惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 【当耐特】
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
博客园 - Franky
罗磊的独立博客
T
Tenable Blog
N
News and Events Feed by Topic
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
博客园 - 司徒正美
L
LINUX DO - 最新话题
AI
AI
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
S
Secure Thoughts
IT之家
IT之家
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Last Week in AI
Last Week in AI
W
WeLiveSecurity
博客园_首页
Forbes - Security
Forbes - Security
博客园 - 聂微东
宝玉的分享
宝玉的分享
Google DeepMind News
Google DeepMind News
V
Visual Studio Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Vercel News
Vercel News
小众软件
小众软件
Webroot Blog
Webroot Blog
V2EX - 技术
V2EX - 技术
博客园 - 叶小钗
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
L
Lohrmann on Cybersecurity
I
InfoQ
J
Java Code Geeks
P
Privacy International News Feed
Spread Privacy
Spread Privacy
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
B
Blog RSS Feed
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
D
Docker
P
Proofpoint News Feed
B
Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
T
Threat Research - Cisco Blogs
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Recent Announcements
Recent Announcements

Parallel Labs

Architect和Artisan - Parallel Labs 创业与企业家精神 - Parallel Labs 采访Hadoop创始人Doug Cutting纪要 - Parallel Labs 智能优化&AB测试-实验驱动用户增长@QCon10 PPT分享 - Parallel Labs Druid 6th Meetup资料下载 - Parallel Labs 增长二三事 - Parallel Labs 两个平行世界 - Parallel Labs Shape the world to come - Parallel Labs 2018新年目标 - Parallel Labs 人工智能芯片公司招聘工程师/行政/出纳 - Parallel Labs Druid中国用户组第一次线下技术交流资料分享 - Parallel Labs 再见了,IBM中国研究院 | Parallel Labs 怎样做颠覆式创新? - Parallel Labs 基于OpenStack, Docker和Spark打造SuperVessel大数据公有云 - Parallel Labs 给Vim配置Scala语法高亮显示 - Parallel Labs 一步一步教你怎样给Apache Spark贡献代码 - Parallel Labs 大数据的价值密度 - Parallel Labs IBM研究院(CRL)诚聘 Bigdata/Clould 方向正式员工 - Parallel Labs My Way - Parallel Labs Impala:新一代开源大数据分析引擎 - Parallel Labs Impala与Stinger对比 - Parallel Labs Git快速学习指南 - Parallel Labs 与Google拼音的工程师聊聊中文滑行输入 - Parallel Labs 仰望星空 脚踏实地 - Parallel Labs 记一次诡异的Debug经历 - Parallel Labs 下一代大数据分析技术 - Parallel Labs 多核与异步并行 - Parallel Labs 做好失败的准备 - Parallel Labs Facebook技术分享: Social Networking at Scale - Parallel Labs 为什么NoSQL和Hadoop该一起使用? - Parallel Labs Understanding System and Architecture for Big Data - Parallel Labs C++ AMP异构并行编程解析 - Parallel Labs Intel Nehalem微处理器架构 by Glenn Hinton (Intel Fellow) - Parallel Labs 云计算时代的多核开发 - Parallel Labs X-RIME: 基于Hadoop的开源大规模社交网络分析工具 - Parallel Labs 并行编程中的“锁”难题 - Parallel Labs [已经招到了,谢谢大家!]IBM中国研究院招聘Hadoop实习生 - Parallel Labs IBM中国研究院招聘大规模数据分析实习生 - Parallel Labs 浅析C++多线程内存模型 - Parallel Labs Facebook的Realtime Hadoop及其应用 - Parallel Labs 《程序员的自我修养》中关于加锁不能保证线程安全的一个错误 - Parallel Labs 你好,2011! - Parallel Labs 移动设备进入多核时代! - Parallel Labs 为什么在多核多线程程序中要慎用volatile关键字? | Parallel Labs Jeff Dean关于Google系统架构的讲座 - Parallel Labs Erlang User Conference 2010见闻(兼谈程序员职业生涯) - Parallel Labs 多线程程序常见Bug剖析(下) - Parallel Labs 多线程程序常见Bug剖析(上) - Parallel Labs 史蒂夫乔布斯(Steve Jobs)在Stanford2005年毕业典礼上的演讲 - Parallel Labs 多线程队列的算法优化 - Parallel Labs Google创始人的求职目标 - Parallel Labs 多核的未来 - Parallel Labs 多核编程的难题(二) - Parallel Labs 多核编程的难题(一) - Parallel Labs 二进制的二三事 - Parallel Labs 聊一聊瑞典的程序员 - Parallel Labs 多线程程序中操作的原子性 - Parallel Labs 第三次软件危机 - Parallel Labs 实施并行编程的五大障碍 - Parallel Labs 为什么程序员需要关心顺序一致性(Sequential Consistency)而不是Cache一致性(Cache Coherence?) | Parallel Labs 八条设计多线程程序的简单规则 - Parallel Labs 瑞典Ericsson总部Master Thesis面试回忆录 | Parallel Labs How to do performance analysis on your parallelized program efficiently? - Parallel Labs 09年感悟 - Parallel Labs Proposal for the “Search and sort” competition of Findwise - Parallel Labs 在瑞典打甲流疫苗 - Parallel Labs The Longest Plateau | Parallel Labs Launched my master thesis finally - Parallel Labs Hello world! - Parallel Labs
Pthreads并行编程: 线程同步之spin lock与mutex性能比较 | Parallel Labs
Guancheng (G.C.) · 2010-01-31 · via Parallel Labs

