JS `SharedArrayBuffer` `Memory Fences` (`Atomics.fence`) 与 `Memory Ordering`

各位观众，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们聊聊 JavaScript 里那些听起来高大上，实际用起来有点烧脑的家伙：SharedArrayBuffer、Atomics.fence 以及内存排序。准备好了吗？Let’s dive in!

Part 1: SharedArrayBuffer：共享的烦恼，共同的快乐？

首先，我们来认识一下 SharedArrayBuffer。这家伙，顾名思义，就是一块可以在多个 JavaScript 上下文（比如Web Workers）之间共享的内存区域。过去，JavaScript 秉承着“你的是你的，我的是我的，咱俩井水不犯河水”的原则，各个上下文之间的数据传递只能靠消息传递（postMessage），效率嘛，呵呵。

SharedArrayBuffer 的出现打破了这个局面，让大家可以直接操作同一块内存，就像一群人围着一个大黑板，你画一笔，我添一笔，最后完成一幅大作。

但是，共享的快乐背后往往隐藏着烦恼。当多个线程同时读写同一块内存时，就可能出现各种意想不到的问题，比如数据竞争、脏读、ABA问题等等。

想象一下：

线程A想把黑板上的数字从 5 改成 10。
线程B同时想把黑板上的数字从 5 改成 20。

结果会是啥？谁知道呢！可能得到10，可能得到20，甚至可能得到一个奇怪的数字（如果数据被撕裂了）。

这就是数据竞争！为了解决这个问题，JavaScript 引入了 Atomics 对象。

Part 2: Atomics：原子操作，守护你的数据

Atomics 对象提供了一系列原子操作，这些操作是不可分割的，要么全部完成，要么一点都不做。这就好比你用一个特殊的笔，每次只能画一笔完整的线条，不会出现画到一半被人打断的情况。

Atomics 提供了一系列方法，比如 Atomics.load（原子读取）、Atomics.store（原子写入）、Atomics.add（原子加法）、Atomics.compareExchange（原子比较并交换）等等。

举个例子，用 Atomics.compareExchange 可以解决上面的数据竞争问题：

// 假设 sharedArrayBuffer 是一个 SharedArrayBuffer 实例
// 假设 intArray 是一个 Int32Array 实例，它基于 sharedArrayBuffer
const sharedArrayBuffer = new SharedArrayBuffer(4); // 4 bytes for an integer
const intArray = new Int32Array(sharedArrayBuffer);

// 线程A
function threadA() {
  const index = 0; // 要操作的数组元素的索引
  const expectedValue = 5;
  const newValue = 10;

  const actualValue = Atomics.compareExchange(intArray, index, expectedValue, newValue);

  if (actualValue === expectedValue) {
    console.log("线程A: 成功将值从 5 改为 10");
  } else {
    console.log(`线程A: 修改失败，当前值为 ${actualValue}`);
  }
}

// 线程B
function threadB() {
  const index = 0; // 要操作的数组元素的索引
  const expectedValue = 5;
  const newValue = 20;

  const actualValue = Atomics.compareExchange(intArray, index, expectedValue, newValue);

  if (actualValue === expectedValue) {
    console.log("线程B: 成功将值从 5 改为 20");
  } else {
    console.log(`线程B: 修改失败，当前值为 ${actualValue}`);
  }
}

// 模拟两个线程并发执行
threadA();
threadB();

在这个例子中，Atomics.compareExchange 会原子地比较 intArray[index] 的值是否等于 expectedValue，如果相等，就把它设置为 newValue，并返回原来的值。如果不相等，就什么也不做，也返回原来的值。

这样，即使两个线程同时尝试修改同一个值，也只有一个线程能够成功，避免了数据竞争。

Part 3: Atomics.fence：记忆栅栏，保障顺序

有了原子操作，我们就可以避免数据竞争，但是还不够。因为现代CPU为了提高性能，会对指令进行乱序执行（out-of-order execution）。也就是说，代码的执行顺序可能和我们编写的顺序不一样。

