无锁队列概述_满秩矩阵的概念

一、无锁队列原理

1、队列操作模型

        队列是一种非常重要的数据结构，其特性是先进先出（FIFO），符合流水线业务流程。在进程间通信、网络通信间经常采用队列做缓存，缓解数据处理压力。

        根据操作队列的场景分为：单生产者——单消费者、多生产者——单消费者、单生产者——多消费者、多生产者——多消费者四大模型。根据队列中数据分为：队列中的数据是定长的、队列中的数据是变长的。

（1）单生产者——单消费者

 （2）多生产者——单消费者

 （3）单生产者——多消费者

 （4）多生产者——多消费者

 （5）数据定长队列

 （6）数据变长队列

2、 无锁队列

        生产环境中广泛使用生产者和消费者模型，要求生产者在生产的同时，消费者可以进行消费，通常使用互斥锁保证数据同步。但线程互斥锁的开销仍然比较大，因此在要求高性能、低延时场景中，推荐使用无锁队列。

3、CAS操作

 CAS即Compare and Swap，是所有CPU指令都支持CAS的原子操作（X86中CMPXCHG汇编指令），用于实现实现各种无锁（lock free）数据结构。
CAS操作的C语言实现如下：

bool compare_and_swap ( int *memory_location, int expected_value, int new_value)
{
    if (*memory_location == expected_value)
    {
        *memory_location = new_value;
        return true;
    }
    return false;
}

 CAS用于检查一个内存位置是否包含预期值，如果包含，则把新值复赋值到内存位置。成功返回true，失败返回false。
（1）GCC对CAS支持
GCC4.1+版本中支持CAS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对CAS支持
Windows中使用Windows API支持CAS。

LONG InterlockedCompareExchange(
  LONG volatile *Destination,
  LONG          ExChange,
  LONG          Comperand
);

（3）C11对CAS支持
C11 STL中atomic函数支持CAS并可以跨平台。

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 );

其它原子操作如下：
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；

二、无锁队列方案

1、boost方案

boost提供了三种无锁方案，分别适用不同使用场景。
boost::lockfree::queue是支持多个生产者和多个消费者线程的无锁队列。
boost::lockfree::stack是支持多个生产者和多个消费者线程的无锁栈。
boost::lockfree::spsc_queue是仅支持单个生产者和单个消费者线程的无锁队列，比boost::lockfree::queue性能更好。
Boost无锁数据结构的API通过轻量级原子锁实现lock-free，不是真正意义的无锁。
Boost提供的queue可以设置初始容量，添加新元素时如果容量不够，则总容量自动增长；但对于无锁数据结构，添加新元素时如果容量不够，总容量不会自动增长。

2、ConcurrentQueue

ConcurrentQueue是基于C实现的工业级无锁队列方案。
http://GitHub：https://github.com/cameron314/concurrentqueue
ReaderWriterQueue是基于C实现的单生产者单消费者场景的无锁队列方案。
http://GitHub：https://github.com/cameron314/readerwriterqueue

三、无锁队列实现

1、环形缓冲区

RingBuffer是生产者和消费者模型中常用的数据结构，生产者将数据追加到数组尾端，当达到数组的尾部时，生产者绕回到数组的头部；消费者从数组头端取走数据，当到达数组的尾部时，消费者绕回到数组头部。
如果只有一个生产者和一个消费者，环形缓冲区可以无锁访问，环形缓冲区的写入index只允许生产者访问并修改，只要生产者在更新index前将新的值保存到缓冲区中，则消费者将始终看到一致的数据结构；读取index也只允许消费者访问并修改，消费者只要在取走数据后更新读index，则生产者将始终看到一致的数据结构。 

 空队列时，front与rear相等；当有元素进队，则rear后移；有元素出队，则front后移。

 空队列时，rear等于front；满队列时，队列尾部空一个位置，因此判断循环队列满时使用(rear-front+maxn)%maxn。
入队操作：

data[rear] = x;
 rear = (rear+1)%maxn;

出队操作：

x = data[front];
rear = (front+1)%maxn;

