Item 16 : 让 const 成员函数线程安全

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2023-12-01

条款16: 让const成员函数线程安全

如果我们在数学领域中工作,我们就会发现用一个类表示多项式是很方便的。在这个类中,使用一个函数来计算多项式的根是很有用的。也就是多项式的值为零的时候。这样的一个函数它不会更改多项式。所以,它自然被声明为const函数。

class Polynomial {
public:
    using RootsType =           // 数据结构保存多项式为零的值
      std::vector<double>;      // (“using” 的信息查看条款9)

    RootsType roots() const;

};

计算多项式的根是很复杂的,因此如果不需要的话,我们就不做。如果必须做,我们肯定不会只做一次。所以,如果必须计算它们,就缓存多项式的根,然后实现roots来返回缓存的值。下面是最基本的实现:

class Polynomial {
public:
    using RootsType = std::vector<double>;

    RootsType roots() const
    {
        if (!rootsAreVaild) {                // 如果缓存不可用
                                             // 计算根
            rootsAreVaild = true;            // 用`rootVals`存储它们
        }

        return rootVals;
    }

private:
    mutable bool rootsAreVaild{ false };    // initializers 的更多信息
    mutable RootsType rootVals{};           // 请查看条款7
};

从概念上讲,roots并不改变它所操作的多项式对象。但是作为缓存的一部分,它也许会改变rootValsrootsAreVaild的值。这就是mutable的经典使用样例,这也是为什么它是数据成员声明的一部分。

假设现在有两个线程同时调用Polynomial对象的roots方法:

Polynomial p;


/*------ Thread 1 ------*/      /*-------- Thread 2 --------*/
auto rootsOfp = p.roots();      auto valsGivingZero = p.roots();

这些用户代码是非常合理的。roots是const 成员函数,那就表示着它是一个读操作。在没有同步的情况下,让多个线程执行读操作是安全的。它最起码应该做到这点。在本例中却没有做到线程安全。因为在roots中,这些线程中的一个或两个可能尝试修改成员变量rootsAreVaildrootVals。这就意味着在没有同步的情况下,这些代码会有不同的线程读写相同的内存,这就是data race的定义。这段代码的行为是未定义的。

问题就是roots被声明为const,但不是线程安全的。const声明在c++11和c++98 中都是正确的(检索多项式的根并不会更改多项式的值),因此需要纠正的是线程安全的缺乏。

解决这个问题最普遍简单的方法就是-------使用互斥锁:

class Polynomial {
public:
    using RootsType = std::vector<double>;

    RootsType roots() const
    {
        std::lock_guard<std::mutex> g(m);        // lock mutex

        if (!rootsAreVaild) {                    // 如果缓存无效
                                                // 计算/存储roots
            rootsAreVaild = true;
        }

        return rootsVals;
    }                                            // unlock mutex

private:
    mutable std::mutex m;
    mutable bool rootsAreVaild { false };
    mutable RootsType rootsVals {};
};

std::mutex m被声明为mutable,因为锁定和解锁它的都是non-const函数。在roots(const成员函数)中,m将被视为const对象。 值得注意的是,因为std::mutex是一种move-only的类型(一种可以移动但不能复制的类型),所以将m添加进多项式中的副作用是使它失去了被复制的能力。不过,它仍然可以移动。

在某些情况下,互斥量是过度的(?)。例如,你所做的只是计算成员函数被调用了多少次。使用std::atomic 修饰的counter(保证其他线程视这个操作为不可分割的发生,参见item40)。(然而它是否轻量取决于你使用的硬件和标准库中互斥量的实现。)以下是如何使用std::atomic来统计调用次数。

class Point {                                    // 2D point
public:
    // noexcept的使用参考Item 14
    double distanceFromOrigin() const noexcept
    {
        ++callCount;                            // 原子的递增

        return std::sqrt((x * x) + (y * y));
    }

private:
    mutable std::atomic<unsigned> callCount{ 0 };
    double x, y;
};

std::mutex一样,std::atomicmove-only类型,所以在Point中调用Count的意思就是Point也是move-only的。

因为对std::atomic变量的操作通常比互斥量的获取和释放的消耗更小,所以你可能更倾向与依赖std::atomic。例如,在一个类中,缓存一个开销昂贵的int,你就会尝试使用一对std::atomic变量而不是互斥锁。

class Widget {
public:

    int magicValue() const
    {
        if (cacheVaild) return cachedValue;
        else {
            auto val1 = expensiveComputation1();
            auto val2 = expensiveComputation2();
            cachedValue = val1 + val2;                // 第一步
            cacheVaild = true;                        // 第二步
            return cachedVaild;
        }
    }

private:
    mutable std::atomic<bool> cacheVaild{ false };
    mutable std::atomic<int> cachedValue;
};

这是可行的,但有时运行会比它做到更加困难。考虑:

  • 一个线程调用Widget::magicValue,将cacheValid视为false,执行这两个昂贵的计算,并将它们的和分配给cachedValue
  • 此时,第二个线程调用Widget::magicValue,也将cacheValid视为false,因此执行刚才完成的第一个线程相同的计算。(这里的“第二个线程”实际上可能是其他几个线程。)

这种行为与使用缓存的目的背道而驰。将cachedValueCacheValid的顺序交换可以解决这个问题,但结果会更糟:

class Widget {
public:

    int magicValue() const
    {
        if (cacheVaild) return cachedValue;
        else {
            auto val1 = expensiveComputation1();
            auto val2 = expensiveComputation2();
            cacheVaild = true;                        // 第一步
            return cachedValue = val1 + val2;        // 第二步
        }
    }

}

假设cacheVaild是false,那么:

  • 一个线程调用Widget::magicValue,在cacheVaild 被设置成true时执行到它。
  • 在这时,第二个线程调用Widget::magicValue随后检查缓存值。看到它是true,就返回cacheValue,即使第一个线程还没有给它赋值。因此返回的值是不正确的。

这里有一个坑。对于需要同步的是单个的变量或者内存位置,使用std::atomic就足够了。 不过,一旦你需要对两个以上的变量或内存位置作为一个单元来操作的话,就应该使用互斥锁。对于Widget::magicValue是这样的。

class Widget {
public:

    int magicValue() const
    {
        std::lock_guard<std::mutex> guard(m);   // lock m
        if (cacheValid) return cachedValue;
        else {
            auto val1 = expensiveComputation1();
            auto val2 = expensiveComputation2();
            cachedValue = val1 + val2;
            cacheValid = true;
            return cachedValue;
        }
    }                                           // unlock m

private:
    mutable std::mutex m;
    mutable int cachedValue;                    // no longer atomic
    mutable bool cacheValid{ false };           // no longer atomic
};

现在,这个条款是基于,多个线程可以同时在一个对象上执行一个const成员函数这个假设的。如果你不是在这种情况下编写一个const成员函数。也就是你可以保证在对象上永远不会有多个线程执行该成员函数。再换句话说,该函数的线程安全是无关紧要的。比如,为单线程使用而设计类的成员函数的线程安全是不重要的。在这种情况下你可以避免,因使用 mutexstd::atomics所消耗的资源,以及包含它们的类只能使用移动语义带来的副作用。然而,这种单线程的场景越来越少见,而且很可能会越来越少。可以肯定的是,const成员函数应支持并发执行,这就是为什么你应该确保const成员函数是线程安全的。

应该注意的事情

  • 确保const成员函数线程安全,除非你确定它们永远不会在临界区(concurrent context)中使用。
  • std::atomic可能比互斥锁提供更好的性能,但是它只适合操作单个变量或内存位置。