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一个简单的例子
先来看一个多线程的例子:
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x = 1, m = y;
同时在线程2中执行:
y = 1, n = x;
当两个线程都执行结束以后,m和n的值分别是多少呢?
对于已经工作了n年、写过无数次并发程序的的我们来说,这还不是小case吗?让我们来分析一下,大概有三种情况:
- 如果程序先执行了x = 1, m = y代码段,后执行了y = 1, n = x代码段,那么结果是m = 0, n = 1;
- 如果程序先执行了y = 1, n = x代码段,后执行了x = 1, m = y代码段,那么结果是m = 1, n = 0;
- 如果程序的执行顺序先是 x = 1, y = 1, 后执行m = y, n = x, 那么结果是m = 1, n = 1;
所以(m, n)的组合一共有3种情况,分别是(0, 1), (1, 0)和(1, 1)。
那有没有可能程序执行结束后,(m, n)的值是(0, 0)呢?嗯…我们又仔细的回顾了一下自己的分析过程:在m和n被赋值的时候,x = 1和y = 1至少有一条语句被执行了…没有问题,那应该就不会出现m和n都是0的情况。
诡异的输出结果
不过人在江湖上混,还是要严谨一点。好在这代码逻辑也不复杂,那就写一段简单的程序来验证下吧:
#include
#include
using namespace std;
int x = 0, y = 0, m = 0, n = 0;
int main()
{
while (1) {
x = y = 0;
thread t1([&]() { x = 1; m = y; });
thread t2([&]() { y = 1; n = x; });
t1.join(); t2.join();
if (m == 0 && n == 0) {
cout << " m == 0 && n == 0 ? impossible!\n";
}
}
return 0;
}
考虑到多线程的随机性,就写一个无限循环多跑一会吧,反正屏幕也不会有什么输出。我们信心满满的把程序跑了起来,但很快就发现有点不太对劲:
m和n居然真的同时为0了?不可能不可能…这难道是windows或者msvc的bug?那我们到linux上用g++编译试一下,结果程序跑起来之后,又看到了熟悉的输出:
这…打脸未免来得也太快了吧!
你看到的执行顺序不是真的执行顺序
看来这不是bug,真的是有可能出现m和n都是0的情况。可是,到底是为什么呢?恍惚之间,我们突然想起曾经似乎在哪看过这样一个as-if规则:
也就是说,在不影响可观测结果的前提下,编译器是有可能对程序的代码进行重排,以取得更好的执行效率的。比如像这样的代码:
int a, b;
void test()
{
a = b + 1;
b = 1;
}
编译器是完全有可能重新排列成下面的样子的:
int a, b;
void test()
{
int c = b;
b = 1;
c += 1;
a = c;
}
这样,程序在实际执行过程中对a的赋值就晚于对b的赋值之后了。不过,有了前车之鉴,我们还是先验证一下在下结论吧。我们使用gcc的-S选项,生成汇编代码(开启-O2优化)来看一下,编译器生成的指令到底是什么样子的:
哈哈,果然如我们所料,对a的赋值被调整到对b的赋值后面了!那上面m和n同时为0也一定是因为编译器重新排序我们的指令顺序导致的!想到这里,我们的底气又渐渐回来了。那就生成汇编代码看看吧:
果然不出所料,因为我们在编译的时候开了-O3优化,赋值的顺序被重排了!代码实际的执行顺序大概是下面这个样子:
int t1 = y; x = 1; m = t1; //线程1
int t2 = x; y = 1; n = t2; //线程2
这就难怪会出现m = 0, n = 0这样的结果了。分析到这里,我们终于有点松了一口气,这多年的编程经验可不是白来的,总算是给出了一个合理的解释。
那我们在编译的时候把-O3优化选项去掉,尽量让编译器不要进行优化,保持原来的指令执行顺序,应该就可以避免m和n同时为0的结果了吧?试试,保险起见,我们还是先看一看汇编代码吧:
跟我们的预期一致,汇编代码保持了原来的执行顺序,这回肯定没有问题了。那就把程序跑起来吧。然而…不一会儿,熟悉的打印又出现了…
这…到底是怎么回事?!!!
你看到的执行顺序还不是真正的执行顺序
如果不是编译器重排了我们的指令顺序,那还会是什么呢?难道是CPU?!
