原子变量
C++11提供了一个原子类型std::atomic<T>，通过这个原子类型管理的内部变量就可以称之为原子变量，我们可以给原子类型指定bool、char、int、long、指针等类型作为模板参数（不支持浮点类型和复合类型）。
原子指的是一系列不可被CPU上下文交换的机器指令，这些指令组合在一起就形成了原子操作。在多核CPU下，当某个CPU核心开始运行原子操作时，会先暂停其它CPU内核对内存的操作，以保证原子操作不会被其它CPU内核所干扰。
由于原子操作是通过指令提供的支持，因此它的性能相比锁和消息传递会好很多。相比较于锁而言，原子类型不需要开发者处理加锁和释放锁的问题，同时支持修改，读取等操作，还具备较高的并发性能，几乎所有的语言都支持原子类型。
可以看出原子类型是无锁类型，但是无锁不代表无需等待，因为原子类型内部使用了CAS循环，当大量的冲突发生时，该等待还是得等待！但是总归比锁要好。
C++11内置了整形的原子变量，这样就可以更方便的使用原子变量了。在多线程操作中，使用原子变量之后就不需要再使用互斥量来保护该变量了，用起来更简洁。因为对原子变量进行的操作只能是一个原子操作（atomic operation），原子操作指的是不会被线程调度机制打断的操作( read-modify-write )，这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何的上下文切换。 多线程同时访问共享资源造成数据混乱的原因就是因为CPU的上下文切换导致的，使用原子变量解决了这个问题，因此互斥锁的使用也就不再需要了。
让我们看一些代码来理解这一点。
Copy #include <iostream>
#include <thread>
int main ()
{
int sum = 0 ;
auto f = [ & sum](){
for ( int i = 0 ; i < 1000000 ; i ++ )
{
sum += 1 ;
}
};
std::thread t1(f) ;
std::thread t2(f) ;
t1 . join ();
t2 . join ();
std::cout << sum << std::endl;
return 0 ;
} 在此代码中，我们在两个线程 sum 上递增，它们之间没有任何同步。我们希望程序输出的结果是 2000000 ，但是通过编译运行代码，我们会发现结果不尽如意：
Copy $ g++ --version
g++ (GCC) 11.4.0
$ g++ -dumpmachine
x86_64-pc-cygwin
$ g++ nonatomic.cpp -o app
$ ./app
1508328
$ ./app
1096773
$ ./app
1303703 这段代码中对 sum 变量的递增操作在多个线程中并不是线程安全的。多个线程同时对 sum 进行读取、修改、写入的操作，会引发数据竞争（data race），导致结果不确定。
线程不安全的递增操作
在 C++ 中，sum += 1 并不是一个原子操作。它实际分为以下几个步骤：
在多线程环境下，如果两个线程同时进行上述操作，就可能出现以下情况：
线程 A 将值加 1 并写回，sum 的值变为 1001。
线程 B 将值加 1 并写回，sum 的值也变为 1001。
这样，两个线程各执行了一次加 1 操作，但 sum 的值只增加了 1。这就是数据竞争导致的错误。
atomic 类成员
不会存储到缓存中，运算完毕后直接给内存了atomic变量无法保护复合类型的数据(类或者结构体)，对于指针类型的atomic变量来说，只有指针 ++/-- 才是原子操作，指针所指的对象(类或者结构体)并不能保证其原子性
类定义
Copy // 定义于头文件 <atomic>
template < class T >
struct atomic; 通过定义可得知：在使用这个模板类的时候，一定要指定模板类型。
构造函数
Copy // 1
atomic () noexcept = default;
// 2
constexpr atomic ( T desired ) noexcept;
// 3
atomic ( const atomic & ) = delete; 构造函数2：使用 desired 初始化原子变量的值。
构造函数3：使用=delete显示删除拷贝构造函数, 不允许进行对象之间的拷贝
Copy /**
* @brief 初始化atomic变量
*/
void test ()
{
atomic <char> c{ 'a' };
atomic <int> b;
atomic_init( & b , 9 ) ;
} 公共成员函数
原子类型在类内部重载了=操作符，并且不允许在类的外部使用 = 进行对象的拷贝。
Copy T operator = ( T desired ) noexcept;
T operator = ( T desired ) volatile noexcept;
atomic & operator = ( const atomic & ) = delete;
atomic & operator = ( const atomic & ) volatile = delete; 原子地以 desired 替换当前值。按照 order 的值影响内存。
Copy void store ( T desired , std:: memory_order order = std::memory_order_seq_cst ) noexcept;
void store ( T desired , std:: memory_order order = std::memory_order_seq_cst ) volatile noexcept; 原子地加载并返回原子变量的当前值。按照 order 的值影响内存。直接访问原子对象也可以得到原子变量的当前值。
Copy T load ( std:: memory_order order = std::memory_order_seq_cst ) const noexcept;
T load ( std:: memory_order order = std::memory_order_seq_cst ) const volatile noexcept;
Copy /**
* @brief 修改atomic变量的值
*/
void test01 ()
{
atomic_char cc( 'b' ) ;
cc = 'd' ;
cout << cc << endl;
