C++ 内存模型 write_x_read_y 试例构造
之前一段时间偶然在 B 站上刷到了南京大学蒋炎岩(jyy)老师在直播操作系统网课。点进直播间看了一下发现这个老师实力非凡,上课从不照本宣科,而且旁征博引又不吝于亲自动手演示,于是点了关注。后来开始看其网课录播,其中一节的标题吸引了我,多处理器编程:从入门到放弃 (线程库;现代处理器和宽松内存模型)。“多处理器编程”这个词让我联想到去年看的《The Art of Multiprocessor Programming》,于是仔细看了一下这节网课。里面介绍到了一个试例 write_x_read_y,它是用 C 语言和内联汇编写的,它用来说明运行期指令重排。这个试例能够成功观测到运行期指令重排现象。这让我不得不佩服 jyy 的实践精神。之前看了一些介绍 C++ 内存模型的文章,没有一个能用可复现的完整代码说明问题的,全部都是说这段代码可能出现 xx 结果,没有实际的执行结果。在 C++ 内存模型中,这个测试用例除了能够说明运行期指令重排,也能用于说明 happens-before consistency 和 sequential consistency 的差别。于是尝试用 C++ Atomic 来实现这段代码,看看能不能观测到预期结果。
首先线程库 pthread 替换为 std::thread,内联汇编替换为 std::atomic,且 load 和 store 操作全部使用最弱的 std::memory_order_relaxed
内存序。完整的代码如下:
// write_x_read_y.cpp
#include <atomic>
#include <thread>
#include <stdio.h>
static std::atomic_int flag{0};
inline void wait_flag(int id)
{
while (!(flag & (0x1 << id))) {}
}
inline void clear_flag(int id)
{
flag.fetch_and(~(0x1 << id));
}
std::atomic_int x{0}, y{0};
void write_x_read_y()
{
while (true) {
wait_flag(0);
x.store(1, std::memory_order_relaxed); // t1.1
int v = y.load(std::memory_order_relaxed); // t1.2
printf("%d ", v);
clear_flag(0);
}
}
void write_y_read_x()
{
while (true) {
wait_flag(1);
y.store(1, std::memory_order_relaxed); // t2.1
int v = x.load(std::memory_order_relaxed); // t2.2
printf("%d ", v);
clear_flag(1);
}
}
int main()
{
std::thread t1(write_x_read_y), t2(write_y_read_x);
while (true) {
x = 0, y = 0;
flag = 0b11;
while (flag) {}
printf("\n");
fflush(stdout);
}
t1.join();
t2.join();
}
注意这段代码要开启代码优化才能观测到运行期指令重排,这里选择 O2
g++ -o write_x_read_y.out -O2 -pthread -std=c++11 -Wall -Wextra write_x_read_y.cpp
然后使用 jyy 视频里使用的 Unix 命令进行测试并整理结果
./write_x_read_y.out | head -n1000000 | sort | uniq -c
以下结果是在虚拟机环境中执行得到的。宿主机 CPU 型号为 AMD Ryzen 7 5800X,OS 为 Windows 10 x64,虚拟机是 Rocky Linux 8.6。
948739 0 0
50150 0 1
1109 1 0
2 1 1
成功观测到“0 0”。假设程序按照简单交叉执行,执行结果只可能是“0 1”、“1 0”、“1 1”这三种,不可能出现“0 0”。也就是说发生了运行期指令重排。
接下来,将 std::memory_order_relaxed
替换为 std::memory_order_release
和 std::memory_order_acquire
,再测一遍
x.store(1, std::memory_order_release); // t1.1
int v = y.load(std::memory_order_acquire); // t1.2
printf("%d ", v);
y.store(1, std::memory_order_release); // t2.1
int v = x.load(std::memory_order_acquire); // t2.2
printf("%d ", v);
测试结果为:
613684 0 0
360557 0 1
25757 1 0
2 1 1
又出现了“0 0”,也就说明这个试例无法区分 relaxed memory model 和 happens-before consistency。这也与理论相符,虽然 t1.1 happens-before t2.2、t2.1 happens-before t1.2,但是却无法借此推导出约束关系来限制执行结果。“0 0”依然有可能出现。
接下来替换为 std::memory_order_seq_cst
x.store(1, std::memory_order_seq_cst); // t1.1
int v = y.load(std::memory_order_seq_cst); // t1.2
printf("%d ", v);
y.store(1, std::memory_order_seq_cst); // t2.1
int v = x.load(std::memory_order_seq_cst); // t2.2
printf("%d ", v);
测试结果为:
132394 0 1
151 1 0
867455 1 1
这次“0 0”并没有出现,运行期指令重排没有被观测到。这与理论相符,使用 std::memory_order_seq_cst
的所有原子操作可以视为简单交叉执行,也就是 sequential consistency。“0 0”不可能出现。
write_x_read_y 这个试例很好地说明了 C++ 内存模型中的 happens-before consistency 和 sequential consistency 的区别。它的代码片段常见于各种相关文章中,却没有完整的代码和实际的测试结果。这下也算补全了 C++ 内存模型知识的一块拼图。
C++ 内存模型 write_x_read_y 试例构造的更多相关文章
- 并发编程之 Java 内存模型 + volatile 关键字 + Happen-Before 规则
前言 楼主这个标题其实有一种作死的味道,为什么呢,这三个东西其实可以分开为三篇文章来写,但是,楼主认为这三个东西又都是高度相关的,应当在一个知识点中.在一次学习中去理解这些东西.才能更好的理解 Jav ...
