如何使用 `SharedArrayBuffer` 和 `Atomics` 实现一个高性能的无锁队列 (`Lock-Free Queue`)？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，各位听众朋友们，大家好！今天咱们来聊点刺激的——用 SharedArrayBuffer 和 Atomics 打造一个高性能的无锁队列。保证让你的并发编程水平直接起飞！

开场白：锁的烦恼

说到并发编程，那真是几家欢喜几家愁。欢喜的是，CPU利用率蹭蹭往上涨；愁的是，一不小心就死锁、数据竞争，Debug到天荒地老。传统的锁机制虽然能解决问题，但就像交通高峰期的收费站，效率低下，上下文切换开销巨大。所以，我们要寻找更高效的解决方案！

主角登场：SharedArrayBuffer 和 Atomics

SharedArrayBuffer 就像一块共享的内存区域，允许多个线程（或者Web Workers）直接访问同一块数据。这听起来很危险，对吧？别怕，Atomics 就是来保护我们的超级英雄。Atomics 提供了一系列原子操作，保证在多线程环境下对共享数据进行安全的操作，例如原子加、原子减、原子比较并交换等。

无锁队列：概念与原理

无锁队列，顾名思义，就是不需要锁也能安全地进行并发操作的队列。它的核心思想是利用原子操作来保证数据的一致性，避免锁带来的性能瓶颈。

设计思路：环形缓冲区

我们选择使用环形缓冲区（Circular Buffer）来实现无锁队列。环形缓冲区就像一个首尾相连的数组，当写指针到达数组末尾时，会绕回到数组开头继续写入。这可以有效地避免内存碎片，提高内存利用率。

数据结构定义

class LockFreeQueue {
  constructor(capacity) {
    this.capacity = capacity;
    this.buffer = new SharedArrayBuffer(capacity * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
    this.data = new Int32Array(this.buffer);

    // 队头指针，指向下一个要读取的位置
    this.head = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT));
    // 队尾指针，指向下一个可以写入的位置
    this.tail = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT));

    // 初始化队头队尾指针为0
    Atomics.store(this.head, 0, 0);
    Atomics.store(this.tail, 0, 0);
  }

  // ... enqueue 和 dequeue 方法稍后实现 ...
}

解释：

capacity: 队列的容量。
buffer: 实际存储数据的 SharedArrayBuffer。
data: Int32Array 视图，用于访问 buffer 中的数据。
head: 队头指针，存储下一个要读取的元素的索引。
tail: 队尾指针，存储下一个可以写入的元素的索引。

关键操作：入队 (Enqueue)

入队操作就是将数据写入队列。需要注意以下几点：

队列是否已满？ 如果队尾指针追上了队头指针，说明队列满了。
原子更新队尾指针。 使用 Atomics.compareExchange 原子地更新队尾指针。如果更新成功，就将数据写入缓冲区；否则，说明有其他线程正在入队，需要重试。

  enqueue(value) {
    let tail = Atomics.load(this.tail, 0);
    let head = Atomics.load(this.head, 0);

    while (true) {
      const nextTail = (tail + 1) % this.capacity;

      // 队列已满
      if (nextTail === head) {
        return false; // 入队失败
      }

      // 尝试原子地更新队尾指针
      if (Atomics.compareExchange(this.tail, 0, tail, nextTail) === tail) {
        // 更新成功，写入数据
        this.data[tail] = value;
        return true; // 入队成功
      } else {
        // 更新失败，重新读取队尾指针并重试
        tail = Atomics.load(this.tail, 0);
        head = Atomics.load(this.head, 0);
      }
    }
  }

代码解读：

Atomics.load(this.tail, 0) 和 Atomics.load(this.head, 0)：原子地读取队尾和队头指针的值。
(tail + 1) % this.capacity: 计算下一个队尾指针的位置。使用模运算实现环形缓冲区的效果。
Atomics.compareExchange(this.tail, 0, tail, nextTail): 这是核心的原子操作。它比较 this.tail[0] 的值是否等于 tail。如果相等，则将 this.tail[0] 的值更新为 nextTail，并返回 tail (旧值)。如果不相等，则不进行任何更新，并返回 this.tail[0] 的当前值。
如果 Atomics.compareExchange 返回的值等于 tail，说明更新成功，可以安全地写入数据。否则，说明有其他线程修改了队尾指针，需要重新读取并重试。

