如果不使用任何同步機制（例如 mutex 或 atomic），在多線程中讀寫同一個變量，那么，程序的結果是難以預料的。簡單來說，編譯器以及 CPU 的一些行為，會影響到程序的執(zhí)行結果：

• 即使是簡單的語句，C++ 也不保證是原子操作。
• CPU 可能會調(diào)整指令的執(zhí)行順序。
• 在 CPU cache 的影響下，一個 CPU 執(zhí)行了某個指令，不會立即被其它 CPU 看見。

利用 C++ 的 atomic<T> 能完成對象的原子的讀、寫以及RMW（read-modify-write），而參數(shù) std::memory_order 規(guī)定了如何圍繞原子對象的操作進行排序。memory order 內(nèi)存操作順序其實是 內(nèi)存一致性模型 (Memory Consistency Model)，解決處理器的 write 操作什么時候能夠影響到其他處理器，或者說解決其他處理處理器什么時候能夠觀測到當且 寫CPU/寫線程 寫入內(nèi)存的值，有了 memory odering，我們就能知道其他處理器是怎么觀測到 store 指令的影響的。

一致模型有很多種，在 Wikipedia 里面搜索 Consistency model 即可看到，目前 C++ 所用到有 Sequential Consistency 和 Relaxed Consistency 以及 Release consistency。

Memory Operation Ordering

我們所編寫的程序會定義一系列的 load 和 store 操作，也就是 Program ordering，這些 load 和 store 的操作應用在內(nèi)存上就有了內(nèi)存操作序(memory operation ordering)，一共有四種內(nèi)存操作順序的限制，不同的內(nèi)存一致模型需要保持不同級別的操作限制，其中 W 代表寫，R 代表讀：

• W -> R：寫入內(nèi)存地址 X 的操作必須比在后面的程序定義序列的讀取地址 Y 之前提交 (commit), 以至于當讀取內(nèi)存地址 Y 的時候，寫入地址 X 的影響已經(jīng)能夠在讀取Y時被觀測到。
• R -> R: 讀取內(nèi)存地址 X 的操作必須在后序序列中的讀取內(nèi)存地址 Y 的操作之前提交。
• R -> W：讀取內(nèi)存地址 X 的操作必須在后序序列中讀取內(nèi)存地址 Y 的操作之前提交。
• W -> W：寫入內(nèi)存地址 X 的操作必須在后續(xù)序列中寫入內(nèi)存地址 Y 的操作之前提交。

提交的意思可以理解為，后面的操作需要等前面的操作完全執(zhí)行完才能進行下一個操作。

Sequential consistency

序列一致是 Leslie Lamport 提出來的，如果熟悉分布式共識算法 Paxos ，那么應該不陌生這位大科學家，而序列一致的定義是：

• the result of any execution is the same as-if （任何一種執(zhí)行結果都是相同的就好像）
• the operations of all threads are executed in some sequential order （所有線程的操作都在某種次序下執(zhí)行）the operations of each thread appear in this sequence in the order specified by their program （在全局序列中的，各個線程內(nèi)的操作順序由程序指定的一致）

組合起來：全局序列中的操作序列要和線程所指定的操作順序要對應，最終的結果是所有線程指定順序操作的排列，不能出現(xiàn)和程序指定順序組合不出來的結果。

怎么做會違反 sequcential consistency（SC）？也就是 SC 的反例是什么？

• 亂序執(zhí)行 （out-of-order)
• 內(nèi)存訪問重疊，寫A的過程中讀取A，寬于計算機word的，64位機器寫128位變量

更加形象的理解可以從內(nèi)存的角度來看：

所有的處理器都按照 program order 發(fā)射 load 和 store 的操作，而內(nèi)存一個地一個地從上面 4 個處理器中讀取指令，并且僅當完成一個操作后才會去執(zhí)行下一個操作，類似于多個 producer 一個 consumer 的情況。

（Lamport 一句話，讓我為他理解了一下午）

SC 需要保持所有的內(nèi)存操作序（memory operation ordering），也是最嚴格的一種，并且 SC 是 c++ atomic<T> 默認的以一種內(nèi)存模型，對應 std::memory_order_seq_cst，可以看到標準庫中的函數(shù)定義將其設置為了默認值：

bool
    load(memory_order __m = memory_order_seq_cst) const noexcept
    { return _M_base.load(__m); }

Relaxed Consistency

松弛內(nèi)存序，對應的 std::memory_order_relaxed，在 cppreference 上的說明是："不保證同步操作，不會將一定的順序強加到并發(fā)內(nèi)存訪問上，只保證原子性和修改順序一致性"，并且通常用于計數(shù)器，比如 shared_ptr 的引用計數(shù)。

