锁开销优化以及 CAS 简单说明
锁
互斥锁是用来保护一个临界区，即保护一个访问共用资源的程序片段，而这些共用资源又无法同时被多个线程访问的特性。当有线程进入临界区段时，其他线程或是进程必须等待。
在谈及锁的性能开销，一般都会说锁的开销很大，那锁的开销有多大，主要耗在哪，怎么提高锁的性能。
锁的开销
现在锁的机制一般使用 futex（fast Userspace mutexes），内核态和用户态的混合机制。还没有futex的时候，内核是如何维护同步与互斥的呢？系统内核维护一个对象，这个对象对所有进程可见，这个对象是用来管理互斥锁并且通知阻塞的进程。如果进程A要进入临界区，先去内核查看这个对象，有没有别的进程在占用这个临界区，出临界区的时候，也去内核查看这个对象，有没有别的进程在等待进入临界区，然后根据一定的策略唤醒等待的进程。这些不必要的系统调用(或者说内核陷入)造成了大量的性能开销。为了解决这个问题，Futex就应运而生。
Futex是一种用户态和内核态混合的同步机制。首先，同步的进程间通过mmap共享一段内存，futex变量就位于这段共享的内存中且操作是原子的，当进程尝试进入互斥区或者退出互斥区的时候，先去查看共享内存中的futex变量，如果没有竞争发生，则只修改futex,而不用再执行系统调用了。当通过访问futex变量告诉进程有竞争发生，则还是得执行系统调用去完成相应的处理(wait 或者 wake up)。简单的说，futex就是通过在用户态的检查，（motivation）如果了解到没有竞争就不用陷入内核了，大大提高了low-contention时候的效率。
mutex 是在 futex 的基础上用的内存共享变量来实现的，如果共享变量建立在进程内，它就是一个线程锁，如果它建立在进程间共享内存上，那么它是一个进程锁。pthread_mutex_t 中的 _lock 字段用于标记占用情况，先使用CAS判断_lock是否占用，若未占用，直接返回。否则，通过__lll_lock_wait_private 调用SYS_futex 系统调用迫使线程进入沉睡。 CAS是用户态的 CPU 指令，若无竞争，简单修改锁状态即返回，非常高效，只有发现竞争，才通过系统调用陷入内核态。所以，FUTEX是一种用户态和内核态混合的同步机制，它保证了低竞争情况下的锁获取效率。
所以如果锁不存在冲突，每次获得锁和释放锁的处理器开销仅仅是CAS指令的开销。
确定一件事情最好的方法是实际测试和观测它，让我们写一段代码来测试无冲突时锁的开销：
#include <pthread.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>
static inline long long unsigned time_ns(struct timespec* const ts) {
if (clock_gettime(CLOCK_REALTIME, ts)) {
exit(1);
}
return ((long long unsigned) ts->tv_sec) * 1000000000LLU
+ (long long unsigned) ts->tv_nsec;
}
int main()
{
int res = -1;
pthread_mutex_t mutex;
//初始化互斥量，使用默认的互斥量属性
res = pthread_mutex_init(&mutex, NULL);
if(res != 0)
{
perror("pthread_mutex_init failed
");
exit(EXIT_FAILURE);
}
long MAX = 1000000000;
long c = 0;
struct timespec ts;
const long long unsigned start_ns = time_ns(&ts);
while(c < MAX)
{
pthread_mutex_lock(&mutex);
c = c + 1;
pthread_mutex_unlock(&mutex);
}
const long long unsigned delta = time_ns(&ts) - start_ns;
printf("%f
", delta/(double)MAX);
return 0;
}
说明：以下性能测试在腾讯云 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-26xx v4 1核 2399.996MHz 下进行。
运行了 10 亿次，平摊到每次加锁/解锁操作大概是 2.2ns 每次加锁/解锁（扣除了循环耗时 2.7ns）
在锁冲突的情况下，开销就没有这么小了。
首先pthread_mutex_lock会真正的调用sys_futex来进入内核来试图加锁，被锁住以后线程会进入睡眠，这带来了上下文切换和线程调度的开销。
可以写两个互相解锁的线程来测试这个过程的开销：
// Copyright (C) 2010 Benoit Sigoure
//
// This program is free software: you can redistribute it and/or modify
// it under the terms of the GNU General Public License as published by
// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
// (at your option) any later version.
