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# 线程同步：Atomic原子类型与内存顺序
`Mutex`用起来简单，但是无法并发读，`RwLock`可以并发读，但是使用场景较为受限且性能不够，那么有没有一种全能性选手呢？ 欢迎我们的`Atomic`闪亮登场。

从Rust1.34版本后，就正式支持原子类型。原子指的是一系列不可被CPU上下文交换的机器指令，这些指令组合在一起就形成了原子操作。在多核CPU下，当某个CPU核心开始运行原子操作时，会先暂停其它CPU内核对内存的操作，以保证原子操作不会被其它CPU内核所干扰。

由于原子操作是通过指令提供的支持，因此它的性能相比锁和消息传递会好很多。相比较于锁而言，原子类型不需要开发者处理加锁和释放锁的问题，同时支持修改，读取等操作，还具备较高的并发性能，几乎所有的语言都支持原子类型。

可以看出原子类型是无锁类型，但是无锁不代表无需等待，因为原子类型内部使用了`CAS`循环，当大量的冲突发生时，该等待还是得[等待](./thread.md#多线程的开销)！但是总归比锁要好。

> CAS全称是Compare and swap, 它通过一条指令读取指定的内存地址，然后判断其中的值是否等于给定的前置值，如果相等，则将其修改为新的值


## 使用Atomic作为全局变量
原子类型的一个常用场景，就是作为全局变量来使用:
```rust
use std::ops::Sub;
use std::sync::atomic::{AtomicU64, Ordering};
use std::thread::{self, JoinHandle};
use std::time::Instant;

const N_TIMES: u64 = 10000000;
const N_THREADS: usize = 10;

static R: AtomicU64 = AtomicU64::new(0);

fn add_n_times(n: u64) -> JoinHandle<()> {
    thread::spawn(move || {
        for _ in 0..n {
            R.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);
        }
    })
}

fn main() {
    let s = Instant::now();
    let mut threads = Vec::with_capacity(N_THREADS);

    for _ in 0..N_THREADS {
        threads.push(add_n_times(N_TIMES));
    }

    for thread in threads {
        thread.join().unwrap();
    }

    assert_eq!(N_TIMES * N_THREADS as u64, R.load(Ordering::Relaxed));

    println!("{:?}",Instant::now().sub(s));
}
```

以上代码启动了数个线程，每个线程都在疯狂对全局变量进行加1操作, 最后将它与`线程数 * 加1次数`进行比较，如果发生了因为多个线程同时修改导致了脏数据，那么这两个必将不相等。好在，它没有让我们失望，不仅快速的完成了任务，而且保证了100%的并发安全性。

当然以上代码的功能其实也可以通过`Mutex`来实现，但是后者的强大功能是建立在额外的性能损耗基础上的，因此性能会逊色不少:
```console
Atomic实现：673ms
Mutex实现: 1136ms
```

可以看到`Atomic`实现会比`Mutex`快**41%**，实际上在复杂场景下还能更快(甚至达到4倍的性能差距)！

还有一点值得注意: **和`Mutex`一样，`Atomic`的值具有内部可变性**，你无需将其声明为`mut`：
```rust
use std::sync::Mutex;
use std::sync::atomic::{Ordering, AtomicU64};
 
struct Counter {
    count: u64
}
 
fn main() {
    let n = Mutex::new(Counter {
        count: 0
    });
 
    n.lock().unwrap().count += 1;
 
    let n = AtomicU64::new(0);
 
    n.fetch_add(0, Ordering::Relaxed);
}
```

这里有一个奇怪的枚举成员`Ordering::Relaxed`, 看上去很像是排序作用，但是我们并没有做排序操作啊？实际上它用于控制原子操作使用的**内存顺序**。

## 内存顺序
内存顺序是指CPU在访问内存时的顺序，该顺序可能受以下因素的影响：

- 代码中的先后顺序
- 编译器优化导致在编译阶段发生改变(内存重排序reordering)
- 运行阶段因CPU的缓存机制导致顺序被打乱

#### 编译器优化导致内存顺序的改变
对于第二点，我们举个例子：
```rust
static mut X: u64 = 0;
static mut Y: u64 = 1;

fn main() {
    ...     // A

    unsafe {
        ... // B
        X = 1;
        ... // C
        Y = 3;
        ... // D
        X = 2;
        ... // E
    }
}
```

假如在`C`和`D`代码片段中，根本没有用到`X = 1`，那么编译器很可能会将`X = 1`和`X = 2`进行合并:
```rust
 ...     // A
 
unsafe {
    ... // B
    X = 2;
    ... // C
    Y = 3;
    ... // D
    ... // E
}
```

若代码`A`中创建了一个新的线程用于读取全局静态变量`X`，则该线程将无法读取到`X = 1`的结果，因为在编译阶段就已经被优化掉。

#### CPU缓存导致的内存顺序的改变
假设之前的`X = 1`没有被优化掉，并且在代码片段`A`中有一个新的线程:
```console
initial state: X = 0, Y = 1
 
THREAD Main     THREAD A
X = 1;          if X == 1 {
Y = 3;              Y *= 2;
X = 2;          }
```

我们来讨论下以上线程状态下，`Y`最终的可能值(可能性依次降低):

