锁开销优化以及 CAS 简单说明

锁开销优化以及 CAS 简单说明

[TOC]

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 
#include 
#include 
#include 

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\n");
        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\n", 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
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// 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
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// This program is distributed in the hope that it will be useful,
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// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
// GNU General Public License for more details.
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// You should have received a copy of the GNU General Public License
// along with this program. If not, see .

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#include 

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)\n",
         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。

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#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

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, &param))
    fprintf(stderr, "sched_setscheduler(): %s\n", 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)\n",
         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

  1. 无锁数据结构,参考 https://github.com/liblfds/li…
  2. 高性能内存队列disruptor中的CAS,参考 http://ifeve.com/disruptor/
  3. 数据库乐观锁

参考

[wiki Compare-and-swap] https://en.wikipedia.org/wiki…

[wiki ABA problem] https://en.wikipedia.org/wiki…

[左耳朵耗子无锁队列的实现] https://coolshell.cn/articles…

[IBM 设计不使用互斥锁的并发数据结构] https://www.ibm.com/developer…

[ABA problem] https://lumian2015.github.io/…

[_InterlockedCompareExchange128] https://docs.microsoft.com/en…

[Linux 互斥锁的实现原理(pthread_mutex_t)] https://www.bbsmax.com/A/x9J2…

[futex机制介绍] https://blog.csdn.net/y339889…

[an-introduction-to-lock-free-programming] https://preshing.com/20120612…

[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/a…

[Implement Lock-Free Queue] http://citeseerx.ist.psu.edu/…

[上下文切换和线程调度性能测试] https://github.com/tsuna/cont…

[纯上下文切换性能测试] https://github.com/tsuna/cont…

[锁的开销] http://xbay.github.io/2015/12…

[pthread包的mutex实现分析] https://blog.csdn.net/tlxamul…

[IBM通用线程:POSIX 线程详解] https://www.ibm.com/developer…

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