原子操作
原子操作是在多线程环境中非常重要的一个概念,原子操作是指一个或一系列的操作,它们作为一个整体来执行,中间不会被任何其他的操作打断。这意味着原子操作要么全部完成,要么全部不完成,不会出现只完成部分操作的情况。
目前 Zig 提供了一些内建函数来进行原子操作,并且提供了 std.atomic 命名空间来实现内存排序、原子数据结构。
TIP
该部分内容更适合在单片机或者某些系统级组件开发上使用,常规使用可以使用 std.Thread 命名空间下的类型,包含常规的 Mutex,Condition,ResetEvent,WaitGroup等等。
内建函数
在讲述下列的内建函数前,我们需要了解一下前置知识:
原子操作的顺序级别:为了实现性能和必要保证之间的平衡,原子性分为六个级别。它们按照强度顺序排列,每个级别都包含上一个级别的所有保证。
关于原子顺序六个级别的具体说明,见 LLVM。
@atomicLoad
函数原型:
@atomicLoad(
comptime T: type,
ptr: *const T,
comptime ordering: AtomicOrder
) T用于某个类型指针进行原子化的读取值。
@atomicRmw
函数原型:
@atomicRmw(
comptime T: type,
ptr: *T,
comptime op: AtomicRmwOp,
operand: T,
comptime ordering: AtomicOrder
) T用于原子化的修改值并返回修改前的值。
其还支持九种操作符,具体 见此。
@atomicStore
函数原型:
@atomicStore(
comptime T: type,
ptr: *T,
value: T,
comptime ordering: AtomicOrder
) void用于对某个类型指针进行原子化的赋值。
@cmpxchgWeak
函数原型:
@cmpxchgWeak(
comptime T: type,
ptr: *T,
expected_value: T,
new_value: T,
success_order: AtomicOrder,
fail_order: AtomicOrder
) ?T弱原子的比较与交换操作,如果目标指针是给定值,那么赋值为参数的新值,并返回 null,否则仅读取值返回。
@cmpxchgStrong
函数原型:
@cmpxchgStrong(
comptime T: type,
ptr: *T,
expected_value: T,
new_value: T,
success_order: AtomicOrder,
fail_order: AtomicOrder
) ?T强原子的比较与交换操作,如果目标指针是给定值,那么赋值为参数的新值,并返回 null,否则仅读取值返回。
std.atomic 包
原子数据结构
可以使用 std.atomic.Value 包裹某种类型获取到一个原子数据结构。
示例:
const std = @import("std");
const RefCount = struct {
count: std.atomic.Value(usize),
dropFn: *const fn (*RefCount) void,
const RefCount = @This();
fn ref(rc: *RefCount) void {
// no synchronization necessary; just updating a counter.
_ = rc.count.fetchAdd(1, .monotonic);
}
fn unref(rc: *RefCount) void {
// release ensures code before unref() happens-before the
// count is decremented as dropFn could be called by then.
if (rc.count.fetchSub(1, .release) == 1) {
// seeing 1 in the counter means that other unref()s have happened,
// but it doesn't mean that uses before each unref() are visible.
// The load acquires the release-sequence created by previous unref()s
// in order to ensure visibility of uses before dropping.
_ = rc.count.load(.acquire);
(rc.dropFn)(rc);
}
}
fn noop(rc: *RefCount) void {
_ = rc;
}
};
var ref_count: RefCount = .{
.count = std.atomic.Value(usize).init(0),
.dropFn = RefCount.noop,
};
ref_count.ref();
ref_count.unref();上述代码展示了一个典型的 引用计数(Reference Counting) 模式实现。引用计数是一种常见的内存管理技术,用于追踪有多少个引用指向同一个对象。
ref()方法:使用.monotonic顺序递增计数器。由于只是简单地增加计数,不需要与其他内存操作建立同步关系。unref()方法:使用.release顺序递减计数器,确保在计数递减之前的所有内存操作对其他线程可见。当计数减到 1 时,使用.acquire加载来获取之前所有unref()操作形成的 release 序列,确保可以安全地调用清理函数。
这种模式常用于智能指针、共享资源管理等场景,是替代 Mutex 的轻量级线程安全方案
spinLoopHint 自旋锁
向处理器发出信号,表明调用者处于忙等待自旋循环内。
示例:
for (0..10) |_| {
std.atomic.spinLoopHint();
}spinLoopHint 用于在自旋等待循环中向 CPU 发出提示信号,表明当前线程正处于忙等待状态。这允许处理器进行功耗优化或将资源让给其他硬件线程。
何时使用 spinLoopHint:
- 当你实现自旋锁或其他忙等待逻辑时
- 当等待某个原子变量的值发生变化时
- 当预期等待时间非常短(纳秒到微秒级别)时
与 Mutex 的选择:
- 自旋等待:适合极短时间的等待,避免线程上下文切换的开销
- Mutex:适合等待时间不确定或较长的场景,会让出 CPU 给其他线程
⚠️ 警告
不当使用自旋等待会导致 CPU 资源浪费。如果等待时间较长或不确定,应使用 std.Thread.Mutex 等同步原语。