//
// This program is distributed in the hope that it will be useful,
// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
// GNU General Public License for more details.
//
// You should have received a copy of the GNU General Public License
// along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
#include <pthread.h>
#include <sched.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sys/ipc.h>
#include <sys/shm.h>
#include <sys/syscall.h>
#include <sys/wait.h>
#include <time.h>
#include <unistd.h>
#include <linux/futex.h>
static inline long long unsigned time_ns(struct timespec* const ts) {
if (clock_gettime(CLOCK_REALTIME, ts)) {
exit(1);
}
return ((long long unsigned) ts->tv_sec) * 1000000000LLU
+ (long long unsigned) ts->tv_nsec;
}
static const int iterations = 500000;
static void* thread(void* restrict ftx) {
int* futex = (int*) ftx;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
sched_yield();
while (syscall(SYS_futex, futex, FUTEX_WAIT, 0xA, NULL, NULL, 42)) {
// retry
sched_yield();
}
*futex = 0xB;
while (!syscall(SYS_futex, futex, FUTEX_WAKE, 1, NULL, NULL, 42)) {
// retry
sched_yield();
}
}
return NULL;
}
int main(void) {
struct timespec ts;
const int shm_id = shmget(IPC_PRIVATE, sizeof (int), IPC_CREAT | 0666);
int* futex = shmat(shm_id, NULL, 0);
pthread_t thd;
if (pthread_create(&thd, NULL, thread, futex)) {
return 1;
}
*futex = 0xA;
const long long unsigned start_ns = time_ns(&ts);
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
*futex = 0xA;
while (!syscall(SYS_futex, futex, FUTEX_WAKE, 1, NULL, NULL, 42)) {
// retry
sched_yield();
}
sched_yield();
while (syscall(SYS_futex, futex, FUTEX_WAIT, 0xB, NULL, NULL, 42)) {
// retry
sched_yield();
}
}
const long long unsigned delta = time_ns(&ts) - start_ns;
const int nswitches = iterations << 2;
printf("%i thread context switches in %lluns (%.1fns/ctxsw)
",
nswitches, delta, (delta / (float) nswitches));
wait(futex);
return 0;
}
编译使用 gcc -std=gnu99 -pthread context_switch.c。
运行的结果是 2003.4ns/ctxsw，所以锁冲突的开销大概是不冲突开销的 910 倍了，相差出乎意料的大。
另外一个c程序可以用来测试“纯上下文切换”的开销，线程只是使用sched_yield来放弃处理器，并不进入睡眠。
// Copyright (C) 2010 Benoit Sigoure
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//
// You should have received a copy of the GNU General Public License
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#include <sched.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <string.h>
