目录
（一）起因 （二）混合自旋锁 （三）q3.h 与 RingBuffer
（四）RingQueue(上) 自旋锁 （五）RingQueue(中) 休眠的艺术
无锁队列
第一篇文章末尾我们提到的《无锁队列的实现》（陈皓(hào)），该文末尾提到的“用数组实现无锁队列”，即用 RingBuffer 实现的无锁队列：
RingBuffer 是一个很好的东西，用在无锁/有锁队列实在是太棒了，如该文提到的一样，RingBuffer由于使用的是序号（或可称为索引），且用数组存储的队列，跟使用链表存储队列相比，优点是可以避免ABA问题（关于ABA问题可以参考该文，或Google、百度自己搜），使用链表和指针来构造FIFO Queue(先进先出队列)，只有使用Double CAS(Double Compare And Swap)才能避免ABA问题，这里不做讨论。《无锁队列的实现》一文虽有提到，但是其描述是乱七八糟的，足见其只是大自然的搬运工，自己其实完全不懂。不过，东西是点到了。
包括上面截图中的 RingBuffer 的描述，很多地方也是错漏百出，RingBuffer 更新 head 和 tail 根本不需要使用Double CAS，我们也并不需要把(TAIL, EMPTY) 更新成 (x, TAIL)，只需要使用CAS更新HEAD或TAIL即可。不过对于我们还是有帮助的，至少你知道了这个东西，还有个好处，就是你看这个东西需要自己脑补一下，也算是一个功德吧，不然一点脑子都不动也不好玩。哈哈。
Compare-and-swap
Compare and Swap 或 Compare and Set（CAS）是 lock-free(无锁编程) 中常见的技术，可以参考 wikipedia 的 Compare-and-swap，用C语言的实现就是：
int val_compare_and_swap(volatile int *dest_ptr,
int old_value, int new_value)
{
int orig_value = *dest_ptr;
if (*dest_ptr == old_value)
*dest_ptr = new_value;
return orig_value;
}
意思就是，先保存*dest_ptr的值(dest_ptr是一个指针)，再检查 *dest_ptr 的值是否等于旧址 old_value，如果等于的话，就把新值 new_value 写入*dest_ptr，否则什么都不做，最后返回值是 *dest_ptr 的原始值。CAS操作在CPU里是能保证原子性的，即整个CAS操作不会被CPU的中断或别的原因打断。在x86下对应的汇编指令是 LOCKCMPXCHG 。
Compare and Swap 还有一种形式，即：
bool bool_compare_and_swap(volatile int *dest_ptr,
int old_value, int new_value)
{
if (*dest_ptr == old_value) {
*dest_ptr = new_value;
return true;
}
return false;
}
这其实是 val_compare_and_swap() 的变种，即如果 *dest_ptr 跟 old_value 相等则写入新值 new_value，并返回 true，不相等则返回 false。
RingBuffer
下面我们来看看什么叫做 RingBuffer，先忘掉前面那篇文章，我们以 q3.h 的实现为范例：
文件地址：https://github.com/shines77/RingQueue/blob/master/douban/q3.h
定义
我们把 RingBuffer 这么定义：
上面定义的是一个容量(Capacity)为8的RingBuffer，一般RingBuffer的容量取为2的N次幂，这样计算索引时可以使用 index = sequence & mask; (其中mask = capacity - 1;) 以提高代码效率。其中索引表示数组的下标，数组中保存的数据是A, B, C, D, Empty等。Head 表示队列的头指针（即首个可以压入数据的位置），Tail 表示队列的尾指针（即首个可以弹出数据的位置），Head、Tail都是以序号的形式存在，且是单调递增的，且可以大于等于Capacity(8)，如果Head = 8 时表示数组的第一个元素（因为回转回来了，即 index = 8 & (8 - 1) = 8 & 7 = 0;），Head = 9 表示的其实是存储在数组的第二个元素。
队列内元素的实际长度为：Length = Head - Tail，其中 (Head - Tail) 必须 <= Capacity(最大容量)，因为这个时候表示队列已经满了，如果(Head - Tail) = 0，则代表队列为空。为什么叫 RingBuffer，就是因为它是一个环，游标到了数组的尾部又回转到数组的头部。
至于定义哪边是头，哪边是尾，这不是很重要，逻辑上更换一下即可。但是这样定义比较直观，你试想一下，如果把上面那个图竖起来，你觉得哪边是头哪边是尾？还有个原因是因为 q3.h 也是这么定义的，而云风自己写的 mq.c 里则是刚好反过来定义的。不过如何定义的确不重要，只是不方便讨论而已。
边界问题
这里讨论一下边界的问题，q3.h 的边界判定不是很准确，if ((mask + tail - head) < 1U) return -1; 这样的写法会导致队列的实际最大长度为 Capacity - 1，而不是 Capacity。这还不是最大的问题，我们从上面得知 RingBuffer 的实际长度为：Length = Head - Tail，只要 Head, Tail 是无符号整型，即使 Head 从 4294967295 回绕到 0 的时候，这个公式依然成立。例如：Head = 2, Tail = 4294967295，Length = 2 - 4294967295 = -4294967293，而 4294967293 = 0xFFFFFFFD，一个数的负数计算机里是用补码，即取反再加1，0xFFFFFFFD 取反等于 0x00000002，再加1，就是3，所以实际长度为3，正确。所以只要RingQueue的定义一旦确定，只要Head，Tail使用无符号整型表示，实际元素长度公式 Length = Head - Tail 是永远成立的。
