CAS如何实现各种无锁的数据结构

关于CAS等原子操作

在开始说无锁队列之前，我们需要知道一个很重要的技术就是CAS操作——Compare & Set，或是 Compare & Swap，现在几乎所有的CPU指令都支持CAS的原子操作，X86下对应的是 CMPXCHG 汇编指令。有了这个原子操作，我们就可以用其来实现各种无锁（lock free）的数据结构。

这个操作用C语言来描述就是下面这个样子：意思就是说，看一看内存*reg里的值是不是oldval，如果是的话，则对其赋值newval。

int compare_and_swap (int* reg, int oldval, int newval)
{
int old_reg_val = *reg;
if (old_reg_val == oldval) {
*reg = newval;
}
return old_reg_val;
}

我们可以看到，old_reg_val 总是返回，于是，我们可以在 compare_and_swap 操作之后对其进行测试，以查看它是否与 oldval相匹配，因为它可能有所不同，这意味着另一个并发线程已成功地竞争到 compare_and_swap 并成功将 reg 值从 oldval 更改为别的值了。

这个操作可以变种为返回bool值的形式（返回 bool值的好处在于，可以调用者知道有没有更新成功）：

bool compare_and_swap (int *addr, int oldval, int newval)
{
if ( *addr != oldval ) {
return false;
}
*addr = newval;
return true;
}

与CAS相似的还有下面的原子操作：

• Fetch And Add，一般用来对变量做 +1 的原子操作
• Test-and-set，写值到某个内存位置并传回其旧值。汇编指令BST
• Test and Test-and-set，用来低低Test-and-Set的资源争夺情况

注：在实际的C/C++程序中，CAS的各种实现版本如下：

1）GCC的CAS

GCC4.1+版本中支持CAS的原子操作

bool __sync_bool_compare_and_swap (type *ptr, type oldval type newval, ...)
type __sync_val_compare_and_swap (type *ptr, type oldval type newval, ...)

2）Windows的CAS

在Windows下，你可以使用下面的Windows API来完成CAS：

InterlockedCompareExchange ( __inout LONG volatile *Target,
__in LONG Exchange,
__in LONG Comperand);

3) C++11中的CAS

C++11中的STL中的atomic类的函数可以让你跨平台。

template< class T >
bool atomic_compare_exchange_weak( std::atomic* obj,
T* expected, T desired );
template< class T >
bool atomic_compare_exchange_weak( volatile std::atomic* obj,
T* expected, T desired );

无锁队列的链表实现

初始化一个队列的代码很简，初始化一个dummy结点（注：在链表操作中，使用一个dummy结点，可以少掉很多边界条件的判断），如下所示：

InitQueue(Q)
{
node = new node()
node->next = NULL;
Q->head = Q->tail = node;
}

我们先来看一下进队列用CAS实现的方式，基本上来说就是链表的两步操作：

第一步，把tail指针的next指向要加入的结点。tail->next = p;

第二步，把tail指针移到队尾。tail = p;

EnQueue(Q, data) //进队列
{
//准备新加入的结点数据
n = new node();
n->value = data;
n->next = NULL;
do {
p = Q->tail; //取链表尾指针的快照
} while( CAS(p->next, NULL, n) != TRUE);
//while条件注释：如果没有把结点链在尾指针上，再试
CAS(Q->tail, p, n); //置尾结点 tail = n;
}

我们可以看到，程序中的那个 do-while 的 Retry-Loop 中的 CAS 操作：如果 p->next 是 NULL，那么，把新结点 n 加到队尾。如果不成功，则重新再来一次！

就是说，很有可能我在准备在队列尾加入结点时，别的线程已经加成功了，于是tail指针就变了，于是我的CAS返回了false，于是程序再试，直到试成功为止。这个很像我们的抢电话热线的不停重播的情况。