cc . store ( 'a' );
cout << cc << endl;
char ccc = cc . exchange ( 'e' ); //返回之前的旧值
cout << cc . load () << endl;
cout << ccc << endl;
}
Copy class Counter {
public:
void increment() {
for ( int i = 0 ; i < 100 ; ++ i) {
// mtx.lock();
number ++ ;
cout << "+++ increment thread id: " << this_thread::get_id()
<< ", number: " << number << endl;
// mtx.unlock();
this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds( 100 )) ;
}
}
void increment1() {
for ( int i = 0 ; i < 100 ; ++ i) {
// mtx.lock();
number ++ ;
cout << "*** decrement thread id: " << this_thread::get_id()
<< ", number: " << number << endl;
// mtx.unlock();
this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds( 50 )) ;
}
}
private:
// int number = 0;
atomic_int number{ 0 };
// atomic<Base*> base;
// mutex mtx;
}; 特化成员函数
T operator+= (T val) volatile noexcept;
T operator+= (T val) noexcept;
T operator-= (T val) volatile noexcept;
T operator-= (T val) noexcept;
T operator&= (T val) volatile noexcept;
T operator&= (T val) noexcept;
T operator|= (T val) volatile noexcept;
T operator|= (T val) noexcept;
T operator^= (T val) volatile noexcept;
T operator^= (T val) noexcept;
T operator+= (ptrdiff_t val) volatile noexcept;
T operator+= (ptrdiff_t val) noexcept;
T operator-= (ptrdiff_t val) volatile noexcept;
T operator-= (ptrdiff_t val) noexcept;
以上各个 operator 都会有对应的 fetch_* 操作，详细见下表：
CAS(compare and swap)
没有交换操作，CAS 就不完整。交换操作可通过 exchange() 成员函数实现。
Copy #include <iostream>
#include <atomic>
int main () {
std::atomic <int> atomicInt( 10 ) ;
int oldValue = atomicInt . exchange ( 20 );
std::cout << "Old value: " << oldValue << ", New value: " << atomicInt . load () << std::endl;
return 0 ;
}
调用 exchange() 会将原子的当前值与所需值互换，并返回原来的值。所有操作均以原子方式完成。
CAS 在swap前增加了一个附加条件，可通过 compare_exchange_strong() 和 compare_exchange_weak()这两个函数使用。
Copy std::atomic <int> x ( 0 );
int expected = x. load ();
int desired = 42 ;
// If x == expected, x = desired and return true
// Otherwise, expected = x and return false
while ( ! x. compare_exchange_strong (expected , desired)); 如上代码所示，该方法将一个期望值与原子变量进行比较。如果它们确实相等，原子变量将被交换，并返回 true。
否则，原子变量的当前值将被加载到expected变量，并返回 false。这种机制允许我们创建一个重试循环，而无需再次显式地读取原子值。
CAS 会失败的原因是与其他线程的争用。在我们对原子进行初始读取以获得预期值后，我们必须确保其他线程在我们上次读取原子后没有对其进行更改。 假设多个线程都在尝试 CAS，那么重试循环就会一直运行，直到我们的 CAS 比其他线程更快地完成更改。
使用 compare_exchange_strong 的场景：确定性操作
在需要严格保证操作成功或失败时使用 compare_exchange_strong。
Copy #include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
std::atomic <int> atomicInt ( 0 );
void updateValue () {
int expected = 0 ;
int desired = 1 ;
if ( atomicInt . compare_exchange_strong ( expected , desired )) {
std::cout << "Value changed to " << desired << std::endl;
} else {
std::cout << "Expected " << expected << " but found " << atomicInt . load () << std::endl;
}
}
int main () {
std::thread t(updateValue) ;
t . join ();
return 0 ;
}
