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C#中使用CAS实现无锁算法的示例详解

开发者 https://www.devze.com 2023-04-21 10:55 出处:网络 作者: 黑洞视界
目录CAS 的基本概念C# 中如何使用 CAS算法示例示例1:计数器示例2:队列总结CAS 的基本概念
目录
  • CAS 的基本概念
  • C# 中如何使用 CAS
  • 算法示例
    • 示例1:计数器
    • 示例2:队列
  • 总结

    CAS 的基本概念

    CAS(Compare-and-Swap)是一种多线程并发编程中常用的原子操作,用于实现多线程间的同步和互斥访问。 它操作通常包含三个参数:一个内存地址(通常是一个共享变量的地址)、期望的旧值和新值。

    CompareAndSwap(内存地址,期望的旧值,新值)

    CAS 操作会比较内存地址处的值与期望的旧值是否相等,如果相等,则将新值写入该内存地址; 如果不相等,则不进行任何操作。这个比较和交换的操作是一个原子操作,不会被其他线程中断。

    CAS 通常是通过硬件层面的CPU指令实现的,其原子性是由硬件保证的。具体的实现方式根据环境会有所不同。

    CAS 操作通常会有一个返回值,用于表示操作是否成功。返回结果可能是true或false,也可能是内存地址处的旧值。

    相比于传统的锁机制,CAS 有一些优势:

    • 原子性:CAS 操作是原子的,不需要额外的锁来保证多线程环境下的数据一致性,避免了锁带来的性能开销和竞争条件。
    • 无阻塞:CAS 操作是无阻塞的,不会因为资源被锁定而导致线程的阻塞和上下文切换,提高了系统的并发性和可伸缩性。
    • 适用开发者_C培训性:CAS 操作可以应用于广泛的数据结构和算法,如自旋锁、计数器、队列等,使得它在实际应用中具有较大的灵活性和适用性。

    C# 中如何使用 CAS

    在 C# 中,我们可以使用 Interlocked 类来实现 CAS 操作。

    Interlocked 类提供了一组 CompareExchange 的重载方法,用于实现不同类型的数据的 CAS 操作。

    public static int CompareExchange(ref int location1, int value, int comparjavascriptand);
    public static long CompareExchange(ref long location1, long value, long comparand);
    // ... 省略其他重载方法
    public static object CompareExchange(ref object location1, object value, object comparand);
    public static T CompareExchange<T>(ref T location1, T value, T comparand) where T : class;
    

    CompareExchange 方法将 location1 内存地址处的值与 comparand 比较,如果相等,则将 value 写入 location1 内存地址处,否则不进行任何操作。

    该方法返回 location1 内存地址处的值。

    通过判断方法返回值与 comparand 是否相等,我们就可以知道 CompareExchange 方法是否执行成功。

    算法示例

    在使用 CAS 实现无锁算法时,通常我们不光是为了比较和更新一个数据,还需要在更新成功后进行下一步的操作。结合 while(true) 循环,我们可以不断地尝试更新数据,直到更新成功为止。

    伪代码如下:

    while (true)
    {
        // 读取数据
        oldValue = ...;
        // 计算新值http://www.devze.com
        newValue = ...;
        // CAS 更新数据
        result = CompareExchange(ref location, newValue, oldValue);
        // 判断 CAS 是否成功
        if (result == oldValue)
        {
            // CAS 成功,执行后续操作
            break;
        }
    }
    

    在复杂的无锁算法中,因为每一步操作都是独立的,连续的操作并非原子,所以我们不光要借助 CAS,每一步操作前都应判断是否有其他线程已经修改了数据。

    示例1:计数器

    下面是一个简单的计数器类,它使用 CAS 实现了一个线程安全的自增操作。

    public class Counter
    {
        private int _value;
    
        public int Increment()
        {
            while (true)
            {
                int oldValue = _value;
                int newValue = oldValue + 1;
                int result = Interlocked.CompareExchange(ref _value, newValue, oldValue);
                if (result == oldValue)
                {
                    return newValue;
                }
            }
        }
    }
    

