Memory Fence

来源：互联网发布：行知学校新校区编辑：程序博客网时间：2024/05/22 11:48

随着现在多核、众核处理器的兴起，多线程之间的同步问题也是逐步被大家所看中。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是到底是啥东东呢？

简单地来说就一句话——串行化加载与存储操作。为什么要用Memory Fence？因为现代处理器为了提升执行效率使用无序执行引擎（out-of-order engine）。因此，当你前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，然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，在执行时很有可能会先执行(*b)--再执行(*a)++。这主要是由处理器来调度的。
当然，这种执行模式对于单线程处理来说不会有问题，但是对多线程并发执行模型而言就会引发问题。我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;}

我们看到上面这个例子。一个是produce()函数，一个是consume函数，两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，很有可能在把rand()函数返回的结果送到*a中去之前先执行flag = 1;语句。这个时候，本来被阻塞的consume一下子觉醒，于是乎就把未更新的*a的值给打印出来了。

为了避免这个可能会发生意料不到的结果出现（其实概率真的很低，呵呵），我们可以使用memory fence来确保在更新flag之前，*a已经被写入：

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

这样我们能够确保在标志被更新之前，存储器读写操作全部完成。

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。详细可参照偶之前的文章——

对多核共享变量的读写操作

上面是一种情况，除此之外，还有一些硬件特性会导致存储器不一致性的。比如，在Intel Core架构中引入了Write-Combined（WC）模式（可以用指令MOVNTI）。这是一种写存储器操作模式。在这种模式下，写数据将不经过Cache而直接写到外部存储器中。由于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种SDRAM，对该RAM的写操作模式以及总线频率和处理器频率），为了提高效率，这里使用了先写缓存，等缓存满了之后再批量写入SDRAM的机制。

这样一来，我们可以想象，当有多个核对同一地址进行写操作，如果我们对写顺序的一致性做要求的话，应当使用Memory Fence。否则，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来为大家演示这个奇迹。

在各位尝试下面代码之前，务必确保编译器的优化选项设为最大，并且是在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);}

我们将会非常惊讶地发现，上述代码执行的结果居然为：0x00！

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

不过这是由于Intel编译器的优化导致。Intel编译器会对MOVNTI这类指令做独特的优化。也就是说，在没有SFENCE的情况下，最后两句被提到_mm_stream_si64(&b, a);上面去执行了⋯⋯

由于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情况的，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此次测试所必须的对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提供的非常方便的多处理器并行机制——Grand Central Dispatch，可以参考我关于这篇博文介绍。

这里，分出来的一个Block函数由另一个核去执行，然后通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，另一个线程就立即读最高字节数据。

在不使用SFENCE的情况下，结果为0x00；当打开汇编文件中的SFENCE之后，结果为0x89。