5. Go 并发编程--sync/atomic

1. 前言
2. 简单的使用
- 2.1 mutex示例
- 2.2 sync/atomic实现方式如下
3. 源码分析
3. 实战：实现一个“无锁”的栈
- 3.1 无锁栈
- 3.2 扩展阅读
4. 参考

1. 前言

在学习 mutex后。在读源码的时候发现里面使用了很多atomaic 包的方法来保证原子。在并发编程中，常常提到的并发安全，具体数据就是 对数据的修改读取是否是原子操作 所以也常说，并发是否能保证了原子操作。在Golang语言中，实现原子操作是在标准库实现的，即 sync/atomic

2. 简单的使用

2.1 mutex示例

在Mutex示例中，使用读写锁和互斥锁实现代码如下

package syncDemo

import "sync"

// RWMutexConfig 读写锁实现
type RWMutexConfig struct {
    rw   sync.RWMutex
    data []int
}

// Get get config data
func (c *RWMutexConfig) Get() []int {
    c.rw.RLock()
    defer c.rw.RUnlock()
    return c.data
}

// Set set config data
func (c *RWMutexConfig) Set(n []int) {
    c.rw.Lock()
    defer c.rw.Unlock()
    c.data = n
}

// MutexConfig 互斥锁实现
type MutexConfig struct {
    data []int
    mu   sync.Mutex
}

// Get get config data
func (c *MutexConfig) Get() []int {
    c.mu.Lock()
    defer c.mu.Unlock()
    return c.data
}

// Set set config data
func (c *MutexConfig) Set(n []int) {
    c.mu.Lock()
    defer c.mu.Unlock()
    c.data = n
}

并发基准测试代码如下

package syncDemo

import "testing"

type iConfig interface {
    Get() []int
    Set([]int)
}

func bench(b *testing.B, c iConfig) {

    b.RunParallel(func(p *testing.PB) {
        for p.Next() {
            c.Set([]int{100})
            c.Get()
            c.Get()
            c.Get()
            c.Set([]int{100})
            c.Get()
            c.Get()
        }
    })
}

func BenchmarkMutexConfig(b *testing.B) {
    conf := &MutexConfig{data: []int{1, 2, 3}}
    bench(b, conf)
}

func BenchmarkRWMutexConfig(b *testing.B) {
    conf := &RWMutexConfig{data: []int{1, 2, 3}}
    bench(b, conf)
}

运行 基准测试 结果如下

D:\goProject\src\daily测试\syncDemo\mutex>go test -race -bench=.
goos: windows
goarch: amd64
pkg: syncDemo
cpu: Intel(R) Core(TM) i7-10510U CPU @ 1.80GHz
BenchmarkMutexConfig-8             85347             15611 ns/op
BenchmarkRWMutexConfig-8           94676             11367 ns/op  # 读写锁实现性能高于互锁
PASS
ok      syncDemo        4.140s

2.2 `sync/atomic`实现方式如下

// Config atomic 实现
type AtomaticConfig struct {
    v atomic.Value // 假设 data 就是整个 config 了
}

// Get get config data
func (c *AtomaticConfig) Get() []int {
    // 类型断言
    return (*c.v.Load().(*[]int))
}

// Set set config data
func (c *AtomaticConfig) Set(n []int) {
    c.v.Store(&n)
}

基准测试代码如下

package syncDemo

import "testing"

type iConfig interface {
    Get() []int
    Set([]int)
}

func bench(b *testing.B, c iConfig) {

    b.RunParallel(func(p *testing.PB) {
        for p.Next() {
            c.Set([]int{100})
            c.Get()
            c.Get()
            c.Get()
            c.Set([]int{100})
            c.Get()
            c.Get()
        }
    })
}

func BenchmarkAtomaticConfig(b *testing.B) {
    conf := &AtomaticConfig{}
    bench(b, conf)
}

将 读写锁， 互斥锁，atomic 基准测试放一起测试，测试性能

package syncDemo

import "testing"

type iConfig interface {
    Get() []int
    Set([]int)
}

func bench(b *testing.B, c iConfig) {

    b.RunParallel(func(p *testing.PB) {
        for p.Next() {
            c.Set([]int{100})
            c.Get()
            c.Get()
            c.Get()
            c.Set([]int{100})
            c.Get()
            c.Get()
        }
    })
}

// 互斥锁
func BenchmarkMutexConfig(b *testing.B) {
    conf := &MutexConfig{data: []int{1, 2, 3}}
    bench(b, conf)
}