那么我们来看看 (mask + tail - head) < 1U 意味着什么，tail - head其实等于-length，则有：(mask - length) < 1U，因为两边都是无符号整型，所以只有 (mask - length) = 0 的时候才能成立，其他时候都不会成立，即 length = mask 的时候条件才会成立，而 mask = capacity - 1; 所以 length = capacity - 1 的时候，q3.h 就认为队列已经满了，所以 q3.h 最大的实际长度只能为 capacity - 1 个元素。
而且他还有一个问题，可能你也看到了，因为只有 length = mask 这一种情况是被认为队列满了，当 length < mask 还好一点，一旦 length > (mask + 1) 的时候，实际上队列已经满了，但 q3.h 不知道，它依旧认为是可以push()的，为什么它没出错呢？原因是这样的，你分析过 q3.h 的push()代码后，可以得知，由于head，tail都是单调递增的，由于线程可能随时被中断，所以head，tail只会比当前实际的head，tail值小，而head不等于当前实际值时，是通不过CAS的原子性检验的，所以我们可以认为head永远等于实际当前值，那么只考虑一种情况，就是tail可能比当前实际的tail值小，由于length = head - tail，那么意味着我们计算的length值，要比实际的length要大，也就是说队列实际没满，而 q3.h 可能会认为满了，从而导致push()失败。没有满却push()失败没有什么坏处，大不了再继续push()就是了，所以它并没有出现问题。但从逻辑上讲是不严密的。
所以通过上面的分析，我们得知判断队列是否已满的逻辑为：队列实际长度 >= 队列最大容量，即：if ((head - tail) >= capacity) return -1; 由于 mask = capacity - 1，还可以简化为：if ((head - tail) > mask) return -1; 。
同样的道理，q3.h 里判断队列为空的逻辑：if ((tail - head) < 1U) return NULL; 也是存在问题的，由于都是无符号整型，所以其等价于：if ((tail - head) == 0) return NULL; 同理，它在 q3.h 里也不会出现问题，不过更严密的判断逻辑应该为：if ((tail == head) || (tail > head && (head - tail) > mask)) return NULL; 。
struct queue
我们再来看一下 q3.h，地址是：
https://github.com/shines77/RingQueue/blob/master/douban/q3.h
q3.h 里 struct queue 是这么定义的：
struct queue {
struct {
uint32_t mask;
uint32_t size;
volatile uint32_t head;
volatile uint32_t tail;
} p;
char pad[CACHE_LINE_SIZE - * sizeof(uint32_t)];
struct {
uint32_t mask;
uint32_t size;
volatile uint32_t head;
volatile uint32_t tail;
} c;
char pad2[CACHE_LINE_SIZE - * sizeof(uint32_t)];
void *msgs[];
};
说实话，这样写并不是很准确，而且难于理解，其所定义的 struct p 和 struct c，严格意义来讲，p 应该叫 head，c 应该叫 tail，而p，c里面定义的 head，tail 应该叫 first，second，他们其实是一个pair，有点类似于std::pair，所以你也就知道我为什么叫它们 first，second 了。（注：在 disruptor 里面，first, second 被称之为 next，cursor（next是首个可压入数据的位置，cursor(游标)是最新一个已经成功提交(publish)数据的位置，这里我们还是使用我的叫法）。
disruptor 里next，cursor的示意图如下：
所以 struct queue 更准确的定义应该是这样：
struct queue {
struct {
uint32_t mask;
uint32_t size;
volatile uint32_t first;
volatile uint32_t second;
} head;
char pad1[CACHE_LINE_SIZE - * sizeof(uint32_t)];
struct {
uint32_t mask;
uint32_t size;
volatile uint32_t first;
volatile uint32_t second;
} tail;
char pad2[CACHE_LINE_SIZE - * sizeof(uint32_t)];
void *msgs[];
};
这里面mask，size其实都是常量，完全可以不用放进来，不过这个不算太重要，暂时忽略。
所以 q3.h 里的 push() 和 pop() 可以改写为，同时我们把边界判断也修改了：
static inline int
push(struct queue *q, void *m)
{
uint32_t head, tail, mask, next;
int ok; mask = q->head.mask; do {
head = q->head.first;
tail = q->tail.second;
if ((head - tail) > mask)
return -;
next = head + ;
ok = __sync_bool_compare_and_swap(&q->head.first, head, next);