但是你会看到，为什么我们的“置尾结点”的操作不判断是否成功，因为：

• 如果有一个线程T1，它的while中的CAS如果成功的话，那么其它所有的 随后线程的CAS都会失败，然后就会再循环，
• 此时，如果T1 线程还没有更新tail指针，其它的线程继续失败，因为tail->next不是NULL了。
• 直到T1线程更新完 tail 指针，于是其它的线程中的某个线程就可以得到新的 tail 指针，继续往下走了。
• 所以，只要线程能从 while 循环中退出来，意味着，它已经“独占”了，tail 指针必然可以被更新。
• 这里有一个潜在的问题——如果T1线程在用CAS更新tail指针的之前，线程停掉或是挂掉了，那么其它线程就进入死循环了。下面是改良版的EnQueue()

EnQueue(Q, data) //进队列改良版 v1
{
n = new node();
n->value = data;
n->next = NULL;
p = Q->tail;
oldp = p
do {
while (p->next != NULL)
p = p->next;
} while( CAS(p.next, NULL, n) != TRUE); //如果没有把结点链在尾上，再试
CAS(Q->tail, oldp, n); //置尾结点
}

我们让每个线程，自己fetch 指针 p 到链表尾。但是这样的fetch会很影响性能。而且，如果一个线程不断的EnQueue，会导致所有的其它线程都去 fetch 他们的 p 指针到队尾，能不能不要所有的线程都干同一个事？这样可以节省整体的时间？

比如：直接 fetch Q->tail 到队尾？因为，所有的线程都共享着 Q->tail，所以，一旦有人动了它后，相当于其它的线程也跟着动了，于是，我们的代码可以改进成如下的实现：

EnQueue(Q, data) //进队列改良版 v2
{
n = new node();
n->value = data;
n->next = NULL;
while(TRUE) {
//先取一下尾指针和尾指针的next
tail = Q->tail;
next = tail->next;
//如果尾指针已经被移动了，则重新开始
if ( tail != Q->tail ) continue;
//如果尾指针的 next 不为NULL，则 fetch 全局尾指针到next
if ( next != NULL ) {
CAS(Q->tail, tail, next);
continue;
}
//如果加入结点成功，则退出
if ( CAS(tail->next, next, n) == TRUE ) break;
}
CAS(Q->tail, tail, n); //置尾结点
}

上述的代码还是很清楚的，相信你一定能看懂，而且，这也是 Java 中的 ConcurrentLinkedQueue 的实现逻辑，当然，我上面的这个版本比 Java 的好一点，因为没有 if 嵌套，嘿嘿。

好了，我们解决了EnQueue，我们再来看看DeQueue的代码：（很简单，我就不解释了）

DeQueue(Q) //出队列
{
do{
p = Q->head;
if (p->next == NULL){
return ERR_EMPTY_QUEUE;
}
while( CAS(Q->head, p, p->next) != TRUE );
return p->next->value;
}

我们可以看到，DeQueue的代码操作的是 head->next，而不是 head 本身。这样考虑是因为一个边界条件，我们需要一个dummy的头指针来解决链表中如果只有一个元素，head 和 tail 都指向同一个结点的问题，这样 EnQueue 和 DeQueue 要互相排斥了。

但是，如果 head 和 tail 都指向同一个结点，这意味着队列为空，应该返回 ERR_EMPTY_QUEUE，但是，在判断 p->next == NULL 时，另外一个EnQueue操作做了一半，此时的 p->next 不为 NULL了，但是 tail 指针还差最后一步，没有更新到新加的结点，这个时候就会出现，在 EnQueue 并没有完成的时候， DeQueue 已经把新增加的结点给取走了，此时，队列为空，但是，head 与 tail 并没有指向同一个结点。如下所示：

虽然，EnQueue的函数会把 tail 指针置对，但是，这种情况可能还是会导致一些并发问题，所以，严谨来说，我们需要避免这种情况。于是，我们需要加入更多的判断条件，还确保这个问题。下面是相关的改进代码：

DeQueue(Q) //出队列，改进版
{
while(TRUE) {
//取出头指针，尾指针，和第一个元素的指针
head = Q->head;
tail = Q->tail;
next = head->next;
// Q->head 指针已移动，重新取 head指针
if ( head != Q->head ) continue;

// 如果是空队列
if ( head == tail && next == NULL ) {
return ERR_EMPTY_QUEUE;
}

//如果 tail 指针落后了
if ( head == tail && next == NULL ) {
CAS(Q->tail, tail, next);
continue;
}
//移动 head 指针成功后，取出数据
if ( CAS( Q->head, head, next) == TRUE){
value = next->value;
break;
}
}
free(head); //释放老的dummy结点
return value;
}