松弛內(nèi)存序不再保證 W -> R，不相互依賴的讀寫操作可以在 write 之前或者在同一時間段并行處理。（讀內(nèi)存并不是想象中的那么簡單，有內(nèi)存尋址過程，將內(nèi)存數(shù)據(jù)映射到 cache block，發(fā)送不合法位用于緩存替換）

好處是什么？性能，執(zhí)行命令的寫操作的延遲都被抹去了，cpu 能夠更快的執(zhí)行完一段帶有讀寫的指令序列。

具體實現(xiàn)是通過在 cpu 和 cache 之間加入一個 write buffer，如下圖：

處理器 Write 命令將會發(fā)送到 Write Buffer，而 Read 命令就直接能訪問 cache，這樣可以省去寫操作的延遲。Write Buffer 還有一個細節(jié)問題，放開 W -> R 的限制是當 Write 和 Read 操作內(nèi)存地址不是同一個的時候，R/W 才能同時進行甚至 R 能提前到 W 之前，但如果 Write Buffer 中有一個 Read 所依賴的內(nèi)存地址就存在問題，Read 需要等在 Write buffer 中的 Write 執(zhí)行完成才能繼續(xù)嗎？只需要 Read 能直接訪問這個 Write Buffer，如下（注：這里的Load通常和Read等意，Store和Write等意）：

Release Consistency

在這種一致性下，所有的 memory operation ordering 都將不再維護，是最激進的一種內(nèi)存一致模型，進入臨界區(qū)叫做 Acquire ，離開臨界區(qū)叫做 Release。所有的 memory operation ordering 都將不再維護，處理器支持特殊的同步操作，所有的內(nèi)存訪問指令必須在 fence 指令發(fā)送之前完成，在 fench 命令完成之前，其他所有的命令都不能開始執(zhí)行。

Intel x86/x64 芯片在硬件層面提供了 total store ordering 的能力，如果軟件要求更高級別的一致性模型，處理器提供了三種指令：

• mm_lfence：load fence，等待所有 load 完成
• mm_sfence：store fence，等待所有 store 完成
• mm_mfence：完全讀寫屏障

而在 ARM 架構上，提供的是一種非常松弛（very relaxed）內(nèi)存一致模型。

PS. 曾經(jīng)有個公司做出了支持 Sequential Consistency 的硬件，但是最終還是敗給了市場。

Acquire/Release

Acquire/release 對應 std::memory_order_acquire 和 std::memory_order_acquire，它們的語義解釋如下：

• Acquire：如果一個操作 X 帶有 acquire 語義，那么在操作 X 后的所有 load/store 指令都不會被重排序到操作 X 之前，其他處理器會在看到操作X后序操作的影響之前看到操作 X 的影響，也就是必須先看到 X 的影響，再是后續(xù)操作的影響。
• Relase：如果一個操作 X 帶有 release 語義，那么在操作 X 之前的所有 load/store 指令操作都不會被重排序到操作 X 之后，其他處理器會先看到操作 X 之前的操作。

Acquire/Release 常用在互斥鎖(mutex lock)和自旋鎖(spin lock)，獲得一個鎖和釋放一個鎖需要分別使用 Acquire 和 Release 語義防止指令操作被重排出臨界區(qū)，從而造成數(shù)據(jù)競爭。

Acquire/Consume

Acquire/Consume 對應 std::memory_order_acquire 和 std::memory_order_consume，兩種內(nèi)存模型的組合僅有 consume 不同于 release，不同點在于，假設原子操作 X， Release 會防止 X 之前的所有指令不會被重排到 X 之后，而 Consume 只能保證依賴的變量不會被重排到 X 之后，引入了依賴關系。

但是在 cppreference 上面寫著，“釋放消費順序的規(guī)范正在修訂中，而且暫時不鼓勵使用memory_order_consume。”，所以暫時不對其做深入的研究。

Volatile

volatile 關鍵詞通常會被拿出來說，因為通常會在并發(fā)編程中被錯誤使用：

volatile 的翻譯是“不穩(wěn)定的，易發(fā)生變化的”，編譯器會始終讀取 volatile 修飾的變量，不會將變量的值優(yōu)化掉，但是這不是用在線程同步的工具，而是一種錯誤行為，cppreference上面寫道：“volatile 訪問不建立線程間同步，volatile 訪問不是原子的，且不排序內(nèi)存，非 volatile 內(nèi)存訪問可以自由地重排到 volatile 訪問前后。”（Visual Studio 是個例外）。

volatile 變量的作用是用在非常規(guī)內(nèi)存上的內(nèi)存操作，常規(guī)內(nèi)存在處理器不去操作的時候是不會發(fā)生變化的，但是像非常規(guī)內(nèi)存如內(nèi)存映射I/O的內(nèi)存，實際上是在和外圍設備做串口通信，所以不能省去。（《modern effective c++》）

到此這篇關于C++ atomic 和 memory ordering的文章就介紹到這了,更多相關C++ atomic 和 memory ordering內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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