linux内存屏障浅析

内存屏障主要解决了两个问题：单处理器下的乱序问题和多处理器下的内存同步问题。

为什么会乱序
现在的CPU一般采用流水线来执行指令。一个指令的执行被分成：取指、译码、访存、执行、写回、等若干个阶段。然后，多条指令可以同时存在于流水线中，同时被执行。
指令流水线并不是串行的，并不会因为一个耗时很长的指令在“执行”阶段呆很长时间，而导致后续的指令都卡在“执行”之前的阶段上。
相反，流水线是并行的，多个指令可以同时处于同一个阶段，只要CPU内部相应的处理部件未被占满即可。比如说CPU有一个加法器和一个除法器，那么一条加法指令和一条除法指令就可能同时处于“执行”阶段, 而两条加法指令在“执行”阶段就只能串行工作。
相比于串行+阻塞的方式，流水线像这样并行的工作，效率是非常高的。

然而，这样一来，乱序可能就产生了。比如一条加法指令原本出现在一条除法指令的后面，但是由于除法的执行时间很长，在它执行完之前，加法可能先执行完了。再比如两条访存指令，可能由于第二条指令命中了cache而导致它先于第一条指令完成。
一 般情况下，指令乱序并不是CPU在执行指令之前刻意去调整顺序。CPU总是顺序的去内存里面取指令，然后将其顺序的放入指令流水线。但是指令执行时的各种 条件，指令与指令之间的相互影响，可能导致顺序放入流水线的指令，最终乱序执行完成。这就是所谓的“顺序流入，乱序流出”。

指令流水线除了在资源不足的情况下会卡住之外（如前所述的一个加法器应付两条加法指令的情况），指令之间的相关性也是导致流水线阻塞的重要原因。
CPU的乱序执行并不是任意的乱序，而是以保证程序上下文因果关系为前提的。有了这个前提，CPU执行的正确性才有保证。比如：

a++; b=f(a); c--;

由 于b=f(a)这条指令依赖于前一条指令a++的执行结果，所以b=f(a)将在“执行”阶段之前被阻塞，直到a++的执行结果被生成出来；而c--跟前 面没有依赖，它可能在b=f(a)之前就能执行完。（注意，这里的f(a)并不代表一个以a为参数的函数调用，而是代表以a为操作数的指令。C语言的函数 调用是需要若干条指令才能实现的，情况要更复杂些。）

像 这样有依赖关系的指令如果挨得很近，后一条指令必定会因为等待前一条执行的结果，而在流水线中阻塞很久，占用流水线的资源。而编译器的乱序，作为编译优化 的一种手段，则试图通过指令重排将这样的两条指令拉开距离, 以至于后一条指令进入CPU的时候，前一条指令结果已经得到了，那么也就不再需要阻塞等待了。比如将指令重排为：

a++; c--; b=f(a);

相比于CPU的乱序，编译器的乱序才是真正对指令顺序做了调整。但是编译器的乱序也必须保证程序上下文的因果关系不发生改变。

乱序的后果
乱序执行，有了“保证上下文因果关系”这一前提，一般情况下是不会有问题的。因此，在绝大多数情况下，我们写程序都不会去考虑乱序所带来的影响。
但是，有些程序逻辑，单纯从上下文是看不出它们的因果关系的。比如：

*addr=5; val=*data;

从 表面上看，addr和data是没有什么联系的，完全可以放心的去乱序执行。但是如果这是在某某设备驱动程序中，这两个变量却可能对应到设备的地址端口和 数据端口。并且，这个设备规定了，当你需要读写设备上的某个寄存器时，先将寄存器编号设置到地址端口，然后就可以通过对数据端口的读写而操作到对应的寄存 器。那么这么一来，对前面那两条指令的乱序执行就可能造成错误。
对于这样的逻辑，我们姑且将其称作隐式的因果关系；而指令与指令之间直接的输入输出依赖，也姑且称作显式的因果关系。CPU或者编译器的乱序是以保持显式的因果关系不变为前提的，但是它们都无法识别隐式的因果关系。再举个例子：

obj->data = xxx; obj->ready = 1;

当设置了data之后，记下标志，然后在另一个线程中可能执行：

if (obj->ready) do_something(obj->data);

虽然这个代码看上去有些别扭，但是似乎没错。不过，考虑到乱序，如果标志被置位先于data被设置，那么结果很可能就杯具了。因为从字面上看，前面的那两条指令其实并不存在显式的因果关系，乱序是有可能发生的。

