并发编程atomic 如何保证原子操作?分别用那几个方法?
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前言
之前学习了一些并发原语,已经认为差不多可以应对很多场景了,但是为什么还要学习原子操作呢?原来,在一些场景中,使用并发原语可能更加复杂,为了更轻松地实现底层的优化。
文章目录
原子操作是什么?
一个原子在执行的时候,其他线程不会看到执行一半的操作结果。其它线程看来,原子操作要么执行完了,要么还没有执行,就像一个最小的粒子-原子一样,不可分割。
CPU提供了基础的原子操作,不过,不同架构的系统的原子操作是不一样的。
对于单处理器单核系统来说,如果一个操作是由一个CPU指令来实现的,那么它就是原子操作,比如它的XCHG和INC等指令。如果操作是基于多条指令来实现的,那么,执行的过程中可能会被中断,并执行上下文切换,这样的话,原子性的保证就被打破了,因为这个时候,操作可能只执行了一半。
在多处理器多核系统中,原子操作的实现就比较复杂了。
由于cache的存在,单个核上的单个指令进行原子操作的时候,要确保其它处理器或者核不访问此原子操作的地址,或者是确保其他处理器或者核总是访问原子操作之后的最新的值。X86架构中提供了指令前缀LOCK,LOCK保证了指令(比如LOCK CMPXCHG op1、op2)不会受其它处理器或CPU核的影响,有些指令(比如XCHG)本身就提供Lock的机制。不同的CPU架构提供的原子操作指令的方式也是不同的,比如对于多核的MIPS和ARM,提供了LL/SC(Load Link/Store Cond)指令,可以帮助实现原子操作(ARMLL/SC指令LDREX和STREX)。
因为不同的CPU框架甚至不同的版本提供的原子操作的指令是不同的,所以,要用一种编程语言实现支持不同架构的原子操作是相当有难度的。但是有个好消息就是Go提供了一个通用的原子操作的API,将更底层的不同的架构下的实现封装成atomic包,提供了修改类型的原子操作(RMW)和加载存储类型的原子操作的API。
有的代码也会因为框架的不同而不同。例如:
const x int64 = 1 + 1<<33
func main()
var i = x
_ = i
所以,如果想要保证原子操作,一定要使用atomic提供的方法。
atomic原子操作的应用场景
使用atomic的一些方法,可以实现更底层的一些优化。如果使用Mutext等并发原语进行这些优化,虽然可以解决问题,但是这些并发原语的实现逻辑比较复杂,对性能还是有一定的影响的。
假如你想在程序中使用一个标志(flag,比如一个bool变型的变量),来标识一个定时任务是否已经启动执行了,你会怎么做呢?
先看看加锁的方法。如果使用Mutext和RWMutex,在读取和设置这个标志的时候加锁,是可以做到互斥的、保证同一时刻只有一个定时任务在执行的,所以使用Mutex或者RWMutex是一种解决方案。
这个场景中的问题不涉及到对资源复杂的竞争逻辑,只是会并发地读写这个标志,这类场景就适合使用atomic的原子操作。具体怎么做呢?可以使用一个uint32类型的变量,如果这个变量的值是0,就标识没有任务在执行,如果它的值是1,就标识已经有任务在完成了。
例如,另外一个,假设你在开发应用程序的时候,需要从配置服务器中读取一个节点的配置信息。而且,在这个节点的配置发生变更的时候,你需要重新从配置服务器中拉取一份新的配置并更新。程序中可能有多个goroutine都依赖这个配置,涉及到对这个配置对象的并发读写,可以使用读写锁实现对配置对象的保护。大多数情况,也可以利用atomic实现配置对象的更新和加载。
有时候,也可以使用atomic实现自己定义的基本并发原语,比如CondMutex、Mutex.LockContext、WaitGroup.Go等,可以使用atomic或者基于它的更高一级的并发原语取实现。之前很多的并发原语例如Mutex,就是通过atomic的方法实现的。
atomic提供的方法
atomic操作的对象是一个地址,你需要把可寻址的变量的地址作为参数传递给方法,而不是变量的值传递给方法。
Add
Add方法的签名:
func AddInt32(addr *int32, delta int32) (new int32)
// AddUint32 atomically adds delta to *addr and returns the new value.
// To subtract a signed positive constant value c from x, do AddUint32(&x, ^uint32(c-1)).
// In particular, to decrement x, do AddUint32(&x, ^uint32(0)).
func AddUint32(addr *uint32, delta uint32) (new uint32)
// AddInt64 atomically adds delta to *addr and returns the new value.
func AddInt64(addr *int64, delta int64) (new int64)
// AddUint64 atomically adds delta to *addr and returns the new value.