#include <errno.h>
static inline long long unsigned time_ns(struct timespec* const ts) {
if (clock_gettime(CLOCK_REALTIME, ts)) {
exit(1);
}
return ((long long unsigned) ts->tv_sec) * 1000000000LLU
+ (long long unsigned) ts->tv_nsec;
}
static const int iterations = 500000;
static void* thread(void*ctx) {
(void)ctx;
for (int i = 0; i < iterations; i++)
sched_yield();
return NULL;
}
int main(void) {
struct sched_param param;
param.sched_priority = 1;
if (sched_setscheduler(getpid(), SCHED_FIFO, ¶m))
fprintf(stderr, "sched_setscheduler(): %s
", strerror(errno));
struct timespec ts;
pthread_t thd;
if (pthread_create(&thd, NULL, thread, NULL)) {
return 1;
}
long long unsigned start_ns = time_ns(&ts);
for (int i = 0; i < iterations; i++)
sched_yield();
long long unsigned delta = time_ns(&ts) - start_ns;
const int nswitches = iterations << 2;
printf("%i thread context switches in %lluns (%.1fns/ctxsw)
",
nswitches, delta, (delta / (float) nswitches));
return 0;
}
“纯上下文切换” 消耗了大概381.2ns/ctxsw。
这样我们大致可以把锁冲突的开销分成三部分，“纯上下文切换”开销，大概是 381.2ns，调度器开销（把线程从睡眠变成就绪或者反过来）大概是1622.2ns，在多核系统上，还存在跨处理器调度的开销，那部分开销很大。在真实的应用场景里，还要考虑上下文切换带来的cache不命中和TLB不命中的开销，开销只会进一步加大。
锁的优化
从上面可以知道，真正消耗时间的不是上锁的次数，而是锁冲突的次数。减少锁冲突的次数才是提升性能的关键。使用更细粒度的锁，可以减少锁冲突。这里说的粒度包括时间和空间，比如哈希表包含一系列哈希桶，为每个桶设置一把锁，空间粒度就会小很多－－哈希值相互不冲突的访问不会导致锁冲突，这比为整个哈希表维护一把锁的冲突机率低很多。减少时间粒度也很容易理解，加锁的范围只包含必要的代码段，尽量缩短获得锁到释放锁之间的时间，最重要的是，绝对不要在锁中进行任何可能会阻塞的操作。使用读写锁也是一个很好的减少冲突的方式，读操作之间不互斥，大大减少了冲突。
假设单向链表中的插入/删除操作很少，主要操作是搜索，那么基于单一锁的方法性能会很差。在这种情况下，应该考虑使用读写锁，即 pthread_rwlock_t，这么做就允许多个线程同时搜索链表。插入和删除操作仍然会锁住整个链表。假设执行的插入和搜索操作数量差不多相同，但是删除操作很少，那么在插入期间锁住整个链表是不合适的，在这种情况下，最好允许在链表中的分离点（disjoint point）上执行并发插入，同样使用基于读写锁的方式。在两个级别上执行锁定，链表有一个读写锁，各个节点包含一个互斥锁，在插入期间，写线程在链表上建立读锁，然后继续处理。在插入数据之前，锁住要在其后添加新数据的节点，插入之后释放此节点，然后释放读写锁。删除操作在链表上建立写锁。不需要获得与节点相关的锁；互斥锁只建立在某一个操作节点之上，大大减少锁冲突的次数。
锁本身的行为也存在进一步优化的可能性，sys_futex系统调用的作用在于让被锁住的当前线程睡眠，让出处理器供其它线程使用，既然这个过程的消耗很高，也就是说如果被锁定的时间不超过这个数值的话，根本没有必要进内核加锁——释放的处理器时间还不够消耗的。sys_futex的时间消耗够跑很多次 CAS 的，也就是说，对于一个锁冲突比较频繁而且平均锁定时间比较短的系统，一个值得考虑的优化方式是先循环调用 CAS 来尝试获得锁（这个操作也被称作自旋锁），在若干次失败后再进入内核真正加锁。当然这个优化只能在多处理器的系统里起作用（得有另一个处理器来解锁，否则自旋锁无意义）。在glibc的pthread实现里，通过对pthread_mutex设置PTHREAD_MUTEX_ADAPTIVE_NP属性就可以使用这个机制。
CAS
锁产生的一些问题：
- 等待互斥锁会消耗宝贵的时间，锁的开销很大。
- 低优先级的线程可以获得互斥锁，因此阻碍需要同一互斥锁的高优先级线程。这个问题称为优先级倒置（priority inversion ）
