技術分享：Linux多核並行程式設計關鍵技術

　　多核並行程式設計的背景

　　在摩爾定律失效之前，提升處理器效能透過主頻提升、硬體超執行緒等技術就能滿足應用需要。隨著主頻提升慢慢接近撞上光速這道牆，摩爾定律開始逐漸失效，多核整合為處理器效能提升的主流手段。現在市面上已經很難看到單核的處理器，就是這一發展趨勢的佐證。要充分發揮多核豐富的計算資源優勢，多核下的並行程式設計就不可避免，Linux kernel就是一典型的多核並行程式設計場景。但多核下的並行程式設計卻挑戰多多。

　　多核並行程式設計的挑戰

　　目前主流的計算機都是馮諾依曼架構，即共享記憶體的計算模型，這種過程計算模型對平行計算並不友好。下圖是一種典型的計算機硬體體系架構。

　　這種架構中，有如下設計特點：

　　·多個CPU核改善處理器的計算處理能力;

　　·多級cache改善CPU訪問主存的效率;

　　·各個CPU都有本地記憶體(NUMA(非一致性記憶體訪問))，進一步改善CPU訪問主存的效率;

　　·store buffer模組改善cache write由於應答延遲而造成的寫停頓問題;

　　·invalidate queue模組改善使無效應答的時延，把使無效命令放入queue後就立即傳送應答;

　　外設DMA支援直接訪問主存，改善CPU使用效率;

　　這些硬體體系設計特點也引入很多問題，最大的問題就是cache一致性問題和亂序執行問題。

　　cache一致性問題由cache一致性協議MESI解決，MESI由硬體保證，對軟體來說是透明的。MESI協議保證所有CPU對單個cache line中單個變數修改的順序保持一致，但不保證不同變數的修改在所有CPU上看到的是相同順序。這就造成了亂序。不僅如此，亂序的原因還有很多：

　　·store buffer引起的延遲處理，會造成亂序;

　　·invalidate queue引起的延遲處理，會造成亂序;

　　·編譯最佳化，會造成亂序;

　　·分支預測、多流水線等CPU硬體最佳化技術，會造成亂序;

　　·外設DMA，會造成資料亂序;

　　這種情況造成，就連簡單的++運算操作的原子性都無法保證。這些問題必須採用多核並行程式設計新的技術手段來解決。

　　多核並行程式設計關鍵技術

　　鎖技術

　　Linux kernel提供了多種鎖機制，如自旋鎖、訊號量、互斥量、讀寫鎖、順序鎖等。各種鎖的簡單比較如下，具體實現和使用細節這裡就不展開了，可以參考《Linux核心設計與實現》等書的相關章節。

　　·自旋鎖，不休眠，無程式上下文切換開銷，可以用在中斷上下文和臨界區小的場合;

　　·訊號量，會休眠，支援同時多個併發體進入臨界區，可以用在可能休眠或者長的臨界區的場合;

　　·互斥量，類似與訊號量，但只支援同時只有一個併發體進入臨界區;

　　·讀寫鎖，支援讀併發，寫寫/讀寫間互斥，讀會延遲寫，對讀友好，適用讀側重場合;

　　·順序鎖，支援讀併發，寫寫/讀寫間互斥，寫會延遲讀，對寫友好，適用寫側重場合;

　　鎖技術雖然能有效地提供並行執行下的競態保護，但鎖的並行可擴充套件性很差，無法充分發揮多核的效能優勢。鎖的粒度太粗會限制擴充套件性，粒度太細會導致巨大的系統開銷，而且設計難度大，容易造成死鎖。除了併發可擴充套件性差和死鎖外，鎖還會引入很多其他問題，如鎖驚群、活鎖、飢餓、不公平鎖、優先順序反轉等。不過也有一些技術手段或指導原則能解決或減輕這些問題的風險。

　　·按統一的順序使用鎖(鎖的層次)，解決死鎖問題;

　　·指數後退，解決活鎖/飢餓問題;

　　·範圍鎖(樹狀鎖)，解決鎖驚群問題;

　　·優先順序繼承，解決優先順序反轉問題 ;

　　原子技術

　　原子技術主要是解決cache不一致性和亂序執行對原子訪問的破壞問題。主要的原子原語有：

　　ACCESS_ONECE()：只限制編譯器對記憶體訪問的最佳化;

　　barrier()：只限制編譯器的亂序最佳化;

　　smb_wmb()：寫記憶體屏障，重新整理store buffer，同時限制編譯器和CPU的亂序最佳化;

　　smb_rmb()：讀記憶體屏障，重新整理invalidate queue，同時限制編譯器和CPU的亂序最佳化;

　　smb_mb()：讀寫記憶體屏障，同時重新整理store buffer和invalidate queue，同時限制編譯器和CPU的亂序最佳化;

　　atomic_inc()/atomic_read()等：整型原子操作;

　　多提一句的是，atomic_inc()原語為了保證原子性，需要對cache進行重新整理，而快取行在多核體系下傳播相當耗時，其多核下的並行可擴充套件性差。

　　無鎖技術

　　上一小節中所提到的原子技術，是無鎖技術中的一種，除此之外，無鎖技術還包括RCU、Hazard pointer等。值得一提的是，這些無鎖技術都基於記憶體屏障實現的。

　　Hazard pointer主要用於物件的生命週期管理，類似引用計數，但比引用計數有更好的並行可擴充套件性;

　　RCU適用的場景很多，其可以替代：讀寫鎖、引用計數、垃圾回收器、等待事物結束等，而且有更好的並行擴充套件性。但RCU也有一些不適用的場景，如寫側重;臨界區長;臨界區內休眠等場景。

　　不過，所有的無鎖原語也只能解決讀端的並行可擴充套件性問題，寫端的並行可擴充套件性只能透過資料分割技術來解決。

　　資料分割技術

　　分割資料結構，減少共享資料，是解決並行可擴充套件性的根本辦法。對分割友好(即並行友好)的資料結構有：

　　·陣列

　　·雜湊表

　　·基樹(Radix Tree)/稀疏陣列

　　·跳躍列表(skip list)

　　使用這些便於分割的資料結構，有利於我們透過資料分割來改善並行可擴充套件性。

　　除了使用合適的資料結構外，合理的分割指導規則也很重要：

　　·讀寫分割：以讀為主的資料與以寫為主的資料分開;

　　·路徑分割：按獨立的程式碼執行路徑來分割資料;

　　·專項分割：把經常更新的資料繫結到指定的CPU/執行緒中;

　　·所有權分割：按CPU/執行緒個數對資料結構進行分割，把資料分割到per-cpu/per-thread中;

　　4種分割規則中，所有權分割是分割最徹底的。

　　以上這些多核並行程式設計內容基本上涵蓋了Linux kernel中所有的併發程式設計關鍵技術。當然並行程式設計還有很多其他技術沒有應用到Linux kernel中的，如無副作用的並行函數語言程式設計技術(Erlang/Go等)、訊息傳遞、MapReduce等等。

　　本文作者：wahaha02
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