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多线程编程中的内存模型与可见性问题

2024-02-197.9k 阅读

多线程编程基础

在深入探讨多线程编程中的内存模型与可见性问题之前，先回顾一下多线程编程的基础概念。

线程的定义与特点

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一个进程可以包含多个线程，这些线程共享进程的资源，如内存空间、文件描述符等。与进程相比，线程具有以下特点：

  • 轻量级：创建和销毁线程的开销比进程小得多。线程的创建和销毁主要涉及到线程控制块（TCB）的管理，而进程创建和销毁则需要更多的系统资源，如内存空间的分配与回收、文件系统资源的清理等。
  • 共享资源：同一进程内的线程共享进程的地址空间，这使得线程间通信变得相对容易。例如，多个线程可以访问和修改同一个全局变量。然而，这种共享也带来了一些问题，比如数据竞争和同步问题，这也是我们后续要重点讨论的。
  • 并发执行：在单核处理器系统中，线程通过时间片轮转的方式实现并发执行，即多个线程看似同时运行，但实际上是轮流占用CPU时间片。在多核处理器系统中，多个线程可以真正地并行执行，每个线程可以在不同的核心上同时运行，从而提高程序的执行效率。

多线程编程的应用场景

多线程编程在很多领域都有广泛的应用：

  • 服务器端编程：在网络服务器中，每个客户端连接可以由一个独立的线程来处理。这样，服务器可以同时处理多个客户端的请求，提高服务器的并发处理能力。例如，一个Web服务器可以为每个HTTP请求创建一个线程，使得多个用户可以同时访问网站，而不会相互阻塞。
  • 图形用户界面（GUI）编程：在GUI应用程序中，通常会有一个主线程负责处理用户界面的绘制和事件响应。为了避免在进行一些耗时操作（如文件读取、网络请求）时阻塞主线程，导致界面卡死，可以使用额外的线程来执行这些操作。比如，当用户点击一个按钮开始下载文件时，下载操作可以在一个新线程中进行，而主线程仍然可以响应其他用户操作，如关闭窗口、调整界面大小等。
  • 并行计算：在科学计算、数据分析等领域，常常需要处理大量的数据或进行复杂的计算。通过将任务分解为多个子任务，并使用多线程并行执行这些子任务，可以显著提高计算效率。例如，在计算矩阵乘法时，可以将矩阵划分为多个子矩阵，每个子矩阵的乘法运算由一个线程负责，最后将结果合并起来。

多线程编程中的内存模型

理解多线程编程中的内存模型是解决可见性问题的关键。不同的编程语言和操作系统都有各自的内存模型规范，但它们都遵循一些基本的原则。

硬件层面的内存架构

现代计算机系统通常采用多层次的内存架构，主要包括寄存器、高速缓存（Cache）和主内存（Main Memory）：

  • 寄存器：寄存器是CPU内部的高速存储单元，访问速度极快，但容量有限。CPU在执行指令时，数据和指令通常首先被加载到寄存器中。例如，在执行加法运算时，操作数会从内存或其他存储单元加载到寄存器中，然后CPU在寄存器中执行加法操作，最后将结果写回到内存或寄存器中。
  • 高速缓存：由于CPU的运算速度远快于主内存的访问速度，为了减少CPU等待数据从主内存传输的时间，引入了高速缓存。高速缓存是一种介于CPU和主内存之间的高速存储设备，它存储了主内存中部分数据的副本。当CPU需要访问数据时，首先会在高速缓存中查找，如果找到（称为缓存命中），则直接从高速缓存中读取数据，大大提高了访问速度；如果没有找到（称为缓存未命中），则需要从主内存中读取数据，并将数据同时加载到高速缓存中，以便后续再次访问时能够命中。高速缓存通常分为多级，如L1、L2、L3缓存，L1缓存离CPU最近，速度最快，但容量最小；L3缓存离CPU最远，速度相对较慢，但容量最大。
  • 主内存：主内存是计算机中用于存储程序和数据的主要存储设备，所有线程共享主内存。当一个线程对共享变量进行修改时，最终会将修改后的值写回到主内存中。然而，由于高速缓存的存在，不同线程对共享变量的修改可能不会立即在主内存中可见，这就导致了可见性问题。

