非阻塞算法设计：利用Hazard Pointer/RCU解决并发中的内存回收问题

非阻塞算法设计：利用Hazard Pointer/RCU解决并发中的内存回收问题

大家好，今天我们来探讨一个并发编程中非常重要且棘手的问题：内存回收。在多线程环境下，如果一个线程正在访问某个数据结构，而另一个线程释放了该数据结构所占用的内存，就会导致悬挂指针（dangling pointer）问题，进而引发程序崩溃或其他不可预测的行为。

传统的锁机制虽然可以避免数据竞争，但往往会引入性能瓶颈。非阻塞算法旨在提供更高的并发性，但同时也对内存管理提出了更高的要求。今天我们将重点介绍两种常用的非阻塞内存回收技术：Hazard Pointer 和 RCU (Read-Copy-Update)。

1. 问题的根源：并发环境下的内存回收

想象一下，一个链表被多个线程并发访问。一个线程 A 正在遍历链表，并持有一个指向某个节点的指针。与此同时，另一个线程 B 删除了该节点，并释放了其占用的内存。此时，线程 A 持有的指针就变成了悬挂指针。当线程 A 尝试访问该指针时，程序可能会崩溃。

更一般地说，这个问题可以描述为：

• 并发读写: 多个线程同时读写共享数据结构。
• 数据竞争: 读写操作之间没有适当的同步机制，导致数据不一致。
• 内存回收时机: 如何确定一个对象不再被任何线程访问，从而安全地释放其内存。

传统的解决方案，如使用锁，可以有效地解决数据竞争问题，但会带来以下缺点：

• 性能瓶颈: 锁会导致线程阻塞，降低并发性。
• 死锁风险: 多个锁的嵌套使用可能导致死锁。
• 优先级反转: 低优先级线程持有锁，导致高优先级线程阻塞。

因此，我们需要一种更高效的内存回收机制，能够在保证数据安全的前提下，最大程度地提高并发性。

2. Hazard Pointer：保护正在访问的对象

Hazard Pointer 是一种简单而有效的非阻塞内存回收技术。其核心思想是：每个线程维护一个或多个 "hazard pointers"，用于指向当前正在访问的对象。当一个线程想要删除某个对象时，它首先检查是否有任何线程的 hazard pointer 指向该对象。如果存在，则说明该对象仍然被其他线程访问，不能立即释放。

2.1 Hazard Pointer 的基本原理

1. 定义 Hazard Pointer: 每个线程维护一个 hazard pointer 列表，通常是一个数组。
2. 设置 Hazard Pointer: 在访问对象之前，线程将 hazard pointer 指向该对象。
3. 清理 Hazard Pointer: 在访问对象之后，线程将 hazard pointer 设置为 NULL。
4. 延迟回收: 当线程想要删除对象时，它首先将该对象添加到一个待回收列表，并检查是否有任何线程的 hazard pointer 指向该对象。如果存在，则延迟回收，直到没有线程的 hazard pointer 指向该对象。

2.2 Hazard Pointer 的实现示例 (C++)

#include <iostream>
#include <vector>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <chrono>

using namespace std;

// 定义一个简单的链表节点
struct Node {
    int data;
    Node* next;
    Node(int d) : data(d), next(nullptr) {}
};

// Hazard Pointer 管理器
class HazardPointerManager {
public:
    HazardPointerManager(int num_threads) : num_threads_(num_threads), hazard_pointers_(num_threads) {}

    // 获取一个 Hazard Pointer
    atomic<Node*>* acquire_hazard_pointer(int thread_id) {
        return &hazard_pointers_[thread_id];
    }

    // 检查是否有 Hazard Pointer 指向给定节点
    bool is_protected(Node* node) {
        for (int i = 0; i < num_threads_; ++i) {
            if (hazard_pointers_[i].load(memory_order_relaxed) == node) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

private:
    int num_threads_;
    vector<atomic<Node*>> hazard_pointers_;
};

