C++11内存模型的粗略解释

基本解释

C++11引入了多线程,同时也引入了一套内存模型。从而提供了比较完善的一套多线程体系。在单线程时代,一切都很简单。没有共享数据,没有乱序执行,所有的指令的执行都是按照预定的时间线。但是也正是因为这个强的同步关系,给CPU提供的优化程度也就相对低了很多。无法体现当今多核CPU的性能。因此需要弱化这个强的同步关系,来增加CPU的性能优化。

C++11提供了6种内存模型:

  1 enum memory_order{
  2   memory_order_relaxed,
  3   memory_order_consume,
  4   memory_order_acquire,
  5   memory_order_release,
  6   memory_order_acq_rel,
  7   memory_order_seq_cst
  8 }

原子类型的操作可以指定上述6种模型的中的一种,用来控制同步以及对执行序列的约束。从而也引起两个重要的问题:

1.哪些原子类型操作需要使用内存模型?
2.内存模型定义了那些同步语义(synchronization )和执行序列约束(ordering constraints)?

原子操作可分为3大类:

读操作:memory_order_acquire, memory_order_consume
写操作:memory_order_release
读-修改-写操作:memory_order_acq_rel, memory_order_seq_cst

未被列入分类的memory_order_relaxed没有定义任何同步语义和顺序一致性约束

执行序列约束

C++11中有3种不同类型的同步语义和执行序列约束:

1. 顺序一致性(Sequential consistency):对应的内存模型是memory_order_seq_cst

2.请求-释放(Acquire-release):对应的内存模型是memory_order_consume,memory_order_acquire,memory_order_release,memory_order_acq_rel

3.松散型(非严格约束。Relaxed):对应的内存模型是memory_order_relaxed

下面对上述3种约束做一个大概解释:

Sequential consistency:指明的是在线程间,建立一个全局的执行序列

Acquire-release:在线程间的同一个原子变量的读和写操作上建立一个执行序列

Relaxed:只保证在同一个线程内,同一个原子变量的操作的执行序列不会被重排序(reorder),这种保证也称之为modification order consistency,但是其他线程看到的这些操作的执行序列式不同的。

还有一种consume模式,也就是std::memory_order_consume。这个模式主要是引入了原子变量的数据依赖。

代码解释

Sequential consistency

Sequential consistency有两个特性:
1.所有线程执行指令的顺序都是按照源代码的顺序;
2.每个线程所能看到其他线程的操作的执行顺序都是一样的。

示例代码:

  1 std::string work;
  2 std::atomic<bool> ready(false);
  3
  4 void consumer(){
  5   while(!ready.load()){}
  6   std::cout<< work << std::endl;
  7 }
  8
  9 void producer(){
 10   work= "done";
 11   ready=true;
 12 }

1. work = "done"  sequenced-before ready=true 推导出 work = "done" happens-before ready=true
2. while(!ready.load()){} sequenced-before std::cout<< work << std::endl 推导出 while(!ready.load()){} happens-before std::cout<< work << std::endl
3. ready = true synchronizes-with while(!ready.load()){} 推导出 ready = true inter-thread happens-before while (!ready.load()){},也就推导出ready = true happens-before while (!ready.load()){}

同时因为happens-before关系具有传递性,所以上述代码的执行序列式:

work = "done" happens-before ready = true happens-before while(!ready.load()){} happens-before std::cout<< work << std::endl

Acquire-release

关键思想是:在同一个原子变量的release操作和acquire操作间同步,同时也就建立起了执行序列约束。

所有的读和写动作不能移动到acquire操作之前。
所有的读和写动作不能移动到release操作之后。

release-acquire操作在线程间建立了一种happens-before。所以acquire之后的操作和release之前的操作就能进行同步。同时,release-acquire操作具有传递性。

示例代码:

  1 std::vector<int> mySharedWork;
  2 std::atomic<bool> dataProduced(false);
  3 std::atomic<bool> dataConsumed(false);
  4
  5 void dataProducer(){
  6     mySharedWork={1,0,3};
  7     dataProduced.store(true, std::memory_order_release);
  8 }
  9
 10 void deliveryBoy(){
 11     while( !dataProduced.load(std::memory_order_acquire) );
 12     dataConsumed.store(true,std::memory_order_release);
 13 }
 14
 15 void dataConsumer(){
 16     while( !dataConsumed.load(std::memory_order_acquire) );
 17     mySharedWork[1]= 2;
 18 }

1. mySharedWork={1,0,3};  is sequenced-before dataProduced.store(true, std::memory_order_release);
2. while( !dataProduced.load(std::memory_order_acquire) ); is sequenced-before dataConsumed.store(true,std::memory_order_release);
3. while( !dataConsumed.load(std::memory_order_acquire) ); is sequenced-before mySharedWork[1]= 2;

4. dataProduced.store(true, std::memory_order_release); is synchronizes-with while( !dataProduced.load(std::memory_order_acquire) );
5. dataConsumed.store(true,std::memory_order_release); is synchronizes-with while( !dataConsumed.load(std::memory_order_acquire) );

因此dataProducer和dataConsumer能够正确同步。

原子变量的数据依赖

std::memory_order_consume说的是关于原子变量的数据依赖。
数据依赖有两种方式:
1. carries-a-dependency-to:如果操作A的结果用于操作B的操作当中,那么A carries-a-dependency-to(将依赖带入) B
2. dependency-ordered-before:如果操作B的结果进一步在相同的线程内被操作C使用,那么A的stor操作(with std::memory_order_release, std::memory_order_acq_rel or std::memory_order_seq_cst)是dependency-ordered-before(在依赖执行序列X之前)B的load操作(with std::memory_order_consume)。

示例代码:

  1 std::atomic<std::string*> ptr;
  2 int data;
  3 std::atomic<int> atoData;
  4
  5 void producer(){
  6     std::string* p  = new std::string("C++11");
  7     data = 2011;
  8     atoData.store(2014,std::memory_order_relaxed);
  9     ptr.store(p, std::memory_order_release);
 10 }
 11
 12 void consumer(){
 13     std::string* p2;
 14     while (!(p2 = ptr.load(std::memory_order_consume)));
 15     std::cout << "*p2: " << *p2 << std::endl;
 16     std::cout << "data: " << data << std::endl;
 17     std::cout << "atoData: " << atoData.load(std::memory_order_relaxed) << std::endl;
 18 }

1. ptr.store(p, std::memory_order_release) is dependency-ordered-before while (!(p2 = ptr.load(std::memory_order_consume)))。因为后面的std::cout << "*p2: " << *p2 << std::endl;将读取load操作的结果。
2. while (!(p2 = ptr.load(std::memory_order_consume)) carries-a-dependency-to std::cout << "*p2: " << *p2 << std::endl。因为*p2的输出使用了ptr.load操作的结果

综上所述,对于data和atoData的输出是没有保证的。因为它们和ptr.load操作没有carries-a-dependency-to关系。同时它们又不是原子变量,这将会导致race condition。因为在同一时间,多个线程可以访问data,线程t1(producer)同时会修改它。程序的行为因此是未定义的(undefined)。

参考:

http://en.cppreference.com/w/cpp/atomic/memory_order
http://www.modernescpp.com/

时间: 2024-08-28 10:28:02

C++11内存模型的粗略解释的相关文章

c++11 内存模型解读

c++11 内存模型解读 关于乱序 说到内存模型,首先需要明确一个普遍存在,但却未必人人都注意到的事实:程序通常并不是总按着照源码中的顺序一一执行,此谓之乱序,乱序产生的原因可能有好几种: 编译器出于优化的目的,在编译阶段将源码的顺序进行交换. 程序执行期间,指令流水被 cpu 乱序执行. inherent cache 的分层及刷新策略使得有时候某些写读操作的从效果上看,顺序被重排. 以上乱序现象虽然来源不同,但从源码的角度,对上层应用程序来说,他们的效果其实相同:写出来的代码与最后被执行的代码