使用 compare_exchange_weak 的场景
compare_exchange_weak 允许伪失败，即使当前值等于预期值，也可能返回 false。这种设计是为了优化在某些架构上的性能，适用于需要反复尝试的场景，如实现自旋锁或无锁数据结构。
示例 1：自旋锁
在实现自旋锁时，使用 compare_exchange_weak 可以更高效地反复尝试获取锁。
Copy #include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <vector>
std :: atomic < bool > lockFlag ( false );
void spinlock_acquire () {
bool expected = false ;
while ( ! lockFlag . compare_exchange_weak (expected , true )) {
expected = false ;
}
}
void spinlock_release () {
lockFlag . store ( false );
}
int counter = 0 ;
void increment () {
for ( int i = 0 ; i < 1000 ; ++ i) {
spinlock_acquire ();
++ counter;
spinlock_release ();
}
}
int main () {
const int numThreads = 10 ;
std :: vector < std :: thread > threads;
for ( int i = 0 ; i < numThreads; ++ i) {
threads . push_back (std :: thread (increment));
}
for ( auto& t : threads) {
t . join ();
}
std :: cout << "Final counter value: " << counter << std :: endl;
return 0 ;
}
示例 2：无锁队列
在无锁数据结构（如无锁队列）中，使用 compare_exchange_weak 反复尝试更新指针或计数器，优化性能。
Copy #include <iostream>
#include <atomic>
#include <thread>
#include <vector>
class Node {
public :
int value;
Node * next;
Node ( int val) : value (val) , next ( nullptr ) {}
};
std :: atomic < Node * > head ( nullptr );
void push ( int value) {
Node * newNode = new Node (value);
Node * oldHead;
do {
oldHead = head . load (std :: memory_order_relaxed);
newNode -> next = oldHead;
} while ( ! head . compare_exchange_weak (oldHead , newNode , std :: memory_order_release , std :: memory_order_relaxed));
}
int main () {
std :: vector < std :: thread > threads;
for ( int i = 0 ; i < 10 ; ++ i) {
threads . push_back (std :: thread (push , i));
}
for ( auto& t : threads) {
t . join ();
}
Node * current = head . load ();
while (current) {
std :: cout << current -> value << " " ;
Node * tmp = current;
current = current -> next;
delete tmp;
}
std :: cout << std :: endl;
return 0 ;
}
Strong vs Weak
std::atomic 为 CAS 提供了强和弱两种选项。
compare_exchange_strong() 只有在原子的当前值由于争用而不再是我们所期望的值时，才会失败。
另一方面，compare_exchange_weak()允许虚假失败。这意味着，即使预期值等于当前值，它仍可能返回 false。
但为什么我们希望即使当前值等于预期值，CAS 也会失败呢？这是因为在某些平台上，获取独占访问可能代价非常大，但读取原子值却往往代价很小。
因此，弱 CAS 不会要求独占访问
强 (compare_exchange_strong)
弱 (compare_exchange_weak)
如果匹配，进行强制尝试以获得独占访问，即等待直到成功。
如果不匹配，将当前值存储在预期变量中，并立即返回 false。
如果匹配，它将进行一次有时限的尝试以获得独占访问。
如果不匹配，将当前值存储在预期变量中，并立即返回 false。
如果我们的有时限的尝试超时，我们返回 false——即使预期值与当前值匹配。
一旦获得独占访问，我们再次将当前值与预期值进行比较，以防它发生了变化。
如果匹配，执行交换并返回 true。
否则，将当前值存储在预期变量中，并返回 false。
一旦获得独占访问，我们再次将当前值与预期值进行比较，以防它发生了变化。
如果匹配，执行交换并返回 true。
否则，将当前值存储在预期变量中，并返回 false。
内存顺序
编译器和 CPU 能够对程序指令进行重新排序，通常彼此独立。也就是说，编译器可以重新排序指令，CPU 可以再次重新排序指令。但是，只有当编译器在两组指令之间没有建立任何依赖关系时，才允许这样做。
例如，下面的代码可以重新排序，因为对 x 的赋值和对 y 的赋值之间没有关系。也就是说，编译器或 CPU 可能先分配 y，然后分配 x。但是，这不会改变程序的语义含义。
Copy int x = 10 ;
int y = 5 ; 另一方面，下面的代码示例不能重新排序，因为编译器建立了 x 和 y 之间的关系。这里很容易看出，因为 y 取决于 x 的值。
Copy int x = 10 ;
