C++ Lock-Free 数据结构：Wait-Free 与 ABA 问题的解决策略及 std::atomic 的应用
大家好，今天我们来探讨 C++ 中 lock-free 数据结构的设计与实现，重点关注 wait-free 性质的达成以及臭名昭著的 ABA 问题的解决。我们将深入研究 std::atomic 的应用，并通过具体代码示例展示如何构建高效且线程安全的并发数据结构。
一、Lock-Free, Wait-Free 与 Blocking 的区别
在并发编程中，保证线程安全至关重要。传统的线程同步机制，如互斥锁（mutex），属于 blocking 的范畴。这意味着一个线程在尝试获取锁时，如果锁已被其他线程持有，该线程会被阻塞，直到锁被释放。虽然简单易用，但 blocking 机制容易导致死锁、优先级反转等问题，并可能影响系统的整体性能。
与之相对，non-blocking 的数据结构则尝试避免线程阻塞。Lock-free 和 wait-free 是两种重要的 non-blocking 特性。
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Lock-Free: 指的是系统中至少有一个线程能够持续取得进展。这意味着即使其他线程被暂停、延迟或无限循环，至少有一个线程仍然能够完成操作。Lock-free 不保证所有线程都能及时完成操作，但能保证系统整体的活性。
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Wait-Free: 比 lock-free 更严格。它要求每个线程都必须在有限的步骤内完成其操作，无论其他线程的行为如何。Wait-free 保证了每个线程的活性，因此它也是一种 starvation-free 的算法。
我们可以用下表总结三者的区别：
| 特性 | 线程阻塞 | 系统活性 | 线程活性 |
|---|---|---|---|
| Blocking | 可能 | 可能受损 | 可能受损 |
| Lock-Free | 否 | 保证 | 不保证 |
| Wait-Free | 否 | 保证 | 保证 |
Wait-free 的实现通常比 lock-free 更复杂，并且在实际应用中，实现真正的 wait-free 数据结构往往面临很大的挑战。因此，很多时候我们退而求其次，选择 lock-free 的方案，并尽可能优化其性能。
二、std::atomic：并发编程的基石
std::atomic 是 C++11 引入的关键特性，它提供了一种原子操作的抽象，允许我们在没有显式锁的情况下对共享变量进行线程安全的访问和修改。原子操作是不可中断的，这意味着当一个线程正在执行原子操作时，其他线程无法干扰它。
std::atomic 提供了多种操作，例如：
- load(): 原子地读取原子变量的值。
- store(): 原子地设置原子变量的值。
- exchange(): 原子地将原子变量的值设置为新值，并返回旧值。
- compare_exchange_weak(): 原子地比较原子变量的值与预期值，如果相等，则将其设置为新值。这是一个 weak 操作，即使原子变量的值与预期值相等，也可能失败。失败时，预期值会被更新为原子变量的当前值。
- compare_exchange_strong(): 与
compare_exchange_weak()类似，但这是一个 strong 操作，只有当原子变量的值与预期值相等时，才能成功。
compare_exchange_weak() 和 compare_exchange_strong() 是实现 lock-free 数据结构的关键。它们允许我们原子地执行“比较并交换”（CAS，Compare-And-Swap）操作，从而避免了使用锁。
三、ABA 问题
ABA 问题是 lock-free 数据结构中一个常见的挑战。考虑以下场景：
- 线程 A 读取共享变量
x的值为A。 - 线程 B 修改
x的值为B，然后又修改回A。 - 线程 A 尝试使用 CAS 操作将
x的值从A修改为C。由于x的值仍然是A，CAS 操作成功。
尽管 CAS 操作成功，但实际上 x 的值经历了一个变化 A -> B -> A，这可能导致逻辑错误。线程 A 认为 x 的值没有发生变化，但实际上它已经被修改过，并可能影响了后续操作的正确性。
四、解决 ABA 问题的策略
有几种常见的策略可以解决 ABA 问题：
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使用版本号 (Version Counter):
为每个共享变量关联一个版本号。每次修改共享变量时，都同时递增版本号。在 CAS 操作中，同时比较共享变量的值和版本号。这样，即使共享变量的值变回了原来的值，但版本号已经发生了变化，CAS 操作就会失败。
代码示例 (C++):
#include <atomic> #include <iostream> struct Data { int value; int version; }; int main() { std::atomic<Data> atomic_data; Data initial_data = {10, 0}; atomic_data.store(initial_data); // 线程 A 读取数据 Data expected_data = atomic_data.load(); int original_value = expected_data.value; int original_version = expected_data.version; std::cout << "线程 A: 读取 value = " << original_value << ", version = " << original_version << std::endl; // 线程 B 修改数据 Data new_data_B = {20, original_version + 1}; atomic_data.store(new_data_B); std::cout << "线程 B: 修改 value = 20, version = " << original_version + 1 << std::endl; // 线程 B 再次修改数据为初始值，但版本号不同 Data new_data_A = {10, original_version + 2}; atomic_data.store(new_data_A); std::cout << "线程 B: 再次修改 value = 10, version = " << original_version + 2 << std::endl; // 线程 A 尝试进行 CAS 操作 Data desired_data = {30, original_version + 1}; // 假设线程 A 期望版本号加1 bool success = atomic_data.compare_exchange_strong(expected_data, desired_data); if (success) { std::cout << "线程 A: CAS 操作成功" << std::endl; } else { std::cout << "线程 A: CAS 操作失败，因为版本号不匹配" << std::endl; std::cout << "线程 A: 当前 value = " << expected_data.value << ", version = " << expected_data.version << std::endl; } return 0; } -
