并发编程重要知识点：内存模型

这篇文章简单介绍下并发编程中一个重要的知识点：内存模型。直接看这段代码：

#include #include int x = 0;int y = 0; void func1() {  x = 100;  y = 2;} void func2() {  while (y == 2) {  std::cout << x << std::endl;  break;  }} int main() {  std::thread t1(func1);  std::thread t2(func2);  t1.join();  t2.join();}

大家猜一猜这段代码会输出什么？100吗？绝大数时候会是100，但是也有极小概率会是0，理论上有输出0的可能。这里涉及到内存序（memory order）的知识点，在这之前，需要先了解下什么是改动序列。在一个C++程序中，每个对象都具有一个改动队列，它由所有线程在对象上的全部写操作构成，变量的值会随着时间推移形成一个序列，不同线程观察同一个变量的序列，正常情况下是一致的，如果出现不一致，就说明出现了数据竞争线程不安全的问题。

看图，随着时间的推移，一个变量可能做了图中的改动，产生了一个改动序列，即（1,2,3,4,5,6,7,8,9,10），然而理论上来说，不同线程不能保证他们看见的是最新的值，比如同一时刻，线程a可能看见的是5，线程b可能看见的是4，线程c可能看见的是3，d是4，e是2。然后过了一段时间，可能变成了a(10)，b(4)，c(8)，d(6)，e(3)。每个线程看到的只会是序列中上一次看到的之后的值，不可能是之前的，时光不能倒流。
同理，如图：

如果有两个变量，它们的改动序列如图，然而同一时刻，理论上可能不同线程看到的值不同。再回到上面那段代码：

#include #include int x = 0;int y = 0;void func1() { x = 100; y = 2;}void func2() { while (y == 2) { std::cout << x << std::endl; break; }}int main() { std::thread t1(func1); std::thread t2(func2); t1.join(); t2.join();}

t1和t2线程看到的x和y值可能有（0，0）（0，2）（100，0）（100，2），所以上面的代码运行时，正常会输出100，但是也有可能会输出0。你可能会说，可得了吧，我测试了几十万次，输出的都是100，从没出现过0。是的，大概率都是100，这种现象只有理论上会出现，而且估计意外只会在内存序相对宽松的Arm机器上会出现，正常的X86应该不会出现这种问题。但我们写代码还是要往标准了写。为什么会出现这种现象？因为编译器有指令乱序的优化。还是上面那段代码：

int x = 0;int y = 0;void func() { x = 100; y = 2;}

函数func()中，按顺序来看可能是先执行x = 100再执行y = 2，但实际情况可能不同，有可能编译器会做一些指令重排序的优化，真正优化后的结果可能会是y = 2，再x = 100，重排序后再运行，结果和顺序执行完全相同。（你可能会问，为什么要做这种优化，先执行谁后执行谁都需要执行，有意义吗？文中我只是举一个比较简单的例子，可能这里没有意义，但遇到真正复杂的代码时指令重排序还是很有效的优化策略，其实如果你学过计算机体系结构就会知道，这种没有任何依赖关系的指令是可以做并行优化的，具体是什么术语我也记不起来了，好像是SIMD。）编译器只会保证单线程环境下，优化执行的最终结果是一致的，所以这种优化就会导致多线程情况下的数据冲突问题，比如上面的代码：

void func1() { x = 100; y = 2;}void func2() { while (y == 2) { std::cout << x << std::endl; break; }}int main() { std::thread t1(func1); std::thread t2(func2); t1.join(); t2.join();}

由于执行重排序的原因，无法保证另一个线程在执行func2的时候，x和y的赋值顺序，所以上面x的输出，有可能是0，也有可能是100。这也就是为什么会出现上面介绍的改动序列的原因。那怎么解决这种问题？肯定是要在某些情况下，禁止这种指令重排序。可以引入原子操作，我们可以把上面的x和y的定义改为：

std::atomic<int> x = 0;std::atomic<int> y = 0;

