啃碎并发(11):内存模型之重排序

2020-07-14  本文已影响0人  猿灯塔

前言

在很多情况下,访问一个程序变量(对象实例字段,类静态字段和数组元素)可能会使用不同的顺序执行,而不是程序语义所指定的顺序执行。具体几种情况,如下:

例如,如果一个线程写入值到字段a,然后写入值到字段b,而且b的值不依赖于a的值,那么,处理器就能够自由的调整它们的执行顺序,而且缓冲区能够在a之前刷新b的值到主内存。有许多潜在的重排序的来源,例如编译器,JIT以及缓冲区

所以,从Java源码变成可以被机器(或虚拟机)识别执行的程序,至少要经过编译期和运行期。在这两个期间,重排序分为两类:编译器重排序、处理器重排序(乱序执行),分别对应编译时和运行时环境。由于重排序的存在,指令实际的执行顺序,并不是源码中看到的顺序。

1 编译器重排序

编译器在不改变单线程程序语义的前提下,可以重新安排语句的执行顺序,在不改变程序语义的前提下,尽可能减少寄存器的读取、存储次数,充分复用寄存器的存储值

假设第一条指令计算一个值赋给变量A并存放在寄存器中,第二条指令与A无关但需要占用寄存器(假设它将占用A所在的那个寄存器),第三条指令使用A的值且与第二条指令无关。那么如果按照顺序一致性模型,A在第一条指令执行过后被放入寄存器,在第二条指令执行时A不再存在,第三条指令执行时A重新被读入寄存器,而这个过程中,A的值没有发生变化。通常编译器都会交换第二和第三条指令的位置,这样第一条指令结束时A存在于寄存器中,接下来可以直接从寄存器中读取A的值,降低了重复读取的开销

另一种编译器优化:在循环中读取变量的时候,为提高存取速度,编译器会先把变量读取到一个寄存器中;以后再取该变量值时,就直接从寄存器中取,不会再从内存中取值了。这样能够减少不必要的访问内存。但是提高效率的同时,也引入了新问题。如果别的线程修改了内存中变量的值,那么由于寄存器中的变量值一直没有发生改变,很有可能会导致循环不能结束。编译器进行代码优化,会提高程序的运行效率,但是也可能导致错误的结果。所以程序员需要防止编译器进行错误的优化。

2 处理器重排序

2.1 指令并行重排序

编译器和处理器可能会对操作做重排序,但是要遵守数据依赖关系,编译器和处理器不会改变存在数据依赖关系的两个操作的执行顺序。如果两个操作访问同一个变量,且这两个操作中有一个为写操作,此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分下列三种类型:

上面三种情况,只要重排序两个操作的执行顺序,程序的执行结果将会被改变。像这种有直接依赖关系的操作,是不会进行重排序的。特别注意:这里说的依赖关系仅仅是在单个线程内

举例:

由于操作 1 和 2 没有数据依赖关系,编译器和处理器可以对这两个操作重排序;操作 3 和操作 4 没有数据依赖关系,编译器和处理器也可以对这两个操作重排序。

当操作 1 和操作 2 重排序时,可能会产生什么效果?


当操作 1 和操作 2 重排序时

如上图所示,操作 1 和操作 2 做了重排序。程序执行时,线程 A 首先写标记变量 flag,随后线程 B 读这个变量。由于条件判断为真,线程 B 将读取变量 a。此时,变量 a 还根本没有被线程 A 写入,在这里多线程程序的语义被重排序破坏了!


当操作 3 和操作 4 重排序时,可能会产生什么效果?(借助这个重排序,可以顺便说明控制依赖性)

当操作 3 和操作 4 重排序时

在程序中,操作 3 和操作 4 存在控制依赖关系。当代码中存在控制依赖性时,会影响指令序列执行的并行度。为此,编译器和处理器会采用猜测(Speculation)执行来克服控制相关性对并行度的影响。以处理器的猜测执行为例:

从图中我们可以看出,猜测执行 实质上对操作3和4做了重排序。重排序在这里破坏了多线程程序的语义!


2.2 指令乱序重排序

现在的CPU一般采用流水线来执行指令。一个指令的执行被分成:取指、译码、访存、执行、写回、等若干个阶段。然后,多条指令可以同时存在于流水线中,同时被执行。指令流水线并不是串行的,并不会因为一个耗时很长的指令在“执行”阶段呆很长时间,而导致后续的指令都卡在“执行”之前的阶段上。相反,流水线是并行的,多个指令可以同时处于同一个阶段,只要CPU内部相应的处理部件未被占满即可。比如:CPU有一个加法器和一个除法器,那么一条加法指令和一条除法指令就可能同时处于“执行”阶段,而两条加法指令在“执行”阶段就只能串行工作。

然而,这样一来,乱序可能就产生了。比如:一条加法指令原本出现在一条除法指令的后面,但是由于除法的执行时间很长,在它执行完之前,加法可能先执行完了。再比如两条访存指令,可能由于第二条指令命中了cache而导致它先于第一条指令完成。一般情况下,指令乱序并不是CPU在执行指令之前刻意去调整顺序CPU总是顺序的去内存里面取指令,然后将其顺序的放入指令流水线。但是指令执行时的各种条件,指令与指令之间的相互影响,可能导致顺序放入流水线的指令,最终乱序执行完成。这就是所谓的“顺序流入,乱序流出”

指令流水线除了在资源不足的情况下会卡住之外(如前所述的一个加法器应付两条加法指令的情况),指令之间的相关性也是导致流水线阻塞的重要原因。CPU的乱序执行并不是任意的乱序,而是以保证程序上下文因果关系为前提的。有了这个前提,CPU执行的正确性才有保证。

比如:

由于b=f(a)这条指令依赖于前一条指令a++的执行结果,所以b=f(a)将在 “执行” 阶段之前被阻塞,直到a++的执行结果被生成出来;而c--跟前面没有依赖,它可能在b=f(a)之前就能执行完。(注意,这里的f(a)并不代表一个以a为参数的函数调用,而是代表以a为操作数的指令。C语言的函数调用是需要若干条指令才能实现的,情况要更复杂些)。

像这样有依赖关系的指令如果挨得很近,后一条指令必定会因为等待前一条执行的结果,而在流水线中阻塞很久,占用流水线的资源。而编译器的重排序,作为编译优化的一种手段,则试图通过指令重排将这样的两条指令拉开距离,以至于后一条指令进入CPU的时候,前一条指令结果已经得到了,那么也就不再需要阻塞等待了。比如,将指令重排序为:

相比于CPU指令的乱序,编译器的乱序才是真正对指令顺序做了调整。但是编译器的乱序也必须保证程序上下文的因果关系不发生改变。

由于重排序和乱序执行的存在,如果在并发编程中,没有做好共享数据的同步,很容易出现各种看似诡异的问题。

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