// To subtract a signed positive constant value c from x, do AddUint64(&x, ^uint64(c-1)).
// In particular, to decrement x, do AddUint64(&x, ^uint64(0)).
func AddUint64(addr *uint64, delta uint64) (new uint64)
// AddUintptr atomically adds delta to *addr and returns the new value.
func AddUintptr(addr *uintptr, delta uintptr) (new uintptr)
其实,Add方法就是给第一个参数地址中的值增加一个delta值。
对于有符号的整数来说,delta可以是一个负数,相当于减去一个值。对于无符号的整数和uinptr类型来说,怎么实现减去一个值呢?毕竟,atomic并没有提供单独的减法操作。
可以利用计算机补码的规则,把减法变成加法。以uint32类型为例:
Adduint32(&x, ^uint32(c-1))
如果要uint64的值操进行操作,uint32换成uint64即可。
尤其是减1这种特殊的操作,可以简化为:
AddUint32(&x,^uint32(0))
CAS
在CAS的方法签名中,需要提供操作的地址、元数据值、新值,如下所示:
// CompareAndSwapInt32 executes the compare-and-swap operation for an int32 value.
func CompareAndSwapInt32(addr *int32, old, new int32) (swapped bool)
// CompareAndSwapInt64 executes the compare-and-swap operation for an int64 value.
func CompareAndSwapInt64(addr *int64, old, new int64) (swapped bool)
这个方法会比较当前addr地址里的值是不是old,如果不等于old,就返回false;如果等于old,就把此地址的值替换成new值,返回true。这就相当于“判断相等才替换”。
如果使用伪代码来表示这个原子操作
if *addr == old
*addr = new
return true
return false
它支持的类型和方法如图所示:
// CompareAndSwapInt32 executes the compare-and-swap operation for an int32 value.
func CompareAndSwapInt32(addr *int32, old, new int32) (swapped bool)
// CompareAndSwapInt64 executes the compare-and-swap operation for an int64 value.
func CompareAndSwapInt64(addr *int64, old, new int64) (swapped bool)
// CompareAndSwapUint32 executes the compare-and-swap operation for a uint32 value.
func CompareAndSwapUint32(addr *uint32, old, new uint32) (swapped bool)
// CompareAndSwapUint64 executes the compare-and-swap operation for a uint64 value.
func CompareAndSwapUint64(addr *uint64, old, new uint64) (swapped bool)
// CompareAndSwapUintptr executes the compare-and-swap operation for a uintptr value.
func CompareAndSwapUintptr(addr *uintptr, old, new uintptr) (swapped bool)
// CompareAndSwapPointer executes the compare-and-swap operation for a unsafe.Pointer value.
func CompareAndSwapPointer(addr *unsafe.Pointer, old, new unsafe.Pointer) (swapped bool)
Swap
如果不需要比较旧值,只是比较粗暴地替换的话,就可以使用Swap方法,它替换后还可以返回旧值。
old = *addr
*addr = new
return old
它支持的数据类型和方法如图所示:
// SwapInt32 atomically stores new into *addr and returns the previous *addr value.
func SwapInt32(addr *int32, new int32) (old int32)
// SwapInt64 atomically stores new into *addr and returns the previous *addr value.
func SwapInt64(addr *int64, new int64) (old int64)
// SwapUint32 atomically stores new into *addr and returns the previous *addr value.
func SwapUint32(addr *uint32, new uint32) (old uint32)
// SwapUint64 atomically stores new into *addr and returns the previous *addr value.
func SwapUint64(addr *uint64, new uint64) (old uint64)
// SwapUintptr atomically stores new into *addr and returns the previous *addr value.
func SwapUintptr(addr *uintptr, new uintptr) (old uintptr)
// SwapPointer atomically stores new into *addr and returns the previous *addr value.
func SwapPointer(addr *unsafe.Pointer, new unsafe.Pointer) (old unsafe.Pointer)
Load
Load方法会取出addr地址中的值,即使在多处理器、多核、有CPU cache的情况下,这个操作也能保证Load是一个原子操作。
它支持的数据类型和方法如图所示:
// LoadInt32 atomically loads *addr.
func LoadInt32(addr *int32) (val int32)
// LoadInt64 atomically loads *addr.
func LoadInt64(addr *int64) (val int64)
// LoadUint32 atomically loads *addr.
func LoadUint32(addr *uint32) (val uint32)
// LoadUint64 atomically loads *addr.
func LoadUint64(addr *uint64) (val uint64)
// LoadUintptr atomically loads *addr.
