atomic使用

我们都知道多核编程常用锁避免多个线程在修改同一个数据时产生race condition。当锁成为性能瓶颈时，我们又总想试着绕开它，而不可避免地接触了原子指令。但在实践中，用原子指令写出正确的代码是一件非常困难的事，琢磨不透的race condition、ABA problem、memory fence很烧脑，这篇文章试图通过介绍SMP架构下的原子指令帮助大家入门。C++11正式引入了原子指令，我们就以其语法描述。

顾名思义，原子指令是对软件不可再分的指令，比如x.fetch_add(n)指原子地给x加上n，这个指令对软件要么没做，要么完成，不会观察到中间状态。常见的原子指令有：

原子指令 (x均为std::atomic<int>)	作用
x.load()	返回x的值。
x.store(n)	把x设为n，什么都不返回。
x.exchange(n)	把x设为n，返回设定之前的值。
x.compare_exchange_strong(expected_ref, desired)	若x等于expected_ref，则设为desired，返回成功；否则把最新值写入expected_ref，返回失败。
x.compare_exchange_weak(expected_ref, desired)	相比compare_exchange_strong可能有spurious wakeup。
x.fetch_add(n), x.fetch_sub(n)	原子地做x += n, x-= n，返回修改之前的值。

你已经可以用这些指令做原子计数，比如多个线程同时累加一个原子变量，以统计这些线程对一些资源的操作次数。但是，这可能会有两个问题：

• 这个操作没有你想象地快。
• 如果你尝试通过看似简单的原子操作控制对一些资源的访问，你的程序有很大几率会crash。

CacheLine

没有任何竞争或只被一个线程访问的原子操作是比较快的，“竞争”指的是多个线程同时访问同一个cacheline。现代CPU为了以低价格获得高性能，大量使用了cache，并把cache分了多级。百度内常见的Intel E5-2620拥有32K的L1 dcache和icache，256K的L2 cache和15M的L3 cache。其中L1和L2 cache为每个核心独有，L3则所有核心共享。一个核心写入自己的L1 cache是极快的(4 cycles, ~2ns)，但当另一个核心读或写同一处内存时，它得确认看到其他核心中对应的cacheline。对于软件来说，这个过程是原子的，不能在中间穿插其他代码，只能等待CPU完成一致性同步，这个复杂的硬件算法使得原子操作会变得很慢，在E5-2620上竞争激烈时fetch_add会耗费700纳秒左右。访问被多个线程频繁共享的内存往往是比较慢的。比如像一些场景临界区看着很小，但保护它的spinlock性能不佳，因为spinlock使用的exchange, fetch_add等指令必须等待最新的cacheline，看上去只有几条指令，花费若干微秒并不奇怪。

要提高性能，就要避免让CPU频繁同步cacheline。这不单和原子指令本身的性能有关，还会影响到程序的整体性能。最有效的解决方法很直白：尽量避免共享。

• 一个依赖全局多生产者多消费者队列(MPMC)的程序难有很好的多核扩展性，因为这个队列的极限吞吐取决于同步cache的延时，而不是核心的个数。最好是用多个SPMC或多个MPSC队列，甚至多个SPSC队列代替，在源头就规避掉竞争。
• 另一个例子是计数器，如果所有线程都频繁修改一个计数器，性能就会很差，原因同样在于不同的核心在不停地同步同一个cacheline。如果这个计数器只是用作打打日志之类的，那我们完全可以让每个线程修改thread-local变量，在需要时再合并所有线程中的值，性能可能有几十倍的差别。

一个相关的编程陷阱是false sharing：对那些不怎么被修改甚至只读变量的访问，由于同一个cacheline中的其他变量被频繁修改，而不得不经常等待cacheline同步而显著变慢了。多线程中的变量尽量按访问规律排列，频繁被其他线程修改的变量要放在独立的cacheline中。要让一个变量或结构体按cacheline对齐，可以include <kutil/macros.h>后使用BAIDU_CACHELINE_ALIGNMENT宏，请自行grep krpc的代码了解用法。

Memory fence

仅靠原子技术实现不了对资源的访问控制，即使简单如spinlock或引用计数，看上去正确的代码也可能会crash。这里的关键在于重排指令导致了读写顺序的变化。只要没有依赖，代码中在后面的指令就可能跑到前面去，编译器和CPU都会这么做。

这么做的动机非常自然，CPU要尽量塞满每个cycle，在单位时间内运行尽量多的指令。如上节中提到的，访存指令在等待cacheline同步时要花费数百纳秒，最高效地自然是同时同步多个cacheline，而不是一个个做。一个线程在代码中对多个变量的依次修改，可能会以不同的次序同步到另一个线程所在的核心上。不同线程对数据的需求不同，按需同步也会导致cacheline的读序和写序不同。