POSIX threads(简称Pthreads)是在多核平台上进行并行编程的一套常用的API。线程同步(Thread Synchronization)是并行编程中非常重要的通讯手段,其中最典型的应用就是用Pthreads提供的锁机制(lock)来对多个线程之间共 享的临界区(Critical Section)进行保护(另一种常用的同步机制是barrier)。

Pthreads提供了多种锁机制:
(1) Mutex(互斥量):pthread_mutex_***
(2) Spin lock(自旋锁):pthread_spin_***
(3) Condition Variable(条件变量):pthread_con_***
(4) Read/Write lock(读写锁):pthread_rwlock_***

Pthreads提供的Mutex锁操作相关的API主要有:
pthread_mutex_lock (pthread_mutex_t *mutex);
pthread_mutex_trylock (pthread_mutex_t *mutex);
pthread_mutex_unlock (pthread_mutex_t *mutex);

Pthreads提供的与Spin Lock锁操作相关的API主要有:
pthread_spin_lock (pthread_spinlock_t *lock);
pthread_spin_trylock (pthread_spinlock_t *lock);
pthread_spin_unlock (pthread_spinlock_t *lock);

从实现原理上来讲,Mutex属于sleep-waiting类型的锁。例如在一个双核的机器上有两个线程(线程A和线程B),它们分别运行在Core0和Core1上。假设线程A想要通过pthread_mutex_lock操作去得到一个临界区的锁,而此时这个锁正被线程B所持有,那么线程A就会被阻塞(blocking),Core0 会在此时进行上下文切换(Context Switch)将线程A置于等待队列中,此时Core0就可以运行其他的任务(例如另一个线程C)而不必进行忙等待。而Spin lock则不然,它属于busy-waiting类型的锁,如果线程A是使用pthread_spin_lock操作去请求锁,那么线程A就会一直在 Core0上进行忙等待并不停的进行锁请求,直到得到这个锁为止。

如果大家去查阅Linux glibc中对pthreads API的实现NPTL(Native POSIX Thread Library) 的源码的话(使用”getconf GNU_LIBPTHREAD_VERSION”命令可以得到我们系统中NPTL的版本号),就会发现pthread_mutex_lock()操作如果没有锁成功的话就会调用system_wait()的系统调用(现在NPTL的实现采用了用户空间的futex,不需要频繁进行系统调用,性能已经大有改善),并将当前线程加入该mutex的等待队列里。而spin lock则可以理解为在一个while(1)循环中用内嵌的汇编代码实现的锁操作(印象中看过一篇论文介绍说在linux内核中spin lock操作只需要两条CPU指令,解锁操作只用一条指令就可以完成)。有兴趣的朋友可以参考另一个名为sanos的微内核中pthreds API的实现:mutex.c spinlock.c,尽管与NPTL中的代码实现不尽相同,但是因为它的实现非常简单易懂,对我们理解spin lock和mutex的特性还是很有帮助的。

那么在实际编程中mutex和spin lcok哪个的性能更好呢?我们知道spin lock在Linux内核中有非常广泛的利用,那么这是不是说明spin lock的性能更好呢?下面让我们来用实际的代码测试一下(请确保你的系统中已经安装了最近的g++)。