- java内存模型及分块
转自:http://www.cnblogs.com/BangQ/p/4045954.html 1.JMM简介 2.堆和栈 3.本机内存 4.防止内存泄漏 1.JMM简介 i.内存模型概述 Ja ...
- Inside JVM 内存模型
Inside JVM 内存模型 来源 原文:https://blog.csdn.net/silentbalanceyh/article/details/4661230 参考:IBM开发中心文档,&l ...
- Java内存模型(转载)
本文章节: 1.JMM简介 2.堆和栈 3.本机内存 4.防止内存泄漏 1.JMM简介 i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术,这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉害很 ...
- JVM内存模型 三
本文章节: 1.JMM简介 2.堆和栈 3.本机内存 4.防止内存泄漏 1.JMM简介 i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术,这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉 ...
- 第三章 - CPU缓存结构和java内存模型
CPU 缓存结构原理 CPU 缓存结构 查看 cpu 缓存 速度比较 查看 cpu 缓存行 cpu 拿到的内存地址格式是这样的 CPU 缓存读 根据低位,计算在缓存中的索引 判断是否有效 0 去内存读 ...
- Java内存模型深度解析:final--转
原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memory-6.html 与前面介绍的锁和Volatile相比较,对final域的读和写更像是普通的变量访问.对于f ...
- 【JVM】JVM系列之内存模型(六)
一.前言 经过前面的学习,我们终于进入了虚拟机最后一部分的学习,内存模型.理解内存模型对我们理解虚拟机.正确使用多线程编程提供很大帮助.下面开始正式学习. 二.Java并发基础 在并发编程中存在两个关 ...
- JVM内存模型、指令重排、内存屏障概念解析
在高并发模型中,无是面对物理机SMP系统模型,还是面对像JVM的虚拟机多线程并发内存模型,指令重排(编译器.运行时)和内存屏障都是非常重要的概念,因此,搞清楚这些概念和原理很重要.否则,你很难搞清楚哪 ...
随机推荐
- Nginx的mirror指令能干啥?
mirror 流量复制 Nginx的 mirror 指令来自于 ngx_http_mirror_module 模块 Nginx Version > 1.13.4 mirror 指令提供的核心功能 ...
- AM57x 多核SoC开发板——GPMC的多通道AD采集综合案例手册(上)
目 录 1 ----案例功能 2 ----操作说明 2.1 ----硬件连接 2.2 ----案例测试 2.3 ----使用CCS查看信号波形 2.3.1 ----加载Symbols信息表 2.3.2 ...
- Vue的computed和watch的使用和区别
一.computed: 模板内表达式非常便利,可用于简单计算,当模板内放入太多的逻辑时,模板会过重且难以维护:可以使用computed替代 计算属性是基于它们的响应式依赖进行缓存的,当依赖的响应式数据 ...
- nodejs + typescript + koa + eslint + typescript eslint + prettier + webstorm
ESLint 安装 yarn add -D eslint 生成配置文件 yarn eslint --init cli 选项 How would you like to use ESLint? To c ...
- 【仿真】Carla介绍与基本使用 [1] (附代码 基础版)
0. 参考与前言 主要介绍无人驾驶的仿真环境CARLA,开源社区维护,以下为相关参考链接: Carla官方文档 建议后续找的时候 先按好版本号,有些功能/api 是新版本里有的 Carla官方gith ...
- js颜色调试器
1 /* ColorTestViewer 颜色调试器 2 3 attribute: 4 onchange: Function; //颜色改变回调; 默认null 5 6 //以下属性不建议直接修改 7 ...
- Random方法中的nextInt(int arg0)方法讲解
nextInt方法会生成一个随机的在5以内的数,负载均衡随机策略底层用的就是这个方法: Random rand = new Random(); int index = rand.nextInt(5); ...
- conda cheat sheet可直接百度这个名字
- Apache ShardingSphere 5.1.2 发布|全新驱动 API + 云原生部署,打造高性能数据网关
在 Apache ShardingSphere 5.1.1 发布后,ShardingSphere 合并了来自全球的团队或个人的累计 1028 个 PR,为大家带来 5.1.2 新版本.该版本在功能.性 ...
- CAP:多重注意力机制,有趣的细粒度分类方案 | AAAI 2021
论文提出细粒度分类解决方案CAP,通过上下文感知的注意力机制来帮助模型发现细微的特征变化.除了像素级别的注意力机制,还有区域级别的注意力机制以及局部特征编码方法,与以往的视觉方案很不同,值得一看 来源 ...