如果其中第一个变量扮演了开关的作用，控制对后续变量的访问。那么当这些变量被一起同步到其他核心时，更新顺序可能变了，第一个变量未必是第一个更新的，然而其他线程还认为它代表着其他变量有效，去访问了实际已被删除的变量，从而导致未定义的行为。比如下面的代码片段：

// Thread 1
// bool ready was initialized to false
p.init();
ready = true;

// Thread2
if (ready) {
    p.bar();
}

从人的角度，这是对的，因为线程2在ready为true时才会访问p，按线程1的逻辑，此时p应该初始化好了。但对多核机器而言，这段代码可能难以正常运行：

• 线程1中的ready = true可能会被编译器或cpu重排到p.init()之前，从而使线程2看到ready为true时，p仍然未初始化。这种情况同样也会在线程2中发生，p.bar()中的一些代码可能被重排到检查ready之前。
• 即使没有重排，ready和p的值也会独立地同步到线程2所在核心的cache，线程2仍然可能在看到ready为true时看到未初始化的p。

注：x86/x64的load带acquire语意，store带release语意，上面的代码刨除编译器和CPU因素可以正确运行。

通过这个简单例子，你可以窥见原子指令编程的复杂性了吧。为了解决这个问题，CPU和编译器提供了memory fence，让用户可以声明访存指令间的可见性(visibility)关系，boost和C++11对memory fence做了抽象，总结为如下几种memory order.

memory order	作用
memory_order_relaxed	没有fencing作用
memory_order_consume	后面依赖此原子变量的访存指令勿重排至此条指令之前
memory_order_acquire	后面访存指令勿重排至此条指令之前
memory_order_release	前面访存指令勿重排至此条指令之后。当此条指令的结果对其他线程可见后，之前的所有指令都可见
memory_order_acq_rel	acquire + release语意
memory_order_seq_cst	acq_rel语意外加所有使用seq_cst的指令有严格地全序关系

有了memory order，上面的例子可以这么更正：

// Thread1
// std::atomic<bool> ready was initialized to false
p.init();
ready.store(true, std::memory_order_release);

// Thread2
if (ready.load(std::memory_order_acquire)) {
    p.bar();
}

线程2中的acquire和线程1的release配对，确保线程2在看到ready==true时能看到线程1 release之前所有的访存操作。

注意，memory fence不等于可见性，即使线程2恰好在线程1在把ready设置为true后读取了ready也不意味着它能看到true，因为同步cache是有延时的。memory fence保证的是可见性的顺序：“假如我看到了a的最新值，那么我一定也得看到b的最新值”。

一个相关问题是：如何知道看到的值是新还是旧？一般分两种情况：

• 值是特殊的。比如在上面的例子中，ready=true是个特殊值，只要线程2看到ready为true就意味着更新了。只要设定了特殊值，读到或没有读到特殊值都代表了一种含义。
• 总是累加。一些场景下没有特殊值，那我们就用fetch_add之类的指令累加一个变量，只要变量的值域足够大，在很长一段时间内，新值和之前所有的旧值都会不相同，我们就能区分彼此了。

原子指令的例子可以看boost.atomic的Example，atomic的官方描述可以看这里。

wait-free & lock-free

原子指令能为我们的服务赋予两个重要属性：wait-free和lock-free。前者指不管OS如何调度线程，每个线程都始终在做有用的事；后者比前者弱一些，指不管OS如何调度线程，至少有一个线程在做有用的事。如果我们的服务中使用了锁，那么OS可能把一个刚获得锁的线程切换出去，这时候所有依赖这个锁的线程都在等待，而没有做有用的事，所以用了锁就不是lock-free，更不会是wait-free。为了确保一件事情总在确定时间内完成，实时系统的关键代码至少是lock-free的。在百度广泛又多样的在线服务中，对时效性也有着严苛的要求，如果RPC中最关键的部分满足wait-free或lock-free，就可以提供更稳定的服务质量。事实上，krpc中的读写都是wait-free的，具体见IO。

值得提醒的是，常见想法是lock-free或wait-free的算法会更快，但事实可能相反，因为：

• lock-free和wait-free必须处理更多更复杂的race condition和ABA problem，完成相同目的的代码比用锁更复杂。代码越多，耗时就越长。
• 使用mutex的算法变相带“后退”效果。后退(backoff)指出现竞争时尝试另一个途径以临时避免竞争，mutex出现竞争时会使调用者睡眠，使拿到锁的那个线程可以很快地独占完成一系列流程，总体吞吐可能反而高了。

mutex导致低性能往往是因为临界区过大（限制了并发度），或竞争过于激烈（上下文切换开销变得突出）。lock-free/wait-free算法的价值在于其保证了一个或所有线程始终在做有用的事，而不是绝对的高性能。但在一种情况下lock-free和wait-free算法的性能多半更高：就是算法本身可以用少量原子指令实现。实现锁也是要用原子指令的，当算法本身用一两条指令就能完成的时候，相比额外用锁肯定是更快了。