JS `Atomics` `Load`/`Store` 的 `Memory Order` 对并发正确性的影响

各位观众老爷，晚上好！欢迎来到“原子操作与内存模型：别让你的多线程代码变成薛定谔的猫”特别节目。今天，我们要聊聊JavaScript中Atomics的Load/Store操作，以及它们背后的Memory Order如何影响并发程序的正确性。准备好了吗？让我们开始！

前言：并发世界的混沌与秩序

并发编程，就像在厨房里同时炒好几道菜：既要保证味道，还要保证效率。但稍有不慎，就会出现“菜糊了”、“盐放多了”之类的并发Bug。这些Bug往往难以复现，就像薛定谔的猫，程序的状态既是正确的，也是错误的，直到你真正去调试它。

Atomics操作，就是并发世界里的一把瑞士军刀，可以帮助我们构建更可靠的多线程程序。而Memory Order，则是这把军刀上的一项重要设置，它决定了CPU如何看待内存操作的顺序，进而影响并发程序的行为。

一、Atomics：多线程通信的基石

首先，让我们简单回顾一下Atomics是什么。在JavaScript中，Atomics对象提供了一组原子操作，用于在共享内存上执行线程安全的操作。这些操作是原子性的，意味着它们要么完全执行，要么完全不执行，不会被其他线程中断。

Atomics操作主要用于以下几个方面：

同步： 控制线程之间的执行顺序。
互斥： 保护共享资源，防止多个线程同时访问。
通信： 在线程之间传递数据。

Atomics.load()和Atomics.store()是其中最基础的两个操作，分别用于从共享内存加载数据和将数据存储到共享内存。

二、Memory Order：CPU眼中的世界

Memory Order，也称为内存模型，描述了CPU如何看待内存操作的顺序。不同的CPU架构和编程语言提供了不同的内存模型，JavaScript也不例外。

在JavaScript中，Atomics.load()和Atomics.store()操作可以接受一个可选的Memory Order参数，用于指定内存操作的顺序。如果不指定，则使用默认的seqcst（顺序一致性）模型。

常见的Memory Order类型包括：

seqcst（顺序一致性）： 这是最强的内存模型，也是默认的模型。它保证所有线程看到的内存操作顺序都是一致的。这意味着，如果线程A执行了store操作，然后线程B执行了load操作，那么线程B一定能看到线程A存储的值。
relaxed（宽松）： 这是最弱的内存模型。它不保证任何线程看到的内存操作顺序是一致的。这意味着，线程B可能无法立即看到线程A存储的值，甚至可能看到过时的值。

三、Memory Order的影响：并发Bug的温床

不同的Memory Order会对并发程序的行为产生重大影响。如果使用不当，可能会导致各种并发Bug，例如：

数据竞争： 多个线程同时访问和修改共享数据，导致数据不一致。
死锁： 多个线程互相等待对方释放资源，导致程序无法继续执行。
活锁： 多个线程不断重试操作，但始终无法成功，导致程序空转。
ABA问题： 一个线程读取到一个值A，然后另一个线程将该值修改为B，然后再修改回A。第一个线程再次读取该值时，仍然是A，但实际上该值已经被修改过了。

四、代码示例：seqcst vs. relaxed

为了更好地理解Memory Order的影响，让我们来看几个代码示例。

示例1：seqcst模型

// 共享内存
const sab = new SharedArrayBuffer(4);
const ia = new Int32Array(sab);

// 线程A
function threadA() {
  Atomics.store(ia, 0, 1, 'seqcst'); // 存储值1
  console.log('Thread A: Stored value 1');
}

// 线程B
function threadB() {
  let value = Atomics.load(ia, 0, 'seqcst'); // 加载值
  console.log('Thread B: Loaded value', value);
}

// 创建并启动线程
const workerA = new Worker('workerA.js');
const workerB = new Worker('workerB.js');

// workerA.js
// self.onmessage = function(e) {
//   threadA();
// };

// workerB.js
// self.onmessage = function(e) {
//   threadB();
// };

workerA.postMessage({});
workerB.postMessage({});

在这个例子中，线程A首先使用Atomics.store()存储值1，然后线程B使用Atomics.load()加载值。由于使用了seqcst模型，线程B一定能看到线程A存储的值1。

示例2：relaxed模型

// 共享内存
const sab = new SharedArrayBuffer(4);
const ia = new Int32Array(sab);

// 线程A
function threadA() {
  Atomics.store(ia, 0, 1, 'relaxed'); // 存储值1
  console.log('Thread A: Stored value 1');
}

// 线程B
function threadB() {
  let value = Atomics.load(ia, 0, 'relaxed'); // 加载值
  console.log('Thread B: Loaded value', value);
}

// 创建并启动线程
const workerA = new Worker('workerA.js');
const workerB = new Worker('workerB.js');

