无锁编程与有锁编程的性能对比与分析
1 无锁编程概述
本节主要对文献 [1] 进行概括，做一些基础知识的介绍。
所谓有锁编程，就是当你需要共享数据的时候，你需要有序的去访问，所有改变共享数据的操作都必须表现出原子的语义，即便是像 ++k ，这种操作也需要使用锁进行。有锁编程面临时效率的下降、死锁、优先级反转等问题，都需要设计者小心的进行优化和解决。本文并不对这三个问题进行讨论。
在无锁编程中，并不是说所有操作都是原子的，只有一个很有限的操作集是原子的，这就意味着无锁编程十分困难。那么这个有限的操作集是否存在，存在的话包含哪些原子操作呢？ 2003 年 Maurice Herlihy 的一篇论文 ”Wait-Free Synchronization”[3] 解决了这个问题。这里给出文章的结论，文章指出像 test-and-set,swap,fetch-and-add 甚至是原子队列对于多线程而言都无法做到 lock-free 。而最朴素最简单的原语 CAS(compare-and-swap) 操作即可以完成所有的无锁功能，其他的如 LL/SC (load linked/store conditional) 。 CAS 的伪码如下：
template <class T> bool CAS(T* addr, T expected, T value) { if (*addr == expected) { *addr = value; return true; } return false; }
CAS 将 expected 与一个内存地址进行比较，如果比较成功，就将内存内容替换为 new 。当前大多数机器都在硬件级实现了这个操作，在 Inter 处理器上这个操作是 CMPXCHG ，因而 CAS 是一个最基础的原子操作。
wait-free / lock-free 与 有锁对比
wait-free 的过程可以通过有限步骤完成，而不管其他线程的速度。
lock-free 的过程保证至少一个线程在执行，其他线程可能会被延迟，但系统整体仍在前进。
有锁的情况下，如果某个线程占有锁，则其他线程就无法执行。更普通的，有锁需要避免死锁和活锁的情况。
2 无锁编程的相关研究与进展
本节内容对文献 [2] 进行概述，介绍当前已经实现的无锁算法与数据结构。
近二十年来研究者们对 lock-free 和 wait-free 的算法和数据结构进行了大量的研究。实现了一些 wait-free 和 lock-free 的算法，比如 FIFO 的队列和 LIFO 的栈，而更复杂的优化级队列、 hash 表及红黑树的 lock-free 算法也渐渐为人所知。
无锁算法的实现都依赖内存屏障，因而具有平台相关性。下面将列举目前已经较为成熟的原子操作和算法数据结构的实现。
- MidiShare Source Code is available under the GPL license. MidiShare includes implementations of lock-free FIFO queues and LIFO stacks.
- Appcore is an SMP and HyperThread friendly library which uses Lock-free techniques to implement stacks, queues, linked lists and other useful data structures. Appcore appears currently to be for x86 computers running Windows. The licensing terms of Appcore are extremely unclear.
- Noble – a library of non-blocking synchronisation protocols. Implements lock-free stack, queue, singly linked list, snapshots and registers. Noble is distributed under a license which only permits non-commercial academic use.
- lock-free-lib published under the GPL license. Includes implementations of software transactional memory, multi-workd CAS primitives, skip lists, binary search trees, and red-black trees. For Alpha, Mips, ia64, x86, PPC, and Sparc.
- Nonblocking multiprocessor/multithread algorithms in C++ (for MSVC/x86) posted by Joshua Scholar to musicdsp.org , and are presumably in the public domain. Included are queue, stack, reference-counted garbage collection, memory allocation, templates for atomic algorithms and types. This code is largely untested. A local mirror is here .
- Qprof includes the Atomic_ops library of atomic operations and data structures under an MIT-style license. Only available for Linux at the moment, but there are plans to support other platforms. download available here
- Amino Concurrent Building Blocks provides lock free datastructures and STM for C++ and Java under an Apache Software (2.0) licence.