} while (!ok); q->msgs[head & mask] = m;
asm volatile ("":::"memory"); while (unlikely((q->head.second != head)))
_mm_pause(); q->head.second = next; return ;
} static inline void *
pop(struct queue *q)
{
uint32_t tail, head, mask, next;
int ok;
void *ret; mask = q->tail.mask; do {
tail = q->tail.first;
head = q->head.second;
if ((tail == head) || (tail > head && (head - tail) > mask))
return NULL;
next = tail + ;
ok = __sync_bool_compare_and_swap(&q->tail.first, tail, next);
} while (!ok); ret = q->msgs[tail & mask];
asm volatile ("":::"memory"); while (unlikely((q->tail.second != tail)))
_mm_pause(); q->tail.second = next; return ret;
}
这样应该比原来要清晰明了，容易理解了吧。其中“asm volatile ("":::"memory");”是编译器内存屏障，如果你不理解的话，可以忽略它，大意就是编译器做优化的时候，所有该屏障之前的写入或读入操作都不能越过该屏障，反之屏障之后的也类似。
该文件已上传至：https://github.com/shines77/RingQueue/blob/master/douban/q3_new.h
push()
下面我们来分析一下push()是怎么工作的？代码如下：
static inline int
push(struct queue *q, void *m)
{
uint32_t head, tail, mask, next;
int ok; mask = q->head.mask; do {
head = q->head.first;
tail = q->tail.second;
if ((head - tail) > mask)
return -;
next = head + ;
ok = __sync_bool_compare_and_swap(&q->head.first, head, next);
} while (!ok); q->msgs[head & mask] = m;
asm volatile ("":::"memory"); while (unlikely((q->head.second != head)))
_mm_pause(); q->head.second = next; return ;
}
先来看看 head 里的 head.first，head.second 的示意图：
根据前面也提到过的 disruptor 的 next 与 cursor，类似的，这里 head.first 是首个可以压入数据的位置，head.second 是最新一个已经成功提交数据的位置。head.first 通过do while() 和 CAS 操作的保证，让每个线程取得一个唯一的序号(sequence)，因为CAS的原子性，即可保证每次只有一个线程有令 head.first 增一的机会。这有点类似你去银行取钱的时候，一进门先得去一台机器上领个号码，然后银行再按照这个号码的先后顺序为客户服务。我们称这个号码为序号(sequence)，比如你领到的是5号，如上图，但是银行目前只处理完了2号客户之前的客户(包括2号客户，即上图中的 head.second)，3, 4号客服都是正在办理中的，而5号是你新领到的。跟现实银行不太一样地方是，这里只要你一领到序号，窗口就立刻开始为你服务了，而各个窗口（各个线程）办理完成的时间是不定的，可能4号窗口先办理完，然后再是3号窗口，最后5号窗口，也就是你领到的号码。还有一点跟现实银行不一样的地方，就是不管3, 4, 5窗口谁先办理完成，都必须按照序号的大小来结束办理过程，即4号窗口即使完成了，也要等3号窗口完成了以后才算完成，否则只能等3号窗口完成。如果5号窗口先办理完毕，也必须等4号窗口完成，才能算最终完成。因为只有这么依次完成，我们才好挪动 head.second 到最新成功提交数据的那个位置，如果不按照这个顺序，跳着挪动 head.second，那么 head.second 就乱套了。
这个按顺序提交数据是通过 while (unlikely((q->head.second != head))) _mm_pause(); 实现的。只要最后成功提交数据的位置跟你领的序号(sequence)不一样的话，就必须一直等，直到等于你的序号为止。这样就实现了按顺序提交数据（按领到的序号的顺序）。这里再提一下边界判断时讲过的，这里的 tail 可以认为小于等于实时的 tail.first 值（tail = tail.second，而 tail.second <= tail.first，而且 tail 也可以小于实时的 tail.second值），而 head 可以认为永远等于 head.first 值（因为如果不等于，则CAS是通不过的，必须重来），因此 (head - tail) 是比实时的 (head - tail) 值大的，所有 push() 可能会在队列未满的时候就可能认为队列满了，因而提前退出，这样是无害的，大不了重新push()。
另外，提交数据是由 q->msgs[head & mask] = m; 这句实现的，即按照你领到的序号写入数据即可，因为这个序号是唯一的，只要保证队列不溢出或负溢出，每一个独立的序号都会在数组中有唯一的一个存储位置。
