一、自旋锁
自旋锁是一种基础的同步原语，用于保障对共享数据的互斥访问。与互斥锁的相比，在获取锁失败的时候不会使得线程阻塞而是一直自旋尝试获取锁。当线程等待自旋锁的时候，CPU不能做其他事情，而是一直处于轮询忙等的状态。自旋锁主要适用于被持有时间短，线程不希望在重新调度上花过多时间的情况。实际上许多其他类型的锁在底层使用了自旋锁实现，例如多数互斥锁在试图获取锁的时候会先自旋一小段时间，然后才会休眠。如果在持锁时间很长的场景下使用自旋锁，则会导致CPU在这个线程的时间片用尽之前一直消耗在无意义的忙等上，造成计算资源的浪费。
二、CAS操作实现自旋锁
CAS（Compare and Swap），即比较并替换，实现并发算法时常用到的一种技术，这种操作提供了硬件级别的原子操作（通过锁总线的方式）。CAS操作的原型可以认为是：
bool CAS(V, A, B)其中V代表内存中的变量，A代表期待的值，B表示新值。当V的值与A相等时，将V与B的值交换。逻辑上可以用下面的伪代码表示：
bool CAS(V, A, B)
{
if (V == A)
{
swap(V, B);
return true;
}
return false;
}需要强调的是上面的操作是原子的，要么不做，要么全部完成。
那么已经拥有CAS操作的情况下如何实现一个自旋锁呢？首先回忆自旋锁的用途，本质上我们是希望能够让一个线程在不满足进入临界区的条件时，不停的忙等轮询，直到可以运行的时候再继续（进入临界区）执行。那么，我们可能自然的想到使用一个bool变量来表示是否可以进入临界区，例如以下面的伪代码的逻辑：
while(flag == true);
flag = true;
/*
do something ...
*/
flag = false;
...这样做的直观想法是当flag为true的时候表示已经有线程处于临界区内，只有当flag为fasle时才能进入，而在进入的时候立即将flag置为true。但是这样做明显存在一个问题，判断flag为false和设置flag为true并不是一个不可分割的整体，有可能出现类似下面这样的时序, 假设最初flag为false：
| step | thread 1 | thread 2 |
|---|---|---|
| 1 | while(flag == true); | |
| 2 | while(flag == true); | |
| 3 | flag = true | |
| 4 | flag = true | |
| 5 | do something | do something |
| 6 | flag = false | |
| 7 | flag = false |
step是虚构的步骤，do something为一系列指令，这里写在一起表示并发执行。这里可以看出由于thread1读取判断flag的值与修改flag的值是两个独立的操作，中间插入了thread2的判断操作，最终使得有两个线程同时进入了临界区，这与我们的期望相悖。那么如何解决呢？如果能将读取判断与修改的操作合二为一，变成一个不可分割的整体，那么自然就不可能出现这种交错的场景。对于这样一个整体操作，我们希望它能读取内存中变量的值，并且当其等于特定值的时候，修改它为我们需要的另一个值。嗯......没错，这样我们就得到了CAS操作。
现在可以重新修改我们的同步方式，不停的进行期望flag为false的CAS操作 CAS(flag, flase, b) (这里b为true)，直到其返回成功为止，再进行临界区中的操作，离开临界区时将flag置为false。
b = true;
while(!CAS(flag, false, b));
//do something
flag = false;现在，判断操作与写入操作已经成为了一个整体，当一个线程的CAS操作成功的时候会阻止其他线程进入临界区，到达互斥访问的目的。
现在我们已经可以使用CAS操作来解决临界区的互斥访问的问题了，但是如果每次都这样写一遍实在太过麻烦，因此可以进行一些封装使得使用更加方便，也就是说...可以封装成自旋锁。我们可以用一个类来表示，将一个bool值作为类的数据成员，同时将CAS操作和赋值操作作为其成员函数，CAS操作其实就是加锁操作，而后面的赋值操作就是解锁操作。
三、用C++原子量实现
按照上面的思路，接下来用 C++ 11 引入标准库的原子量来实现一个自旋锁并且进行测试。
首先，我们需要一个bool值来表示锁的状态，这里直接使用标准库中的原子量 atomic
接下来，我们需要两个原子操作，CAS和赋值，C++11标准库在原子量的成员函数中直接提供了这两个操作。
//CAS
std::atomic::compare_exchange_weak( T& expected, T desired,
std::memory_order order =
std::memory_order_seq_cst ),
std::atomic::compare_exchange_strong( T& expected, T desired,
std::memory_order order =
std::memory_order_seq_cst )
//赋值
void store( T desired, std::memory_order order = std::memory_order_seq_cst )compare_exchange_weak 与 compare_exchange_strong 主要的区别在于内存中的值与expected相等的时候，CAS操作是否一定能成功，compare_exchange_weak有概率会返回失败，而compare_exchange_strong则一定会成功。因此，compare_exchange_weak必须与循环搭配使用来保证在失败的时候重试CAS操作。得到的好处是在某些平台上compare_exchange_weak性能更好。按照上面的模型，我们本来就要和while搭配使用，可以使用compare_exchange_weak。最后内存序的选择没有特殊需求直接使用默认的std::memory_order_seq_cst。而赋值操作非常简单直接，这个调用一定会成功（只是赋值而已 = =），没有返回值。