// Name: spinlockvsmutex1.cc
// Source: http://www.alexonlinux.com/pthread-mutex-vs-pthread-spinlock
// Compiler(spin lock version): g++ -o spin_version -DUSE_SPINLOCK spinlockvsmutex1.cc -lpthread
// Compiler(mutex version): g++ -o mutex_version spinlockvsmutex1.cc -lpthread
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/syscall.h>
#include <errno.h>
#include <sys/time.h>
#include <list>
#include <pthread.h>

#define LOOPS 50000000

using namespace std;

list<int> the_list;

#ifdef USE_SPINLOCK
pthread_spinlock_t spinlock;
#else
pthread_mutex_t mutex;
#endif

//Get the thread id
pid_t gettid() { return syscall( __NR_gettid ); }

void *consumer(void *ptr)
{
    int i;

    printf("Consumer TID %lun", (unsigned long)gettid());

    while (1)
    {
#ifdef USE_SPINLOCK
        pthread_spin_lock(&spinlock);
#else
        pthread_mutex_lock(&mutex);
#endif

        if (the_list.empty())
        {
#ifdef USE_SPINLOCK
            pthread_spin_unlock(&spinlock);
#else
            pthread_mutex_unlock(&mutex);
#endif
            break;
        }

        i = the_list.front();
        the_list.pop_front();

#ifdef USE_SPINLOCK
        pthread_spin_unlock(&spinlock);
#else
        pthread_mutex_unlock(&mutex);
#endif
    }

    return NULL;
}

int main()
{
    int i;
    pthread_t thr1, thr2;
    struct timeval tv1, tv2;

#ifdef USE_SPINLOCK
    pthread_spin_init(&spinlock, 0);
#else
    pthread_mutex_init(&mutex, NULL);
#endif

    // Creating the list content...
    for (i = 0; i < LOOPS; i++)
        the_list.push_back(i);

    // Measuring time before starting the threads...
    gettimeofday(&tv1, NULL);

    pthread_create(&thr1, NULL, consumer, NULL);
    pthread_create(&thr2, NULL, consumer, NULL);

    pthread_join(thr1, NULL);
    pthread_join(thr2, NULL);

    // Measuring time after threads finished...
    gettimeofday(&tv2, NULL);

    if (tv1.tv_usec > tv2.tv_usec)
    {
        tv2.tv_sec--;
        tv2.tv_usec += 1000000;
    }

    printf("Result - %ld.%ldn", tv2.tv_sec - tv1.tv_sec,
        tv2.tv_usec - tv1.tv_usec);

#ifdef USE_SPINLOCK
    pthread_spin_destroy(&spinlock);
#else
    pthread_mutex_destroy(&mutex);
#endif

    return 0;
}

该程序运行过程如下:主线程先初始化一个list结构,并根据LOOPS的值将对应数量的entry插入该list,之后创建两个新线程,它们都执行consumer()这个任务。两个被创建的新线程同时对这个list进行pop操作。主线程会计算从创建两个新线程到两个新线程结束之间所用的时间,输出为下文中的”Result “。

测试机器参数:
Ubuntu 9.04 X86_64
Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU E8400 @ 3.00GHz
4.0 GB Memory

从下面是测试结果:

gchen@gchen-desktop:~/Workspace/mutex$ g++ -o spin_version -DUSE_SPINLOCK spinvsmutex1.cc -lpthread
gchen@gchen-desktop:~/Workspace/mutex$ g++ -o mutex_version spinvsmutex1.cc -lpthread
gchen@gchen-desktop:~/Workspace/mutex$ time ./spin_version
Consumer TID 5520
Consumer TID 5521
Result - 5.888750

real    0m10.918s
user    0m15.601s
sys    0m0.804s

gchen@gchen-desktop:~/Workspace/mutex$ time ./mutex_version
Consumer TID 5691
Consumer TID 5692
Result - 9.116376

real    0m14.031s
user    0m12.245s
sys    0m4.368s

可以看见spin lock的版本在该程序中表现出来的性能更好。另外值得注意的是sys时间,mutex版本花费了更多的系统调用时间,这就是因为mutex会在锁冲突时调用system wait造成的。

但是,是不是说spin lock就一定更好了呢?让我们再来看一个锁冲突程度非常剧烈的实例程序:

//Name: svm2.c
//Source: http://www.solarisinternals.com/wiki/index.php/DTrace_Topics_Locks
//Compile(spin lock version): gcc -o spin -DUSE_SPINLOCK svm2.c -lpthread
//Compile(mutex version): gcc -o mutex svm2.c -lpthread
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#include <sys/syscall.h>

