哈喽，各位好！ 今天咱们聊聊一个让程序员又爱又恨的话题：上下文切换。爱是因为它保证了多任务的并发执行，恨是因为它带来的性能损耗简直让人抓狂。在C++的世界里，我们如何优雅地、高效地减少这种开销呢？答案就在用户态线程池和协程这两个利器里。 一、 什么是上下文切换？它为啥这么烦人？ 想象一下，你正在同时做三件事：写代码、听音乐、和朋友聊天。你的大脑需要在这些任务之间快速切换，才能让你看起来像个高效的多面手。这就是上下文切换，只不过操作系统比你更厉害，它能同时处理成百上千个任务。 具体来说，上下文切换是指CPU从一个进程或线程切换到另一个进程或线程的过程。这个过程包含以下几个步骤： 保存当前进程/线程的状态： 包括CPU寄存器、程序计数器、堆栈指针等。这些信息是下次恢复执行时所必需的。 将状态信息保存到内存： 通常是保存在进程控制块（PCB）或者线程控制块（TCB）中。 加载下一个进程/线程的状态： 从内存中读取下一个要执行的进程/线程的状态信息。 恢复执行： 将加载的状态信息写入CPU寄存器，程序计数器指向下一个要执行的指令，开始执行新的进程/线程。 好了，现在问题来了，这个过程有什么问题 …
C++ NUMA-Aware Concurrent Data Structures：针对 NUMA 架构的内存访问优化
哈喽，各位好！今天咱们来聊点硬核的——C++ NUMA-Aware Concurrent Data Structures，也就是针对NUMA架构的内存访问优化。简单来说，就是让你的程序跑得更快，更丝滑，尤其是在多核服务器上。 一、 啥是NUMA？先来点背景知识 想象一下，你是一个图书馆管理员，要管理一大堆书（数据）。有两种方式组织这些书： 所有书都放在一个大房间里： 谁想借书都去这个房间，管理员也要跑来跑去。这就像SMP（Symmetric Multi-Processing）对称多处理系统，所有CPU核心访问同一块内存。简单粗暴，但是访问速度慢。 把书分到几个小房间里，每个房间离一些读者更近： 这些读者借书就方便多了。这就是NUMA（Non-Uniform Memory Access）非一致性内存访问。每个CPU核心有自己的本地内存，访问速度快；访问其他CPU核心的内存速度慢。 所以，NUMA的核心概念就是：访问本地内存快，访问远端内存慢。 1.1 NUMA架构的特点 多个节点 (Nodes): 每个节点包含一个或多个CPU核心和本地内存。 非一致性内存访问延迟: 访问本地内存比访问其 …
继续阅读“C++ NUMA-Aware Concurrent Data Structures：针对 NUMA 架构的内存访问优化”
C++ 无锁环形缓冲区 (`Disruptor` 模式) 的 C++ 实现与性能分析
哈喽，各位好！ 今天我们来聊聊一个高性能的消息传递利器：C++ 无锁环形缓冲区，也就是常说的 Disruptor 模式。这玩意儿在并发编程领域可是个明星，能让你在多线程环境下安全又高效地传递数据，避免各种锁带来的性能损耗。 一、 什么是环形缓冲区？为啥要用无锁的？ 想象一下，你有一个固定大小的数组，数据就像流水一样，从一端流入，从另一端流出。当数据到达数组末尾时，它会绕回到数组的开头，就像一个环一样。这就是环形缓冲区。 优点： 读写操作简单高效，内存分配固定，避免了频繁的 new 和 delete，适用于高吞吐量的场景。 缺点： 容量固定，可能会出现缓冲区满或空的情况，需要合理的控制策略。 那为啥要用无锁呢？因为锁虽然能保证线程安全，但也会带来性能开销，特别是在高并发的情况下，锁的竞争会变得非常激烈，导致线程阻塞，降低整体吞吐量。无锁数据结构则利用原子操作等技术，避免了锁的使用，从而提高并发性能。 二、 Disruptor 模式的核心思想 Disruptor 模式的核心思想是： 预分配环形缓冲区： 预先分配好一块连续的内存空间作为环形缓冲区，避免了动态内存分配带来的开销。 单一写入者： …
C++ 并发调试：`Helgrind`, `Tsan` 结合 `rr` (record and replay) 调试