int y = x + 1 ; 我们先从一个简单的例子开始，一步步的引出内存顺序的概念
Copy #include <cassert>
#include <thread>
int data = 0 ;
void producer () {
data = 100 ; // Write data
}
void consumer () {
assert(data == 100 ) ;
}
int main () {
std::thread t1(producer) ;
std::thread t2(consumer) ;
t1 . join ();
t2 . join ();
return 0 ;
} 上面的多线程示例将无法编译，因为当线程 1 尝试设置数据值而线程 2 尝试读取数据值时，存在明显的数据争用。多个线程对共享资源进行操作时，需要加互斥锁或者使用原子变量，我们使用原子变量作为条件对上面的代码进行改进
Copy #include <atomic>
#include <cassert>
#include <thread>
int data = 0 ;
std::atomic <bool> ready ( false );
void producer () {
data = 100 ;
ready . store ( true ); // Set flag
}
void consumer () {
while ( ! ready . load ())
;
assert(data == 100 ) ;
}
int main () {
std::thread t1(producer) ;
std::thread t2(consumer) ;
t1 . join ();
t2 . join ();
return 0 ;
}
上面的代码正确的解决了多线程之间数据竞争的问题，但是如果我替换 ready.store(true); 为 ready.store(true, std::memory_order_relaxed); 并替换 while (!ready.load()) 为 while (!ready.load(std::memory_order_relaxed)) ，会发现数据竞争又产生了。what f**K!
主要问题在于两个线程中的操作不再有顺序了，编译器或 CPU 可以自由地对两个线程中的指令进行重新排序。 一旦进程 2 确定该标志已设置为 true，它就会尝试读取 的 data 值。但是，此时的 data 值可能压根并没有修改。大概的样子如下图所示：
上面的示例我们可以看出，在 memory_order_relaxed 模式下，两个线程无法就共享变量的操作顺序达成一致。从线程 1 的角度来看，它执行的操作如下：
Copy write (data , 100 )
store (ready , true ) 但是，从线程 2 的角度来看，它看到线程 1 执行的操作顺序是：
Copy store (ready , true )
write (data , 100 ) 如果不就操作共享变量的顺序达成一致，则跨线程对这些变量进行更改是不安全的。
现在我们将ready.store(true, std::memory_order_relaxed); 替换为 ready.store(true, std::memory_order_seq_cst); 并替换 while (!ready.load(std::memory_order_relaxed))为 while (!ready.load(std::memory_order_seq_cst)) .
再次编译会发现，数据竞争被成功解决了，那这背后的原理是什么呢？——Memory Barrier 内存屏障
Copy Thread 1 Memory Thread 2
--------- ------- ---------
| | |
| write(data, 100 ) | |
| ----------------------- > | |
| | |
| ================Memory Barrier=================== |
| store(ready, true ) | |
| ----------------------- > | |
| | load(ready ) == true |
| | < ---------------------- |
| ================Memory Barrier=================== |
| | |
| | read ( data ) |
| | < ---------------------- |
| | | 线程 1 中 write(data, 100) 之后的内存屏障保证了对 data 的写操作发生在对 ready 的存储之前。
线程 2 中 read(data) 之前的内存屏障确保了对 data 的读取发生在从 ready 的加载之后。
内存顺序的类型
C++ 提供了不同级别的内存顺序，按如下顺序从最严格到最不严格排列。
memory_order_relaxed， 这是最宽松的规则，它对编译器和CPU不做任何限制，可以乱序
memory_order_release 释放，设定内存屏障(Memory barrier)，保证它之前的操作永远在它之前，但是它后面的操作可能被重排到它前面
memory_order_acquire 获取, 设定内存屏障，保证在它之后的访问永远在它之后，但是它之前的操作却有可能被重排到它后面，往往和Release在不同线程中联合使用
memory_order_acq_rel，它是Acquire 和 Release 的结合，同时拥有它们俩提供的保证。比如你要对一个 atomic 自增 1，同时希望该操作之前和之后的读取或写入操作不会被重新排序
memory_order_seq_cst 顺序一致性， memory_order_seq_cst 就像是memory_order_acq_rel的加强版，它不管原子操作是属于读取还是写入的操作，只要某个线程有用到memory_order_seq_cst 的原子操作，线程中该memory_order_seq_cst 操作前的数据操作绝对不会被重新排在该memory_order_seq_cst 操作之后，且该memory_order_seq_cst 操作后的数据操作也绝对不会被重新排在memory_order_seq_cst 操作前。
Copy #include <atomic>
#include <cassert>
#include <iostream>
