Memory Fence

随着如今多核、众核处理器的兴起，多线程之间的同步问题也是逐步被你们所看中。今天我将介绍一下Memory Fence同步机制。

 

Memory Fence在CPU和GPU中都能见到。当前基于Intel Core架构的处理器以及基于ARMv7架构的处理器都有Memory Fence特性。而基于CUDA架构的GPU或是支持OpenCL的GPU也都能支持Memory Fence特性。那么Memory Fence是究竟是啥东东呢？

 

简单地来讲就一句话——串行化加载与存储操做。为何要用Memory Fence？由于现代处理器为了提高执行效率使用无序执行引擎（out-of-order engine）。所以，当你先后两条指令没有关联的话，那么处理器可能会先执行后面一条指令，而后再执行前面一条指令。举个例子：

void Func(int *a, int *b) { (*a)++; (*b)--; } 

像上面这个Func()函数，在执行时颇有可能会先执行(*b)--再执行(*a)++。这主要是由处理器来调度的。
固然，这种执行模式对于单线程处理来讲不会有问题，可是对多线程并发执行模型而言就会引起问题。咱们来看下面这个例子：

volatile int flag = 0; void produce(int *a) { *a = (int)rand(); flag = 1; } void consume(int *a) { while(flag == 0); printf("The value is: %d/r/n", *a); flag = 0; }

咱们看到上面这个例子。一个是produce()函数，一个是consume函数，二者实参都是指向同一个对象。那么对于produce，基于处理器优化原则，颇有可能在把rand()函数返回的结果送到*a中去以前先执行flag = 1;语句。这个时候，原本被阻塞的consume一会儿觉醒，因而乎就把未更新的*a的值给打印出来了。

为了不这个可能会发生意料不到的结果出现（其实几率真的很低，呵呵），咱们可使用memory fence来确保在更新flag以前，*a已经被写入：

void produce(int *a) { *a = (int)rand(); MemoryFence(); // Use memory fence flag = 1; } 

这样咱们可以确保在标志被更新以前，存储器读写操做所有完成。

 

PS：上述代码对于并发执行而言仍然不够好，但这里仅仅用于说明问题，呵呵。详细可参照偶以前的文章——

对多核共享变量的读写操做

上面是一种状况，除此以外，还有一些硬件特性会致使存储器不一致性的。好比，在Intel Core架构中引入了Write-Combined（WC）模式（能够用指令MOVNTI）。这是一种写存储器操做模式。在这种模式下，写数据将不通过Cache而直接写到外部存储器中。因为直接对外部存储器写一个字的数据要花费数十个周期（具体的周期数要看采用哪一种SDRAM，对该RAM的写操做模式以及总线频率和处理器频率），为了提升效率，这里使用了先写缓存，等缓存满了以后再批量写入SDRAM的机制。

这样一来，咱们能够想象，当有多个核对同一地址进行写操做，若是咱们对写顺序的一致性作要求的话，应当使用Memory Fence。不然，最终写的结果将是不可预测的。

 

下面我将借助Intel最新的Intel C++ Composer 2011来为你们演示这个奇迹。

在各位尝试下面代码以前，务必确保编译器的优化选项设为最大，而且是在Release模式下。

#include <stdio.h> #include <emmintrin.h> int main(void) { long a = 0x0123456789abcdef; long b = 0x0; _mm_stream_si64(&b, a); //_mm_sfence(); unsigned char c = *(unsigned char*)&b; printf("The value is: 0x%.2X/n", c); }  

咱们将会很是惊讶地发现，上述代码执行的结果竟然为：0x00！

然而，当咱们把注释掉的_mm_sfence();打开后，结果就变为了0xEF。

不过这是因为Intel编译器的优化致使。Intel编译器会对MOVNTI这类指令作独特的优化。也就是说，在没有SFENCE的状况下，最后两句被提到_mm_stream_si64(&b, a);上面去执行了⋯⋯

因为MOVNTI这类指令对于单个逻辑处理器而言是不会出现存储器不一致状况的，而在多处理器系统下则会发生。下面将举一个真正硬件上的这种存储弱次序特征：

// stream_test.s _stream_test: mov %rdi, %r9 // deliver the buffer address mov $0x0123456789abcdef, %r8 movd %r8, %xmm0 pshufd $0, %xmm0, %xmm0 movntdq %xmm0, (%r9) //sfence movq $0, (%rsi) // clear the flag ret  

上述汇编文件提供了这次测试所必须的对MOVNTDQ指令的发布。

 

// main.m #import <Foundation/Foundation.h> static volatile unsigned char __attribute__((aligned(16))) buffer[16]; static volatile BOOL flagStart = NO; static volatile BOOL flagEnd = NO; extern void stream_test(volatile void*, volatile BOOL*); int main(int argc, const char * argv[]) { NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init]; // insert code here... dispatch_queue_t queue = dispatch_queue_create("zenny_chen_firstQueue", NULL); dispatch_async(queue, ^(void) { for(int i = 0; i < 16; i++) buffer[i] = 0; flagStart = YES; while(flagStart); unsigned char c = buffer[15]; printf("The value is: 0x%.2X/n", c); flagEnd = YES; }); while(!flagStart); stream_test(buffer, &flagStart); while(!flagEnd); [pool drain]; return 0; }  

上述Objective-C代码使用了Apple提供的很是方便的多处理器并行机制——Grand Central Dispatch，能够参考我关于这篇博文介绍。

这里，分出来的一个Block函数由另外一个核去执行，而后经过两个标志进行同步。当主线程调用stream_test完成写数据和标志清0后，另外一个线程就当即读最高字节数据。

在不使用SFENCE的状况下，结果为0x00；当打开汇编文件中的SFENCE以后，结果为0x89。