// workerA.js
// self.onmessage = function(e) {
//   threadA();
// };

// workerB.js
// self.onmessage = function(e) {
//   threadB();
// };

workerA.postMessage({});
workerB.postMessage({});

在这个例子中，唯一的区别是使用了relaxed模型。由于relaxed模型不保证任何线程看到的内存操作顺序是一致的，因此线程B可能无法立即看到线程A存储的值1，甚至可能看到过时的值0。程序的输出可能如下：

Thread A: Stored value 1
Thread B: Loaded value 0

或者

Thread B: Loaded value 1
Thread A: Stored value 1

五、何时使用relaxed模型？

既然relaxed模型如此危险，那么何时应该使用它呢？

性能优化： relaxed模型通常比seqcst模型更高效，因为它可以减少CPU的同步开销。
非关键数据： 如果共享数据不是程序的关键数据，并且可以容忍一定程度的数据不一致，那么可以使用relaxed模型。
与其他同步机制结合使用： 可以将relaxed模型与其他同步机制（例如锁、条件变量）结合使用，以实现更细粒度的控制。

六、Memory Order的选择：权衡利弊

选择合适的Memory Order需要权衡利弊。seqcst模型提供了最强的保证，但性能开销也最大。relaxed模型性能更高，但需要更谨慎地处理并发问题。

一般来说，建议在以下情况下使用seqcst模型：

需要保证数据一致性。
程序的并发逻辑比较复杂。
性能不是首要考虑因素。

在以下情况下可以使用relaxed模型：

对性能有较高要求。
程序的并发逻辑比较简单。
可以容忍一定程度的数据不一致。
与其他同步机制结合使用。

七、其他Memory Order类型

除了seqcst和relaxed之外，还有其他一些Memory Order类型，例如acquire、release和consume。这些类型提供了更细粒度的控制，可以用于实现更复杂的并发模式。

acquire： 一种加载操作的内存顺序。它确保在加载操作完成之前，所有后续的内存访问都将发生在加载操作之后。通常与release一起使用。
release： 一种存储操作的内存顺序。它确保在存储操作完成之后，所有之前的内存访问都将发生在存储操作之前。通常与acquire一起使用。
consume： 一种加载操作的内存顺序。它确保依赖于加载值的内存访问发生在加载操作之后。

这些高级的内存顺序类型在JavaScript的Atomics API中并未直接提供，通常需要通过一些模拟或与其他同步原语结合使用来实现类似的效果。它们主要在C++等底层语言中使用，以实现更精细的并发控制和性能优化。

八、避免并发Bug的建议

为了避免并发Bug，以下是一些建议：

尽可能避免共享可变状态： 尽量使用不可变数据结构，或者将共享数据限制在最小范围内。
使用合适的同步机制： 选择合适的同步机制（例如锁、条件变量、Atomics操作）来保护共享资源。
仔细设计并发逻辑： 在编写并发代码之前，仔细设计程序的并发逻辑，并进行充分的测试。
使用工具进行静态分析： 使用静态分析工具来检测潜在的并发Bug。

九、总结：并发编程的艺术

并发编程是一门艺术，需要深入理解CPU的内存模型、同步机制和并发模式。Atomics操作和Memory Order是并发编程的重要工具，但只有正确使用它们，才能构建出可靠的多线程程序。

希望今天的讲座能帮助大家更好地理解Atomics操作和Memory Order，并在并发编程的道路上少踩一些坑。

表格：Memory Order对比

`Memory Order`	保证	性能	适用场景
`seqcst`	所有线程看到的内存操作顺序都是一致的。	低	需要保证数据一致性，并发逻辑复杂，性能不是首要考虑因素。
`relaxed`	不保证任何线程看到的内存操作顺序是一致的。	高	对性能有较高要求，并发逻辑简单，可以容忍一定程度的数据不一致，与其他同步机制结合使用。
`acquire`	确保在加载操作完成之前，所有后续的内存访问都将发生在加载操作之后。通常与`release`一起使用。	中等	构建同步机制，例如锁。需要确保某个操作之前的操作也已经完成。
`release`	确保在存储操作完成之后，所有之前的内存访问都将发生在存储操作之前。通常与`acquire`一起使用。	中等	构建同步机制，例如锁。需要确保某个操作之后的操作也会看到之前的状态。
`consume`	确保依赖于加载值的内存访问发生在加载操作之后。	较高	依赖关系比较明确的场景，可以减少不必要的同步开销。

十、最后的提醒

记住，并发编程就像拆弹，每一步都需要小心谨慎。希望大家在享受并发带来的性能提升的同时，也能牢记并发安全的重要性。

今天的分享就到这里，感谢各位的观看！祝大家编程愉快，Bug永不相见！

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