#2021年底大盘点#锁

要想弄清楚锁,就要弄清楚锁的实现,实现锁需要底层提供的原子操作,因此我们先来学习下原子操作。 1、原子操作 原子操作就是操作不可分。在多线程环境,一个原子操作的执行过程无法被中断。 比如​​i++​​就不是一个原子操作,因为它是 3 个原子操作组合而成的: 读取 i 的值; 计算 i+1; 写入新的值。 像这样的操作,在多线程 + 多核环境会造成竞争条件。 2、竞争条件 竞争条件就是说多个线程对一个资源(内存地址)的读写存在竞争,在这种条件下,最后这个资源的值不可预测,而是取决于竞争时具体的执行顺序。 举个例子,比如两个线程并发执行​​i++​​​。那么可以有下面这个操作顺序,假设执行前​​i=0​​。虽然程序执行了两次,但最终结果为1。i++这段程序访问了共享资源,也就是变量i,这种访问共享资源的程序片段我们称为临界区。在临界区,程序片段会访问共享资源,造成竞争条件,也就是共享资源的值最终取决于程序执行的时序,因此这个值不是确定的。 竞争条件是一件非常糟糕的事情,你可以把上面的程序想象成两个自动提款机。如果用户同时操作两个自动提款机,用户的余额就可能会被算错。 3、解决竞争条件 解决竞争条件有很多方案,一种方案就是不要让程序同时进入临界区,这个方案叫作互斥。还有一些方案旨在避免竞争条件,比如 ThreadLocal、 cas 指令以及乐观锁。 3.1 避免临界区 不让程序同时进入临界区这个方案比较简单,核心就是我们给每个线程一个变量​​i​​,比如利用 ThreadLocal,这样线程之间就不存在竞争关系了。这样做优点很明显,缺点就是并不是所有的情况都允许你这样做。有一些资源是需要共享的,比如一个聊天室,如果每次用户请求都有一个单独的线程在处理,不可能为每个请求(线程)都维护一份聊天记录。 3.2 cas 指令 另一个方案是利用 CPU 的指令,让​​i++​​​成为一个原子操作。 很多 CPU 都提供 Compare And Swap 指令。这个指令的作用是更新一个内存地址的值,比如把​​i​​​更新为​​i+1​​​,但是这个指令明确要求使用者必须确定知道内存地址中的值是多少。比如一个线程想把​​i​​​从​​100​​​更新到​​101​​​,线程必须明确地知道现在​​i​​是 100,否则就会更新失败。 ​成为一个原子操作。 很多 CPU 都提供 Compare And Swap 指令。这个指令的作用是更新一个内存地址的值,比如把​​i​​ cas 可以用下面这个函数表示: cas(&oldValue, expectedValue, targetValue) 这里我用的是伪代码,用​​&​​符号代表这里取内存地址。注意 cas 是 CPU 提供的原子操作。因此上面的比较和设置值的过程,是原子的,也就是不可分。 比如想用 cas 更新​​i​​​的值,而且知道​​i​​​是 100,想更新成​​101​​。那么就可以这样做: cas(&i, 100, 101) 如果在这个过程中,有其他线程把​​i​​​更新为​​101​​,这次调用会返回 false,否则返回 true。 所以​​i++​​程序可以等价的修改为: // i++等价程序 cas(&i, i, i+1) 上面的程序执行时,其实是 3 条指令: 读取i 计算i+1 cas操作:比较期望值i和i的真实值的值是否相等,如果是,更新目标值 cas 可以用下面这个函数表示: cas(&oldValue, expectedValue, targetValue) 这里我用的是伪代码,用​​&​​符号代表这里取内存地址。注意 cas 是 CPU 提供的原子操作。因此上面的比较和设置值的过程,是原子的,也就是不可分。 while(!cas(&i, i, i+1)){ // 什么都不做 } 如果 cas 返回 false,那么会尝试再读一次 i 的值,直到 cas 成功。 3.3 tas 指令 还有一个方案是 tas 指令,有的 CPU 没有提供 cas(大部分服务器是提供的),提供一种 Test-And-Set 指令(tas)。tas 指令的目标是设置一个内存地址的值为 1,它的工作原理和 cas 相似。首先比较内存地址的数据和 1 的值,如果内存地址是 0,那么把这个地址置 1。如果是 1,那么失败。 所以你可以把 tas 看作一个特殊版的​​cas​​,可以这样来理解: tas(&lock) { return cas(&lock, 0, 1) } 3.4 锁 锁(lock),目标是实现抢占(preempt)。就是只让给定数量的线程进入临界区。锁可以用​​tas​​​或者​​cas​​来实现。 