- 可能因为分配的时间片结束，持有互斥锁的线程被取消调度。这对于等待同一互斥锁的其他线程有不利影响，因为等待时间现在会更长。这个问题称为锁护送（lock convoying）
无锁编程的好处之一是一个线程被挂起，不会影响到另一个线程的执行，避免锁护送；在锁冲突频繁且平均锁定时间较短的系统，避免上下文切换和调度开销。
CAS (comapre and swap 或者 check and set)，比较并替换，引用 wiki，它是一种用于线程数据同步的原子指令。
CAS 核心算法涉及到三个参数，即内存值，更新值和期望值；CAS 指令会先检查一个内存位置是否包含预期的值；如果是这样，就把新的值复制到这个位置，返回 true；如果不是则返回 false。
CAS 对应一条汇编指令 CMPXCHG，因此是原子性的。
bool compare_and_swap (int *accum, int *dest, int newval)
{
if ( *accum == *dest ) {
*dest = newval;
return true;
}
return false;
}
一般，程序会在循环里使用 CAS 不断去完成一个事务性的操作，一般包含拷贝一个共享的变量到一个局部变量，然后再使用这个局部变量执行任务计算得到新的值，最后再使用 CAS 比较保存再局部变量的旧值和内存值来尝试提交你的修改，如果尝试失败，会重新读取一遍内存值，再重新计算，最后再使用 CAS 尝试提交修改，如此循环。比如：
void LockFreeQueue::push(Node* newHead)
{
for (;;)
{
// 拷贝共享变量(m_Head) 到一个局部变量
Node* oldHead = m_Head;
// 执行任务，可以不用关注其他线程
newHead->next = oldHead;
// 下一步尝试提交更改到共享变量
// 如果共享变量没有被其他线程修改过，仍为 oldHead，则 CAS 将 newHead 赋值给共享变量 m_Head 并返回
// 否则继续循环重试
if (_InterlockedCompareExchange(&m_Head, newHead, oldHead))
return;
}
}
上面的数据结构设置了一个共享的头节点 m_Head，当 push 一个新的节点时，会把新节点加在头节点后面；不要相信程序的执行是连续的，CPU 的执行是多线程并发。在 _InterlockedCompareExchange 即 CAS 之前，线程可能因为时间片用完被调度出去，新调度进来的线程执行完了 push 操作，多个线程共享了 m_Head 变量，此时 m_Head 已被修改了，如果原来线程继续执行，把 oldHead 覆盖到 m_Head，就会丢失其他线程 push 进来的节点。所以需要比较 m_Head 是不是还等于 oldHead，如果是，说明头节点不变，可以使用 newHead 覆盖 m_Head；如果不是，说明有其他线程 push 了新的节点，那么需要使用最新的 m_Head 更新 oldHead 的值重新走一下循环，_InterlockedCompareExchange 会自动把 m_Head 赋值给 oldHead。
ABA 问题
因为 CAS 需要在提交修改时检查期望值和内存值有没有发生变化，如果没有则进行更新，但是如果原来一个值从 A 变成 B 又变成 A，那么使用 CAS 检查的时候发现值没有发生变化，但实际上已经发生了一系列变化。
内存的回收利用会导致 CAS 出现严重的问题：
T* ptr1 = new T(8, 18);
T* old = ptr1;
delete ptr1;
T* ptr2 = new T(0, 1);
// 我们不能保证操作系统不会重新使用 ptr1 内存地址，一般的内存管理器都会这样子做
if (old1 == ptr2) {
// 这里表示，刚刚回收的 ptr1 指向的内存被用于后面申请的 ptr2了
}
ABA问题是无锁结构实现中常见的一种问题，可基本表述为：
- 进程P1读取了一个数值A
- P1被挂起(时间片耗尽、中断等)，进程P2开始执行
- P2修改数值A为数值B，然后又修改回A
- P1被唤醒，比较后发现数值A没有变化，程序继续执行。
对于P1来说，数值A未发生过改变，但实际上A已经被变化过了，继续使用可能会出现问题。在CAS操作中，由于比较的多是指针，这个问题将会变得更加严重。试想如下情况：
有一个堆(先入后出)中有top和节点A，节点A目前位于堆顶top指针指向A。现在有一个进程P1想要pop一个节点，因此按照如下无锁操作进行
pop()
{
do{
ptr = top; // ptr = top = NodeA
next_prt = top->next; // next_ptr = NodeX
} while(CAS(top, ptr, next_ptr) != true);
return ptr;
}
而进程P2在执行CAS操作之前打断了P1，并对堆进行了一系列的pop和push操作，使堆变为如下结构：
进程P2首先pop出NodeA，之后又Push了两个NodeB和C，由于内存管理机制中广泛使用的内存重用机制，导致NodeC的地址与之前的NodeA一致。
这时P1又开始继续运行，在执行CAS操作时，由于top依旧指向的是NodeA的地址(实际上已经变为NodeC)，因此将top的值修改为了NodeX，这时堆结构如下：
