【C++并行编程的本质】并行编程的底层理解

并行编程锁优化，这里记录它的原理和实践。

优化方法分析

使用自旋锁

普通的锁，比如pthread的mutex基于OS提供的休眠和唤醒机制，如果锁的临界区很短，会造成CPU资源的浪费，并且延迟也比较高。这种情况我们可以考虑使用自旋锁——等待自旋锁的线程不会放弃CPU进入休眠，而是不断的检查锁占用标志，一旦持有锁的线程设置标志释放锁，等待线程可以立即进入临界区。

在测试环境上对pthread线程库的mutex和spinlock的做性能对比。

随着临界区越来越短，自旋锁的相对MUTEX的性能优势越来越明显，当临界区缩短到8us以后，自旋锁可以达到2倍以上的提升。

如果临界区持续时间很长，spinlock并不会比mutex性能差，但CPU占用率会很高，一直是400%（4个核，4*100%）；而mutex逐渐接近于100%。主要是因为spinlock等锁时不放弃CPU，空转。所以spinlock应该在临界区比较短的情况下使用，否则很浪费CPU。

然而由于应用程序处于用户态，它的执行可被任意抢占，临界区的执行时间不能准确预期，有可能被耽搁“很久”。所以应用程序中使用自旋锁的实践并不多。

Facebook于今年六月份放出了他们针对多核环境的C++高性能库- folly，里面对自旋锁实现做了改进，更适用于用户态程序。这种改进非常简单，就是先自旋后休眠：

这个简单的改进