操作系统导论习题解答（29. Locked Data Structures）

Lock-based Concurrent Data Structures

带着问题：给定一个数据结构，如何给其添加锁使其拥有正确性和高效性？

1. Concurrent Counters

1.1 Simple But Not Scalable

上述代码满足了正确性，但是对于性能，我们一无所知。为了了解性能优劣，做了一个基准测试，如下所示（precise）：
从上图可以看出，单线程性能可以，但是一旦多线程，性能极差！

perfect scaling：多处理器处理多线程性能和单处理器处理单线程性能几乎一样。

1.2 Scalable Counting

一种解决可扩展问题的方法叫approximate counter（近似计数）。
近似计数的基本思想如下：当在给定内核上运行的线程希望增加计数器时，它会增加其本地计数器，通过相应的本地锁同步对该本地计数器的访问。由于每个CPU都有自己的本地计数器，所以CPU上的线程可以在不用争的情况下更新本地计数器，因此该计数器的更新是可伸缩的。为了使全局计数器保持最新，通过获取全局锁并将其递增本地计数器的值，本地值会定期传输到全局计数器。
看一个例子，定期传输阈值为5。如下所示：
再看一次下图（approximate）：
性能非常好（very good）!

下图展示了传输阈值对性能的影响：
S越小，虽然性能越低，但是全局计数器越精确；S越大，性能越好，但是全局计数器越滞后。（精度/性能不可兼得）

下面是近似计数的代码：

2. Concurrent Linked Lists

对于上述代码，我们能否重写List_Insert()和List_Lookup()使其在并发插入情况下避免失败路径也需要调用unlock？

2.1 Scaling Linked Lists

一种在list中实现更多并发性的技术：hand-over-hand locking
其基本思想如下：不是整个list有一个锁，而是list中的每个node都有一个锁。在遍历list时，代码首先获取下个node的锁，然后释放当前node的锁。

这种方法确实有意义，实现了list操作的高度并发性。但是很难使这种结构比简单的单锁方法快（获取和释放遍历list中每个node的锁太耗时）。

3. Concurrent Queues

有两个锁，一个队头一个队尾，分别适用于入队和出队。

4. Concurrent Hash Table