如何实现STL容器
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无锁对象(lock-free object)的正式定义如下 [Her91]:判断一个共享对象是否为无锁类型(非阻塞对象),就看它是否能确保一些线程在有限的系统步骤中完成某个操作,并且与其他线程的操作结果无关(即便其它线程操作没有成功)。一个更加严格的非等待对象(wait-free object)是这样定义的:判断某个对象是否为非等待,就看每个线程是否是在有限的步骤中完成了在该对象上的操作。无锁的条件是至少保证一个线程完成任务,而更苛刻的非等待条件则是要保证所有的线程都能成功完成任务。线性化(linearizability)在竞争数据结构上也有理论性的定义[Her90],作为一种标准,在验证无锁算法正确性方面,发挥着重要作用。简而言之,算法是否为线性化的,就看算法完成之后的操作结果是否显而易见,不言自明。举个例子来说,只要插入函数完成,列表插入操作的结果就显而易见的。听起来很白痴,但没有人能想出某个算法做了一个列表插入,却不是线性化。再譬如,各种类型的缓存可能违反这种特性:我们先将一个新元素放入缓存中而非直接插入,接着命令其它线程“将该缓存中的此元素插入列表中”,直到此元素插入进去。或者只有当缓存中有相当数量的元素时,我们才做一次插入。那么插入函数执行完毕,我们依旧不能保证此元素在列表中。可以确定的是,此元素迟早会被插入到列表中。
下面是一个非常简单的代码实现:
struct Node {
Node * m_pNext ;
};
class queue {
Node * m_pHead ;
Node * m_pTail ;
public:
queue(): m_pHead( NULL ), m_pTail( NULL ) {}
void enqueue( Node * p )
{
p->m_pNext = m_pTail ;
m_pTail = p ;
if ( !m_pHead )
m_pHead = p ;
}
Node * dequeue()
{
if ( !m_pHead ) return NULL ;
Node * p = m_pHead ;
m_pHead = p->m_pNext ;
if ( !m_pHead )
m_pTail = NULL ;
return p ;
}
};
甚至可以写得更简短一点,这就是无锁 Michael&Scott 队列经典算法实现。它看起来就像入队、出对方法(和压栈、弹出的意思相同)。(代码是libcds库类cds::intrusive::MSQueue简化版)
bool enqueue( value_type& val )
{
node_type * pNew = node_traits::to_node_ptr( val );
typename gc::Guard guard;
back_off bkoff;
node_type * t;
while ( true ) {
t = guard.protect( m_pTail, node_to_value() );
node_type * pNext = t->m_pNext.load(memory_model::memory_order_acquire);
if ( pNext != null_ptr
() ) { // Tail is misplaced, advance it
m_pTail.compare_exchange_weak( t, pNext, memory_model::memory_order_release,
CDS_ATOMIC::memory_order_relaxed );
continue;
}
node_type * tmp = null_ptr
() ; if ( t->m_pNext.compare_exchange_strong( tmp, pNew, memory_model::memory_order_release,
CDS_ATOMIC::memory_order_relaxed ))
{
break;
}
bkoff();
}
++m_ItemCounter;
m_pTail.compare_exchange_strong( t, pNew, memory_model::memory_order_acq_rel,
CDS_ATOMIC::memory_order_relaxed );
return true;
}
value_type * dequeue()
{
node_type * pNext;
back_off bkoff;
typename gc::template GuardArray<2> guards;
node_type * h;
while ( true ) {
h = guards.protect( 0, m_pHead, node_to_value() );
pNext = guards.protect( 1, h->m_pNext, node_to_value() );
if ( m_pHead.load(memory_model::memory_order_relaxed) != h )
continue;
if ( pNext == null_ptr
() ) return NULL; // empty queue
node_type * t = m_pTail.load(memory_model::memory_order_acquire);
if ( h == t ) {
// It is needed to help enqueue
m_pTail.compare_exchange_strong( t, pNext, memory_model::memory_order_release,
CDS_ATOMIC::memory_order_relaxed );
continue;
}
if ( m_pHead.compare_exchange_strong( h, pNext,
memory_model::memory_order_release, CDS_ATOMIC::memory_order_relaxed ))
{
break;
}
bkoff();
}
--m_ItemCounter;
dispose_node( h );
return pNext;
}
这是一个很复杂的算法,相同的单向链表。不过即使大体比较一下,也能看出无锁队列的一些特征。在无锁队列中,我们可以找到如下描述:
无限循环:稍后我们会尝试执行这个操作,这是一个实现了原子性操作compare_exchange的典型模式;
局部变量的安全性(guards),需借助于无锁算法中安全内存收回方法。本例中,为风险指针(Hazard Pointers)方法;
采用C++11标准的原子性原语:load、compare_exchange以及内存栅栏(memory fences)memory_order_xxx;
helping :一种广泛存在于无锁算法中的方法,特别是在一个线程帮助其它线程去执行任务场景中;
补偿策略(functor bkoff): 这不是必须的,但可以在连接很多的情况下缓解处理器的压力,尤其是多个线程逐个地调用队列时。
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文章标题:如何实现STL容器
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