#define        THREAD_NUM     2

pthread_t g_thread[THREAD_NUM];
#ifdef USE_SPINLOCK
pthread_spinlock_t g_spin;
#else
pthread_mutex_t g_mutex;
#endif
__uint64_t g_count;

pid_t gettid()
{
    return syscall(SYS_gettid);
}

void *run_amuck(void *arg)
{
       int i, j;

       printf("Thread %lu started.n", (unsigned long)gettid());

       for (i = 0; i < 10000; i++) {
#ifdef USE_SPINLOCK
           pthread_spin_lock(&g_spin);
#else
               pthread_mutex_lock(&g_mutex);
#endif
               for (j = 0; j < 100000; j++) {
                       if (g_count++ == 123456789)
                               printf("Thread %lu wins!n", (unsigned long)gettid());
               }
#ifdef USE_SPINLOCK
           pthread_spin_unlock(&g_spin);
#else
               pthread_mutex_unlock(&g_mutex);
#endif
       }
       
       printf("Thread %lu finished!n", (unsigned long)gettid());

       return (NULL);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
       int i, threads = THREAD_NUM;

       printf("Creating %d threads...n", threads);
#ifdef USE_SPINLOCK
       pthread_spin_init(&g_spin, 0);
#else
       pthread_mutex_init(&g_mutex, NULL);
#endif
       for (i = 0; i < threads; i++)
               pthread_create(&g_thread[i], NULL, run_amuck, (void *) i);

       for (i = 0; i < threads; i++)
               pthread_join(g_thread[i], NULL);

       printf("Done.n");

       return (0);
}

这个程序的特征就是临界区非常大,这样两个线程的锁竞争会非常的剧烈。当然这个是一个极端情况,实际应用程序中临界区不会如此大,锁竞争也不会如此激烈。测试结果显示mutex版本性能更好:

gchen@gchen-desktop:~/Workspace/mutex$ time ./spin
Creating 2 threads...
Thread 31796 started.
Thread 31797 started.
Thread 31797 wins!
Thread 31797 finished!
Thread 31796 finished!
Done.

real    0m5.748s
user    0m10.257s
sys    0m0.004s

gchen@gchen-desktop:~/Workspace/mutex$ time ./mutex
Creating 2 threads...
Thread 31801 started.
Thread 31802 started.
Thread 31802 wins!
Thread 31802 finished!
Thread 31801 finished!
Done.

real    0m4.823s
user    0m4.772s
sys    0m0.032s

另外一个值得注意的细节是spin lock耗费了更多的user time。这就是因为两个线程分别运行在两个核上,大部分时间只有一个线程能拿到锁,所以另一个线程就一直在它运行的core上进行忙等待,CPU占用率一直是100%;而mutex则不同,当对锁的请求失败后上下文切换就会发生,这样就能空出一个核来进行别的运算任务了。(其实这种上下文切换对已经拿着锁的那个线程性能也是有影响的,因为当该线程释放该锁时它需要通知操作系统去唤醒那些被阻塞的线程,这也是额外的开销)

总结
(1)Mutex适合对锁操作非常频繁的场景,并且具有更好的适应性。尽管相比spin lock它会花费更多的开销(主要是上下文切换),但是它能适合实际开发中复杂的应用场景,在保证一定性能的前提下提供更大的灵活度。

(2)spin lock的lock/unlock性能更好(花费更少的cpu指令),但是它只适应用于临界区运行时间很短的场景。而在实际软件开发中,除非程序员对自己的程序的锁操作行为非常的了解,否则使用spin lock不是一个好主意(通常一个多线程程序中对锁的操作有数以万次,如果失败的锁操作(contended lock requests)过多的话就会浪费很多的时间进行空等待)。

(3)更保险的方法或许是先(保守的)使用 Mutex,然后如果对性能还有进一步的需求,可以尝试使用spin lock进行调优。毕竟我们的程序不像Linux kernel那样对性能需求那么高(Linux Kernel最常用的锁操作是spin lock和rw lock)。

2010年3月3日补记:这个观点在Oracle的文档中得到了支持:

During configuration, Berkeley DB selects a mutex implementation for the architecture. Berkeley DB normally prefers blocking-mutex implementations over non-blocking ones. For example, Berkeley DB will select POSIX pthread mutex interfaces rather than assembly-code test-and-set spin mutexes because pthread mutexes are usually more efficient and less likely to waste CPU cycles spinning without getting any work accomplished.

p.s.调用syscall(SYS_gettid)和syscall( __NR_gettid )都可以得到当前线程的id:)

转载请注明来自: www.parallellabs.com