哈喽，各位好！ 今天咱们来聊聊 C++ 并发调试这个让人头大的话题。 并发编程就像在厨房里同时做几道菜，一不小心就会手忙脚乱，出现各种奇怪的 bug。 这些 bug 往往难以复现，让人抓狂。 别担心，今天我就给大家介绍一套组合拳，用 Helgrind, Tsan 加上 rr (record and replay) 来搞定这些并发难题。 一、并发编程的那些坑 首先，咱们得知道并发编程里都有哪些坑。 常见的有： 数据竞争 (Data Race): 多个线程同时访问同一个共享变量，并且至少有一个线程在写。 这会导致不可预测的结果。 死锁 (Deadlock): 多个线程互相等待对方释放资源，导致所有线程都无法继续执行。 活锁 (Livelock): 线程不断重试操作，但由于其他线程的干扰，始终无法成功。 活锁和死锁类似，但线程没有被阻塞，而是不断忙碌地做无用功。 竞争条件 (Race Condition): 程序的行为取决于多个线程执行的相对顺序。 即使没有显式的数据竞争，也可能因为线程执行顺序的不同而导致不同的结果。 原子性问题 (Atomicity Violation): 一系列操作应该 …
继续阅读“C++ 并发调试：`Helgrind`, `Tsan` 结合 `rr` (record and replay) 调试”
C++ `_mm_mfence` / `_mm_sfence` / `_mm_lfence`：x86 内存屏障指令
哈喽，各位好！今天咱们来聊聊C++里那些“防火墙”——_mm_mfence、_mm_sfence和_mm_lfence，也就是x86架构下的内存屏障指令。这名字听起来挺唬人，但其实它们干的活儿，就是帮咱们管好CPU和内存之间的数据流动，避免出现一些“意想不到”的情况。 1. 啥是内存屏障？为啥需要它？ 想象一下，你是个大厨，CPU就是你的左右手，内存就是你的食材储藏柜。你左手从柜子里拿菜（Load），右手把菜切好（Store），然后炒菜。正常情况下，你肯定先拿菜，再切菜，最后炒菜，顺序颠倒了就乱套了。 但CPU这双手呢，有时候为了提高效率，会搞一些“小动作”，比如： 乱序执行（Out-of-Order Execution）： CPU觉得先切菜再拿菜，效率更高，那就先切了，反正最后炒出来味道一样。 写缓冲区（Write Buffer）： CPU切完菜，不立刻放到锅里，先放在旁边的小盘子里，等有空再一起放，省时间。 缓存（Cache）： CPU觉得某个菜经常用，就放到手边的小篮子里，下次直接从篮子里拿，不用跑去储藏柜。 这些“小动作”单线程的时候可能没啥问题，但到了多线程，尤其是在共享内存 …
继续阅读“C++ `_mm_mfence` / `_mm_sfence` / `_mm_lfence`：x86 内存屏障指令”
C++ 缓存行对齐对并发性能的影响：避免伪共享的极致实践
哈喽，各位好！ 今天咱们来聊聊C++并发编程里一个让人又爱又恨的话题：缓存行对齐。说它爱，是因为用好了能让你的程序跑得飞快；说它恨，是因为一不小心就会掉进“伪共享”的坑里，让你的多线程程序比单线程还慢！ 咱们今天就一起扒开缓存行对齐的神秘面纱，看看它到底是个什么东西，以及如何利用它来提升并发性能，顺便再踩踩那些常见的坑。 1. 缓存行：CPU的小算盘 要理解缓存行对齐，首先得知道缓存行是什么。简单来说，缓存行是CPU缓存（Cache）存储数据的最小单位。CPU访问内存的时候，不是一个字节一个字节地读，而是一次性读取一个缓存行大小的数据。 想象一下，你是个图书管理员，有人要借一本书。你不是只给他一页，而是直接给他一摞书，因为很有可能他接下来还要看同一摞里的其他书。CPU的缓存行就是这“一摞书”，目的是为了提高数据访问的效率，利用局部性原理。 不同的CPU架构，缓存行的大小可能不一样，但通常是64字节。可以通过以下方式在C++中获取缓存行的大小（这只是一个例子，不同平台获取方式可能不同）： #include <iostream> #include <thread> …
C++ Hazard Pointers 与 `RCU`：解决无锁算法中的内存回收问题
哈喽，各位好！今天咱们聊聊C++里那些个让人头疼，但又不得不面对的内存回收问题，特别是它在无锁算法中的应用。说白了，就是如何在保证程序并发性能的同时，不让内存泄露，也不让程序崩溃。今天的主角就是“Hazard Pointers”和“RCU”（Read-Copy-Update）。 开场白：无锁算法的诱惑与挑战 想象一下，你站在一个繁忙的十字路口，各种车辆川流不息。如果只有一个交警指挥，效率肯定不高。无锁算法就像是取消了交警，让车辆（线程）自己按照规则行驶，避免了锁带来的性能瓶颈。 但是，没有交警，就得担心车辆乱撞（数据竞争），更得担心路面维护（内存管理）。如果一辆车开走后，路面就被拆了，那后面的车肯定要掉坑里！ 这就是无锁算法中内存回收的难题。 问题来了：内存回收的“死亡时间” 在多线程环境下，一个线程可能正在读取某个数据结构，而另一个线程可能已经删除了这个数据结构。如果读取线程继续访问被删除的内存，就会导致程序崩溃，或者更隐蔽的错误。 所以，内存回收的关键在于找到一个“死亡时间”，在这个时间之后，才能安全地回收内存。这个“死亡时间”必须晚于所有可能访问该内存的线程完成访问的时间。 Ha …
