    public:
        NUMAAwareCircularBuffer(size_t capacity, int node) : capacity(capacity), head(0), tail(0), node(node) {
            // Allocate memory on the specified NUMA node
            buffer = (T*)numa_alloc_onnode(capacity * sizeof(T), node);
            if (!buffer) {
                throw std::runtime_error("Failed to allocate memory on NUMA node");
            }
        }
    
        ~NUMAAwareCircularBuffer() {
            numa_free(buffer, capacity * sizeof(T));
        }
    
        bool is_empty() const {
            return head == tail;
        }
    
        bool is_full() const {
            return (tail + 1) % capacity == head;
        }
    
        bool enqueue(const T& value) {
            if (is_full()) {
                return false; // Buffer is full
            }
    
            buffer[tail] = value;
            tail = (tail + 1) % capacity;
            return true;
        }
    
        bool dequeue(T& value) {
            if (is_empty()) {
                return false; // Buffer is empty
            }
    
            value = buffer[head];
            head = (head + 1) % capacity;
            return true;
        }
    };
    
    int main() {
        if (numa_available() == -1) {
            std::cerr << "NUMA not available" << std::endl;
            return 1;
        }
    
        int num_nodes = numa_num_configured_nodes();
        std::cout << "Number of NUMA nodes: " << num_nodes << std::endl;
    
        // Example usage: Create a circular buffer on NUMA node 0
        NUMAAwareCircularBuffer<int> buffer(10, 0);
    
        // Enqueue some values
        for (int i = 0; i < 5; ++i) {
            if (buffer.enqueue(i)) {
                std::cout << "Enqueued: " << i << std::endl;
            } else {
                std::cout << "Failed to enqueue: " << i << std::endl;
            }
        }
    
        // Dequeue some values
        int value;
        for (int i = 0; i < 3; ++i) {
            if (buffer.dequeue(value)) {
                std::cout << "Dequeued: " << value << std::endl;
            } else {
                std::cout << "Failed to dequeue" << std::endl;
            }
        }
    
        return 0;
    }
  • 避免伪共享(False Sharing): 在多核系统中,如果多个核心同时访问位于同一缓存行(Cache Line)的不同数据,即使这些数据逻辑上不相关,也会导致缓存一致性协议的开销,这就是伪共享。为了避免伪共享,可以将读写指针进行填充,使其位于不同的缓存行上。

    struct alignas(64) CircularBuffer {
        std::atomic<size_t> head{0};
        std::atomic<size_t> tail{0};
        char padding[64 - 2 * sizeof(std::atomic<size_t>)]; // 填充,避免伪共享
        std::vector<int> data;
    
        CircularBuffer(size_t capacity) : data(capacity) {}
    
        bool enqueue(int value) {
            size_t current_tail = tail.load(std::memory_order_relaxed);
            size_t next_tail = (current_tail + 1) % data.size();
            size_t current_head = head.load(std::memory_order_acquire);
    
            if (next_tail == current_head) {
                return false; // Buffer is full
            }
    
            data[current_tail] = value;
            tail.store(next_tail, std::memory_order_release);
            return true;
        }
    
        bool dequeue(int& value) {
            size_t current_head = head.load(std::memory_order_relaxed);
            size_t current_tail = tail.load(std::memory_order_acquire);
    
            if (current_head == current_tail) {
                return false; // Buffer is empty
            }
    
            value = data[current_head];
            size_t next_head = (current_head + 1) % data.size();
            head.store(next_head, std::memory_order_release);
            return true;
        }
    };
  • 多生产者/多消费者: 可以使用原子操作(例如 std::atomic)来保证读写指针的原子性更新,从而实现多生产者和多消费者的并发访问。

    #include <iostream>
    #include <vector>
    #include <thread>
    #include <atomic>
    #include <chrono>
    
    const int BUFFER_SIZE = 16;
    const int NUM_PRODUCERS = 4;
    const int NUM_CONSUMERS = 4;
    const int NUM_ITEMS = 1000;
    
    struct alignas(64) CircularBuffer {
        std::atomic<int> head{0};
        std::atomic<int> tail{0};
        char padding[64 - 2 * sizeof(std::atomic<int>)]; // 填充,避免伪共享
        std::vector<int> data;
    