关键操作：出队 (Dequeue)

出队操作就是从队列中读取数据。同样需要注意：

队列是否为空？ 如果队头指针等于队尾指针，说明队列为空。
原子更新队头指针。 同样使用 Atomics.compareExchange 原子地更新队头指针。

  dequeue() {
    let head = Atomics.load(this.head, 0);
    let tail = Atomics.load(this.tail, 0);

    while (true) {
      // 队列为空
      if (head === tail) {
        return undefined; // 出队失败
      }

      const nextHead = (head + 1) % this.capacity;

      // 尝试原子地更新队头指针
      if (Atomics.compareExchange(this.head, 0, head, nextHead) === head) {
        // 更新成功，读取数据
        const value = this.data[head];
        return value; // 出队成功
      } else {
        // 更新失败，重新读取队头指针并重试
        head = Atomics.load(this.head, 0);
        tail = Atomics.load(this.tail, 0);
      }
    }
  }

代码解读：

逻辑与 enqueue 方法类似，只不过是操作的是队头指针 this.head。

完整代码示例

class LockFreeQueue {
  constructor(capacity) {
    this.capacity = capacity;
    this.buffer = new SharedArrayBuffer(capacity * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
    this.data = new Int32Array(this.buffer);

    this.head = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT));
    this.tail = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT));

    Atomics.store(this.head, 0, 0);
    Atomics.store(this.tail, 0, 0);
  }

  enqueue(value) {
    let tail = Atomics.load(this.tail, 0);
    let head = Atomics.load(this.head, 0);

    while (true) {
      const nextTail = (tail + 1) % this.capacity;

      if (nextTail === head) {
        return false; // 队列已满
      }

      if (Atomics.compareExchange(this.tail, 0, tail, nextTail) === tail) {
        this.data[tail] = value;
        return true; // 入队成功
      } else {
        tail = Atomics.load(this.tail, 0);
        head = Atomics.load(this.head, 0);
      }
    }
  }

  dequeue() {
    let head = Atomics.load(this.head, 0);
    let tail = Atomics.load(this.tail, 0);

    while (true) {
      if (head === tail) {
        return undefined; // 队列为空
      }

      const nextHead = (head + 1) % this.capacity;

      if (Atomics.compareExchange(this.head, 0, head, nextHead) === head) {
        const value = this.data[head];
        return value; // 出队成功
      } else {
        head = Atomics.load(this.head, 0);
        tail = Atomics.load(this.tail, 0);
      }
    }
  }
}

// 示例用法 (需要在支持 SharedArrayBuffer 的环境中运行，例如 Web Workers)
// 创建一个容量为10的队列
const queue = new LockFreeQueue(10);

// 创建两个Web Worker
const worker1 = new Worker('worker1.js');
const worker2 = new Worker('worker2.js');

// 将共享的 SharedArrayBuffer 传递给 Worker
worker1.postMessage({ buffer: queue.buffer, head: queue.head.buffer, tail: queue.tail.buffer, capacity: queue.capacity });
worker2.postMessage({ buffer: queue.buffer, head: queue.head.buffer, tail: queue.tail.buffer, capacity: queue.capacity });

// worker1.js (生产者)
// self.addEventListener('message', (event) => {
//   const { buffer, head, tail, capacity } = event.data;
//   const queue = new LockFreeQueueFromBuffers(buffer, head, tail, capacity);
//
//   for (let i = 0; i < 20; i++) {
//     const success = queue.enqueue(i);
//     if (success) {
//       console.log(`Worker 1: Enqueued ${i}`);
//     } else {
//       console.log(`Worker 1: Queue is full, cannot enqueue ${i}`);
//     }
//     //模拟实际生产场景的延迟
//     //const delay = Math.floor(Math.random() * 100);
//     //await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
//   }
// });