// 读写锁
func BenchmarkRWMutexConfig(b *testing.B) {
    conf := &RWMutexConfig{data: []int{1, 2, 3}}
    bench(b, conf)
}

// atomic 
func BenchmarkAtomicConfig(b *testing.B) {
    conf := &AtomicConfig{}
    bench(b, conf)
}

运行基准测试结果如下,可以发现 atomic 的性能又好上了许多

D:\goProject\src\daily测试\syncDemo\mutex>go test -race -bench=.
goos: windows
goarch: amd64
pkg: syncDemo
cpu: Intel(R) Core(TM) i7-10510U CPU @ 1.80GHz
BenchmarkMutexConfig-8             75313             16914 ns/op
BenchmarkRWMutexConfig-8           88446             11719 ns/op
BenchmarkAtomicConfig-8           260695              4679 ns/op
PASS
ok      syncDemo        5.362s

atomic.Value 这种适合配置文件这种读特别多，写特别少的场景，因为他是 COW（Copy On Write）写时复制的一种思想，COW 就是指我需要写入的时候我先把老的数据复制一份到一个新的对象，然后再写入新的值。

维基百科对COW（Copy On Write）的描述如下

写入时复制（英语：Copy-on-write，简称 COW）是一种计算机程序设计领域的优化策略。其核心思想是，如果有多个调用者（callers）同时请求相同资源（如内存或磁盘上的数据存储），他们会共同获取相同的指针指向相同的资源，直到某个调用者试图修改资源的内容时，系统才会真正复制一份专用副本（private copy）给该调用者，而其他调用者所见到的最初的资源仍然保持不变。这过程对其他的调用者都是透明的。此作法主要的优点是如果调用者没有修改该资源，就不会有副本（private copy）被创建，因此多个调用者只是读取操作时可以共享同一份资源。

这种思路会有一个问题，就是可能有部分 goroutine 在使用老的对象，所以老的对象不会立即被回收，如果存在大量写入的话，会导致产生大量的副本，性能反而不一定好。
这种方式的好处就是不用加锁，所以也不会有 goroutine 的上下文切换，并且在读取的时候大家都读取的相同的副本所以性能上回好一些。

COW 策略在 linux， redis 当中都用的很多

3. 源码分析

3.1 方法总结

atomic 的函数签名有很多，但是大部分都是重复的为了不同的数据类型创建了不同的签名，这就是没有泛型的坏处了，基础库会比较麻烦

第一类 AddXXX 当需要添加的值为负数的时候，做减法，正数做加法

// 第一类，AddXXX
func AddInt32(addr *int32, delta int32) (new int32)
func AddInt64(addr *int64, delta int64) (new int64)
func AddUint32(addr *uint32, delta uint32) (new uint32)
func AddUint64(addr *uint64, delta uint64) (new uint64)
func AddUintptr(addr *uintptr, delta uintptr) (new uintptr)

第二类 CompareAndSwapXXX CAS 操作，会先比较传入的地址的值是否是 old，如果是的话就尝试赋新值，如果不是的话就直接返回 false，返回 true 时表示赋值成功。

func CompareAndSwapInt32(addr *int32, old, new int32) (swapped bool)
func CompareAndSwapInt64(addr *int64, old, new int64) (swapped bool)
func CompareAndSwapPointer(addr *unsafe.Pointer, old, new unsafe.Pointer) (swapped bool)
func CompareAndSwapUint32(addr *uint32, old, new uint32) (swapped bool)
func CompareAndSwapUint64(addr *uint64, old, new uint64) (swapped bool)
func CompareAndSwapUintptr(addr *uintptr, old, new uintptr) (swapped bool)

第三类 LoadXXX，从某个地址中取值

func LoadInt32(addr *int32) (val int32)
func LoadInt64(addr *int64) (val int64)
func LoadPointer(addr *unsafe.Pointer) (val unsafe.Pointer)
func LoadUint32(addr *uint32) (val uint32)
func LoadUint64(addr *uint64) (val uint64)
func LoadUintptr(addr *uintptr) (val uintptr)

第四类 StoreXXX ，给某个地址赋值

func StoreInt32(addr *int32, val int32)
func StoreInt64(addr *int64, val int64)
func StorePointer(addr *unsafe.Pointer, val unsafe.Pointer)
func StoreUint32(addr *uint32, val uint32)
func StoreUint64(addr *uint64, val uint64)
func StoreUintptr(addr *uintptr, val uintptr)