结果自然而然就会变得正常。为什么？因为C++的atomic不仅仅是原子操作，它很重要的一点是可以禁止这种指令重排序。我们平时使用atomic可能都是这样使用：

int value = x.load();x.store(100);

但其实atomic的多数函数都是重载函数，它可以配置一些参数，这些参数就是内存序的类型参数：

x.store(100, std::memory_order_relaxed);

C++里关于一共引入了6种内存序的类型：

memory_order_relaxexd：只有普通的原子性，没有任何内存次序的要求。
memory_order_seq_cst：与代码顺序严格一致。
memory_order_acquire：载入语义，当前线程，load操作之后的读写操作不能被重排序到当前指令前面。如果其它线程对此变量使用release的store操作，在当前线程是可见的。
memory_order_release：存储语义，当前线程，store操作之前的读写操作不能重排序到当前指令后面，如果其它线程对此变量使用了acquire的load操作，当前线程store之前的任何读写操作都对其它线程可见。
memory_order_acq_rel：它等于acquire + release
memory_order_consume：C++17中明确建议我们不使用此次序，以后会被废弃掉，咱也就不纠结它了。

尽管有6种内存序，但其实可简单划分为3种模式：

先后一致次序（Sequential Consistency Ordering）：这就是atomic默认的内存次序，它是最直观、最符合直觉的内存次序，所有关于此次序的实例，都严格保持先后顺序，这种内存模型无法重新编排次序，它要求在所有线程间进行全局同步，因此也是代价最高的内存次序。
宽松次序（Relaxed Ordering）：你可以理解为使用搭配这种次序的atomic，只有原子性，而对内存次序没有任何要求，指令重排序之类的优化还是正常进行。
获取-释放次序（Acquire-Release Ordering）：它比宽松次序严格一些，却没有先后一致次序那样特别严格。在此次序模型中，载入（load）操作可以使用memory_order_acquire语义，存储（store）可以使用memory_order_release语义，而读-改-写（fetch_add、exchange）可以使用memory_order_acq_rel语义。

所以，我们看下这段使用relaxed模型的代码会不会触发assert：

#include #include #include  std::atomic<bool> x, y;std::atomic<int> z; void write_x_then_y() {  x.store(true, std::memory_order_relaxed);  y.store(true, std::memory_order_relaxed); }  void read_y_then_x() {  while (!y.load(std::memory_order_relaxed))  ;  if (x.load(std::memory_order_relaxed))  ++z; }  int main() {  x = false;  y = false;  z = 0;  std::thread a(write_x_then_y);  std::thread b(read_y_then_x);  a.join();  b.join();  assert(z.load() != 0); }

再看下使用acquire-release模型的代码会不会触发assert：

#include #include #include std::atomic<bool> x, y;std::atomic<int> z;void write_x_then_y() { x.store(true, std::memory_order_relaxed); y.store(true, std::memory_order_release);} void read_y_then_x() { while (!y.load(std::memory_order_acquire)) ; if (x.load(std::memory_order_relaxed)) ++z;} int main() { x = false; y = false; z = 0; std::thread a(write_x_then_y); std::thread b(read_y_then_x); a.join(); b.join(); assert(z.load() != 0);}

使用先后一致次序模型的代码这里就不过多介绍了，atomic的默认次序，肯定没问题的。所以在我们平时开发过程中，普通开发者不用管那么多，使用默认的atomic次序就行，资深程序员可以自由选用，充分利用更加细分的次序关系来提升性能，比如写一个高性能的无锁队列。一般使用默认的atomic足以，我估计大多数人写的代码，性能瓶颈一般都在业务逻辑上，而不是这种内存模型上。这里还有个memory fence的概念，大体作用和上面介绍的类似，感兴趣的可以自己了解一下哈。写到这里，推荐大家看看这段无锁队列的代码 https://github.com/taskflow/taskflow/blob/master/taskflow/core/tsq.hpp ，有助于理解C++的内存模型。