C++11：原子操作与内存顺序：从理论到实践的无锁并发实现

news2025/6/8 19:43:33

文章目录

    • 0.简介
    • 1.并发编程需要保证的特性
    • 2.原子操作
      • 2.1 原子操作的特性
    • 3.内存顺序
      • 3.1 顺序一致性
      • 3.2 释放-获取（Release-Acquire)
      • 3.3 宽松顺序（Relaxed)
      • 3.4 内存顺序
    • 4.无锁并发
    • 5. 使用建议

0.简介

在并发编程中，原子性、可见性和有序性是确保程序正确执行的三大特性。常见的保证这三个特性的操作是通过加锁来限制资源的访问，但这种方式会带来性能的降低，所以无锁编程变的日益常见，本文将对原子性、可见性和有序性进行介绍，同时介绍原子操作和内存顺序从而实现无锁的并发。

1.并发编程需要保证的特性

要理解原子性，可见性和有序性就需要先明确其对应问题，先从硬件架构和内存访问来看，现代的处理器为了提高性能，普遍采用的都是多级缓存技术和乱序执行技术。
1）多级缓存：每个cpu核心拥有独立的L1/L2缓存，共享L3缓存。这导致不同核心间可见性延迟，如对同一个变量的读写可能存在问题。
2）乱序执行：为了充分的利用指令流水线，只要不影响单线程内结果，指令是存在重排的可能性的，这就导致多线程下可能存在问题。
了解了面对的基础设施，接下来来看这三个特性如果不能保证会存在的问题：
1）原子性：其保证一次操作是原子的，比如var = var +1，假设不是原子的将其分为三步，取值，增加，写回，此时如果有两个线程分别都循环一百次增加var操作，这样线程间就可能互相取到尚未写回（也就是增加了但是没有回）的数值，此时在这基础上增加，就会导致未写回的增加丢失，从而导致结果错误，可以参考下图：
在这里插入图片描述

2）可见性：由于上面说的cpu多级缓存，可能存在没有同步到就读取的情况，比如通过bool值判断是否停止循环，这个bool在其他线程设置，此时就可能导致循环无法停止，cpu占用高。
3）有序性：是指执行的指令按照正常顺序执行不会因为重排带来问题，比如一个线程初始化数据，另一个线程使用，根据变量判断是否初始化完成，重排后可能存在问题，可以参考下面，假设这俩函数分别被两个线程执行，此时对于thread2来说，两个语句的先后不影响本身(也就是两个语句没有依赖关系），可能将bInit=true放到前面执行，a=new char[10]放到后面执行，此时thread1就可能出现使用到空指针情况。

char* a = nullptr;
int bInit = 0;
void thread1()
{
    if(bInit)
    {
         //使用a
    }
}
void thread2()
{
    a = new char[10];
    bInit = true;
}

上面三个特性都可以通过加锁保证，但是锁内容不是本文主题，下面将描述原子操作和内存顺序如何保证这三个特性，从而实现无锁的编程。

2.原子操作

C++11引入了头文件，提供标准的原子类型和操作，下面是两个线程对于一个变量循环加一的操作例子：

#include <thread>
#include <iostream>
std::atomic<int> counter(0);  // 原子整型
void worker() {
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
        counter.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);  // 原子加1
    }
}
int main() {
    std::thread t1(worker);
    std::thread t2(worker);
    t1.join();
    t2.join();
    std::cout << "Final counter value: " << counter << std::endl;  // 输出2000
}

2.1 原子操作的特性

1）不可分割性：原子操作不会被其他线程中断。
2）内存可见性：操作结果按指定的内存顺序规则对其他线程可见。
2.2 原子操作的分类
1）读操作：采用load()
2）写操作：采用store()
3）修改操作：fetch_add()、fetch_sub()、compare_exchange_strong() 等
每种操作都可以指定内存顺序参数，控制操作可见性和有序性。

3.内存顺序

原子操作本身保证原子性后，可见性和有序性可以通过指定其内存顺序参数来保证，主要可以分为三类：

3.1 顺序一致性

顺序一致性比较好理解，所有的线程看到的原子操作顺序都相同，其执行顺序清晰且可以预测，但其性能开销较大，例子如下：

std::atomic<int> x(0), y(0);
void thread1() {
    x.store(1, std::memory_order_seq_cst);  // 写x
    y.store(1, std::memory_order_seq_cst);  // 写y
}
void thread2() {
    while (y.load(std::memory_order_seq_cst) == 0);  // 等待y=1
    // 下面使用x一定是1
}

3.2 释放-获取（Release-Acquire)

释放-获取操作用于保证其调用前后的顺序。
1）释放操作（store+release）：确保之前的写操作（如data=42）对其他线程可见。
2）获取操作（load+acquire）：确保后续所有读操作（如使用data的地方）能看到释放操作前的所有写。
可以简单理解就是释放操作前的写操作不能重排到释放操作之后，获取操作后的读操作不能重排序到获取操作前。其可以用于像生产者消费者模型，锁机制等。

std::atomic<bool> ready(false);
int data = 0;
void producer() {
    data = 42;                                // 操作1
    ready.store(true, std::memory_order_release);  // 释放操作（操作2）
}
void consumer() {
    while (!ready.load(std::memory_order_acquire));  // 获取操作（操作3）
    if(data == 42)   xxx;  //一定为true
}