第五类 SwapXXX ，交换两个值，并且返回老的值

func SwapInt32(addr *int32, new int32) (old int32)
func SwapInt64(addr *int64, new int64) (old int64)
func SwapPointer(addr *unsafe.Pointer, new unsafe.Pointer) (old unsafe.Pointer)
func SwapUint32(addr *uint32, new uint32) (old uint32)
func SwapUint64(addr *uint64, new uint64) (old uint64)
func SwapUintptr(addr *uintptr, new uintptr) (old uintptr)

最后一类Value 用于任意类型的值的 Store、Load，我们开始的案例就用到了这个，这是 1.4 版本之后引入的，签名的方法都只能作用于特定的类型，引入这个方法之后就可以用于任意类型了。
```
type Value
func (v *Value) Load() (x interface{})
func (v *Value) Store(x interface{})
```

3.2 CAS

CAS（Compare-and-Swap），即比较并替换，是一种实现并发算法时常用到的技术，Java并发包中的很多类都使用了CAS技术。

CAS需要有3个操作数：内存地址V，旧的预期值A，即将要更新的目标值B。

CAS指令执行时，当且仅当内存地址V的值与预期值A相等时，将内存地址V的值修改为B，否则就什么都不做。整个比较并替换的操作是一个原子操作。

3.2.1 延申阅读: CAS的缺点

CAS虽然很高效的解决了原子操作问题，但是CAS仍然存在三大问题。

循环时间长开销很大。

循环时间长开销很大：我们可以看到getAndAddInt方法执行时，如果CAS失败，会一直进行尝试。如果CAS长时间一直不成功，可能会给CPU带来很大的开销。
只能保证一个共享变量的原子操作。

只能保证一个共享变量的原子操作：当对一个共享变量执行操作时，我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作，但是对多个共享变量操作时，循环CAS就无法保证操作的原子性，这个时候就可以用锁来保证原子性。
ABA问题。

什么是ABA问题？ABA问题怎么解决？
CAS 的使用流程通常如下：
1）首先从地址 V 读取值 A；
2）根据 A 计算目标值 B；
3）通过 CAS 以原子的方式将地址 V 中的值从 A 修改为 B。

但是在第1步中读取的值是A，并且在第3步修改成功了，我们就能说它的值在第1步和第3步之间没有被其他线程改变过了吗？

如果在这段期间它的值曾经被改成了B，后来又被改回为A，那CAS操作就会误认为它从来没有被改变过。这个漏洞称为CAS操作的“ABA”问题。Java并发包为了解决这个问题，提供了一个带有标记的原子引用类“AtomicStampedReference”，它可以通过控制变量值的版本来保证CAS的正确性。因此，在使用CAS前要考虑清楚“ABA”问题是否会影响程序并发的正确性，如果需要解决ABA问题，改用传统的互斥同步可能会比原子类更高效。

在 sync/atomic 包中的源码除了 Value 之外，其他的函数都是没有直接的源码的，需要去 tuntime/internal/atomic 中寻找， CAS函数为例，其他都是大同小异

3.2.2 VALUE

Value 是个结构体，结构体中只有唯一的成员是个 interface类型，也就意味着value可以是个任意类型的值

type VALUE struct {
  v interface{}
}

v 用来保存传入的值

store

store方法是将值存储为x, 需要注意的是，每次传入的x 不能为nil，并且他们的类型必须是相同的，不让会导致 panic异常

源码如下：

func (v Value) Store(x interface{}){
  if x == nil{
    panic("sync/atomic: store of nil value into Value")
  }
  // ifaceWords 其实就是定义了一下 interface 的结构，包含 data 和 type 两部分
  // 这里 vp 是原有值,xp 是传入的值
	vp := (*ifaceWords)(unsafe.Pointer(v))
	xp := (*ifaceWords)(unsafe.Pointer(&x))
    // for 循环不断尝试
	for {
        // 这里先用原子方法取一下老的类型值
		typ := LoadPointer(&vp.typ)
		if typ == nil {
      // 等于 nil 就说明原始值没有，需要存储新的值。
      // 调用 runtime 的方法禁止抢占，避免操作完成一半就被抢占了
      // 同时可以避免 GC 的时候看到 unsafe.Pointer(^uintptr(0)) 这个中间状态的值
			runtime_procPin()
			if !CompareAndSwapPointer(&vp.typ, nil, unsafe.Pointer(^uintptr(0))) {
				runtime_procUnpin()
				continue
			}