Java内存模型（JMM）

以Java语言为例，Java内存模型（Java Memory Model，JMM）定义了Java程序中多线程访问共享变量的规则。

  • 线程的工作内存：每个线程都有自己的工作内存，它是主内存的一部分数据的副本。线程对共享变量的所有操作都必须在自己的工作内存中进行，而不能直接操作主内存中的变量。例如，当一个线程读取共享变量的值时，它会首先从主内存中将变量的值复制到自己的工作内存中；当线程对共享变量进行修改后，不会立即将修改的值写回到主内存，而是先保存在工作内存中，直到某个时刻（如线程结束、使用特定的同步机制等）才会将工作内存中的值刷新回主内存。
  • 主内存与工作内存的交互：JMM定义了主内存与工作内存之间数据交互的八种操作，包括lock（锁定）、unlock（解锁）、read（读取）、load（加载）、use（使用）、assign（赋值）、store（存储）和write（写入）。这些操作必须遵循一定的顺序和规则。例如，一个线程要读取共享变量的值，必须先执行read操作从主内存读取变量的值，然后执行load操作将值加载到自己的工作内存中；当线程要将修改后的值写回主内存时，必须先执行store操作将工作内存中的值存储到主内存对应的位置，然后执行write操作将值真正写入主内存。

C++内存模型

C++ 11引入了新的内存模型，它为多线程编程提供了更严格的内存访问规则。C++内存模型基于原子操作和内存序（memory order）的概念。

  • 原子操作：原子操作是不可被中断的操作，在多线程环境下，对共享变量的原子操作可以保证操作的原子性。例如，std::atomic<int>类型的变量提供了一系列原子操作，如fetch_add（原子加法）、store（原子存储）等。当多个线程同时对std::atomic<int>变量进行操作时，这些操作不会相互干扰，从而避免了数据竞争。
  • 内存序：内存序定义了原子操作之间的内存可见性规则。C++提供了多种内存序选项，如std::memory_order_seq_cst（顺序一致性内存序）、std::memory_order_release（释放内存序）、std::memory_order_acquire（获取内存序）等。不同的内存序选项对原子操作的可见性和重排序有不同的限制。例如，std::memory_order_seq_cst是最严格的内存序，它保证所有线程对原子操作的执行顺序是一致的，就好像所有原子操作是按照一个全局的顺序依次执行的；而std::memory_order_release和std::memory_order_acquire则相对宽松，它们通过在释放操作和获取操作之间建立一种“happens - before”关系，来保证一定的内存可见性。

可见性问题的产生

在多线程编程中，可见性问题是由于不同线程对共享变量的修改不能及时在其他线程中可见而导致的。下面通过具体的代码示例来分析可见性问题的产生原因。

示例一：Java中的可见性问题

public class VisibilityExample {
    private static boolean flag = false;

    public static void main(String[] args) {
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            while (!flag) {
                // 线程1在等待flag变为true
            }
            System.out.println("线程1结束");
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            flag = true;
            System.out.println("线程2设置flag为true");
        });

        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

在上述代码中，thread1在一个循环中等待flag变为true，thread2在睡眠1秒后将flag设置为true。按照预期，thread1应该在thread2设置flag为true后退出循环并输出“线程1结束”。然而，在实际运行中，thread1可能会一直循环下去，不会退出。

这是因为flag变量被存储在主内存中，thread1和thread2都有自己的工作内存，它们会将flag的值复制到自己的工作内存中进行操作。thread2修改了自己工作内存中的flag值并写回主内存，但thread1的工作内存中的flag值可能不会及时更新，导致thread1一直读取到旧的flag值，从而无法退出循环。

