技术分享 | 编程界也内卷？浅析“斜杠青年”RCU

随着硬件晶体管的尺寸越来越小，CPU 的频率上限已经基本保持在 4G 左右，但现代人类对于网络的要求不断升级，想要占领市场各厂商只能激发自己的潜能，将单线程代码发展为多核/多线程系统，在这其中，并行是充分利用这些系统性能的最优办法。

并行编程是一个革新式的变化，它涉及众多领域，包括硬件平台的实现方式、软件任务间的通信、任务同步等等，可以说是一个实打实的“斜杆青年”了。

今天，我们就以 Linux 中的常用 RCU 机制看看，并行编程到底是怎么被卷出来的！

RCU 全称 read-copy-update ，是一种数据同步机制。

RCU 主要针对的数据对象是指针，目的是提高遍历读取数据的效率。以链表为例，为了提高效率，我们在使用 RCU 机制读取数据的时候可以不对链表进行加锁操作。这时，每当线程在共享内存中插入或删除数据结构的元素时，可以保证所有读者都看到并遍历旧结构或新结构，从而避免不一致（例如，取消引用空指针）。

RCU 主要用在读取性能至关重要的场合中，为了保证所有读者的继续不受影响，并可以更快地完成实现速度，它不得不占用更多空间。这也成就了 RCU 的特点：

• RCU 读端和更新端可以同时操作，并发执行；

• RCU 采用数据担保的方式，为读端提供可靠数据；

• 读端读到的数据有可能是旧的也可能是新的；

• 宽限期结束时，读端要退出临界区；

• 典型  RCU 读端在临界区内不允许中断、休眠等操作。

我们可以将 RCU 的基本执行过程分为三个步骤：

• 采用发布——订阅机制添加新的数据；

• 等待已有的 RCU 读者退出临界区；

• 允许在不影响或者延迟其他并发 RCU 读者的前提下改变数据。

q = kmalloc(sizeof(*p), GFP_KERNEL);
*q = *p;
q->b = 11;
list_replace_rcu(&p->list, &q->list);
synchronize_rcu();
kfree(p);

从上图我们可以看出， RCU 的基本构建思想可以归纳成：

• 先给指针 q 分配一个空间；

• 给指针 q 赋值；

• 将新生成的 q 指向 p 的下一个节点；

• 再将 p 的上一个节点指向 q ；

• 等宽限期结束后，再将 p 释放掉。

需要注意的是，第三步和第四步的顺序不能反，否则会造成读端在读取数据的时候出现指针错误。

• 读端通过 rcu_read_lock() 进入临界区；

• 读端通过 rcu_read_unlock() 退出临界区；

• 更新端通过 rcu_assign_pointer() 等发布原语发布数据；

• 更新端通过 synchronize_rcu() 同步原语等待宽限期结束。

• 读端

rcu_read_lock();
p = rcu_dereference(head);
... ...
rcu_read_unlock();

当我们进入临界区后，就可以操作获取指针 p ，并对 p 进行一系列的操作了。

• 更新端

spin_lock(&lock);
p = head;
rcu_assign_pointer(head, NULL);
spin_unlock(&lock);
synchronize_rcu();
kfree(p);

该段代码先通过 rcu_assign_pointer() 函数将 head 置为 NULL ，然后通过 synchronize_rcu() 等待宽限期结束。当 synchronize_rcu() 函数返回时，表示宽限期结束，所有的读端都已经退出临界区，此时就可以释放 p（原来head） 指向的空间。

当我们了解了 RCU 的全部执行过程时，就可以将其基本思想概括为三类：

• 读者无锁访问数据，标记进出临界区；

• 写者读取，复制，更新；

• 旧数据延迟回收。

说起来容易，但其在 Linux 内核中实现却不是这么简单。除了要实现基本功能，还需要考虑很多复杂情况。内核的 RCU 系统可以说是内核最复杂系统之一，为了高性能和多核扩展性，它被设计了非常精巧的数据结构，还结合了预处理，批量处理，延后（异步）处理，多核并发，原子操作，异常处理，多场景精细优化等多种技术，也体现很多编程思想和代码设计思想，有一定的学习和参考价值。

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