// 用于保存待回收节点的队列
class DeferredReclamationQueue {
public:
    void enqueue(Node* node) {
        queue_.push_back(node);
    }

    void reclaim(HazardPointerManager& hazard_ptr_manager) {
        vector<Node*> reclaimable_nodes;
        for (Node* node : queue_) {
            if (!hazard_ptr_manager.is_protected(node)) {
                reclaimable_nodes.push_back(node);
            }
        }

        for (Node* node : reclaimable_nodes) {
            // 移除节点
            auto it = find(queue_.begin(), queue_.end(), node);
            if (it != queue_.end()) {
                queue_.erase(it);
            }
            delete node;
        }
    }

private:
    vector<Node*> queue_;
};

// 示例：一个简单的链表
class ConcurrentList {
public:
    ConcurrentList(int num_threads) : head_(nullptr), hazard_ptr_manager_(num_threads) {}

    // 插入节点
    void insert(int data) {
        Node* new_node = new Node(data);
        new_node->next = head_.load(memory_order_relaxed);
        while (!head_.compare_exchange_weak(new_node->next, new_node, memory_order_release, memory_order_relaxed)) {
            new_node->next = head_.load(memory_order_relaxed);
        }
    }

    // 删除节点
    bool remove(int data, int thread_id) {
        atomic<Node*>* hazard_ptr = hazard_ptr_manager_.acquire_hazard_pointer(thread_id);
        Node* current = head_.load(memory_order_relaxed);
        Node* prev = nullptr;

        while (current != nullptr) {
            // 设置 hazard pointer
            hazard_ptr->store(current, memory_order_relaxed);

            if (current->data == data) {
                if (prev == nullptr) {
                    // 删除头节点
                    Node* next = current->next;
                    if (head_.compare_exchange_strong(current, next, memory_order_release, memory_order_relaxed)) {
                        // 清理 hazard pointer
                        hazard_ptr->store(nullptr, memory_order_relaxed);
                        deferred_reclamation_queue_.enqueue(current);
                        deferred_reclamation_queue_.reclaim(hazard_ptr_manager_);
                        return true;
                    }
                } else {
                    // 删除中间节点
                    prev->next = current->next;
                    // 清理 hazard pointer
                    hazard_ptr->store(nullptr, memory_order_relaxed);
                    deferred_reclamation_queue_.enqueue(current);
                    deferred_reclamation_queue_.reclaim(hazard_ptr_manager_);
                    return true;
                }
            }

            // 清理 hazard pointer 并前进
            hazard_ptr->store(nullptr, memory_order_relaxed);
            prev = current;
            current = current->next;
        }

        return false;
    }

    // 查找节点
    bool contains(int data, int thread_id) {
        atomic<Node*>* hazard_ptr = hazard_ptr_manager_.acquire_hazard_pointer(thread_id);
        Node* current = head_.load(memory_order_relaxed);

        while (current != nullptr) {
            // 设置 hazard pointer
            hazard_ptr->store(current, memory_order_relaxed);

            if (current->data == data) {
                // 清理 hazard pointer
                hazard_ptr->store(nullptr, memory_order_relaxed);
                return true;
            }

            // 清理 hazard pointer 并前进
            hazard_ptr->store(nullptr, memory_order_relaxed);
            current = current->next;
        }

        return false;
    }

private:
    atomic<Node*> head_;
    HazardPointerManager hazard_ptr_manager_;
    DeferredReclamationQueue deferred_reclamation_queue_;
};

int main() {
    int num_threads = 4;
    ConcurrentList list(num_threads);

    // 插入一些数据
    list.insert(10);
    list.insert(20);
    list.insert(30);

    // 创建多个线程并发访问链表
    vector<thread> threads;
    for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
        threads.emplace_back([&list, i]() {
            // 模拟并发访问
            for (int j = 0; j < 10; ++j) {
                list.contains(20, i);
                list.remove(10, i);
                this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(10));
            }
        });
    }

    // 等待所有线程完成
    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }

    cout << "链表操作完成" << endl;

    return 0;
}

2.3 Hazard Pointer 的优点和缺点

优点：

• 简单易懂: Hazard Pointer 的概念和实现都比较简单。
• 非阻塞读取: 读取操作不需要获取锁，可以并发执行。
• 适用于读多写少场景: 在读操作远多于写操作的场景下，Hazard Pointer 能够提供较好的性能。