这在单线程环境下没什么问题，因为编译器和CPU会保证最终结果的正确性。但是在多线程环境下，乱序执行可能会导致意想不到的bug。

举个例子：

let a = 0;
let b = 0;

// 线程A
function threadA() {
  a = 1;
  b = 1;
}

// 线程B
function threadB() {
  while (b === 0) {} // 等待 b 被设置为 1
  console.log(a); // 输出 a 的值
}

// 模拟两个线程并发执行
threadA();
threadB();

你可能觉得，线程A先设置 a = 1，然后设置 b = 1，所以线程B肯定会输出 1。

但是，由于CPU的乱序执行，线程A的代码可能被执行成这样：

b = 1;
a = 1;

这样，线程B在 a 被设置为 1 之前就读取了 a 的值，导致输出 0。

为了解决这个问题，JavaScript 引入了 Atomics.fence。Atomics.fence 就像一道栅栏，它会强制CPU按照代码的顺序执行指令。也就是说，Atomics.fence 前面的指令必须在它后面的指令之前完成。

let a = 0;
let b = 0;

// 线程A
function threadA() {
  a = 1;
  Atomics.fence(); // 添加 memory fence
  b = 1;
}

// 线程B
function threadB() {
  while (b === 0) {} // 等待 b 被设置为 1
  Atomics.fence(); // 添加 memory fence
  console.log(a); // 输出 a 的值
}

// 模拟两个线程并发执行
threadA();
threadB();

在这个例子中，我们在线程A中添加了一个 Atomics.fence，保证 a = 1 一定在 b = 1 之前执行。同时，我们在线程B中添加了一个Atomics.fence，保证b === 0循环结束之后，再去读取a的值。这样，线程B就一定能输出 1 了。

Part 4: 内存排序模型 (Memory Ordering)

Atomics.fence 的作用和内存排序模型息息相关。内存排序模型描述了多线程环境下，内存操作的可见性和顺序性。简单来说，它规定了在一个线程中对内存的修改，何时以及如何对其他线程可见。

不同的编程语言和硬件平台有不同的内存排序模型。 JavaScript 的内存排序模型相对宽松，允许一定的乱序执行，以提高性能。

常见的内存排序模型有以下几种：

顺序一致性 (Sequential Consistency)：这是最强的内存排序模型。它保证所有线程看到的内存操作顺序都一致，并且与代码的编写顺序相同。但是，顺序一致性的性能开销很大，所以很少有实际系统采用。
释放一致性 (Release Consistency)：释放一致性区分了两种操作：释放 (Release) 和获取 (Acquire)。释放操作保证在该操作之前的写操作对其他线程可见。获取操作保证在该操作之后读操作能够看到其他线程在该操作之前的写操作。
松弛一致性 (Relaxed Consistency)：这是最弱的内存排序模型。它只保证单个变量的原子性，不保证不同变量之间的顺序性。

Atomics.fence 可以用来控制内存排序，提供更强的顺序性保证。

Part 5: Atomics.fence 的类型

Atomics.fence 可以接受一个可选的参数，用来指定内存排序的类型。常见的类型有：

Atomics.fence("sequentially-consistent"): 强制顺序一致性。这是最强的栅栏，保证所有操作都按照代码的顺序执行。
Atomics.fence("release"): 释放栅栏。保证在该栅栏之前的写操作对其他线程可见。
Atomics.fence("acquire"): 获取栅栏。保证在该栅栏之后的读操作能够看到其他线程在该栅栏之前的写操作。
Atomics.fence("acq_rel"): 获取释放栅栏。同时具有获取和释放的语义。
Atomics.fence("relaxed"): 松弛栅栏。只保证单个变量的原子性，不保证不同变量之间的顺序性。通常情况下，不需要显式地使用松弛栅栏。