实现代码非常短，下面是源代码：
#include
class SpinLock {
public:
SpinLock() : flag_(false)
{}
void lock()
{
bool expect = false;
while (!flag_.compare_exchange_weak(expect, true))
{
//这里一定要将expect复原，执行失败时expect结果是未定的
expect = false;
}
}
void unlock()
{
flag_.store(false);
}
private:
std::atomic flag_;
}; 如上面所说，lock操作不停的尝试CAS操作直到成功为止，unlock操作则将bool标志位复原。使用方式如下：
SpinLock myLock;
myLock.lock();
//do something
myLock.unlock();接下来，我们进行正确性测试，以经典的i++ 问题为例：
#include
#include
#include
//自旋锁类定义
class SpinLock {
public:
SpinLock() : flag_(false)
{}
void lock()
{
bool expect = false;
while (!flag_.compare_exchange_weak(expect, true))
{
expect = false;
}
}
void unlock()
{
flag_.store(false);
}
private:
std::atomic flag_;
};
//每个线程自增次数
const int kIncNum = 1000000;
//线程数
const int kWorkerNum = 10;
//自增计数器
int count = 0;
//自旋锁
SpinLock spinLock;
//每个线程的工作函数
void IncCounter()
{
for (int i = 0; i < kIncNum; ++i)
{
spinLock.lock();
count++;
spinLock.unlock();
}
}
int main()
{
std::vector workers;
std::cout << "SpinLock inc MyTest start" << std::endl;
count = 0;
std::cout << "start " << kWorkerNum << " workers_" << "every worker inc " << kIncNum << std::endl;
std::cout << "count_: " << count << std::endl;
//创建10个工作线程进行自增操作
for (int i = 0; i < kWorkerNum; ++i)
workers.push_back(std::move(std::thread(IncCounter)));
for (auto it = workers.begin(); it != workers.end(); it++)
it->join();
std::cout << "workers_ end" << std::endl;
std::cout << "count_: " << count << std::endl;
//验证结果
if (count == kIncNum * kWorkerNum)
{
std::cout << "SpinLock inc MyTest passed" << std::endl;
return true;
}
else
{
std::cout << "SpinLock inc MyTest failed" << std::endl;
return false;
}
return 0;
} 上面的代码中创建了10个线程对共享的全局变量count分别进行一百万次++操作，然后验证结果是否正确，最终执行的输出为：
SpinLock inc MyTest start
start 10 workers_every worker inc 1000000
count_: 0
workers_ end
count_: 10000000
SpinLock inc MyTest passed从结果中可以看出我们实现的自旋锁起到了保护临界区（这里就是i++ ）的作用，count最后的值等于每个线程执行自增的数目之和。作为对比，可以去掉IncCounter中的加锁解锁操作：
void IncCounter()
{
for (int i = 0; i < kIncNum; ++i)
{
//spinLock.lock();
count++;
//spinLock.unlock();
}
}执行后的输出为：
SpinLock inc MyTest start
start 10 workers_every worker inc 1000000
count_: 0
workers_ end
count_: 7254522
SpinLock inc MyTest failed结果由于多个线程同时执行 i++ 造成结果错误。
到这里，我们就通过 C++ 11的原子量实现了一个简单的自旋锁。这里只是对C++原子量的一个小使用，无论是自旋锁本身还是原子量都还有许多值得探究的地方。