并发编程:乱序执行的那些事儿五分钟给你整明白

什么是乱序执行

乱序执行 [1] ,简单说就是程序里面的代码的执行顺序,有可能会被编译器、CPU 根据某种策略调整顺序(俗称,“打乱”)——虽然从单线程的角度看,乱序执行不影响执行结果。

为什么需要乱序执行

主要原因是 CPU 内部采用 流水线技术 [2] 。抽象且简化地看,一个 CPU 指令的执行过程可以分成 4 个阶段:取指、译码、执行、写回。

这 4 个阶段分别由 4 个独立物理执行单元来完成。这种情况下,如果指令之间没有依赖关系,后一条指令并不需要等到前一条指令完全执行完成再开始执行。而是前一条指令完成取指之后,后一条指令便可以开始执行取指操作。

比较理想的情况如下图所示:指令之间无依赖,可以使流水线的并行度最大化。

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在 按序执行 的情况下,一旦遇到指令依赖的情况,流水线就会停滞。比如:

指令 1: Load R3 <- R1(0)    # 从内存中加载数据到 R3 寄存器
指令 2: Add  R3 <- R3, R1   # 加法,依赖指令 1 的执行结果
指令 3: Sub  R1 <- R6, R7   # 减法
指令 4: Add  R4 <- R6, R8   # 加法

上面的伪代码中,指令 2 依赖指令 1 的执行结果。该指令 1 执行完成之前,指令 2 无法执行,这会让流水线的执行效率大大降低。

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观察到,指令 3 和指令 4 对其它指令没有依赖,可以考虑将这两条指令”乱序“到指令 2 之前。

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这样,流水线执行单元就可以尽可能处于工作状态。

总的来说,通过乱序执行,合理调整指令的执行顺序,可以提高流水线的运行效率,让指令的执行能够尽可能地并行起来。

Compiler Fence

在多线程的环境下,乱序执行的存在,很容易打破一些预期,造成一些意想不到的问题。

乱序执行有两种情况:

  1. 在编译期,编译器进行指令重排。
  2. 在运行期,CPU 进行指令乱序执行。

我们先来看一个编译器指令重排的例子:

#include <atomic>

// 按序递增发号器
std::atomic<int> timestamp_oracle{0};

// 当前处理的号码
int now_serving_ts{0};

int shared_value;
int compute();

void memory_reorder() {
    // 原子地获取一个号码
    int ts = timestamp_oracle.fetch_add(1);

    // 加锁:判断当前是否轮到这个号码,否则就循环等
    while (now_serving_ts != ts);

    // 临界区:开始处理请求
    shared_value = compute();
    
    // 编译器 memory barrier
    asm volatile("" : : : "memory");

    // 解锁:下一个要处理的号码
    now_serving_ts = ts + 1;
}

简单解释一下这段代码:

  1. 这个程序通过维护一个“发号器 timestamp_oracle”,来实现按顺序处理每个线程的请求。
  2. 每个线程先从“发号器”取一个号,然后不停判断当前是否轮到自己执行,类似自旋锁的逻辑。
  3. 每个线程执行完,将“号码”切换到下一个。

在 O1 的编译优化选项下,编译出来的汇编指令没有被重排(通过左右两边的代码行背景色就可以看出来)。

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在 O2 的编译优化选项下,出现了指令被重排了,并且这里的指令重排打破了程序的预期,先切换了 now_serving_ts,再更新 shared_value,导致 shared_value 可能被并发修改。

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为了阻止编译器重排这两句代码的指令,需要在它们之间插入一个 compiler fence。

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asm volatile("": : :"memory");

这个是 GCC 扩展的 compiler fence 的写法。这条指令告诉编译器( GCC 官方文档 [3] ):

  1. 防止这条 fence 指令上方的内存访问操作被移到下方,同时防止下方的内存访问操作移到上面,也就是防止了乱序。
  2. 让编译器把所有缓存在寄存器中的内存变量 flush 到内存中,然后重新从内存中读取这些值。

对于第 2 点,有时候我们只需要刷新部分变量。刷新所有寄存器并不一定完全符合我们的预期,并且会引入不必要的开销。GCC 支持指定变量的 compiler fence。

write(x)
asm volatile("": "=m"(y) : "m"(x):)
read(y)