2、单生产者单消费者

对于单生产者和单消费者场景，由于read_index和write_index都只会有一个线程写，因此不需要加锁也不需要原子操作，直接修改即可，但读写数据时需要考虑遇到数组尾部的情况。
线程对write_index和read_index的读写操作如下：
（1）写操作。先判断队列时否为满，如果队列未满，则先写数据，写完数据后再修改write_index。
（2）读操作。先判断队列是否为空，如果队列不为空，则先读数据，读完再修改read_index。

3、多生产者单消费者

多生产者和单消费者场景中，由于多个生产者都会修改write_index，所以在不加锁的情况下必须使用原子操作。

四、无锁队列使用

1、ConcurrentQueue无锁队列

实现demo如下：

lock_free_queue_impl.h

#pragma once
#include<iostream>
#include<string>
#include<memory>
#include<thread>
#include"concurrentqueue.h"

class Response
{
public:
	~Response()
	{
		std::cout << "~Response()" << std::endl;
	}

	int status_code;
	int content;
};

class LockFreeImpl
{
public:
	LockFreeImpl() {}
	~LockFreeImpl() {}

	static LockFreeImpl& GetRef();
	void Init();
	void DoJob();
	void OnMessage(std::shared_ptr<Response> response);
	void HandleMsg(std::shared_ptr<Response> response);

	void Release();

private:
	volatile bool inited_ = false;

	std::thread work_thread_;
	moodycamel::ConcurrentQueue<std::shared_ptr<Response>>* worker_queue_;

};

 lock_free_queue_impl.cpp

#include"lock_free_queue_impl.h"
#include<Windows.h>

LockFreeImpl& LockFreeImpl::GetRef()
{
	static LockFreeImpl impl;
	return impl;
}

void LockFreeImpl::Init()
{
	inited_ = true;
	worker_queue_ = new moodycamel::ConcurrentQueue<std::shared_ptr<Response>>(81920, 1, 1);

	work_thread_ = std::thread(std::bind(&LockFreeImpl::DoJob, this));

	std::cout << "LockFreeImpl init successfully!" << std::endl;
}

void LockFreeImpl::DoJob()
{
	std::cout << "worker thread, worker thread start!" << std::endl;
	
	std::shared_ptr<Response> item = nullptr;
	while (inited_)
	{
		if (worker_queue_->try_dequeue(item) == false)
		{
			Sleep(10);
			continue;
		}
		if (item == nullptr)
			std::cout << "item == nullptr" << std::endl;
		else
		{
			HandleMsg(item);
		}
	}

	std::cout << "worker thread, worker thread exit successfully!" << std::endl;
}

void LockFreeImpl::OnMessage(std::shared_ptr<Response> response)
{
	try
	{
		worker_queue_->try_enqueue(response);
	}
	catch (const std::exception& e)
	{
		std::cout << "the error is: " << e.what() << std::endl;
	}
}

void LockFreeImpl::HandleMsg(std::shared_ptr<Response> response)
{
	std::cout << "\n ----------------------开始解析数据----------------------" << std::endl;
	std::cout << "response->status_code is: " << response->status_code << std::endl;
	std::cout << "response->content is: " << response->content << std::endl;
}

void LockFreeImpl::Release()
{
	if (inited_)
		inited_ = false;
	if (work_thread_.joinable())
		work_thread_.join();
	delete worker_queue_;

	std::cout << "LockFreeImpl release,release exit successfully!" << std::endl;
}

main.cpp

#include<iostream>
#include<Windows.h>
#include"lock_free_queue_impl.h"

using namespace std;

int main()
{
	LockFreeImpl lock_free_impl;
	lock_free_impl.Init();
	std::shared_ptr<Response> response(new Response());
	response->status_code = 0;
	response->content = 1;

	for (int i = 0; i < 4; ++i)
	{

		std::cout << "开始push数据...." << std::endl;
		Sleep(1000);
		lock_free_impl.OnMessage(response);
	}

	system("pause");
	lock_free_impl.Release();
	return 0;
}

结果如下：

 concurrentqueue.h 文件下载上文链接

参考链接：

https://blog.51cto.com/u_9291927/2588193

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