C++并发编程实践:深入理解C++11内存模型

C++并发编程实践:深入理解C++11内存模型

Cplusplus-Concurrency-In-Practice A Detailed Cplusplus Concurrency Tutorial 《C++ 并发编程指南》 Cplusplus-Concurrency-In-Practice 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/Cplusplus-Concurrency-In-Practice

内存模型概述

在并发编程中,内存模型是一个至关重要的概念,它定义了多线程环境下对共享内存访问的规则。C++11标准首次引入了正式的内存模型,为多线程编程提供了坚实的基础。

内存模型可以分为两大类:

  1. 静态内存模型:描述对象在内存中的布局方式
  2. 动态内存模型(存储一致性模型):定义多个线程同时访问共享对象时的行为约束

顺序一致性模型

顺序一致性模型是最容易理解但性能开销最大的模型,由Lamport于1979年提出。它有两个关键特性:

  1. 从多线程角度看,程序执行结果等同于所有处理器操作按某种顺序交错执行的结果
  2. 从单线程角度看,指令按照程序指定的顺序执行(不考虑CPU乱序执行和内存重排序)

顺序一致性示例

考虑以下场景:

  • 两个共享变量a、b初始值为0
  • 线程1执行:a = 1; R1 = b;
  • 线程2执行:b = 2; R2 = a;

在顺序一致性模型下,可能的执行序列共有6种,最终结果只有三种可能:

  1. R1=0, R2=1
  2. R1=2, R2=0
  3. R1=2, R2=1

为什么需要内存模型

现代编译器和处理器会进行各种优化:

  1. 编译器优化:在不同优化级别下可能重排指令顺序
  2. CPU优化:支持多发射和乱序执行

这些优化在单线程环境下没有问题,但在多线程环境中可能导致意外结果。内存模型就是程序员、编译器和CPU之间的契约,确保在优化同时保持程序正确性。

C++11内存序

C++11定义了6种内存序:

enum memory_order {
    memory_order_relaxed,    // 最宽松的约束
    memory_order_consume,    // 数据依赖顺序
    memory_order_acquire,    // 获取操作
    memory_order_release,    // 释放操作
    memory_order_acq_rel,    // 获取-释放组合
    memory_order_seq_cst     // 顺序一致性(默认)
};

这些内存序可以分为三类模型:

  1. 顺序一致性模型 (memory_order_seq_cst)
  2. Acquire-Release模型 (其余四种)
  3. Relax模型 (memory_order_relaxed)

不同CPU架构对这些模型的支持代价不同。例如在x86架构上,Acquire-Release模型几乎不需要额外指令保证原子性。

其他存储一致性模型

除了顺序一致性模型,还有其他几种重要的存储一致性模型:

处理器一致性模型

比顺序一致性弱,对访存事件的限制:

  1. Load操作前,同一处理器中先于它的Load必须完成
  2. Store操作前,同一处理器中先于它的所有访存操作必须完成 允许Store后的Load越过Store先执行

弱一致性模型

区分同步操作和普通访存操作,要求:

  1. 同步操作满足顺序一致性
  2. 普通操作前,同一处理器中先于它的同步操作必须完成
  3. 同步操作前,同一处理器中先于它的普通操作必须完成

释放一致性模型

改进弱一致性模型,将同步操作分为:

  • Acquire:获取对共享变量的独占访问权
  • Release:释放这种访问权

限制条件:

  1. 同步操作满足顺序一致性
  2. 普通操作前,同一处理器中先于它的Acquire必须完成
  3. Release操作前,同一处理器中先于它的普通操作必须完成

释放一致性模型还有两种变体:

  1. 急切更新释放一致性:在Release前集中更新共享内存
  2. 懒惰更新释放一致性:其他处理器在Acquire时才索取最新数据

总结

理解内存模型对于编写正确且高效的多线程程序至关重要。C++11内存模型提供了不同级别的内存序选项,让程序员可以在正确性和性能之间做出权衡。顺序一致性模型最简单但性能最差,而更宽松的模型能提供更好性能但需要更谨慎的使用。

在实际开发中,应根据具体场景选择合适的内存序。对于大多数情况,默认的memory_order_seq_cst已经足够,而在性能关键路径上,可以考虑使用更精细的控制。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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