        CircularBuffer(int capacity) : data(capacity) {}
    
        bool enqueue(int value) {
            int current_tail = tail.load(std::memory_order_relaxed);
            int next_tail = (current_tail + 1) % data.size();
            int current_head = head.load(std::memory_order_acquire);
    
            if (next_tail == current_head) {
                return false; // Buffer is full
            }
    
            data[current_tail] = value;
            tail.store(next_tail, std::memory_order_release);
            return true;
        }
    
        bool dequeue(int& value) {
            int current_head = head.load(std::memory_order_relaxed);
            int current_tail = tail.load(std::memory_order_acquire);
    
            if (current_head == current_tail) {
                return false; // Buffer is empty
            }
    
            value = data[current_head];
            int next_head = (current_head + 1) % data.size();
            head.store(next_head, std::memory_order_release);
            return true;
        }
    };
    
    CircularBuffer buffer(BUFFER_SIZE);
    
    void producer(int id) {
        for (int i = 0; i < NUM_ITEMS; ++i) {
            while (!buffer.enqueue(i * NUM_PRODUCERS + id)) {
                std::this_thread::yield(); // Wait for space in the buffer
            }
            //std::cout << "Producer " << id << " enqueued: " << i * NUM_PRODUCERS + id << std::endl;
        }
    }
    
    void consumer(int id) {
        for (int i = 0; i < NUM_ITEMS * NUM_PRODUCERS / NUM_CONSUMERS; ++i) {
            int value;
            while (!buffer.dequeue(value)) {
                std::this_thread::yield(); // Wait for data in the buffer
            }
           // std::cout << "Consumer " << id << " dequeued: " << value << std::endl;
        }
    }
    
    int main() {
        std::vector<std::thread> producers;
        std::vector<std::thread> consumers;
    
        // Create producer threads
        for (int i = 0; i < NUM_PRODUCERS; ++i) {
            producers.emplace_back(producer, i);
        }
    
        // Create consumer threads
        for (int i = 0; i < NUM_CONSUMERS; ++i) {
            consumers.emplace_back(consumer, i);
        }
    
        // Wait for threads to finish
        for (auto& thread : producers) {
            thread.join();
        }
    
        for (auto& thread : consumers) {
            thread.join();
        }
    
        std::cout << "Finished" << std::endl;
    
        return 0;
    }

三、无锁队列:挑战锁的极限

无锁队列(Lock-Free Queue)是一种不使用锁机制来实现并发访问的队列。它依赖于原子操作(例如CAS,Compare-and-Swap)来保证数据的一致性。

3.1 无锁队列的基本原理

无锁队列的核心思想是:使用原子操作来安全地更新队列的头部和尾部指针,从而避免锁竞争。

  • CAS操作: CAS操作会比较内存中的值与预期值是否相等,如果相等,则将内存中的值更新为新值。整个过程是原子性的,可以保证并发安全。
  • ABA问题: CAS操作会遇到ABA问题,即内存中的值从A变为B,又变回A,CAS操作会认为值没有改变,但实际上可能已经发生了变化。可以使用版本号或者指针来解决ABA问题。

3.2 无锁队列的优势

  • 避免锁竞争: 无锁队列避免了锁竞争,可以提高并发性能。
  • 减少上下文切换: 由于没有锁,线程不会因为等待锁而被阻塞,减少了上下文切换的开销。

3.3 无锁队列在多核/NUMA架构下的适配

  • NUMA感知的内存分配: 同样,将无锁队列的内存分配到距离生产者和消费者核心最近的内存节点上,可以减少跨节点内存访问的延迟。
  • 避免伪共享: 类似于环形缓冲区,需要对队列的头部和尾部指针进行填充,使其位于不同的缓存行上,避免伪共享。
  • 选择合适的原子操作: 不同的CPU架构支持不同的原子操作。选择合适的原子操作可以提高性能。 例如std::memory_order的设置。

3.4 一个简单的无锁队列示例

下面是一个使用CAS操作实现的简单无锁队列的示例:

#include <iostream>
#include <atomic>
#include <memory>

template <typename T>
class LockFreeQueue {
private:
    struct Node {
        std::shared_ptr<T> data;
        std::atomic<Node*> next;