还真是。实际上,现代CPU为了提高执行效率,大多都采用了流水线技术。例如:一个执行过程可以被分为:取指(IF),译码(ID),执行(EX),访存(MEM),回写(WB)等阶段。这样,当第一条指令在执行的时候,第二条指令可以进行译码,第三条指令可以进行取指…于是CPU被充分利用了,指令的执行效率也大大提高。一个标准的5级流水线的工作过程如下表所示(实际的CPU流水线远比这复杂得多):
上面展示的指令流水线是完美的,然而实际情况往往没有这么理想。考虑这样一种情况,假设第二条指令依赖于第一条指令的执行结果,而第一条指令恰巧又是一个比较耗时的操作,那么整个流水线就停止了。即使第三条指令与前两条指令完全无关,它也必须等到第一条指令执行完成,流水线继续运转时才能得已执行。这就浪费了CPU的执行带宽。乱序执行(Out-Of-Order Execution)就是被用来解决这一问题的,它也是现代CPU提升执行效率的基础技术之一。
简单来说,乱序执行是指CPU提前分析待执行的指令,调整指令的执行顺序,以期发挥更高流水线执行效率的一种技术。引入乱序执行技术以后,CPU执行指令过程大概是下面这个样子:
#mermaid-1664298074486 {font-family:“trebuchet ms”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-1664298074486 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-1664298074486 .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-1664298074486 .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-1664298074486 .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-1664298074486 .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-1664298074486 .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-1664298074486 .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-1664298074486 .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-1664298074486 .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-1664298074486 svg{font-family:“trebuchet ms”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-1664298074486 .label{font-family:“trebuchet ms”,verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-1664298074486 .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-1664298074486 .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-1664298074486 .label text,#mermaid-1664298074486 span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-1664298074486 .node rect,#mermaid-1664298074486 .node circle,#mermaid-1664298074486 .node ellipse,#mermaid-1664298074486 .node polygon,#mermaid-1664298074486 .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-1664298074486 .node .label{text-align:center;}#mermaid-1664298074486 .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-1664298074486 .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-1664298074486 .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-1664298074486 .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-1664298074486 .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-1664298074486 .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-1664298074486 .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-1664298074486 .cluster text{fill:#333;}#mermaid-1664298074486 .cluster span{color:#333;}#mermaid-1664298074486 div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:“trebuchet ms”,verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-1664298074486 :root{–mermaid-font-family:“trebuchet ms”,verdana,arial,sans-serif;}取指译码指令缓存区执行单元执行完成顺序重排缓冲区执行单元执行单元执行单元提交/写回所以,上面的程序出现(m, n)结果为(0, 0)的情况,应该就是因为指令的执行顺序被CPU重排了!
C++多线程内存模型
我们通常将读取操作称为load,存储操作称为store。对应的内存操作顺序有以下几种:
- load->load(读读)
- load->store(读写)
- store->load(写读)
- store->store(写写)
CPU在执行指令的时候,会根据情况对内存操作顺序进行重新排列。也就是说,我们只要能够让CPU不要进行指令重排优化,那么应该就不会出现(m, n)为(0, 0)的情况了。但具体要怎么做呢?
实际上,在C++11之前,我们很难在语言层面做到这件事情。那时的C++甚至连线程都不支持,更别提什么内存模型了。在C++98的年代,我们只能通过嵌入汇编的方式添加内存屏障来达到这样的目的:
asm volatile("mfence" ::: "memory");
不过在现代C++中,要做这样的事情就简单多了。C++11引入了原子类型(atomic),同时规定了6种内存执行顺序:
- memory_order_relaxed: 松散的,在保证原子性的前提下,允许进行任务的重新排序;
- memory_order_release: 代码中这条语句前的所有读写操作, 不允许被重排到这个操作之后;
- memory_order_acquire: 代码中这条语句后的所有读写操作,不允许被重排到这个操作之前;
- memory_order_consume: 代码中这条语句后所有与这块内存相关的读写操作,不允许被重排到这个操作之前;注意,这个类型已不建议被使用;
- memory_order_acq_rel: 对读取和写入施加acquire-release语义,无法被重排;
- memory_order_seq_cst: 顺序一致性,如果是写入就是release语义,如果是读取是acquire语义,如果是读取-写入就是acquire-release语义;也是原子变量的默认语义。
所以,我们只需要将x和y的类型改为atmioc_int,就可以避免m和n同时为0的结果出现了。修改后的代码如下:
#include
#include
#include
using namespace std;
atomic\_int x(0);
atomic\_int y(0);
int m = 0, n = 0;
int main()
{
while (1) {
x = y = 0;
thread t1([&]() { x = 1; m = y; });
thread t2([&]() { y = 1; n = x; });
t1.join(); t2.join();
if (m == 0 && n == 0) {
cout << " m == 0 && n == 0 ? impossible!\n";
}
}
return 0;
}
现在编译运行一下,看看结果:
已经不会再出现"impossible"的打印了。我们再来看看生成的汇编代码:
原来编译器已经自动帮我们插入了内存屏障,这样就再也不会出现(m, n)为(0, 0)的情况了。
全文完。