示例二：C++中的可见性问题

#include <iostream>
#include <thread>
#include <atomic>

bool flag = false;

void threadFunction1() {
    while (!flag) {
        // 线程1在等待flag变为true
    }
    std::cout << "线程1结束" << std::endl;
}

void threadFunction2() {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
    flag = true;
    std::cout << "线程2设置flag为true" << std::endl;
}

int main() {
    std::thread thread1(threadFunction1);
    std::thread thread2(threadFunction2);

    thread1.join();
    thread2.join();

    return 0;
}

在这个C++代码示例中，同样存在可见性问题。thread1等待flag变为true，thread2在睡眠1秒后设置flag为true。由于C++在没有使用原子操作或适当同步机制的情况下，thread1可能无法及时看到thread2对flag的修改，导致thread1一直循环。

解决可见性问题的方法

为了解决多线程编程中的可见性问题，不同的编程语言提供了各种同步机制和工具。

使用volatile关键字（Java）

在Java中，可以使用volatile关键字来解决可见性问题。volatile关键字修饰的变量具有以下特性：

  • 保证可见性：当一个线程修改了volatile修饰的变量时，会立即将修改后的值写回到主内存中，并且其他线程在读取该变量时，会直接从主内存中读取最新的值，而不是从自己的工作内存中读取旧值。
  • 禁止指令重排序：volatile关键字会禁止编译器和处理器对volatile变量的读写操作进行重排序，确保volatile变量的读写操作按照代码中的顺序执行。

下面是使用volatile关键字改进后的Java代码：

public class VisibilityExample {
    private static volatile boolean flag = false;

    public static void main(String[] args) {
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            while (!flag) {
                // 线程1在等待flag变为true
            }
            System.out.println("线程1结束");
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            flag = true;
            System.out.println("线程2设置flag为true");
        });

        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

在上述代码中，flag变量被声明为volatile，这样thread2对flag的修改会立即对thread1可见，thread1能够及时退出循环。

使用原子操作和内存序（C++）

在C++中，可以使用std::atomic类型和内存序来解决可见性问题。例如，使用std::atomic<bool>并结合适当的内存序选项：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <atomic>

std::atomic<bool> flag(false);

void threadFunction1() {
    while (!flag.load(std::memory_order_acquire)) {
        // 线程1在等待flag变为true
    }
    std::cout << "线程1结束" << std::endl;
}

void threadFunction2() {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
    flag.store(true, std::memory_order_release);
    std::cout << "线程2设置flag为true" << std::endl;
}

int main() {
    std::thread thread1(threadFunction1);
    std::thread thread2(threadFunction2);

    thread1.join();
    thread2.join();

    return 0;
}

在上述代码中，flag被声明为std::atomic<bool>类型。thread2使用store方法并指定std::memory_order_release内存序来设置flag为true，thread1使用load方法并指定std::memory_order_acquire内存序来读取flag的值。std::memory_order_release和std::memory_order_acquire之间建立了“happens - before”关系，保证了thread2对flag的修改对thread1可见。

使用锁机制

除了volatile关键字和原子操作外，还可以使用锁机制来解决可见性问题。锁机制不仅可以保证同一时间只有一个线程能够访问共享资源，还可以保证在释放锁之前，所有对共享变量的修改都会被刷新到主内存中，而在获取锁之后，会从主内存中读取最新的共享变量值。

Java中的synchronized关键字

public class SynchronizedExample {
    private static boolean flag = false;

    public static void main(String[] args) {
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            synchronized (SynchronizedExample.class) {
                while (!flag) {
                    // 线程1在等待flag变为true
                }
                System.out.println("线程1结束");
            }
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            synchronized (SynchronizedExample.class) {
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                flag = true;
                System.out.println("线程2设置flag为true");
            }
        });

        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

在上述代码中，thread1和thread2通过synchronized关键字同步访问SynchronizedExample.class对象。当thread2在synchronized块中修改flag后，在退出synchronized块时会将flag的修改刷新到主内存中；thread1在进入synchronized块时会从主内存中读取最新的flag值，从而保证了可见性。

