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并发编程是现代计算机程序的基本构成部分之一。本文将总结常见的相关内容和常见问题。

并行和并发

  1. 并发（Concurrency）：具有一段时间内同时处理多个任务的能力。
    • 并发和顺序（Sequential）相对应。顺序只能做完一件，再做另一件。不能都处于运行阶段。
  2. 并行（Parallelism）：具有在一个时间点上同时处理多个任务的能力。
    • 并行和串行（Serial）相对应。串行只能在一个时刻处理一个任务。不能同一时刻同时执行多个任务。
  3. 并行实际上是并发的子集。本文以并发为主要总结目标。

并发模型

  1. 从内存共享角度：
    1. 基于内存共享的：数据直接在内存种共享，临界区需要使用同步控制，有锁或无锁
    2. 基于消息传递的：进程间通讯或者内存映射
  2. 基于消息传递的模型：
    1. Actors模型：强调通信的工作实体，不同的Actor之间通过消息发送和接收进行直接通信，清楚的知道消息的来源和目的地，除此之外，不能再对对方暴露任何和自身属性、行为相关的接口。Actor之间也没有接触点，其消息发送是异步且解耦的，接收Actor可以根据自身状态决定是否接收等。理论上需要一个无限大的区域进行缓冲。代表语言/库有：Erlang/Akka。
    2. CSP（Communicating Sequential Processes）顺序通信模型：强调通过信道传输消息，发送者和接收者并不知道对方是谁。但CSP的消息交换存在同步的接触点（即读取和写入的位置）。代表语言有：Go。

    Dont’t communicate by sharing memory, share memory by communicating. (R. Pike)

常用并发编程模式

常见问题

  1. 伪共享/假共享（False Sharing）：先看一段受害者代码 
    void f(unsigned __int64 begin, unsigned __int64 end, unsigned __int64 &result) noexcept {
    result = 0;
    for(unsigned __int64 i = begin; i < end; ++i) {
        result += i;
    }
}

void paraAdd(unsigned __int64 begin, unsigned __int64 end, unsigned __int64 &result) {
    unsigned int core = thread::hardware_concurrency();
    unsigned __int64 step = (end - begin) / core;
    vector<thread> threads;
    unsigned __int64 *results = new unsigned __int64[core];
    for(unsigned int i = 0; i < core; ++i) {
        threads.push_back(thread(f, begin + i * step, begin + (i + 1) * step, ref(result[i])));
    }
    for_each(threads.begin(), threads.end(), mem_fn(&std:🧵:join));
    result = 0;
    for(unsigned int i = 0; i < core; ++i) {
        result += results[i];
    }
    delete[] results;
}
    • 这段代码看似将求和分给多个线程进行计算。但实际上，求和总用时甚至高于单一线程求全部和。
    • 多核处理器之间虽然共享内存，但是由于CPU缓存（行缓存）的存在，实际上某一核修改数据时，需要花费一定的时间，才能使其他核的缓存同步。当这种同步频繁出现时。共享实际上已经失去了意义。
    • 可以通过给数据填充无效字段，来避免行缓存中出现其他核会修改的数据，进而提高并发性能。但这并非最好的方案。还是应当从设计上尽量避免这类粗暴的可同时读写的大段内存共享。
    • volatile并不能完美解决问题，因为这相当于放弃了缓存，性能还是会慢。

参考