			// 分别把值和类型保存下来
			StorePointer(&vp.data, xp.data)
			StorePointer(&vp.typ, xp.typ)
			runtime_procUnpin()
			return
		}

		if uintptr(typ) == ^uintptr(0) {
      // 如果判断发现这个类型是这个固定值，说明当前第一次赋值还没有完成，所以进入自旋等待
			continue
		}
		// 第一次赋值已经完成，判断新的赋值的类型和之前是否一致，如果不一致就直接 panic
		if typ != xp.typ {
			panic("sync/atomic: store of inconsistently typed value into Value")
		}
    // 保存值
		StorePointer(&vp.data, xp.data)
		return
	}
}
}

复杂逻辑在第一次写入，因为第一次写入的时候有两次原子写操作，所以这个时候用 typ 值作为一个判断，通过不同值判断当前所处的状态，这个在我们业务代码中其实也经常用到。然后因为引入了这个中间状态，所以又使用了 runtime_procPin 方法避免抢占

func sync_runtime_procPin() int {
	return procPin()
}

func procPin() int {
    // 获取到当前 goroutine 的 m
	_g_ := getg()
	mp := _g_.m

    // unpin 的时候就是 locks--
	mp.locks++
	return int(mp.p.ptr().id)
}

Load

该方法使用来加载数据，也就是读取数据，源码如下

func (v *Value) Load() (x interface{}) {
  // ifaceWords 是定义了一个 interface 的结构，包含 data 和 type 两部分
	vp := (*ifaceWords)(unsafe.Pointer(v))
  
  //从结构体中获取类型
	typ := LoadPointer(&vp.typ)
  // 这个说明还没有第一次 store 或者是第一次 store 还没有完成
	if typ == nil || uintptr(typ) == ^uintptr(0) {
		// First store not yet completed.
		return nil
	}
  // 获取值
	data := LoadPointer(&vp.data)
  // 构造 x 类型
	xp := (*ifaceWords)(unsafe.Pointer(&x))
	xp.typ = typ
	xp.data = data
	return
}

3. 实战：实现一个“无锁”的栈

3.1 无锁栈

对多线程场景下的无锁操作的研究一直是个热点，理想中的无锁操作，它应能天然地避开有锁操作的一些缺陷，比如：

减少线程切换，能够相对快速高效地读写（不使用 mutex, semaphore）
避免死锁的可能，任何操作都应能在有限的等待时间内完成，

go实现无锁栈代码如下

package main

import (
	"sync/atomic"
	"unsafe"
)

// LFStack 无锁栈
// 使用链表实现
type LFStack struct {
	head unsafe.Pointer // 栈顶
}

// Node 节点
type Node struct {
	val  int32
	next unsafe.Pointer
}

// NewLFStack NewLFStack
func NewLFStack() *LFStack {
	n := unsafe.Pointer(&Node{})
	return &LFStack{head: n}
}

// Push 入栈
func (s *LFStack) Push(v int32) {
	n := &Node{val: v}

	for {
		// 先取出栈顶
		old := atomic.LoadPointer(&s.head)
		n.next = old
		// CAS操作
		if atomic.CompareAndSwapPointer(&s.head, old, unsafe.Pointer(n)) {
			return
		}
	}
}

// Pop 出栈，没有数据时返回 nil
func (s *LFStack) Pop() int32 {
	for {
		// 先取出栈顶
		old := atomic.LoadPointer(&s.head)
		if old == nil {
			return 0
		}

		oldNode := (*Node)(old)
		// 取出下一个节点
		next := atomic.LoadPointer(&oldNode.next)
		// 重置栈顶
		if atomic.CompareAndSwapPointer(&s.head, old, next) {
			return oldNode.val
		}
	}
}

3.2 扩展阅读

栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。

4. 参考

posted @ 2021-11-01 09:56 failymao 阅读(737) 评论(0) 编辑收藏举报

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5. Go 并发编程--sync/atomic

1. 前言

2. 简单的使用

2.1 mutex示例

2.2 `sync/atomic`实现方式如下

3. 源码分析

3.1 方法总结

3.2 CAS

3.2.1 延申阅读: CAS的缺点

3.2.2 VALUE

3. 实战：实现一个“无锁”的栈

3.1 无锁栈

3.2 扩展阅读

4. 参考

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5. Go 并发编程--sync/atomic

1. 前言

2. 简单的使用

2.1 mutex示例

2.2 sync/atomic实现方式如下

3. 源码分析

3.1 方法总结

3.2 CAS

3.2.1 延申阅读: CAS的缺点

3.2.2 VALUE

3. 实战：实现一个“无锁”的栈

3.1 无锁栈

3.2 扩展阅读

4. 参考

2.2 `sync/atomic`实现方式如下