性能优化的方法和技巧:算法

droplet's picture

算法的种类和实现浩如烟海,但是在这篇文章里面,不讨论单核,单线程的算法,而是讨论多核,

多线程的算法;不讨论所有的算法类型(这个不是本文作者能力范围之内的事),而是讨论在多

核网络设备里面常见的算法,以及可能的优化途径,这些途径有些经过了验证,有些还是处于想法

阶段,暂时没有实现数据的支持。

多核算法优化的目标无非两种:lock-free和lock-less。

lock-free是完全无锁的设计,有两种实现方式:

  • Per-cpu data,顾名思义,每个核或者线程都有自己私有的数据结构(这里的私有和thread local

        data是有区别的,这里的私有是逻辑上私有,并不意味着别的线程无法访问这些数据;而thread

        local data是线程私有的数据结构,别的线程是无法访问的。当然,不管是逻辑上私有,还是物理

        上私有,把共享数据转化成线程私有数据,就可以避免锁,避免竞争)。全局变量是共享的,而局部

        变量是私有的,所以多使用局部变量,同样可以达到无锁的目的。

  • CAS based,CAS是compare and swap,这是一个原子操作(spinlock的实现同样需要compare

        and swap,但区别是spinlock只有两个状态LOCKED和UNLOCKED,而CAS的变量可以有多个状态);

        其次,CAS的实现必须由硬件来保障(原子操作),CAS一次可以操作32 bits,也有MCAS,一次可以

        比较修改一块内存。基于CAS实现的数据结构没有一个统一,一致的实现方法,所以有时不如lock based

        的算法那么简单,直接,针对不同的数据结构,有不同的CAS实现方法,读者可以自己搜索。

lock-less的目的是减少锁的争用(contention),而不是减少锁。这个和锁的粒度(granularity)相关,锁

的粒度越小,等待的时间就越短,并发的时间就越长。

锁的争用,需要考虑不同线程在获取锁后,会执行哪些不同的动作。以session pool的分配释放为例:假设

多个线程都会访问同一个session pool,分配或者释放session。session pool是个tailq,分配在head上

进行;而释放在tail上进行。

如果多个线程同时访问session pool,需要一个spinlock来保护这个session pool。那么分配和释放两个

不同的动作,相互之间就会有争用,而且多个线程上的分配,或者释放本身也会有争用。

现在我们可以考虑分配用一个锁,释放用一个锁,生成一个双端队列,这样可以减少分配和释放之间的争用。

http://www.parallellabs.com/2010/10/25/practical-concurrent-queue-algorithm/ (参考这篇文章)。

也可以考虑用两个pool,分配一个pool,释放一个pool,在分配pool用完之后,交换两个pool的指针(这时

要考虑两个pool都是空的情况,这里只是减少了分配和释放的争用,但不能完全消除这种争用)。

不管是lock-based还是CAS-based (lock-free)的数据结构,都需要一个状态机。不同状态下,做不同的

事,而增加锁的粒度,也就是增加了状态机的数量(不是状态的数量),减小状态保护的范围。这个需要在

实践中体会。

参考资料:

1:http://en.wikipedia.org/wiki/Lock-free_and_wait-free_algorithms

2:http://yongsun.me/2010/01/%E4%BD%BF%E7%94%A8cas%E5%AE%9E%E7%8E%B0lock-free%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%B1%BB%E6%AF%94/

3:http://www.cppblog.com/johndragon/archive/2010/01/08/105207.html

4:http://kb.cnblogs.com/page/45904/

5:http://www.parallellabs.com/2010/10/25/practical-concurrent-queue-algorithm/

0
Your rating: None

Comments

实践起来很困难

前一阵写的代码正好是这个问题,当时也仔细看了冠诚的博文。是一个线程池,一个生产者添加任务,多个消费者并行领取任务。一些实践经验如下:

1、不适合设计成per-cpu data的,在那个特定场景下,不同任务的计算时间相差百倍,而且事先无法确定。轮流分配任务,可能带来高延迟,以及部分CPU空转。

2、C里面没法做CAS,除非有机器指令支持。在Java里面有专门的虚拟机指令。即便支持,看了冠诚的文章,也不敢自己写一个……

3、尝试了一下任务队列的头尾分离,对性能的改进极低。应该和我的模型有关,第一是有多个消费者在竞争,二是消费者处理任务的时间是主要瓶颈(2/3)。最后考虑到代码可维护性,以及潜在的字节对齐原子访问问题(部署在64位下),还是没有用。

4、考虑过两个池轮换,这个引入更多的问题。比如说,生产者和多个消费者如何判断当前在用哪个池子?如果引入一个全局标志,又带来了互斥问题;其他同步方法则开销更大;而各线程自动判断,在生产者还好做,消费者没想到怎么实现。如果是用交换指针的方法,指针值本身也有读写互斥问题。

这些结论应该与实际的模型和应用有关,仅供参考吧~

我的看法是,在锁和同步成为瓶颈的场景下,尝试能否用异步消息驱动,或者改造成map-reduce可能会更好。