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一文带你读懂C++memory_order

发布时间:2020-11-06 17:07:56 来源:亿速云 阅读:820 作者:Leah 栏目:开发技术

一文带你读懂C++memory_order?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

看了c++并发编程实战的内存模型部分后,一直对memory_order不太懂,今天在知乎发现了百度的brpc,恰好有关于原子操作的文档,感觉解释的很好。为了加深理解,再次总结一遍。

在多核编程中,我们使用锁来避免多个线程修改同一个数据时产生的竞争条件。但是,锁会消耗系统资源,当锁成为性能瓶颈的时候,就需要使用另一种方法——原子指令。c++11中引入了原子类型atomic。

原子指令 (x均为std::atomic)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。

但仅靠原子指令实现不了对资源的访问控制。这造成的原因是编译器和cpu实施了重排指令,导致读写顺序会发生变化,只要不存在依赖,代码中后面的指令可能会被放在前面,从而先执行它。cpu这么做是为了尽量塞满每个时钟周期,在单位时间内尽量执行更多的指令,从而提高吞吐率。

下面看个例子:

// thread 1
// ready was initialized to false
p.init();
ready = true;
// thread 2
if(ready) {
 p.bar();
}

线程2在ready为true的时候会访问p,对线程1来说,如果按照正常的执行顺序,那么p先被初始化,然后在将ready赋为true。但对多核的机器而言,情况可能有所变化:

  • 线程1中的ready = true可能会被cpu或编译器重排到p.init()的前面,从而优先执行ready = true这条指令。在线程2中,p.bar()中的一些代码可能被重排到if(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。

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的可见性关系,c++11总结为以下memory order:

memory order作用
memory_order_relaxed无fencing作用,cpu和编译器可以重排指令
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前面的访存指令勿排到此条指令之后。当此条指令的结果被同步到其他核的cache中时,保证前面的指令也已经被同步。
memory_order_acq_relacquare + release
memory_order_seq_cstacq_rel + 所有使用seq_cst的指令有严格的全序关系

有了memoryorder,我们可以这么改上面的例子:

// Thread1
// 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”。

关于一文带你读懂C++memory_order问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。

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