其中 Noble 已经进行了商业化， License 相当不便宜。
3 性能分析
本节对 PTHREAD 中的 mutex ， windows 中的原子增，及 CAS 原子操作进行对比，并对 MidiShare 中实现的无锁 FIFO 队列与基于 STL 的 list 实现的有锁队列进行的性能对比和分析，并对优化方式进行了总结。
3.1 原子增的性能测试
测试机 CPU 为 Intel E5300 2.60GHZ
首先是对简单的递增操作进行了测试，分别对无任何同步机制的 ++ 操作、 pthread_mutex 保护的 ++ 操作，以及 CAS 的语义实现的 atomic_add1() 以及 windows 下的 interlockedIncrease() 进行了单个线程情况下的定量测试。
| i++ |
3.2 亿 |
| lock(p_mutex);i++;unlock(p_mutex); |
2 千万 |
| CAS_atomic_add1(i) |
4 千万 |
| interlockedIncrease(&i) |
4 千万 |
首先在无任何同步情况下， CPU 可以每秒执行 ++ 操作 3.2 亿次，接近于 CPU 的主频速率。而每次 ++ 时执行 thread_mutex_lock() 及 unlock() 操作情况下， CPU 每秒只能执行 2 千万次，这就是说 CPU 每秒钟可以执行加锁及解锁操作共 4 千万次，加解锁的开销是执行加法指令的的 15 倍左右。而 CAS 的情况稍好，为每秒 4 千万次。这个速度与 windows 下的 interlockedIncrease() 的执行速度十分近似。
从上面的测试结果来看， windows 下的原子增操作与 CAS 实现的增操作代价基本是相同的，估计 windows 底层也是借助汇编指令 CMPXCHG 的 CAS 来实现原子增操作的。当然 pthread_mutex 作为一种互斥锁，也是拥有相当高的效率的，在没有锁突然的情况下，加锁开销与一次 CAS 的开销相当。
但如果对比无同步的 ++ 操作，硬件级的同步也造成了至少 8 倍的性能下降。
接着，对 pthread_mutex 的程序进行了逻辑优化，分别测试了 ++ 执行 8 次、 20,100 次进行一次加解锁的情况。
| lock();for(k=0;k<8;i++,k++);unlock() |
1.2 亿 |
| lock();for(k=0;k<20;i++,k++);unlock() |
2 亿 |
| lock();for(k=0;k<100;i++,k++);unlock() |
3.4 亿 |
结果 CPU 每秒钟可以执行 ++ 的次数为 1.2 亿 /2 亿 /3.4 亿，这种情况与预期是一致的，因为每秒钟调用加解锁的次数分别是原来的 1/8 、 1/20 和 1/100 ，当执行 100 次 ++ 进行一次加解锁后，性能已经达到了无任何同步时的性能。当然原子的 interlockedIncrease() 和 CAS 实现的 atomic_add1() 都不具备这种批量处理的改进优势，无论如果，它们最好的执行情况已经固定了。
对于在单线程与多线程的情况下的 windows 下的原子操作的性能测试情况，可以参考文献 [4] ，这里只列出其中的结论。其所列的测试机 CPU 为 Intel2.66GHZ 双核处理器。
单个线程执行 2 百万次原子增操作
| interlockedIncrease |
78ms |
| Windows CriticalSection |
172ms |
| OpenMP 的 lock 操作 |
250ms |
两个线程对共享变量执行 2 百万次原子增操作
| interlockedIncrease |
156ms |
| Windows CriticalSection |
3156ms |
| OpenMP 的 lock 操作 |
1063ms |
3.2 无锁队列与有锁队列的性能测试
这里测试的无锁列队由 MidiShare 实现的，而有锁队列是通过 pthread_mutex 与 c++ 的 STL list 共同实现。这里只列出测试结果。
对于存储相同的数据的情况下，从主线程 enque 并从子线程 deque ，计算每秒钟 enque/deque 的次数，当然二者基本上是相同的。
无锁队列的性能在 150w -200w 次入队操作，这个性能已经无法再有任何提高，因为每次入队出队操作都是硬件级的互斥。而对于有锁队列，根据每次加解锁之间处理入队的次数的不同，有以下的结果：
| lock();for(k=0;k<x;i++,k++);unlock() |
结果(次/s) |
| x=1 |
40 万 |
| x=10 |
190 万 |
| x=128 |
350 万 |
| x=1000 |
400 万 |
| x=10000 |
396 万 |
这说明通过对锁之间的数据进行批处理，可以极大的提高系统的性能，而使用原子操作，则无法实现批处理上的改进。
4 结论
通过上面的无锁和有锁的性能测试，可以得出这样的结论，对于 CAS 实现的硬件级的互斥，其单次操作性能比相同条件下的应用层的较为高效，但当多个线程并发时，硬件级的互斥引入的代价与应用层的锁争用同样令人惋惜。因此如果纯粹希望通过使用 CAS 无锁算法及相关数据结构而带来程序性能的大量提升是不可能的，硬件级原子操作使应用层操作变慢，而且无法再度优化。相反通过对有锁多线程程序的良好设计，可以使程序性能没有任何下降，可以实现高度的并发性。
但是我们也要看到应用层无锁的好处，比如不需要程序员再去考虑死锁、优先级反转等棘手的问题，因此在对应用程序不太复杂，而对性能要求稍高时，可以采用有锁多线程。而程序较为复杂，性能要求满足使用的情况下，可以使用应用级无锁算法。
至于如何对多线程的工作模式进行更好的调度，可以参考文献 [5] ，文献介绍了一种较好的线程间合作的工作模式，当然前提是机器的处理器个数较多，足以支持多组线程并行的工作。如果处理器个数较，较多的线程之间在各个核心上来回调度增加了系统上下文切换的开销，会导致系统整体性能下降。
参考文献
[1] Lock-Free Data Structures http://www.drdobbs.com/184401865
[2] Some notes on lock-free wait-free algorithms http://www.rossbencina.com/code/lockfree
[3] Wait-Free Synchronization http://www.podc.org/dijkstra/2003.html
[4] OpenMP 创建线程中的锁及原子操作性能比较 http://blog.163.com/kangtao-520/blog/static/772561452009510751068/
[5] 多核编程中的线程分组竞争模式 http://kangtao-520.blog.163.com/blog/static/77256145200951074121305/