func LoadUintptr(addr *uintptr) (val uintptr)
// LoadPointer atomically loads *addr.
func LoadPointer(addr *unsafe.Pointer) (val unsafe.Pointer)
Store
Store方法会把一个值存入到指定的addr地址中,即使在多处理器、多核、有CPU cache的情况下,这个操作也能保证Store是一个原子操作。别的goroutine通过Load读取出来,不会看到存取了一半的值。
支持的数据类型和方法如下:
// StoreInt32 atomically stores val into *addr.
func StoreInt32(addr *int32, val int32)
// StoreInt64 atomically stores val into *addr.
func StoreInt64(addr *int64, val int64)
// StoreUint32 atomically stores val into *addr.
func StoreUint32(addr *uint32, val uint32)
// StoreUint64 atomically stores val into *addr.
func StoreUint64(addr *uint64, val uint64)
// StoreUintptr atomically stores val into *addr.
func StoreUintptr(addr *uintptr, val uintptr)
// StorePointer atomically stores val into *addr.
func StorePointer(addr *unsafe.Pointer, val unsafe.Pointer)
Value
以上都是比较常见的类型,但是atomic还提供了一个特殊的类型:Value。它可以原子地址取对象类型,但也只能存取,不能CAS和Swap,常常用在配置变更等场景中。
type Value
func(v *Value)Load() (x interface)
func(v *Value)Store(x interface)
定义一个Value类型的变量config,用来存储配置信息。
首先,启动一个goroutine,然后随机sleep一段时间,之后变更一下配置,并通过Cond并发原语,通知其t它的reader去加载新的配置。
然后启动一个goroutine等待配置变更的信号,一旦有变更,它就会加载最新的配置。
通过这个例子,可以基本了解Value的Store/Load方法的使用。
import (
"fmt"
"math/rand"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
type Config struct
NodeName string
Addr string
Count int32
func loadNewConfig() Config
return Config
NodeName: "河南",
Addr: "120.219.67.23",
Count: rand.Int31n(25),
func main()
var config atomic.Value
config.Store(loadNewConfig())
var cond = sync.NewCond(&sync.Mutex)
// 设置新的config
go func()
for
time.Sleep(time.Duration(5+rand.Int63n(5)) * time.Second)
config.Store(loadNewConfig())
cond.Broadcast() // 通知等待着配置已变更
()
go func()
for
cond.L.Lock()
cond.Wait() // 等待变更信号
c := config.Load().(Config) // 读取新的配置
fmt.Printf("new config: %+v\\n", c)
cond.L.Unlock()
()
select
到这里基本就将atomic提供的方法了解完了。我认为多去看源码是一个很不错的习惯。
总结
到这里如果你学习操作系统计算机专业课程,可能有更深的理解以及使用方式,目前应该对于atomic提供的各种方法你已经有所了解了。
到这里看到晁岳攀老师还提了一个问题转给大家讨论一下:对一个地址的赋值是原子操作吗?
CPU以及编译器,write的地址总是4的倍数,64位的系统总是8的倍数(还记得WaitGroup针对64位系统和32位系统对state1的字段不同的处理吗)。对齐地址的写,不会导致其他人看到只写了一半的数据,因为它通过一个指令就可以实现对地址的操作。如果地址不是对齐的话,那么,处理器就需要分成两个指令去处理,如果执行了一个指令,其它人就会看到更新了一半的错误的数据,这被称做撕裂写(torn write)。所以,你可以认为赋值操作是一个原子操作,这个“原子操作”可以认为是保证数据的完整性。
但是,对于现代的多处理多核的系统来说,由于cache、指令重排,可见性等问题,对原子操作的意义有了更多的追求。在多核系统中,一个核对地址的值的更改,在更新到主内存中之前,是在多级缓存中存放的。这时,多个核看到的数据可能是不一样的,其它的核可能还没有看到更新的数据,还在使用旧的数据。
多处理器多核心系统为了处理这类问题,使用了一种叫做内存屏障(memory fence或 memory barrier)的方式。一个写内存屏障会告诉处理器,必须要等到它管道中的未完成的操作(特别是写操作)都被刷新到内存中,再进行操作。此操作还会让相关的处理器的CPU缓存失效,以便让它们从主存中拉取最新的值。
atomic包提供的方法会提供内存屏障的功能,所以,atomic不仅仅可以保证赋值的数据完整性,还能保证数据的可见性,一旦一个核更新了该地址的值,其它处理器总是能读取到它的最新值。但是,需要注意的是,因为需要处理器之间保证数据的一致性,atomic 的操作也是会降低性能的。
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