缺点：

• 需要维护 Hazard Pointer 列表: 每个线程都需要维护一个 Hazard Pointer 列表，增加了内存开销。
• 扫描 Hazard Pointer 列表的开销: 在删除对象时，需要扫描所有线程的 Hazard Pointer 列表，增加了时间开销。
• 线程数量限制: Hazard Pointer 的性能会随着线程数量的增加而下降。
• 容易出现ABA问题: ABA问题指一个值从A变为B，又变回A，Hazard Pointer无法检测到这种变化，可能导致错误。需要结合版本号等机制解决。

3. RCU (Read-Copy-Update)：读写分离的典范

RCU (Read-Copy-Update) 是一种更高级的非阻塞内存回收技术。其核心思想是：将读操作和写操作分离。读操作不需要获取锁，可以直接访问共享数据。写操作则需要先复制一份数据的副本，然后在副本上进行修改，最后通过原子操作更新指向数据的指针。

3.1 RCU 的基本原理

1. 读端: 读端使用 RCU 临界区来保护对共享数据的访问。在 RCU 临界区内，读端可以自由地访问共享数据，而不需要获取任何锁。
2. 写端: 写端首先复制一份数据的副本，然后在副本上进行修改。修改完成后，写端使用 rcu_assign_pointer() 函数将指向旧数据的指针更新为指向新数据的指针。
3. 宽限期 (Grace Period): RCU 的关键在于宽限期。宽限期是指所有正在执行的 RCU 临界区都完成的时间段。只有在宽限期结束后，才能安全地释放旧数据。

3.2 RCU 的实现示例 (C++)

由于 RCU 的实现比较复杂，这里提供一个简化的示例，用于说明 RCU 的基本思想。

#include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <chrono>
#include <vector>

using namespace std;

// 定义一个简单的结构体
struct Data {
    int value;
};

// 全局数据指针
atomic<Data*> global_data;

// RCU 临界区
void rcu_read_lock() {
    // 在实际的 RCU 实现中，这里需要禁用内核抢占
    // 这里只是一个占位符
}

void rcu_read_unlock() {
    // 在实际的 RCU 实现中，这里需要重新启用内核抢占
    // 这里只是一个占位符
}

// 更新数据
void update_data(int new_value) {
    // 1. 复制一份数据的副本
    Data* new_data = new Data;
    new_data->value = new_value;

    // 2. 原子更新指针
    Data* old_data = global_data.exchange(new_data);

    // 3. 等待宽限期
    this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(100)); // 模拟宽限期

    // 4. 释放旧数据
    delete old_data;
}

// 读取数据
int read_data() {
    rcu_read_lock();
    Data* data = global_data.load();
    int value = data->value;
    rcu_read_unlock();
    return value;
}

int main() {
    // 初始化全局数据
    Data* initial_data = new Data;
    initial_data->value = 0;
    global_data.store(initial_data);

    // 创建多个线程并发读写数据
    vector<thread> threads;
    for (int i = 0; i < 4; ++i) {
        threads.emplace_back([i]() {
            for (int j = 0; j < 10; ++j) {
                if (i % 2 == 0) {
                    // 读线程
                    cout << "Thread " << i << ": Read value = " << read_data() << endl;
                } else {
                    // 写线程
                    update_data(i * j);
                    cout << "Thread " << i << ": Updated value to " << i * j << endl;
                }
                this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(10));
            }
        });
    }

    // 等待所有线程完成
    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }

    cout << "操作完成" << endl;

    return 0;
}

3.3 RCU 的优点和缺点

优点：

• 极高的读取性能: 读操作不需要获取锁，可以并发执行，性能极高。
• 适用于读多写少场景: 在读操作远多于写操作的场景下，RCU 能够提供最佳的性能。
• 避免死锁: RCU 不需要锁，因此不会出现死锁问题。

缺点：

• 实现复杂: RCU 的实现比较复杂，需要仔细考虑宽限期和内存回收等问题。
• 写操作开销较大: 写操作需要复制数据，增加了内存开销和时间开销。
• 需要宽限期: 需要等待宽限期结束后才能释放旧数据，增加了延迟。
• 不适用于频繁更新的场景: 如果数据频繁更新，RCU 的性能会下降。