使用 Hazard Pointer:
Hazard Pointer 是一种由 Michael M. Scott 在 2002 年提出的技术。每个线程都维护一个或多个 Hazard Pointer，指向当前线程正在访问的共享对象。在释放一个共享对象之前，必须检查是否有任何 Hazard Pointer 指向它。如果有，则不能立即释放该对象，而需要将其放入一个延迟释放列表中，稍后再释放。
Hazard Pointer 的核心思想是：如果一个线程正在访问一个对象，那么这个对象就是“安全的”，即使其他线程想要释放它。
Hazard Pointer 的实现相对复杂，需要维护线程局部的数据结构和全局的回收机制。
-
使用 RCU (Read-Copy-Update):
RCU 是一种 Linux 内核中广泛使用的并发控制机制。它允许多个读者并发地访问共享数据，而无需任何锁。当需要修改共享数据时，首先创建一个副本，然后在副本上进行修改，最后使用原子操作将指向共享数据的指针更新为指向副本。
在 RCU 中，读者不需要任何锁，但写者需要等待所有正在访问共享数据的读者完成访问后才能释放旧的共享数据。RCU 通过宽限期 (Grace Period) 来确定所有读者是否都完成了访问。
RCU 的实现依赖于操作系统的支持，例如 Linux 内核提供的
synchronize_rcu()函数。 -
使用 Double-Width CAS (DCAS):
DCAS 是一种原子操作，可以同时比较和交换两个值。在某些架构上，DCAS 可以通过特殊的指令来实现。使用 DCAS 可以将共享变量的值和版本号原子地进行比较和交换，从而避免 ABA 问题。
但是，DCAS 并不是所有架构都支持，因此它的适用性受到限制。
五、Lock-Free 队列示例
下面我们以一个 lock-free 队列为例，展示如何使用 std::atomic 和 CAS 操作来实现并发安全的数据结构。为了简化，我们这里采用单生产者单消费者模型。
#include <iostream>
#include <atomic>
#include <memory> // For std::shared_ptr
#include <thread>
template <typename T>
class LockFreeQueue {
private:
struct Node {
std::shared_ptr<T> data;
Node* next;
Node() : next(nullptr) {}
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() {
Node* current = head.load();
while (current != nullptr) {
Node* next = current->next;
delete current;
current = next;
}
}
void enqueue(T value) {
Node* new_node = new Node(value);
Node* current_tail = tail.load(std::memory_order_relaxed); // relaxed load
while (true) {
Node* tail_next = current_tail->next;
if (current_tail == tail.load(std::memory_order_acquire)) { // Acquire fence here
if (tail_next == nullptr) {
if (current_tail->next.compare_exchange_weak(tail_next, new_node, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) { // Release on success
tail.compare_exchange_strong(current_tail, new_node, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed); // Try to advance tail
return;
}
} else {
tail.compare_exchange_strong(current_tail, tail_next, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed); // Try to advance tail
}
}
current_tail = tail.load(std::memory_order_relaxed); // Reload tail
}
}
std::shared_ptr<T> dequeue() {
Node* current_head = head.load(std::memory_order_relaxed); // relaxed load
while (true) {
Node* next_node = current_head->next;
Node* current_tail = tail.load(std::memory_order_acquire); // Acquire fence here
if (current_head == head.load(std::memory_order_acquire)) { // Acquire fence here
if (current_head == current_tail) {
if (next_node == nullptr) {
return nullptr; // Queue is empty
}
tail.compare_exchange_strong(current_tail, next_node, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed); // Try to advance tail