我们再来分析一下Cache Line(缓存行)的占用，我们看到，前面那个do while() + CAS里，CAS操作会锁住 head.first 所在的缓存行（即让其失效）。而后面的确认提交的循环中，while (unlikely((q->head.second != head))) 有对 head.second 的内存引用，而根据 q3.h 和 q3_new.h 的定义，两者是在同一条Cache Line(内存行)上的（虽然不一定是100%在一条Cache Line上，但由于现在大部分编译器内存对齐默认都是8字节，所以在一行上的机率几乎接近100%）。而再后面的那句：q->head.second = next; 对 head.second 的写入操作也将时其他线程的 do while() + CAS 循环里的 head.first 的缓存失效。所以这是 q3.h 设计上的一个失误，虽然考虑了Cache Line Padding(缓存行填充)，但是没有考虑周全，还是存在 False Sharing (伪共享)。这些问题在 disruptor 里都很好的规避了，因为它给每一个序号变量都运用了Cache Line Padding，即 Sequence 类。其实 False Sharing 也不是很严重的事情，只不过线程越多，被锁区域的运行时间越短，False Sharing造成的不利影响将越明显。
从循环的角度来看，前面那个do while() + CAS，可以认为是一个自旋计数为0的自旋锁，而后面那个确认提交的循环，则是一个真正意义的自旋，只有条件满足了才能退出，两个循环中都要依赖或等待别的线程才能确保退出循环，所以我们大致认为他们是两个自旋在运作，这个我在“第二篇：自旋锁”里也有提到。
q3.h 还有一个问题就是，有可能会活锁(livelock)，虽然没有完全死锁(deadlock)，但是 push() 和 pop() 执行得很慢很慢，超出常规的效率，原因还不太明白，有空再好好想想。出现这种情况的条件是（以下两种描述因为有点忘记了，如果说得不对我会及时纠正）：如果不开CPU亲缘性的话，且当PUSH_CNT + POP_CNT 大于CPU的实际核心数的时候，会很慢；如果开启了CPU亲缘性的话，当PUSH_CNT + POP_CNT 大于CPU的实际核心数的时候，会非常慢，比前者还要慢。除了这些情况以外，执行效率还算正常。
pop()
我们再来看看pop()，代码如下：
static inline void *
pop(struct queue *q)
{
uint32_t tail, head, mask, next;
int ok;
void *ret; mask = q->tail.mask; do {
tail = q->tail.first;
head = q->head.second;
if ((tail == head) || (tail > head && (head - tail) > mask))
return NULL;
next = tail + ;
ok = __sync_bool_compare_and_swap(&q->tail.first, tail, next);
} while (!ok); ret = q->msgs[tail & mask];
asm volatile ("":::"memory"); while (unlikely((q->tail.second != tail)))
_mm_pause(); q->tail.second = next; return ret;
}
tail 里的 tail.first，tail.second 的示意图：
同上可知，这里 tail.first 是首个可以弹出数据的位置，tail.second 是最新一个已经成功弹出数据的位置。弹出数据的语句是：ret = q->msgs[tail & mask]; 最终确认弹出的语句是：q->tail.second = next; 其他分析同 push() 类似。
问题
纵观 push() 和 pop()，你会发现 head.first，head.second，tail.first，tail.second 这四个变量环环相扣，互相影响，push() 一开始引用了 head.first 和 tail.second，而 pop() 一开始引用了 tail.first 和 head.second，但 head.first 和 head.second 是一条Cache Line上的，而 tail.first 和 tail.second 也是在一条Cache Line上的，无论谁的值更新或进入CAS操作，都会造成 False Sharing(伪共享) 让缓存失效而互相影响。十足有当年赤壁之战曹军水军连环船的风范……（火烧连环船）。这是 q3.h 设计上的一个大失误，如果想提高一点效率，可以把这四个变量分别放到不同的 Cache Line 上，会好很多，而 disruptor 在这方面考虑得比较周全。
前面提到的关于 disruptor 的那篇原理文章是：http://blog.codeaholics.org/2011/the-disruptor-lock-free-publishing/ ，这不是我唯一看过的 disruptor 文章，我看了很多，不过这篇文章让我能更好的来写本文。关于 disruptor 的一些原理介绍，请自行 Google 或 百度，因为 disruptor 版本升级很快，而各篇文章描述所用的代码、名称或结构不一定跟最新版的相同，但原理上大致是一样的，我也是看到了各种版本，各种说话，需要自己综合起来。
休眠
暂时写到这了，先休息，晚安，地球……。
RingQueue
RingQueue 的GitHub地址是：https://github.com/shines77/RingQueue，也可以下载UTF-8编码版：https://github.com/shines77/RingQueue-utf8。 我敢说是一个不错的混合自旋锁，你可以自己去下载回来看看，支持Makefile，支持CodeBlocks， 支持Visual Studio 2008, 2010, 2013等，还支持CMake，支持Windows, MinGW, cygwin, Linux, Mac OSX等等，当然可能不支持ARM。
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