    CLR 底层源码中,我们也会经常看到这样的代码,比如 ThreadPool 增加线程时的计数器。https://github.com/dotnet/runtime/blob/release/6.0/src/libraries/System.Private.CoreLib/src/System/Threading/ThreadPoolWorkQueue.cs#L446

    internal void EnsureThreadRequested()
    {
        //
        // If we have not yet requested #procs threads, then request a new thread.
        //
        // CoreCLR: Note that there is a separate count in the VM which has already been incremented
        // by the VM by the time we reach this point.
        //
        int count = _separated.numOutstandingThreadRequests;
        while (count < Environment.ProcessorCount)
        {
            int prev = Interlocked.CompareExchange(ref _separated.numOutstandingThreadRequests, count + 1, count);
            if (prev == count)
            {
                ThreadPool.RequestWorkerThread();
                break;
            }
            count = prev;
        }
    }
    

    示例2:队列

    下面是一个简单的队列类,它使用 CAS 实现了一个线程安全的入队和出队操作。相较于上面的计数器,这里的操作更加复杂,我们每一步都需要考虑是否有其他线程已经修改了数据。

    这样的算法有点像薛定谔的猫,你不知道它是死是活,只有当你试图去观察它的时候,它才可能会变成死或者活。

    public class ConcurrentQueue<T>
    {
        // _head 和 _tail 是两个伪节点,_head._next 指向队列的第一个节点,_tail 指向队列的最后一个节点。
        // _head 和 _tail 会被多个线程修改和访问,所以要用 volatile 修饰。
        private volatile Node _head;
        private volatile Node _tail;
        
        public ConcurrentQueue()
        {
            _head = new Node(default);
            // _tail 指向 _head 时,队列为空。
            _tail = _head;
        }
    
        public void Enqueue(T item)
        {
            var node = new Node(item);
            while (true)
            {
                Node tail = _tail;
                Node next = tail._next;
                // 判断给 next 赋值的这段时间,是否有其他线程修改过 _tail
                if (tail == _tail)
                {
                    // 如果 next 为 null,则说明从给 tail 赋值到给 next 赋值这段时间,没有其他线程修改过 tail._next,
                    if (next == null)
                    {
                        // 如果 tail._next 为 null,则说明从给 tail 赋值到这里,没有其他线程修改过 tail._next,
                        // tail 依旧是队列的最后一个节点,我们就可以直接将 node 赋值给 tail._next。                                
                        if (Interlocked.CompareExchange(ref tail._next, node, null) == null)
                        {
                            // 如果_tail == tail,则说明从上一步 CAS 操作到这里,没有其他线程修改过 _tail,也就是没有其他线程执行过 Enqueue 操作。
                            // 那么当前线程 Enqueue 的 node 就是队列的最后一个节点,我们就可以直接将 node 赋值给 _tail。
                            Interlocked.CompareExchange(ref _tail, node, tail);
                            brpythoneak;
                        }
                    }
                    // 如果 next 不为 null,则说明从给 tail 赋值到给 next 赋值这段时间,有其他线程修改过 tail._next,
                 javascript   else
                    {
                        // 如果没有其他线程修改过 _tail,那么 next 就是队列的最后一个节点,我们就可以直接将 next 赋值给 _tail。
                        Interlocked.CompareExchange(ref _tail, next, tail);
                    }
                }
            }
        }
    
        public bool TryDequeue(out T item)
        {
            while (true)
            {
              python  Node head = _head;
                Node tail = _tail;
                Node next = head._next;
                // 判断 _head 是否被修改过
                // 如果没有被修改过,说明从给 head 赋值到给 next 赋值这段时间,没有其他线程执行过 Dequeue 操作。          
                if (head == _head)
                {
                    // 如果 head == tail,说明队列为空
                    if (head == tail)
                    {
                        // 虽然上面已经判断过队列是否为空,但是在这里再判断一次
                        // 是为了防止在给 tail 赋值到给 next 赋值这段时间,有其他线程执行过 Enqueue 操作。
                        if (next == null)
                        {
                            item = default;
                            return false;
                        }
    