// worker2.js (消费者)
// self.addEventListener('message', (event) => {
//   const { buffer, head, tail, capacity } = event.data;
//   const queue = new LockFreeQueueFromBuffers(buffer, head, tail, capacity);
//
//   for (let i = 0; i < 20; i++) {
//     const value = queue.dequeue();
//     if (value !== undefined) {
//       console.log(`Worker 2: Dequeued ${value}`);
//     } else {
//       console.log(`Worker 2: Queue is empty, cannot dequeue`);
//     }
//     //模拟实际消费场景的延迟
//     //const delay = Math.floor(Math.random() * 100);
//     //await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
//   }
// });

class LockFreeQueueFromBuffers {
    constructor(buffer, headBuffer, tailBuffer, capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.buffer = buffer;
        this.data = new Int32Array(this.buffer);

        this.head = new Int32Array(headBuffer);
        this.tail = new Int32Array(tailBuffer);
    }

    enqueue(value) {
        let tail = Atomics.load(this.tail, 0);
        let head = Atomics.load(this.head, 0);

        while (true) {
            const nextTail = (tail + 1) % this.capacity;

            if (nextTail === head) {
                return false; // 队列已满
            }

            if (Atomics.compareExchange(this.tail, 0, tail, nextTail) === tail) {
                this.data[tail] = value;
                return true; // 入队成功
            } else {
                tail = Atomics.load(this.tail, 0);
                head = Atomics.load(this.head, 0);
            }
        }
    }

    dequeue() {
        let head = Atomics.load(this.head, 0);
        let tail = Atomics.load(this.tail, 0);

        while (true) {
            if (head === tail) {
                return undefined; // 队列为空
            }

            const nextHead = (head + 1) % this.capacity;

            if (Atomics.compareExchange(this.head, 0, head, nextHead) === head) {
                const value = this.data[head];
                return value; // 出队成功
            } else {
                head = Atomics.load(this.head, 0);
                tail = Atomics.load(this.tail, 0);
            }
        }
    }
}

性能考量

无锁队列的性能优势主要体现在以下几个方面：

避免锁竞争： 减少了线程上下文切换的开销。
更高的并发度： 允许多个线程同时进行入队和出队操作。
更高的吞吐量： 在高并发场景下，可以提供更高的吞吐量。

当然，无锁队列也不是银弹。它的实现比较复杂，需要仔细考虑各种边界情况，并且在某些情况下，自旋等待可能会导致CPU资源的浪费。

适用场景

无锁队列特别适合以下场景：

高并发、低延迟的应用： 例如实时数据处理、消息队列等。
多线程共享数据的场景： 例如生产者-消费者模式。

踩坑指南

ABA问题： 在使用 Atomics.compareExchange 时，需要注意ABA问题。ABA问题指的是，一个值从A变为B，然后又变回A，导致 compareExchange 误认为值没有发生变化。可以使用版本号等机制来解决ABA问题。
CPU缓存行伪共享 (False Sharing)： 多个线程访问不同的变量，但这些变量恰好位于同一个CPU缓存行中，导致缓存行频繁失效，影响性能。可以通过填充 (padding) 的方式将变量分散到不同的缓存行中。
活锁 (Livelock)： 多个线程不断重试，但始终无法成功，导致CPU资源被浪费。可以通过引入随机延迟等方式来避免活锁。

与其他并发模型的比较

特性	锁 (Locks)	无锁 (Lock-Free)	Actor 模型 (Actors)
并发度	较低	较高	较高
复杂性	相对简单	较高	中等
性能	较低	较高	中等
上下文切换	频繁	较少	较少
适用场景	中低并发	高并发、低延迟	分布式系统、事件驱动
死锁风险	较高	无	较低 (Actor 之间)

总结

今天，我们一起探索了如何使用 SharedArrayBuffer 和 Atomics 构建一个高性能的无锁队列。虽然实现过程有些复杂，但它带来的性能提升是显著的。希望今天的分享能帮助大家在并发编程的道路上更进一步！

记住，并发编程是一门艺术，需要不断学习和实践。只有深入理解其原理，才能写出高效、稳定的并发程序。

感谢大家的聆听！有什么问题，欢迎提问。

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