CAS的ABA问题

所谓ABA，问题基本是这个样子：

• 进程P1在共享变量中读到值为A
• P1被抢占了，进程P2执行
• P2把共享变量里的值从A改成了B，再改回到A，此时被P1抢占。
• P1回来看到共享变量里的值没有被改变，于是继续执行。

虽然P1以为变量值没有改变，继续执行了，但是这个会引发一些潜在的问题。ABA问题最容易发生在lock free 的算法中的，CAS首当其冲，因为CAS判断的是指针的值。很明显，值是很容易又变成原样的。

比如上述的DeQueue()函数，因为我们要让head和tail分开，所以我们引入了一个dummy指针给head，当我们做CAS的之前，如果head的那块内存被回收并被重用了，而重用的内存又被EnQueue()进来了，这会有很大的问题。（内存管理中重用内存基本上是一种很常见的行为）

这个例子你可能没有看懂，一个活生生的例子——

你拿着一个装满钱的手提箱在飞机场，此时过来了一个火辣性感的美女，然后她很暖昧地挑逗着你，并趁你不注意的时候，把用一个一模一样的手提箱和你那装满钱的箱子调了个包，然后就离开了，你看到你的手提箱还在那，于是就提着手提箱去赶飞机去了。

这就是ABA的问题。

解决ABA的问题

维基百科上给了一个解——使用double-CAS（双保险的CAS），例如，在32位系统上，我们要检查64位的内容

• 一次用CAS检查双倍长度的值，前半部是值，后半部分是一个计数器。
• 只有这两个都一样，才算通过检查，要吧赋新的值。并把计数器累加1。

这样一来，ABA发生时，虽然值一样，但是计数器就不一样（但是在32位的系统上，这个计数器会溢出回来又从1开始的，这还是会有ABA的问题）

当然，我们这个队列的问题就是不想让那个内存重用，这样明确的业务问题比较好解决。

SafeRead(q)
{
loop:
p = q->next;
if (p == NULL){
return p;
}
Fetch&Add(p->refcnt, 1);
if (p == q->next){
return p;
}else{
Release(p);
}
goto loop;
}

其中的 Fetch&Add和Release分是是加引用计数和减引用计数，都是原子操作，这样就可以阻止内存被回收了。

用数组实现无锁队列

使用数组来实现队列是很常见的方法，因为没有内存的分部和释放，一切都会变得简单，实现的思路如下：

• 数组队列应该是一个ring buffer形式的数组（环形数组）
• 数组的元素应该有三个可能的值：HEAD，TAIL，EMPTY（当然，还有实际的数据）
• 数组一开始全部初始化成EMPTY，有两个相邻的元素要初始化成HEAD和TAIL，这代表空队列。
• EnQueue操作。假设数据x要入队列，定位TAIL的位置，使用double-CAS方法把(TAIL, EMPTY) 更新成 (x, TAIL)。需要注意，如果找不到(TAIL, EMPTY)，则说明队列满了。
• DeQueue操作。定位HEAD的位置，把(HEAD, x)更新成(EMPTY, HEAD)，并把x返回。同样需要注意，如果x是TAIL，则说明队列为空。

算法的一个关键是——如何定位HEAD或TAIL？

• 我们可以声明两个计数器，一个用来计数EnQueue的次数，一个用来计数DeQueue的次数。
• 这两个计算器使用使用Fetch&ADD来进行原子累加，在EnQueue或DeQueue完成的时候累加就好了。
• 累加后求个模什么的就可以知道TAIL和HEAD的位置了。

如下图所示：

小结

以上基本上就是所有的无锁队列的技术细节，这些技术都可以用在其它的无锁数据结构上。

• 无锁队列主要是通过CAS、FAA这些原子操作，和Retry-Loop实现。
• 对于Retry-Loop，我个人感觉其实和锁什么什么两样。只是这种“锁”的粒度变小了，主要是“锁”HEAD和TAIL这两个关键资源。而不是整个数据结构