                        // 如果 next 不为 null,则说明从给 tail 赋值到给 next 赋值这段时间,有其他线程修改过 tail._next,也就是有其他线程执行过 Enqueue 操作。
                        // 那么 next 就可能是队列的最后一个节点,我们尝试将 next 赋值给 _tail。
                        Interlocked.CompareExchange(ref _tail, next, tail);
                    }
                    // 如果 head != tail,说明队列不为空
                    else
                    {
                        item = next._item;
                        if (Interlocked.CompareExchange(ref _head, next, head) == head)
                        {
                            // 如果 _head 没有被修改过
                            // 说明从给 head 赋值到这里,没有其他线程执行过 Dequeue 操作,上面的 item 就是队列的第一个节点的值。
                            // 我们就可以直接返回。
                            break;
                        }
                        // 如果 _head 被修改过
                        // 说明从给 head 赋值到这里,有其他线程执行过 Dequeue 操作,上面的 item 就不是队列的第一个节点的值。
                        // 我们就需要重新执行 Dequeue 操作。
                    }
                }
            }
    
            return true;
        }
    
        private class Node
        {
            public readonly T _item;
            public Node _next;
    
            public Node(T item)
            {
                _item = item;
            }
        }
    }
    

    我们可以通过以下代码来进行测试

    using System.Collections.Concurrent;
    
    var queue = new ConcurrentQueue<int>();
    var results = new ConcurrentBag<int>();
    int dequeueRetryCount = 0;
    
    var enqueueTask = Task.Run(() =>
    {
        // 确保 Enqueue 前 dequeueTask 已经开始运行
        Thread.Sleep(10);
        Console.WriteLine("Enqueue start");
        Parallel.For(0, 100000, i => queue.Enqueue(i));
        Console.WriteLine("Enqueue done");
    });
    
    var dequeueTask = Task.Run(() =>
    {
        Thread.Sleep(10);
        Console.WriteLine("Dequeue start");
        Parallel.For(0, 100000, i =>
        {
            while (true)
            {
                if (queue.TryDequeue(out int result))
                {
                    results.Add(result);
                    break;
                }
    
                Interlocked.Increment(ref dequeueRetryCount);
            }
        });
        Console.WriteLine("Dequeue done");
    });
    
    await Task.WhenAll(enqueueTask, dequeueTask);
    Console.WriteLine(
        $"Enqueue and dequeue done, total data count: {results.Count}, dequeue retry count: {dequeueRetryCount}");
    
    var hashSet = results.ToHashSet();
    for (int i = 0; i < 100000; i++)
    {
        if (!hashSet.Contains(i))
        {
            Console.WriteLine("Error, missing " + i);
            break;
        }
    }
    
    Console.WriteLine("Done");
    

    输出结果:

    Dequeue start

    Enqueue start

    Enqueue done

    Dequeue done

    Enqueue and dequeue done, total data count: 100000, dequeue retry count: 10586

    Done

    上述的 retry count 为 797,说明在 100000 次的 Dequeue 操作中,有 10586 次的 Dequeue 操作需要重试,那是因为在 Dequeue 操作中,可能暂时没有数据可供 Dequeue,需要等待其他线程执行 Enqueue 操作。

    当然这个 retry count 是不稳定的,因为在多线程环境下,每次执行的结果都可能不一样。

    总结

    CAS 操作是一种乐观锁,它假设没有其他线程修改过数据,如果没有修改过,那么就直接修改数据,如果修改过,那么就重新获取数据,再次尝试修改。

    在借助 CAS 实现较为复杂的数据结构时,我们不光要依靠 CAS 操作,还需要注意每次操作的数据是否被其他线程修改过,考虑各个可能的分支,以及在不同的分支中,如何处理数据。

    以上就是C#中使用CAS实现无锁算法的示例详解的详细内容,更多关于C# CAS无锁算法的资料请关注我们其它相关文章!

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