C++ `RCU` (Read-Copy Update) 算法：高并发无锁读写场景的实现与应用
哈喽，各位好！今天咱们聊聊一个听起来有点高大上，但实际上原理挺简单的并发编程技巧——RCU，也就是Read-Copy Update。别害怕，虽然名字里有“Update”，但它其实是个读多写少的场景神器，能让你在高并发环境下实现无锁的读取操作，听起来是不是就很激动人心？ 一、RCU：名字很唬人，原理很简单 RCU，顾名思义，就是“读-复制-更新”。它的核心思想是： 读（Read）： 读取数据时，不需要加锁，直接读。 复制（Copy）： 修改数据时，先复制一份数据的副本。 更新（Update）： 修改副本，然后用修改后的副本替换旧数据。 是不是感觉有点像影子替身术？旧数据还在，新数据已经准备好了，然后瞬间切换，给人的感觉就是数据被更新了，但实际上旧数据还在某个地方待命。 二、为什么RCU能做到无锁读取？ 关键就在于“旧数据待命”。RCU依赖于一个很重要的概念——宽限期（Grace Period）。 宽限期： 指的是所有已经开始的读取操作都已经完成的时期。 也就是说，在宽限期内，可以确定之前启动的所有读取操作都已经结束，没有线程还在读取旧数据了。这个时候，我们就可以安全地释放旧数据占用的内存 …
C++ Lock-Free 数据结构的形式化验证：数学证明其正确性
哈喽，各位好！今天咱们来聊聊一个听起来就让人头大的话题：C++ Lock-Free 数据结构的形式化验证。别害怕，虽然听起来像在解高数题，但我们会尽量用大白话把它讲明白，目标是让大家听完之后，能对这个领域有个初步的了解，甚至能撸起袖子写几行验证代码。 为什么要折腾 Lock-Free？ 首先，咱们得搞清楚为啥要用 Lock-Free 数据结构。传统的加锁方式虽然简单粗暴，但性能瓶颈也显而易见。想象一下，一群人排队上厕所，一个人锁门，其他人干等着，效率能高吗？ Lock-Free 就像一群人一起上厕所，每个人都尽量不影响别人，这样总体效率就提高了。当然，实现起来也更复杂，更容易出BUG。 特性 加锁 (Lock-Based) 无锁 (Lock-Free) 并发 悲观并发 乐观并发 阻塞 会阻塞 不阻塞 实现难度 相对简单 复杂 性能 锁竞争时性能差 锁竞争少时性能好 死锁/活锁 存在 不存在 形式化验证：不能靠感觉，要靠数学！ Lock-Free 数据结构的难点在于并发环境下各种操作的交错执行。靠肉眼检查或者简单的单元测试，很难覆盖所有可能的执行路径。这就需要形式化验证出马了。 形式化验 …
C++ `std::atomic` 内存顺序：`seq_cst`, `acquire`, `release`, `relaxed` 的精确选择
哈喽，各位好！今天咱们来聊聊 C++ std::atomic 的内存顺序，这玩意儿听起来高大上，其实就是告诉编译器和 CPU，你别太浪，有些事情得按规矩来。咱们的目标是搞清楚 seq_cst、acquire、release 和 relaxed 这四个小家伙，看看在不同的场景下，该选哪个才能让程序既跑得快，又不会莫名其妙地出错。 一、为啥需要内存顺序？ 首先，得明白为啥需要内存顺序。现在的 CPU 都很聪明，为了提高效率，它们会乱序执行指令，还会用各种缓存。编译器也不闲着，也会优化代码，把指令挪来挪去。这些优化在单线程环境下通常没问题，但在多线程环境下，就可能出幺蛾子了。 举个例子，假设有两个线程： 线程 A：设置一个标志位 flag = true 线程 B：检查 flag，如果为 true，就执行一些操作 如果没有内存顺序的约束，编译器或 CPU 可能把线程 A 里的 flag = true 挪到其他指令后面执行，或者线程 B 里的 flag 检查提前到其他指令前面执行。结果就是，线程 B 可能在 flag 还没被设置的时候就执行了操作，导致程序出错。 内存顺序就是用来告诉编译器和 C …
继续阅读“C++ `std::atomic` 内存顺序：`seq_cst`, `acquire`, `release`, `relaxed` 的精确选择”