4. Hazard Pointer vs. RCU：选择合适的工具

特性	Hazard Pointer	RCU
读取性能	较高，非阻塞	极高，非阻塞
写入性能	相对较高，需要检查 Hazard Pointer 列表	较低，需要复制数据
实现复杂度	较低	较高
内存开销	较高，需要维护 Hazard Pointer 列表	较高，需要复制数据
适用场景	读多写少，线程数量较少	读多写少，对读取性能要求极高
线程数量的扩展性	随着线程数量增加，性能下降	较好，但需要合理的宽限期管理
ABA 问题	存在，需要结合版本号等机制解决	不存在，因为写入时会创建新的数据副本

如何选择？

• 如果读操作远多于写操作，并且对读取性能要求极高，那么 RCU 是一个不错的选择。
• 如果线程数量较少，并且对实现复杂度有要求，那么 Hazard Pointer 可能更适合。
• 如果数据频繁更新，那么 RCU 和 Hazard Pointer 可能都不是最佳选择，可以考虑其他非阻塞算法，例如无锁队列。

5. 一个更复杂的例子：Concurrent Hash Map

现在，让我们考虑一个更复杂的例子：一个并发哈希表。在并发哈希表中，我们需要解决以下问题：

• 并发读取: 多个线程可以同时读取哈希表中的数据。
• 并发写入: 多个线程可以同时插入、删除或更新哈希表中的数据。
• 哈希表扩容: 当哈希表中的元素数量超过一定阈值时，需要对哈希表进行扩容。
• 内存回收: 需要安全地回收不再使用的内存。

我们可以结合 Hazard Pointer 和 CAS (Compare-and-Swap) 操作来实现一个高效的并发哈希表。

5.1 基本思路

1. 使用 CAS 操作来实现无锁的哈希表操作，例如插入、删除和更新。
2. 使用 Hazard Pointer 来保护正在访问的哈希桶中的数据。
3. 使用 RCU 或其他内存回收机制来回收不再使用的哈希桶。

5.2 简化代码示例 (C++)

这个例子仅展示并发哈希表的核心思想，省略了错误处理和一些细节。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <chrono>

using namespace std;

// 定义一个简单的键值对
struct KeyValuePair {
    int key;
    int value;
    KeyValuePair(int k, int v) : key(k), value(v) {}
};

// 定义哈希桶
struct HashBucket {
    atomic<KeyValuePair*> data;
    HashBucket() : data(nullptr) {}
};

// Hazard Pointer 管理器
class HazardPointerManager {
public:
    HazardPointerManager(int num_threads) : num_threads_(num_threads), hazard_pointers_(num_threads) {}

    atomic<KeyValuePair*>* acquire_hazard_pointer(int thread_id) {
        return &hazard_pointers_[thread_id];
    }

    bool is_protected(KeyValuePair* node) {
        for (int i = 0; i < num_threads_; ++i) {
            if (hazard_pointers_[i].load(memory_order_relaxed) == node) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

private:
    int num_threads_;
    vector<atomic<KeyValuePair*>> hazard_pointers_;
};

// 用于保存待回收节点的队列
class DeferredReclamationQueue {
public:
    void enqueue(KeyValuePair* node) {
        queue_.push_back(node);
    }

    void reclaim(HazardPointerManager& hazard_ptr_manager) {
        vector<KeyValuePair*> reclaimable_nodes;
        for (KeyValuePair* node : queue_) {
            if (!hazard_ptr_manager.is_protected(node)) {
                reclaimable_nodes.push_back(node);
            }
        }

        for (KeyValuePair* node : reclaimable_nodes) {
            // 移除节点
            auto it = find(queue_.begin(), queue_.end(), node);
            if (it != queue_.end()) {
                queue_.erase(it);
            }
            delete node;
        }
    }

private:
    vector<KeyValuePair*> queue_;
};