总的来说，如果程序具有显式的因果关系的话，乱序一定会尊重这些关系；否则，乱序就可能打破程序原有的逻辑。这时候，就需要使用屏障来抑制乱序，以维持程序所期望的逻辑。

屏障的作用
内存屏障主要有：读屏障、写屏障、通用屏障、优化屏障、几种。
以 读屏障为例，它用于保证读操作有序。屏障之前的读操作一定会先于屏障之后的读操作完成，写操作不受影响，同属于屏障的某一侧的读操作也不受影响。类似的， 写屏障用于限制写操作。而通用屏障则对读写操作都有作用。而优化屏障则用于限制编译器的指令重排，不区分读写。前三种屏障都隐含了优化屏障的功能。比如：

tmp = ttt; *addr = 5; mb(); val = *data;

有了内存屏障就了确保先设置地址端口，再读数据端口。而至于设置地址端口与tmp的赋值孰先孰后，屏障则不做干预。

有了内存屏障，就可以在隐式因果关系的场景中，保证因果关系逻辑正确。

多处理器情况
前面只是考虑了单处理器指令乱序的问题，而在多处理器下，除了每个处理器要独自面对上面讨论的问题之外，当处理器之间存在交互的时候，同样要面对乱序的问题。
一 个处理器（记为a）对内存的写操作并不是直接就在内存上生效的，而是要先经过自身的cache。另一个处理器（记为b）如果要读取相应内存上的新值，先得 等a的cache同步到内存，然后b的cache再从内存同步这个新值。而如果需要同步的值不止一个的话，就会存在顺序问题。再举前面的一个例子：
  <CPU-a>              <CPU-b>
  obj->data = xxx;
  wmb();               if (obj->ready)
  obj->ready = 1;          do_something(obj->data);

前面也说过，必须要使用屏障来保证CPU-a不发生乱序，从而使得ready标记置位的时候，data一定是有效的。但是在多处理器情况下，这还不够。data和ready标记的新值可能以相反的顺序更新到CPU-b上！
其实这种情况在大多数体系结构下并不会发生，不过内核文档memory-barriers.txt举了alpha机器的例子。alpha机器可能使用分列的cache结构，每个cache列可以并行工作，以提升效率。而每个cache列上面缓存的数据是互斥的（如果不互斥就还得解决cache列之间的一致性），于是就可能引发cache更新不同步的问题。
假设cache被分成两列，而CPU-a和CPU-b上的data和ready都分别被缓存在不同的cache列上。
首 先是CPU-a更新了cache之后，会发送消息让其他CPU的cache来同步新的值，对于data和ready的更新消息是需要按顺序发出的。如果 cache只有一列，那么指令执行的顺序就决定了操作cache的顺序，也就决定了cache更新消息发出的顺序。但是现在假设了有两个cache列，可 能由于缓存data的cache列比较繁忙而使得data的更新消息晚于ready发出，那么程序逻辑就没法保证了。不过好在SMP下的内存屏障在解决指 令乱序问题之外，也将cache更新消息乱序的问题解决了。只要使用了屏障，就能保证屏障之前的cache更新消息先于屏障之后的消息被发出。
然 后就是CPU-b的问题。在使用了屏障之后，CPU-a已经保证data的更新消息先发出了，那么CPU-b也会先收到data的更新消息。不过同 样，CPU-b上缓存data的cache列可能比较繁忙，导致对data的更新晚于对ready的更新。这里同样会出问题。
所以，在这种情况下，CPU-b也得使用屏障。CPU-a上要使用写屏障，保证两个写操作不乱序，并且相应的两个cache更新消息不乱序。CPU-b上则需要使用读屏障，保证对两个cache单元的同步不乱序。可见，SMP下的内存屏障一定是需要配对使用的。
所以，上面的例子应该改写成：
  <CPU-a>              <CPU-b>
  obj->data = xxx;     if (obj->ready)
  wmb();                   rmb();
  obj->ready = 1;          do_something(obj->data);

CPU-b上使用的读屏障还有一种弱化版本，它不保证读操作的有序性，叫做数据依赖屏障。顾名思义，它是在具有数据依赖情况下使用的屏障，因为有数据依赖（也就是之前所说的显式的因果关系），所以CPU和编译器已经能够保证指令的顺序。
再举个例子：

  <CPU-a>              <CPU-b>
  init(newval);        p = data;
  <write barrier>      <data dependency barrier>
  data = &newval;      val = *p;

这里的屏障就可以保证：如果data指向了newval，那么newval一定是初始化过的。