二.GC相关之Java内存模型

根据上节描述的问题,我们知道其最终原因是GC导致的.本节我们就先详细探讨下与GC息息相关的Java内存模型. 名词解释:变量,理解为java的基本类型.对象,理解为java new出来的实例. Java程序运行在JRE(Java Runtime Environment)中,JRE包括JAVA API和JVM(Java Virtual Machine). Java原文件编译后得到Java Byte Code(.class)文件,JRE通过classloader将Java byte code文件加载

Cocos2d-x v3.11 中的新内存模型

Cocso2d-x v3.11 一项重点改进就是 JSB 新内存模型.这篇文章将专门介绍这项改进所带来的新研发体验和一些技术细节. 1. 成果 在 Cocos2d-x v3.11 之前的版本中,使用 JS 语言发布原生版本的用户可能多少都会遇到一个经典的问题:Invalid Native Object,或者遇到一些莫名其妙的 JS 对象失效的崩溃.而解决这些问题,我们给出的解决方案基本是使用 retain / release 来显式声明持有或释放对象,或者是在脚本层更合理得持有对象索引.而在 v

java内存模型详解

内存模型 (memory model) 内存模型描述的是程序中各变量(实例域.静态域和数组元素)之间的关系,以及在实际计算机系统中将变量存储到内存和从内存取出变量这样的低层细节. 不同平台间的处理器架构将直接影响内存模型的结构. 在C或C++中, 可以利用不同操作平台下的内存模型来编写并发程序. 但是, 这带给开发人员的是, 更高的学习成本.相比之下, java利用了自身虚拟机的优势, 使内存模型不束缚于具体的处理器架构, 真正实现了跨平台.(针对hotspot jvm, jrockit等不同的

【Java并发编程】6、volatile关键字解析&amp;内存模型&amp;并发编程中三概念

转自:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920373.html volatile这个关键字可能很多朋友都听说过,或许也都用过.在Java 5之前,它是一个备受争议的关键字,因为在程序中使用它往往会导致出人意料的结果.在Java 5之后,volatile关键字才得以重获生机. volatile关键字虽然从字面上理解起来比较简单,但是要用好不是一件容易的事情.由于volatile关键字是与Java的内存模型有关的,因此在讲述volatile关键之前,我们先来

java线程内存模型,线程、工作内存、主内存

转自:http://rainyear.iteye.com/blog/1734311 java线程内存模型 线程.工作内存.主内存三者之间的交互关系图: key edeas 所有线程共享主内存 每个线程有自己的工作内存 refreshing local memory to/from main memory must  comply to JMM rules 产生线程安全的原因 线程的working memory是cpu的寄存器和高速缓存的抽象描述:现在的计算机,cpu在计算的时候,并不总是从内存读

C++二级指针第二种内存模型(二维数组)

C++二级指针第二种内存模型(二维数组) 二维数组 二维数组本质上是以数组作为数组元素的数组,即“数组的数组”. 定义 类型说明符 数组名[常量表达式][常量表达式] 例如: float a[3][4],b[5][10]; 二维数组元素地址 #include <iostream> using namespace std; int main() { cout << "Hello world!" << endl; int a[3][4]={ {1,2,3

Java8内存模型—永久代(PermGen)和元空间(Metaspace)

一.JVM 内存模型 根据 JVM 规范,JVM 内存共分为虚拟机栈.堆.方法区.程序计数器.本地方法栈五个部分. 1.虚拟机栈:每个线程有一个私有的栈,随着线程的创建而创建.栈里面存着的是一种叫"栈帧"的东西,每个方法会创 建一个栈帧,栈帧中存放了局部变量表(基本数据类型和对象引用).操作数栈.方法出口等信息.栈的大小可以固定也可以动态扩展.当栈调用深度大于JVM所 允许的范围,会抛出StackOverflowError的错误,不过这个深度范围不是一个恒定的值,我们通过下面这段程序可

Java内存模型——volatile关键字

最近工作中又用到了volatile关键字,一直以来就是单纯的使用,也没有仔细看过相关内容,这次借机会详细的整理了下有关volatile的资料,记录在案以备查阅. 首先我们来看一个小例子: 1 public class VolatileDemo1 { 2 private boolean flag = true; 3 4 public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 5 VolatileDemo1 demo