C++中的互斥锁（std::mutex）

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>

bool flag = false;
std::mutex mtx;

void threadFunction1() {
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
    while (!flag) {
        // 线程1在等待flag变为true
    }
    std::cout << "线程1结束" << std::endl;
}

void threadFunction2() {
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
    flag = true;
    std::cout << "线程2设置flag为true" << std::endl;
}

int main() {
    std::thread thread1(threadFunction1);
    std::thread thread2(threadFunction2);

    thread1.join();
    thread2.join();

    return 0;
}

在这个C++代码中，使用std::mutex和std::unique_lock来同步线程。thread1和thread2在访问flag之前都先获取互斥锁mtx。当thread2修改flag后，在释放互斥锁时会将flag的修改刷新到主内存中；thread1在获取互斥锁时会从主内存中读取最新的flag值，确保了可见性。

深入理解可见性与性能的平衡

在解决可见性问题时，需要在保证可见性的同时，考虑对程序性能的影响。不同的同步机制对性能的影响各不相同。

volatile关键字的性能影响

volatile关键字主要用于解决可见性问题，它对性能的影响相对较小。由于volatile变量禁止了指令重排序，并且保证了变量的可见性，所以在一些简单的场景下，使用volatile可以在不引入锁机制的情况下解决可见性问题，从而提高程序的并发性能。例如，在一些只读或只写一次的共享变量场景中，使用volatile可以避免使用锁带来的开销。然而，如果对volatile变量进行频繁的读写操作，特别是在多核心处理器环境下，可能会导致缓存一致性流量增加，从而影响性能。因为每次对volatile变量的写操作都会使其他核心的缓存失效，其他核心再次读取该变量时需要从主内存中重新加载。

原子操作和内存序的性能影响

C++中的原子操作和内存序提供了更细粒度的控制，但也会对性能产生一定的影响。不同的内存序选项对性能的影响不同，例如std::memory_order_seq_cst是最严格的内存序，它保证了所有线程对原子操作的顺序一致性，但同时也会带来较大的性能开销。因为在这种内存序下，处理器需要进行更多的同步操作，以确保所有原子操作按照全局顺序执行。而std::memory_order_release和std::memory_order_acquire等相对宽松的内存序，虽然在一定程度上降低了同步开销，但需要开发者对内存可见性有更深入的理解，以确保程序的正确性。

锁机制的性能影响

锁机制是一种比较常用的同步方式，但它对性能的影响较大。当一个线程获取锁时，其他线程需要等待锁的释放，这会导致线程的阻塞。在高并发场景下，频繁的锁竞争会导致大量的线程处于等待状态，从而增加线程上下文切换的开销，降低程序的并发性能。此外，锁的粒度也会影响性能。如果锁的粒度过大，即锁住的代码块包含了大量的无关操作，会导致其他线程等待的时间过长；如果锁的粒度过小，可能会导致锁的竞争过于频繁。因此，在使用锁机制时，需要根据具体的业务场景，合理选择锁的粒度和类型，以平衡可见性和性能之间的关系。

总结与实践建议

多线程编程中的内存模型与可见性问题是一个复杂而又关键的领域。在实际开发中，要充分理解不同编程语言的内存模型和同步机制，根据具体的业务需求选择合适的方法来解决可见性问题。

  • 深入理解内存模型：不同的编程语言和硬件平台都有各自的内存模型，开发者需要深入理解这些内存模型的特点和规则，以便更好地编写多线程程序。例如，了解Java内存模型中主内存与工作内存的交互方式，以及C++内存模型中原子操作和内存序的概念。
  • 选择合适的同步机制：根据具体的场景选择合适的同步机制。如果只是简单的可见性问题，并且对性能要求较高，可以考虑使用volatile关键字（Java）或原子操作结合适当的内存序（C++）；如果需要保护复杂的共享资源，并且对同步要求较为严格，可以使用锁机制。同时，要注意锁的粒度和类型的选择，以避免性能瓶颈。
  • 进行性能测试：在使用同步机制解决可见性问题后，要进行性能测试，评估同步机制对程序性能的影响。通过性能测试，可以找到性能瓶颈，并对同步机制进行优化。例如，可以使用工具如Java的JMH（Java Microbenchmark Harness）或C++的Google Benchmark来进行性能测试。

通过深入理解多线程编程中的内存模型与可见性问题，并合理运用各种同步机制，开发者可以编写出高效、正确的多线程程序。