如果不指定参数，Atomics.fence() 默认使用 sequentially-consistent。

Part 6: 实际应用场景

SharedArrayBuffer 和 Atomics 在以下场景中非常有用：

高性能计算：可以利用多个 Web Workers 并行计算，提高计算速度。
图像处理：可以将图像数据存储在 SharedArrayBuffer 中，让多个 Web Workers 同时处理不同的区域。
游戏开发：可以利用 SharedArrayBuffer 实现多线程游戏引擎。
音视频处理：可以利用 SharedArrayBuffer 实现音视频的实时编码和解码。

Part 7: 使用建议

谨慎使用 SharedArrayBuffer: SharedArrayBuffer 容易引入并发问题，需要仔细设计和测试。
尽量使用原子操作: 原子操作可以避免数据竞争，保证数据的正确性。
合理使用 Atomics.fence: Atomics.fence 会影响性能，只在必要的时候使用。
了解内存排序模型: 了解内存排序模型可以帮助你更好地理解并发程序的行为。
多做实验: 并发编程是一门实践性很强的技术，多做实验才能真正掌握它。

Part 8: 代码示例：使用 SharedArrayBuffer 和 Atomics 实现一个简单的计数器

// worker.js
self.onmessage = function(event) {
  const sharedArrayBuffer = event.data;
  const intArray = new Int32Array(sharedArrayBuffer);

  // 增加计数器
  for (let i = 0; i < 1000000; i++) {
    Atomics.add(intArray, 0, 1);
  }

  self.postMessage("计数完成");
};

// main.js
const sharedArrayBuffer = new SharedArrayBuffer(4); // 4 bytes for an integer
const intArray = new Int32Array(sharedArrayBuffer);

// 初始化计数器为0
Atomics.store(intArray, 0, 0);

const worker1 = new Worker("worker.js");
const worker2 = new Worker("worker.js");

worker1.postMessage(sharedArrayBuffer);
worker2.postMessage(sharedArrayBuffer);

let completedWorkers = 0;

function checkCompletion() {
  completedWorkers++;
  if (completedWorkers === 2) {
    console.log("最终计数结果:", Atomics.load(intArray, 0)); // 应该输出 2000000
  }
}

worker1.onmessage = function(event) {
  console.log("Worker 1:", event.data);
  worker1.terminate();
  checkCompletion();
};

worker2.onmessage = function(event) {
  console.log("Worker 2:", event.data);
  worker2.terminate();
  checkCompletion();
};

在这个例子中，我们创建了一个 SharedArrayBuffer，并将其传递给两个 Web Workers。每个 Web Worker 都将计数器增加 1000000 次。最后，我们在主线程中读取计数器的值，应该得到 2000000。 Atomics.add 保证了计数器操作的原子性，避免了数据竞争。

Part 9: 总结

SharedArrayBuffer 和 Atomics 是 JavaScript 中强大的并发编程工具。它们可以帮助我们编写高性能的多线程程序。但是，并发编程也带来了复杂性，需要仔细设计和测试。

技术点	描述	作用
`SharedArrayBuffer`	一块可以在多个 JavaScript 上下文之间共享的内存区域。	允许不同线程直接访问和修改同一块内存，避免了消息传递的开销，提高了性能。
`Atomics`	提供了一系列原子操作，这些操作是不可分割的。	保证多线程环境下数据的一致性，避免数据竞争。
`Atomics.fence`	内存栅栏，强制CPU按照代码的顺序执行指令。	避免CPU的乱序执行导致的问题，保证多线程环境下程序的正确性。
内存排序模型	描述了多线程环境下，内存操作的可见性和顺序性。	帮助开发者理解多线程程序的行为，并根据需要选择合适的内存排序方式。

希望今天的讲座能帮助大家更好地理解 SharedArrayBuffer、Atomics 和内存排序。记住，并发编程是一门艺术，需要不断学习和实践！祝大家编程愉快！

散会！

发表回复 取消回复

发表回复取消回复