värde (10);
Int förväntat =10;
Int önskat =20;
medan (! värde.compare_exchange_weak (förväntat, önskat)) {
// slinga tills värdet har uppdaterats framgångsrikt.
// Det "förväntade" värdet kommer att uppdateras med det aktuella värdet
// Om jämförelsen misslyckas. Använd detta för nästa försök.
}
// nu "värde" uppdateras atomiskt till 20 (om det ursprungligen var 10).
`` `
* Minnesbeställning (C ++): När du använder `STD ::Atomic ', var noga med att beställa minne. Detta styr hur effekterna av atomoperationer synkroniseras mellan trådar. Vanliga minnesorder inkluderar:
* `STD ::MEMORY_ORDER_RELAXED`:Ger minimal synkronisering. Användbart för enkla räknare där strikt beställning inte är kritisk.
* `STD ::MEMORY_ORDER_ACQUIRE`:Se till att läsningar som händer efter att atombelastningen kommer att se värden från den tidpunkt som atombelastningen inträffade.
* `STD ::MEMORY_ORDER_RELEASE`:Säkerställer att skrivningar händer innan atombutiken kommer att vara synlig för andra trådar som får värdet.
* `STD ::MEMORY_ORDER_ACQ_REL`:Kombinerar förvärva och släpper semantik. Lämplig för läs-modify-skrivoperationer.
* `STD ::MEMORY_ORDER_SEQ_CST`:Ger sekventiell konsistens (starkaste beställning). Alla atomoperationer verkar hända i en enda, total ordning. Det är standard men också det dyraste.
* Välj den svagaste beställningen som uppfyller dina korrekthetskrav för optimal prestanda. Alltför strikt beställning kan leda till onödig synkronisering. Börja med `avslappnad 'och stärka endast vid behov.
4. Design för misslyckande och kantfall:
* cas slingor: När du använder CAS ska du utforma din kod för att hantera potentiella fel i CAS -operationen. CAS kan misslyckas om en annan tråd modifierar värdet mellan din läsning och försöker uppdatera. Använd slingor som läser om värdet, beräkna det nya värdet och försök igen CAS tills det lyckas.
* ABA -problem: ABA -problemet kan uppstå med CAS när ett värde ändras från A till B och tillbaka till A. CAS kan felaktigt lyckas, även om det underliggande tillståndet har förändrats. Lösningar inkluderar att använda versionerade datastrukturer (t.ex. lägga till en räknare) eller använda dubbelbrett CA (om de stöds av din hårdvara).
5. Testning och verifiering:
* samtidighetstest: Testa noggrant din kod i samtidiga miljöer med flera trådar eller processer.
* stresstestning: Utsätt din ansökan till höga belastningar för att avslöja potentiella rasförhållanden eller andra samtidiga relaterade problem.
* statiska analysverktyg: Använd statiska analysverktyg som kan upptäcka potentiella rasförhållanden eller andra samtidighetsfel.
* Modellkontroll: För kritiska applikationer kan du överväga att använda modellkontrolltekniker för att formellt verifiera korrektheten i din samtidiga kod. Detta är ett mer avancerat tillvägagångssätt som kan ge starka garantier om frånvaron av samtidighetsfel.
* tråd Sanitizer (TSAN): Använd tråd sanitisatorer (t.ex. i GCC/CLANG) för att automatiskt upptäcka tävlingsförhållanden och andra gängfel under körtid.
6. Kodgranskning och dokumentation:
* Kodgranskning: Låt din kod granskas av erfarna utvecklare som förstår samtidig programmering och atomoperationer. Samtidiga buggar kan vara subtila och svåra att hitta.
* Dokumentation: Dokumentera tydligt användningen av atomoperationer i din kod, förklara varför de är nödvändiga och hur de fungerar. Detta kommer att hjälpa andra utvecklare att förstå och underhålla din kod i framtiden.
Exempel:Trådsäker räknare med hjälp av atomoperationer (C ++)
`` `C ++
#include
#include
#include
#include
klass atomiccounter {
privat:
std ::atomic count {0};
offentlig:
void inkrement () {
count.fetch_add (1, std ::memory_order_relaxed); // avslappnad beställning är tillräcklig här.
}
int getCount () const {
returantal.load (std ::Memory_order_Relaxed);
}
};
int main () {
AtomicCounter Counter;
int numthreads =10;
int ökarPerThread =10000;
std ::vektor trådar;
för (int i =0; i
trådar.emplace_back ([&] () {
för (int j =0; j <ökarPerThread; ++ j) {
counter.increment ();
}
});
}
för (auto &tråd:trådar) {
tråd.join ();
}
std ::cout <<"Slutantal:" <
return 0;
}
`` `
Fördelar med atomprogrammering:
* Förbättrad dataintegritet: Förhindrar rasvillkor och datakorruption, vilket leder till mer pålitlig programvara.
* Ökad effektivitet: Kan vara mer effektivt än traditionella låsmekanismer i vissa scenarier, särskilt med finkorniga låsstrategier.
* reducerad låsning: Låsfria algoritmer baserade på atomoperationer kan eliminera låsning, vilket kan leda till bättre prestanda.
* Förenklad kod: Atomoperationer kan ibland förenkla koden genom att eliminera behovet av uttrycklig låsning och låsning.
nackdelar med atomprogrammering:
* Ökad komplexitet: Implementering och felsökning av samtidig kod med atomoperationer kan vara mer komplexa än att använda traditionell låsning.
* Potential för subtila fel: Samtidiga buggar kan vara subtila och svåra att upptäcka.
* Hårdvaruberoende: Tillgängligheten och prestandan för atomoperationer kan variera beroende på den underliggande hårdvaran.
* kräver djup förståelse: Korrekt användning av minnesbeställning och hantering av frågor som ABA -problemet kräver en solid förståelse för samtidighetskoncept.
Sammanfattningsvis kan införlivande av atomprogrammering leda till betydande förbättringar i effektivitet och tillförlitlighet, men det är avgörande att noggrant analysera din problemdomän, välja rätt atomprimitiva och testa din kod noggrant för att säkerställa korrekthet. Börja små och integrera gradvis atomoperationer i din kodbas när du får erfarenhet och förtroende.