经过CAS操作后，top指针错误的指向了NodeX而不是NodeB。
ABA 解决方法
Tagged state reference，增加额外的 tag bits 位，它像一个版本号；比如，其中一种算法是在内存地址的低位记录指针的修改次数，在指针修改时，下一次 CAS 会返回失败，即使因为内存重用机制导致地址一样。有时我们称这种机制位 ABA‘，因为我们使第二个 A 稍微有点不同于第一个。tag 的位数长度会影响记录修改的次数，在现有的 CPU 下，使用 60 bit tag，在不重启程序10年才会产生溢出问题；在 X64 CPU，趋向于支持 128 bit 的 CAS 指令，这样更能保证避免出现 ABA 问题。
下面参考 liblfds 库代码说明下 Tagged state reference 的实现过程。
我们想要避免 ABA 问题的方法之一是使用更长的指针，这样便需要一个支持 dword 长度的 CAS 指令。liblfds 是怎么跨平台实现 128 bit 指令的呢？
在 liblfds 下，CAS 指令为 LFDS710_PAL_ATOMIC_DWCAS 宏，它的完整形式是：
LFDS710_PAL_ATOMIC_DWCAS( pointer_to_destination, pointer_to_compare, pointer_to_new_destination, cas_strength, result)
- pointer_to_destination: [in, out]，指向目标的指针，是一个由两个 64 bit 整数组成的数组；
- pointer_to_compare: [in, out]，用于和目标指针比较的指针，同样是一个由两个 64 bit 整数组成的数组；
- pointer_to_new_destination: [in]，和目标指针交换的新指针；
- result: [out]，如果 128 bit 的 pointer_to_compare 与 pointer_to_destination 相等，则使用 pointer_to_new_destination 覆盖 pointer_to_destination，result 返回 1；如果不相等，则 pointer_to_destination 不变，且 pointer_to_compare 的值变为 pointer_to_destination。
从上面可以看出，liblfds 库使用一个由两个元素组成的一维数组来表示 128 bit 指针。
Linux 提供了 cmpxchg16b 用于实现 128 bit 的 CAS 指令，而在 Windows，使用 _InterlockedCompareExchange128。只有 128 位指针完全相等的情况下，才视为相等。
参考 liblfds/liblfds7.1.0/liblfds710/inc/liblfds710/lfds710_porting_abstraction_layer_compiler.h 下关于 CAS 的 windows 实现：
#define LFDS710_PAL_ATOMIC_DWCAS( pointer_to_destination, pointer_to_compare, pointer_to_new_destination, cas_strength, result )
{
LFDS710_PAL_BARRIER_COMPILER_FULL;
(result) = (char unsigned) _InterlockedCompareExchange128( (__int64 volatile *) (pointer_to_destination), (__int64) (pointer_to_new_destination[1]), (__int64) (pointer_to_new_destination[0]), (__int64 *) (pointer_to_compare) );
LFDS710_PAL_BARRIER_COMPILER_FULL;
}
再重点研究 new_top 的定义和提交修改过程。
new_top 是一个具有两个元素的一维数组，元素是 struct lfds710_stack_element 指针，两个元素分别使用 POINTER 0 和 COUNTER 1 标记。COUNTER 相当于前面说的 tag 标记，POINTER 保存的时真正的节点指针。在 X64 下，指针长度是 64 bit，所以这里使用的是 64 bit tag 记录 pointer 修改记录。
liblfds 用原 top 的 COUNTER + 1来初始化 new top COUNTER，即使用 COUNTER 标记 ss->top 的更换次数，这样每一次更换 top，top 里的 COUNTER 都会变。
只有在 ss->top 和 original_top 的 POINTER 和 COUNTER 完全相等的情况下，new_top 才会覆盖到 ss->top，否则会使用 ss->top 覆盖 original_top，下次循环用最新的 original_top 再次操作和比较。
参考 liblfds/liblfds7.1.0/liblfds710/src/lfds710_stack/lfds710_stack_push.c，无锁堆栈的实现：
void lfds710_stack_push( struct lfds710_stack_state *ss,