} else {
std::shared_ptr<T> result = next_node->data;
if (head.compare_exchange_strong(current_head, next_node, std::memory_order_release, std::memory_order_relaxed)) { // Release on success
delete current_head;
return result;
}
}
}
current_head = head.load(std::memory_order_relaxed); // Reload head
}
}
};
int main() {
LockFreeQueue<int> queue;
std::thread producer([&]() {
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
queue.enqueue(i);
std::cout << "Producer enqueued: " << i << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
}
});
std::thread consumer([&]() {
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
std::shared_ptr<int> value = queue.dequeue();
if (value) {
std::cout << "Consumer dequeued: " << *value << std::endl;
} else {
std::cout << "Consumer dequeued: nullptr" << std::endl;
}
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(20));
}
});
producer.join();
consumer.join();
return 0;
}代码解释:
Node结构: 定义队列中的节点，包含数据data和指向下一个节点的指针next。 使用std::shared_ptr管理数据，简化内存管理。head和tail: 指向队列的头和尾。它们是std::atomic<Node*>类型，保证了对头尾指针的原子操作。enqueue(T value): 将一个新元素添加到队列的尾部。使用 CAS 操作来更新tail指针，确保多个线程可以并发地添加元素。dequeue(): 从队列的头部移除一个元素。使用 CAS 操作来更新head指针，确保多个线程可以并发地移除元素。- 内存顺序 (Memory Ordering): 代码中使用了
std::memory_order_relaxed,std::memory_order_acquire, 和std::memory_order_release等内存顺序。这些内存顺序对于保证 lock-free 数据结构的正确性至关重要。std::memory_order_relaxed: 对原子变量的访问没有任何同步约束。仅仅保证操作的原子性。std::memory_order_acquire: 在读取原子变量时，确保在该操作之后的所有读取操作都从该原子变量被写入之后发生。用于建立线程间的 happens-before 关系。std::memory_order_release: 在写入原子变量时，确保在该操作之前的所有写入操作都在该原子变量被读取之前发生。用于建立线程间的 happens-before 关系。
重要的内存顺序规则：
- 如果线程 A 释放 (release) 一个原子变量，并且线程 B 获取 (acquire) 同一个原子变量，那么线程 A 在释放该原子变量之前的所有写操作，对线程 B 来说都是可见的。 这被称为 happens-before 关系。
- 在 lock-free 队列中，通常使用 release 语义来发布数据 (例如，在
enqueue中更新tail指针)，使用 acquire 语义来获取数据 (例如，在dequeue中读取head指针)。 这样可以确保生产者线程写入的数据对消费者线程是可见的。
这个示例没有解决 ABA 问题。 如果一个节点被出队并被释放，然后又被重新分配并入队，可能会导致 ABA 问题。 要解决这个问题，可以采用前面提到的版本号或其他策略。
六、Wait-Free 数据结构的挑战
实现真正的 wait-free 数据结构非常困难。主要挑战在于：
- 复杂性: Wait-free 算法通常比 lock-free 算法更复杂，难以设计和实现。
- 性能: 为了保证每个线程都能在有限的步骤内完成操作，wait-free 算法可能需要进行大量的复制和重试，从而影响性能。
- 适用性: 并非所有问题都适合用 wait-free 算法来解决。对于某些问题，lock-free 算法可能是一个更好的选择。
尽管如此，wait-free 数据结构在某些特定场景下仍然非常有用，例如：
- 实时系统: 在实时系统中，必须保证每个任务都能在规定的时间内完成，因此 wait-free 算法可以避免线程阻塞带来的不确定性。
- 容错系统: 在容错系统中，即使某些线程发生故障，其他线程也应该能够继续正常工作，因此 wait-free 算法可以提高系统的可靠性。
七、设计考量：选择合适的策略
选择 lock-free 还是 wait-free 数据结构，需要根据具体的应用场景进行权衡。
- 性能要求: 如果对性能要求非常高，且可以容忍某些线程的饥饿，那么 lock-free 算法可能是一个更好的选择。
- 实时性要求: 如果对实时性要求非常高，必须保证每个任务都能在规定的时间内完成，那么 wait-free 算法可能是一个更好的选择。
- 复杂性: 需要考虑算法的复杂性，以及开发和维护的成本。
- 硬件支持: 某些架构提供了特殊的指令，可以简化 lock-free 和 wait-free 算法的实现。
避免错误的内存管理，正确使用内存顺序，保证原子性。
八、总结：并发编程的艺术
Lock-free 和 wait-free 数据结构是并发编程中高级且具有挑战性的主题。通过 std::atomic 和 CAS 操作，我们可以在 C++ 中构建高效且线程安全的数据结构。然而，需要仔细考虑 ABA 问题以及内存顺序等细节，以确保算法的正确性。在实际应用中，我们需要根据具体的应用场景，权衡各种因素，选择最合适的并发控制策略。并发编程是一门艺术，需要不断学习和实践，才能掌握其精髓。
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