举个例子:如果希望同时只能有一个线程执行​​i++​​,伪代码可以这么写: enter(); i++; leave(); 可以考虑用​​cas​​​实现​​enter​​​和​​leave​​函数,代码如下: int lock = 0; enter(){ while( !cas(&lock, 0, 1) ) { // 什么也不做 } } leave(){ lock = 0; } 多个线程竞争一个整数的 lock 变量,0 代表目前没有线程进入临界区,1 代表目前有线程进入临界区。利用​​cas​​​原子指令我们可以对临界区进行管理。如果一个线程利用 cas 将 lock 设置为 1,那么另一个线程就会一直执行​​cas​​操作,直到锁被释放。 4、语言级锁的实现 上面解决竞争条件的时候,我们用到了锁。 相比 cas,锁是一种简单直观的模型。总体来说,cas 更底层,用 cas 解决问题优化空间更大。但是用锁解决问题,代码更容易写——进入临界区之前 lock,出去就 unlock。 从上面这段代码可以看出,为了定义锁,我们需要用到一个整型。如果实现得好,可以考虑这个整数由语言级定义。 比如考虑让用户传递一个变量过去: int lock = 0; enter(&lock); //临界区代码 leave(&lock); 4.1 自旋锁 上面我们已经用过自旋锁了,这是之前的代码: enter(){ while( !cas(&lock, 0, 1) ) { // 什么也不做 } } 这段代码不断在 CPU 中执行指令,直到锁被其他线程释放。这种情况线程不会主动释放资源,我们称为自旋锁。自旋锁的优点就是不会主动发生 Context Switch,也就是线程切换,因为线程切换比较消耗时间。自旋锁缺点也非常明显,比较消耗 CPU 资源。如果自旋锁一直拿不到锁,会一直执行。 4.2 wait 操作 你可以考虑实现一个 wait 操作,主动触发 Context Switch。这样就解决了 CPU 消耗的问题。但是触发 Context Switch 也是比较消耗成本的事情,那么有没有更好的方法呢? enter(){ while( !cas(&lock, 0, 1) ) { // sleep(1000ms); wait(); } } 你可以看下上面的代码,这里有一个更好的方法:就是 cas 失败后,马上调用​​sleep​​方法让线程休眠一段时间。但是这样,可能会出现锁已经好了,但是还需要多休眠一小段时间的情况,影响计算效率。 另一个方案,就是用​​wait​​​方法,等待一个信号——直到另一个线程调用​​notify​​方法,通知这个线程结束休眠。但是这种情况——wait 和 notify 的模型要如何实现呢? 4.3 生产者消费者模型 一个合理的实现就是生产者消费者模型。 wait 是一个生产者,将当前线程挂到一个等待队列上,并休眠。notify 是一个消费者,从等待队列中取出一个线程,并重新排队。 如果使用这个模型,那么我们之前简单用​​enter​​​和​​leave​​​来封装加锁和解锁的模式,就需要变化。我们需要把​​enter``leave``wait``notify​​的逻辑都封装起来,不让用户感知到它们的存在。 比如 Java 语言,Java 为每个对象增加了一个 Object Header 区域,里面一个锁的位(bit),锁并不需要一个 32 位整数,一个 bit 足够。下面的代码用户使用 synchronized 关键字让临界区访问互斥。 synchronized(obj){// enter // 临界区代码 } // leave synchronized 关键字的内部实现,用到了封装好的底层代码——Monitor 对象。每个 Java 对象都关联了一个 Monitor 对象。Monitor 封装了对锁的操作,比如 enter、leave 的调用,这样简化了 Java 程序员的心智负担,你只需要调用 synchronized 关键字。 另外,Monitor 实现了生产者、消费者模型。 如果一个线程拿到锁,那么这个线程继续执行; 如果一个线程竞争锁失败,Montior 就调用 wait 方法触发生产者的逻辑,把线程加入等待集合; 如果一个线程执行完成,Monitor 就调用一次 notify 方法恢复一个等待的线程。 这样,Monitor 除了提供了互斥,还提供了线程间的通信,避免了使用自旋锁,还简化了程序设计。 4.4 信号量 接下来介绍一个叫作信号量的方法,你可以把它看作是互斥的一个广义版。我们考虑一种更加广义的锁,这里请你思考如何同时允许 N 个线程进入临界区呢? 我们先考虑实现一个基础的版本,用一个整数变量​​lock​​来记录进入临界区线程的数量。 int lock = 0; enter(){ while(lock++ > 2) { } } leave(){ lock--; } 上面的代码具有一定的欺骗性,没有考虑到竞争条件,执行的时候会出问题,可能会有超过2个线程同时进入临界区。 