// 并发哈希表
class ConcurrentHashMap {
public:
    ConcurrentHashMap(int capacity, int num_threads) : capacity_(capacity), buckets_(capacity), hazard_ptr_manager_(num_threads) {}

    // 插入键值对
    void insert(int key, int value, int thread_id) {
        int index = hash_function(key) % capacity_;
        KeyValuePair* new_pair = new KeyValuePair(key, value);

        // 使用 CAS 操作插入键值对
        while (!buckets_[index].data.compare_exchange_weak(nullptr, new_pair, memory_order_release, memory_order_relaxed));
    }

    // 获取键值对
    KeyValuePair* get(int key, int thread_id) {
        int index = hash_function(key) % capacity_;
        atomic<KeyValuePair*>* hazard_ptr = hazard_ptr_manager_.acquire_hazard_pointer(thread_id);

        KeyValuePair* current = buckets_[index].data.load(memory_order_relaxed);
        // 设置 hazard pointer
        hazard_ptr->store(current, memory_order_relaxed);

        if (current != nullptr && current->key == key) {
            // 清理 hazard pointer
            hazard_ptr->store(nullptr, memory_order_relaxed);
            return current;
        }

        // 清理 hazard pointer
        hazard_ptr->store(nullptr, memory_order_relaxed);
        return nullptr;
    }

    // 删除键值对
    bool remove(int key, int thread_id) {
        int index = hash_function(key) % capacity_;
        atomic<KeyValuePair*>* hazard_ptr = hazard_ptr_manager_.acquire_hazard_pointer(thread_id);

        KeyValuePair* current = buckets_[index].data.load(memory_order_relaxed);
        hazard_ptr->store(current, memory_order_relaxed);

        if (current != nullptr && current->key == key) {
            if (buckets_[index].data.compare_exchange_strong(current, nullptr, memory_order_release, memory_order_relaxed)) {
                 // 清理 hazard pointer
                hazard_ptr->store(nullptr, memory_order_relaxed);
                deferred_reclamation_queue_.enqueue(current);
                deferred_reclamation_queue_.reclaim(hazard_ptr_manager_);
                return true;
            }
        }

        hazard_ptr->store(nullptr, memory_order_relaxed);
        return false;
    }

private:
    int capacity_;
    vector<HashBucket> buckets_;
    HazardPointerManager hazard_ptr_manager_;
    DeferredReclamationQueue deferred_reclamation_queue_;

    // 简单的哈希函数
    int hash_function(int key) {
        return key;
    }
};

int main() {
    int capacity = 16;
    int num_threads = 4;
    ConcurrentHashMap hash_map(capacity, num_threads);

    // 创建多个线程并发访问哈希表
    vector<thread> threads;
    for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
        threads.emplace_back([&hash_map, i]() {
            // 模拟并发访问
            for (int j = 0; j < 10; ++j) {
                hash_map.insert(i * j, j, i);
                KeyValuePair* pair = hash_map.get(i * j, i);
                if (pair != nullptr) {
                    cout << "Thread " << i << ": Key = " << pair->key << ", Value = " << pair->value << endl;
                }
                hash_map.remove(i * j, i);
                this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(10));
            }
        });
    }

    // 等待所有线程完成
    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }

    cout << "哈希表操作完成" << endl;

    return 0;
}

6. 其他非阻塞内存回收技术

除了 Hazard Pointer 和 RCU 之外，还有一些其他的非阻塞内存回收技术，例如：

• Epoch-Based Reclamation (EBR): EBR 类似于 RCU，但使用 epoch 来标记宽限期。
• QSBR (Quiescent State Based Reclamation): QSBR 也是一种基于宽限期的内存回收技术。

选择哪种技术取决于具体的应用场景和性能需求。

7. 总结一下今天的内容

今天我们讨论了并发编程中的一个重要问题：内存回收。我们介绍了两种常用的非阻塞内存回收技术：Hazard Pointer 和 RCU，并分析了它们的优缺点和适用场景。 Hazard Pointer 简单易懂，适用于读多写少且线程数量较少的场景。 RCU 读取性能极高，适用于读多写少且对读取性能要求极高的场景。 选择合适的工具，是构建高性能并发程序的关键。