struct lfds710_stack_element *se )
{
char unsigned
result;
lfds710_pal_uint_t
backoff_iteration = LFDS710_BACKOFF_INITIAL_VALUE;
struct lfds710_stack_element LFDS710_PAL_ALIGN(LFDS710_PAL_ALIGN_DOUBLE_POINTER)
*new_top[PAC_SIZE],
*volatile original_top[PAC_SIZE];
LFDS710_PAL_ASSERT( ss != NULL );
LFDS710_PAL_ASSERT( se != NULL );
new_top[POINTER] = se;
original_top[COUNTER] = ss->top[COUNTER];
original_top[POINTER] = ss->top[POINTER];
do
{
se->next = original_top[POINTER];
LFDS710_MISC_BARRIER_STORE;
new_top[COUNTER] = original_top[COUNTER] + 1;
LFDS710_PAL_ATOMIC_DWCAS( ss->top, original_top, new_top, LFDS710_MISC_CAS_STRENGTH_WEAK, result );
if( result == 0 )
LFDS710_BACKOFF_EXPONENTIAL_BACKOFF( ss->push_backoff, backoff_iteration );
}
while( result == 0 );
LFDS710_BACKOFF_AUTOTUNE( ss->push_backoff, backoff_iteration );
return;
}
CAS 原理应用
- 无锁数据结构，参考 https://github.com/liblfds/liblfds
- 高性能内存队列disruptor中的CAS，参考 http://ifeve.com/disruptor/
- 数据库乐观锁
参考
[wiki Compare-and-swap] https://en.wikipedia.org/wiki/Compare-and-swap
[wiki ABA problem] https://en.wikipedia.org/wiki/ABA_problem
[左耳朵耗子无锁队列的实现] https://coolshell.cn/articles/8239.html
[IBM 设计不使用互斥锁的并发数据结构] https://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-multithreaded_structures2/index.html#artrelatedtopics
[ABA problem] https://lumian2015.github.io/lockFreeProgramming/aba-problem.html
[_InterlockedCompareExchange128] https://docs.microsoft.com/en-us/cpp/intrinsics/interlockedcompareexchange128?view=vs-2019
[Linux 互斥锁的实现原理（pthread_mutex_t）] https://www.bbsmax.com/A/x9J2WXvW56/
[futex机制介绍] https://blog.csdn.net/y33988979/article/details/82252266
[an-introduction-to-lock-free-programming] https://preshing.com/20120612/an-introduction-to-lock-free-programming/
[多进程、多线程与多处理器计算平台的性能问题] https://blog.csdn.net/Jmilk/article/details/81049623
[Implement Lock-Free Queue] http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.53.8674&rep=rep1&type=pdf
[上下文切换和线程调度性能测试] https://github.com/tsuna/contextswitch/blob/master/timetctxsw.c
[纯上下文切换性能测试] https://github.com/tsuna/contextswitch/blob/master/timetctxsw2.c
[锁的开销] http://xbay.github.io/2015/12/31/锁的开销/
[pthread包的mutex实现分析] https://blog.csdn.net/tlxamulet/article/details/79047717
[IBM通用线程：POSIX 线程详解] https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/thread/posix_thread2/index.html