#include <thread>
int data = 0 ;
std::atomic <bool> ready ( false );
void producer () {
data = 100 ;
ready . store ( true , std::memory_order_release ); // Set flag
}
void consumer () {
while ( ! ready . load ( std::memory_order_acquire ))
;
assert(data == 100 ) ;
}
int main () {
std::thread t1(producer) ;
std::thread t2(consumer) ;
t1 . join ();
t2 . join ();
return 0 ;
}
上述例子与之前的例子相同，只是这里使用了 std::memory_order_release 来处理 ready.store()，并且使用了 memory_order_acquire 来处理 ready.load()。
然而，不同之处在于，这次的内存屏障是在 ready.store() 和 ready.load() 这一对操作上形成的，并且这种内存屏障只有在跨线程使用相同的原子变量时才有效。
假设你有一个变量 x，在两个线程中进行修改，你可以在线程 1 中使用 x.store(std::memory_order_release)，而在线程 2 中使用 x.load(std::memory_order_acquire)，这样你就可以在这个变量上形成两个线程之间的同步点。
顺序一致性模型和释放-获取模型之间的主要区别在于，顺序一致性模型在所有线程之间强制执行全局操作顺序，而释放-获取模型仅在释放和获取操作对之间强制执行操作顺序。
现在，我们可以回顾一下为什么 一开始在没有指定内存顺序时没有报数据竞争的错误。这是因为在 C++ 中，当没有指定内存顺序时，默认假设使用的是 std::memory_order_seq_cst 。 由于这是最强的内存模式，因此不会存在数据竞争。
原子变量和std::mutex之间的效率对比
Copy #include <atomic>
#include <chrono>
#include <iostream>
#include <mutex>
#include <thread>
#include <vector>
const int NUM_THREADS = 8 ;
const int NUM_ITERATIONS = 1000000 ;
void atomicIncrement (std::atomic <int>& counter) {
for ( int i = 0 ; i < NUM_ITERATIONS; ++ i) {
++ counter;
}
}
void mutexIncrement ( int& counter , std::mutex & mtx) {
for ( int i = 0 ; i < NUM_ITERATIONS; ++ i) {
std::lock_guard < std::mutex > lock(mtx) ;
++ counter;
}
}
int main () {
// 使用原子变量
std::atomic <int> atomicCounter( 0 ) ;
auto atomicStart = std::chrono::high_resolution_clock::now() ;
std::vector < std::thread > atomicThreads;
for ( int i = 0 ; i < NUM_THREADS; ++ i) {
atomicThreads . emplace_back ( atomicIncrement , std::ref(atomicCounter) );
}
for (auto & t : atomicThreads) {
t . join ();
}
auto atomicEnd = std::chrono::high_resolution_clock::now() ;
std::chrono::duration <double> atomicDuration = atomicEnd - atomicStart;
std::cout << "Atomic counter final value: " << atomicCounter << std::endl;
std::cout << "Atomic duration: " << atomicDuration . count () << " seconds" << std::endl;
// 使用互斥锁
int mutexCounter = 0 ;
std::mutex mtx;
auto mutexStart = std::chrono::high_resolution_clock::now() ;
std::vector < std::thread > mutexThreads;
for ( int i = 0 ; i < NUM_THREADS; ++ i) {
mutexThreads . emplace_back ( mutexIncrement , std::ref(mutexCounter) , std::ref(mtx) );
}
for (auto & t : mutexThreads) {
t . join ();
}
auto mutexEnd = std::chrono::high_resolution_clock::now() ;
std::chrono::duration <double> mutexDuration = mutexEnd - mutexStart;
std::cout << "Mutex counter final value: " << mutexCounter << std::endl;
std::cout << "Mutex duration: " << mutexDuration . count () << " seconds" << std::endl;
return 0 ;
}
程序输出结果：
Copy Atomic counter final value: 8000000
Atomic duration: 0.87419 seconds
Mutex counter final value: 8000000
Mutex duration: 2.82929 seconds refernce