中间的内联汇编指令告诉编译器不要把 write(x) 和 read(y) 这两个操作乱序。

CPU Fence

先来看一个例子:

int x = 0;
int y = 0;

int r0, r1;

// CPU1
void f1()
{
    x = 1;
    asm volatile("": : :"memory");
    r0 = y; 
}

// CPU2
void f2()
{
    y = 1;
    asm volatile("": : :"memory");
    r1 = x;
}

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上面的例子中,由于 compiler fence 的存在,编译器不会对函数 f1 和函数 f2 内部的指令进行重排。

此时,如果 CPU 执行时也没有乱序,是不可能出现 r0 == 0 && r1 == 0 的情况的。不幸的是,由于 CPU 乱序执行的存在,这种情况是可能发生的。看下面这个例子:

#include <iostream>
#include <thread>

int x = 0;
int y = 0;

int r0 = 100;
int r1 = 100;

void f1() {
    x = 1;
    asm volatile("": : :"memory");
    r0 = y;
}

void f2() {
    y = 1;
    asm volatile("": : :"memory");
    r1 = x;
}

void init() {
    x = 0;
    y = 0;
    r0 = 100;
    r1 = 100;
}

bool check() {
    return r0 == 0 && r1 == 0;
}

std::atomic<bool> wait1{true};
std::atomic<bool> wait2{true};
std::atomic<bool> stop{false};

void loop1() {
    while(!stop.load(std::memory_order_relaxed)) {
        while (wait1.load(std::memory_order_relaxed));

        asm volatile("" ::: "memory");
        f1();
        asm volatile("" ::: "memory");

        wait1.store(true, std::memory_order_relaxed);
    }
}

void loop2() {
    while (!stop.load(std::memory_order_relaxed)) {
        while (wait2.load(std::memory_order_relaxed));

        asm volatile("" ::: "memory");
        f2();
        asm volatile("" ::: "memory");

        wait2.store(true, std::memory_order_relaxed);
    }
}

int main() {
    std::thread thread1(loop1);
    std::thread thread2(loop2);

    long count = 0;
    while(true) {
        count++;
        init();
        asm volatile("" ::: "memory");
        wait1.store(false, std::memory_order_relaxed);
        wait2.store(false, std::memory_order_relaxed);

        while (!wait1.load(std::memory_order_relaxed));
        while (!wait2.load(std::memory_order_relaxed));
        asm volatile("" ::: "memory");
        if (check()) {
            std::cout << "test count " << count << ": r0 == " << r0 << " && r1 == " << r1 << std::endl;
            break;
        } else {
            if (count % 10000 == 0) {
                std::cout << "test count " << count << ": OK" << std::endl;
            }
        }
    }

    stop.store(true);
    wait1.store(false);
    wait2.store(false);
    thread1.join();
    thread2.join();
    return 0;
}

上面的程序可以很轻易就运行出 r0 == 0 && r1 == 0 的结果,比如:

test count 56: r0 == 0 && r1 == 0

为了防止 CPU 乱序执行,需要使用 CPU fence。我们可以将函数 f1 和 f2 中的 compiler fence 修改为 CPU fence:

void f1() {
    x = 1;
    asm volatile("mfence": : :"memory");
    r0 = y;
}

void f2() {
    y = 1;
    asm volatile("mfence": : :"memory");
    r1 = x;
}

如此,便不会出现 r0 == 0 && r1 == 0 的情况了。

总结

指令乱序执行主要由两种因素导致:

  1. 编译期指令重排。
  2. 运行期 CPU 乱序执行。

无论是编译期的指令重排还是 CPU 的乱序执行,主要都是为了让 CPU 内部的指令流水线可以“充满”,提高指令执行的并行度。

上面举的插入 fence 的例子都是使用了 GCC 的扩展语法,实际上 C++ 标准库已经提供了类似的封装: std::atomic_thread_fence [4] ,跨平台且可读性更好。

一些无锁编程、追求极致性能的场景可能会需要手动在合适的地方插入合适 fence,这里涉及的细节太多,非常容易出错。原子变量操作根据不同的 memory order 会自动插入合适的 fence,建议优先考虑使用原子变量。

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