3.3 宽松顺序（Relaxed)

其特点是只保证原子性，不去保证顺序和可见性，性能开销最小，适用于无关顺序的场景，如计数器等。

std::atomic<int> counter(0);
void increment() {
    counter.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
}

3.4 内存顺序

除了上述基于原子操作的内存顺序，C++还显式的提供了内存屏障，其主要类型如下：
1）释放屏障：确保对于屏障前的所有写操作不会重排到屏障后。
2）获取屏障：防止屏障后的操作重排到屏障前。
3）全屏障：具有释放和获取的特性。

std::atomic<int> x(0), y(0);
void thread1() {
    x.store(1, std::memory_order_relaxed);
    std::atomic_thread_fence(std::memory_order_release);  // 释放屏障
    y.store(1, std::memory_order_relaxed);
}
void thread2() {
    while (y.load(std::memory_order_relaxed) == 0) {}
    std::atomic_thread_fence(std::memory_order_acquire);  // 获取屏障
    //x一定为1
}

4.无锁并发

有了上面的了解，可以来尝试实现一个无锁的队列，主要利用原子操作和内存顺序，去保证其原子性，可见性以及有序性，下面是一个简单的例子，可以参考。

#include <atomic>
#include <memory>
#include <iostream>
template<typename T>
class LockFreeQueue {
private:
    // 队列节点结构
    struct Node {
        T data;                      // 节点数据
        std::atomic<Node*> next;     // 指向下一个节点的原子指针

        Node(const T& value) : data(value), next(nullptr) {}
    };
    std::atomic<Node*> head;         // 队头指针
    std::atomic<Node*> tail;         // 队尾指针
public:
    // 构造函数：初始化队头和队尾指针指向一个虚拟节点
    LockFreeQueue() {
        Node* dummy = new Node(T());  // 创建虚拟节点
        head.store(dummy, std::memory_order_relaxed);
        tail.store(dummy, std::memory_order_relaxed);
    }
    // 析构函数：释放队列中所有节点的内存
    ~LockFreeQueue() {
        while (head.load() != nullptr) {
            Node* oldHead = head.load();
            head.store(oldHead->next.load(), std::memory_order_relaxed);
            delete oldHead;
        }
    }
    // 入队操作
    void enqueue(const T& value) {
        Node* newNode = new Node(value);  // 创建新节点
        Node* oldTail = tail.load(std::memory_order_relaxed);

        // 使用 CAS 循环尝试将新节点添加到队尾
        while (true) {
            // 先尝试更新 tail 的 next 指针
            if (oldTail->next.compare_exchange_weak(
                nullptr, newNode,
                std::memory_order_release,  // 释放语义：确保 newNode 的数据对其他线程可见
                std::memory_order_relaxed)) {

                // CAS 成功，更新 tail 指针指向新节点
                tail.compare_exchange_strong(
                    oldTail, newNode,
                    std::memory_order_relaxed,
                    std::memory_order_relaxed);
                return;
            }

            // CAS 失败，说明其他线程已经更新了 tail->next
            // 更新 oldTail 为最新的 tail 值并重试
            oldTail = tail.load(std::memory_order_relaxed);
        }
    }
    // 出队操作
    bool dequeue(T& value) {
        Node* oldHead = head.load(std::memory_order_relaxed);

        // 使用 CAS 循环尝试出队
        while (true) {
            if (oldHead == tail.load(std::memory_order_relaxed)) {
                // 队列为空（只有虚拟节点）
                return false;
            }

            Node* nextNode = oldHead->next.load(std::memory_order_acquire);
            // 获取语义：确保能看到入队线程设置的 newNode 的数据

            // 尝试更新 head 指针
            if (head.compare_exchange_weak(
                oldHead, nextNode,
                std::memory_order_relaxed,
                std::memory_order_relaxed)) {

                // 获取数据（跳过虚拟节点）
                value = nextNode->data;
                delete oldHead;  // 释放原头节点（虚拟节点或旧数据节点）
                return true;
            }

            // CAS 失败，说明其他线程已经更新了 head
            // 更新 oldHead 为最新的 head 值并重试
            oldHead = head.load(std::memory_order_relaxed);
        }
    }
    // 检查队列是否为空
    bool empty() const {
        return head.load(std::memory_order_relaxed) == 
               tail.load(std::memory_order_relaxed);
    }
};

5. 使用建议

无锁的编程虽然在一定程度上提高了性能，但其也带来了复杂性和问题排查的困难，可以在对性能有要求且有足够测试的场景下使用。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/thnlXKZnKE4foxZ5Vi3NYQ

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