        Node(T data) : data(std::make_shared<T>(data)), next(nullptr) {}
    };

    std::atomic<Node*> head;
    std::atomic<Node*> tail;

public:
    LockFreeQueue() : head(new Node({})), tail(head.load()) {}

    ~LockFreeQueue() {
        while (Node* old_head = head.load()) {
            head.store(old_head->next.load());
            delete old_head;
        }
    }

    void enqueue(T value) {
        Node* new_node = new Node(value);
        Node* current_tail = tail.load(std::memory_order_acquire);

        while (true) {
            Node* next = current_tail->next.load(std::memory_order_acquire);

            if (current_tail == tail.load(std::memory_order_acquire)) {
                if (next == nullptr) {
                    if (current_tail->next.compare_exchange_weak(next, new_node, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) {
                        tail.compare_exchange_strong(current_tail, new_node, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed);
                        return;
                    }
                } else {
                    tail.compare_exchange_strong(current_tail, next, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed);
                }
            } else {
                current_tail = tail.load(std::memory_order_acquire);
            }
        }
    }

    bool dequeue(T& value) {
        Node* current_head = head.load(std::memory_order_acquire);
        Node* current_tail = tail.load(std::memory_order_acquire);
        Node* next = current_head->next.load(std::memory_order_acquire);

        if (current_head == head.load(std::memory_order_acquire)) {
            if (current_head == current_tail) {
                if (next == nullptr) {
                    return false; // Queue is empty
                }
                tail.compare_exchange_strong(current_tail, next, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed);
            } else {
                value = *next->data;
                if (head.compare_exchange_strong(current_head, next, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) {
                    delete current_head;
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
};

int main() {
    LockFreeQueue<int> queue;

    queue.enqueue(10);
    queue.enqueue(20);
    queue.enqueue(30);

    int value;
    if (queue.dequeue(value)) {
        std::cout << "Dequeued: " << value << std::endl; // Output: Dequeued: 10
    }

    if (queue.dequeue(value)) {
        std::cout << "Dequeued: " << value << std::endl; // Output: Dequeued: 20
    }

    if (queue.dequeue(value)) {
        std::cout << "Dequeued: " << value << std::endl; // Output: Dequeued: 30
    }

    if (!queue.dequeue(value)) {
        std::cout << "Queue is empty" << std::endl; // Output: Queue is empty
    }

    return 0;
}

四、总结与最佳实践

在多核/NUMA架构下优化并发队列,需要综合考虑以下因素:

优化策略 优点 缺点 适用场景
环形缓冲区 避免动态内存分配,高效的数据复用 需要预先分配固定大小的内存,可能造成内存浪费 生产者-消费者模型,数据量相对稳定,对内存分配性能要求高的场景
无锁队列 避免锁竞争,减少上下文切换 实现复杂,需要处理ABA问题,可能出现活锁,需要仔细设计内存管理机制 高并发,对延迟敏感,能够容忍一定的实现复杂度的场景
NUMA感知的内存分配 减少跨节点内存访问的延迟 增加代码的复杂性,需要了解NUMA架构的细节 NUMA架构下,生产者和消费者位于不同的NUMA节点,需要减少跨节点内存访问的场景
避免伪共享 提高缓存利用率,减少缓存一致性协议的开销 增加内存占用 多核系统,多个核心同时访问队列的头部和尾部指针的场景

最佳实践:

  • 选择合适的队列类型: 根据具体的应用场景选择合适的队列类型。如果数据量相对稳定,且对内存分配性能要求高,可以选择环形缓冲区。如果高并发,对延迟敏感,可以选择无锁队列。
  • 进行性能测试: 在实际部署之前,一定要进行充分的性能测试,找到瓶颈所在,并针对性地进行优化。
  • 使用性能分析工具: 使用性能分析工具(例如 perfVTune Amplifier)可以帮助你找到程序中的性能瓶颈。

总而言之,C++多核/NUMA架构下的并发队列优化是一个需要深入理解硬件和软件特性的挑战。通过合理地选择数据结构、优化内存分配和使用原子操作,我们可以充分利用多核/NUMA架构的潜力,构建出高性能的并发应用。

希望今天的分享对大家有所帮助! 记住,代码的世界没有银弹,只有不断地学习和实践才能让我们变得更强大!

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