下面优化一下,作为一个考虑了竞争条件的版本: up(&lock){ while(!cas(&lock, lock, lock+1)) { } } down(&lock){ while(!cas(&lock, lock, lock - 1) || lock == 0){} } 为了简化模型,我们重新设计了两个原子操作​​up​​​和​​down​​​。​​up​​​将​​lock​​​增 1,​​down​​​将​​lock​​​减 1。当 lock 为 0 时,如果还在​​down​​那么会自旋。考虑用多个线程同时执行下面这段程序: int lock = 2; down(&lock); // 临界区 up(&lock); 如果只有一个线程在临界区,那么​​lock​​​等于 1,第 2 个线程还可以进入。 如果两个线程在临界区,第 3 个线程尝试​​down​​的时候,会陷入自旋锁。当然我们也可以用其他方式来替代自旋锁,比如让线程休眠。 当​​lock​​初始值为 1 的时候,这个模型就是实现互斥(mutex)。如果 lock 大于 1,那么就是同时允许多个线程进入临界区。这种方法,我们称为信号量(semaphore)。 4.5 信号量实现生产者消费者模型 信号量可以用来实现生产者消费者模型。下面我们通过一段代码实现生产者消费者: int empty = N; // 当前空位置数量 int mutex = 1; // 锁 int full = 0; // 当前的等待的线程数 wait(){ down(&empty); down(&mutex); insert(); up(&mutex); up(&full); } notify(){ down(&full); down(&mutex); remove(); up(&mutex); up(&empty) } insert(){ wait_queue.add(currentThread); yield(); } remove(){ thread = wait_queue.dequeue(); thread.resume(); } 代码中 wait 是生产者,notify 是消费者。 每次​​wait​​​操作减少一个空位置数量,empty-1;增加一个等待的线程,full+1。每次​​notify​​操作增加一个空位置,empty+1,减少一个等待线程,full-1。 ​​insert​​​和​​remove​​​方法是互斥的操作,需要用另一个 mutex 锁来保证。​​insert​​​方法将当前线程加入等待队列,并且调用 yield 方法,交出当前线程的控制权,当前线程休眠。​​remove​​​方法从等待队列中取出一个线程,并且调用​​resume​​进行恢复。以上, 就构成了一个简单的生产者消费者模型。 5、死锁问题 另外就是在并行的时候,如果两个线程互相等待对方获得的锁,就会发生死锁。你可以把死锁理解成一个环状的依赖关系。比如: int lock1 = 0; int lock2 = 0; // 线程1 enter(&lock1); enter(&lock2); leave(&lock1); leave(&lock2); // 线程2 enter(&lock2); enter(&lock1); leave(&lock1); leave(&lock2) 上面的程序,如果是按照下面这个顺序执行,就会死锁: 线程1: enter(&lock1); 线程2: enter(&lock2); 线程1: enter(&lock2) 线程2: enter(&lock1) // 死锁发生,线程1、2陷入等待 上面程序线程 1 获得了​​lock1​​​,线程 2 获得了​​lock2​​​。接下来线程 1 尝试获得​​lock2​​​,线程 2 尝试获得​​lock1​​,于是两个线程都陷入了等待。这个等待永远都不会结束,我们称之为死锁。 6、分布式环境的锁 最后,我们留一点时间给分布式锁。我们之前讨论了非常多的实现,是基于多个线程访问临界区。现在要考虑一个更庞大的模型,我们有 100 个容器,每一个里面有一个为用户减少积分的服务。 简化下模型,假设积分存在 Redis 中。当然数据库中也有,但是我们只考虑 Redis。使用 Redis,我们目标是给数据库减负。 假设这个接口可以看作 3 个原子操作: 从 Redis 读出当前库存; 计算库存 -1; 更新 Redis 库存。 和​​i++​​类似,很明显,当用户并发的访问这个接口,是会发生竞争条件的。 因为程序已经不是在同一台机器上执行了,解决方案就是分布式锁。实现锁,我们需要原子操作。 在单机多线程并发的场景下,原子操作由 CPU 指令提供,比如 cas 和 tas 指令。那么在分布式环境下,原子操作由谁提供呢? 有很多工具都可以提供分布式的原子操作,比如 Redis 的 setnx 指令,Zookeeper 的节点操作等等。作为操作系统课程,这部分我不再做进一步的讲解。

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