- `Y = 3`: 线程`Main`运行完后才运行线程`A`，或者线程`A`运行完后再运行线程`Main`
- `Y = 6`: 线程`Main`的`Y = 3`运行完，但`X = 2`还没被运行， 此时线程A开始运行`Y *= 2`, 最后才运行`Main`线程的`X = 2`
- `Y = 2`: 线程`Main`正在运行`Y = 3`还没结束，此时线程`A`正在运行`Y *= 2`, 因此`Y`取到了值1，然后`Main`的线程将`Y`设置为3， 紧接着就被线程`A`的`Y = 2`所覆盖
- `Y = 2`: 上面的还只是一般的数据竞争，这里虽然产生了相同的结果`2`，但是背后的原理大相径庭: 线程`Main`运行完`Y = 3`，但是CPU缓存中的`Y = 3`还没有被同步到其它CPU缓存中，此时线程`A`中的`Y *= 2`就开始读取`Y`，结果读到了值`1`，最终计算出结果`2`

甚至更改成:
```console
initial state: X = 0, Y = 1
 
THREAD Main     THREAD A
X = 1;          if X == 2 {
Y = 3;              Y *= 2;
X = 2;          }
```

还是可能出现`Y=2`，因为`Main`线程中的`X`和`Y`被同步到其它CPU缓存中的顺序未必一致。

#### 限定内存顺序的5个规则
在理解了内存顺序可能存在的改变后，你就可以明白为什么Rust提供了`Ordering::Relaxed`用于限定内存顺序了，事实上，该枚举有5个成员:
- **Relaxed**， 这是最宽松的规则，它对编译器和CPU不做任何限制，可以乱序
- **Release**，设定内存屏障(Memory barrier)，指定屏障之前的数据不能被重新排序
- **Acquire**, 设定内存屏障，指定屏障之后的数据不能被重新排序，往往和`Release`在不同线程中联合使用
- **AcqRel**, **Acquire**和**Release**的结合，同时拥有它们俩提供的保证。比如你要对一个 `atomic` 自增 1，同时希望该操作之前和之后的读取或写入操作不会被重新排序
- **SeqCst**， `SeqCst`就像是`AcqRel`的加强版，它不管原子操作是属于读取还是写入的操作，只要某个线程有用到`SeqCst`的原子操作，线程中该`SeqCst`操作前的数据操作绝对不会被重新排在该`SeqCst`操作之后，且该`SeqCst`操作后的数据操作也绝对不会被重新排在`SeqCst`操作前。

这些规则由于是系统提供的，因此其它语言提供的相应规则也大同小异，大家如果不明白可以看看其它语言的相关解释。

#### 内存屏障的例子
下面我们以`Release`和`Acquire`为例，使用它们构筑出一对内存屏障，防止编译器和CPU将屏障前(Release)和屏障后(Acquire)中的数据操作重新排在屏障围成的范围之外:
```rust
use std::thread::{self, JoinHandle};
use std::sync::atomic::{Ordering, AtomicBool};
 
static mut DATA: u64 = 0;
static READY: AtomicBool = AtomicBool::new(false);
 
fn reset() {
    unsafe {
        DATA = 0;
    }
    READY.store(false, Ordering::Relaxed);
}
 
fn producer() -> JoinHandle<()> {
    thread::spawn(move || {
        unsafe {
            DATA = 100;                                 // A
        }
        READY.store(true, Ordering::Release);           // B: 内存屏障 ↑
    })
}
 
fn consumer() -> JoinHandle<()> {
    thread::spawn(move || {
        while !READY.load(Ordering::Acquire) {}         // C: 内存屏障 ↓
 
        assert_eq!(100, unsafe { DATA });               // D
    })
}
 
 
fn main() {
    loop {
        reset();
 
        let t_producer = producer();
        let t_consumer = consumer();
 
        t_producer.join().unwrap();
        t_consumer.join().unwrap();
    }
}
```

原则上，`Acquire`用于读取，而`Release`用于写入。但是由于有些原子操作同时拥有读取和写入的功能，此时就需要使用`AcqRel`来设置内存顺序了。在内存屏障中被写入的数据，都可以被其它线程读取到，不会有CPU缓存的问题。


## 多线程中使用Atomic

在多线程环境中要使用`Atomic`需要配合`Arc`：
```rust
use std::sync::Arc;
use std::sync::atomic::{AtomicUsize, Ordering};
use std::{hint, thread};

fn main() {
    let spinlock = Arc::new(AtomicUsize::new(1));

    let spinlock_clone = Arc::clone(&spinlock);
    let thread = thread::spawn(move|| {
        spinlock_clone.store(0, Ordering::SeqCst);
    });

    // 等待其它线程释放锁
    while spinlock.load(Ordering::SeqCst) != 0 {
        hint::spin_loop();
    }

    if let Err(panic) = thread.join() {
        println!("Thread had an error: {:?}", panic);
    }
}
```


## Atomic能替代锁吗
那么原子类型既然这么全能，它可以替代锁吗？答案是不行：

- 对于复杂的场景下，锁的使用简单粗暴，不容易有坑
- `std::sync::atomic`包中仅提供了数值类型的原子操作：`AtomicBool`, `AtomicIsize`, `AtomicUsize`, `AtomicI8`, `AtomicU16`等，而锁可以应用于各种类型
- 在有些情况下，必须使用锁来配合，例如上一章节中使用`Mutex`配合`Condvar`


## Atomic的应用场景
事实上，`Atomic`虽然对于用户不太常用，但是对于高性能库的开发者、标准库开发者都非常常用，它是并发原语的基石，除此之外，还有一些场景适用：

- 无锁(lock free)数据结构
- 全局变量，例如全局自增ID, 在后续章节会介绍
- 跨线程计数器，例如可以用于统计指标

以上列出的只是`Atomic`适用的部分场景，具体场景需要大家未来根据自己的需求进行权衡选择。