我在研究Michael
但我在我的代码中产生了一个竞赛,并认为算法中可能存在竞赛。
我在这里阅读了论文:简单、快速和实用的非阻塞和阻塞并发队列算法,原始的取消排队伪代码如下:
dequeue(Q: pointer to queue_t, pvalue: pointer to data type): boolean
D1: loop // Keep trying until Dequeue is done
D2: head = Q->Head // Read Head
D3: tail = Q->Tail // Read Tail
D4: next = head.ptr->next // Read Head.ptr->next
D5: if head == Q->Head // Are head, tail, and next consistent?
D6: if head.ptr == tail.ptr // Is queue empty or Tail falling behind?
D7: if next.ptr == NULL // Is queue empty?
D8: return FALSE // Queue is empty, couldn't dequeue
D9: endif
// Tail is falling behind. Try to advance it
D10: CAS(&Q->Tail, tail, <next.ptr, tail.count+1>)
D11: else // No need to deal with Tail
// Read value before CAS
// Otherwise, another dequeue might free the next node
D12: *pvalue = next.ptr->value
// Try to swing Head to the next node
D13: if CAS(&Q->Head, head, <next.ptr, head.count+1>)
D14: break // Dequeue is done. Exit loop
D15: endif
D16: endif
D17: endif
D18: endloop
D19: free(head.ptr) // It is safe now to free the old node
D20: return TRUE // Queue was not empty, dequeue succeeded
在我看来,比赛是这样的:
对于线程1,我的C代码总是在D4崩溃。
有人能指出我的错误并给出一些解释吗?
这实际上是自MS队列的作者之一Maged Michael引入Hazard Pointers[1]以来多年来一直在探索的非阻塞内存回收问题。
危险指针允许线程保留块,以便其他线程在完成之前不会真正回收它们。但是,此机制会产生不平凡的性能开销。
还有许多基于时代的填海变体,如RCU[2,3],以及最近的基于间隔的填海(IBR)[4]。它们通过保留时代来避免免费使用,并且比危险指针更快。据我所知,基于时代的填海被广泛采用来处理这个问题。
你可以看看下面提到的这些论文,了解更多细节。基于区间的内存回收的论文有很多背景讨论。
这是非阻塞数据结构中的一个普遍问题,我们通常不认为它是数据结构本身的错误——毕竟它只发生在使用手动内存管理的语言中,比如C/C,而不是像Java(顺便说一句,迈克尔
参考:
[1] 危险指针:无锁对象的安全内存回收,Maged M.Michael,IEEE并行和分布式系统事务,2004年。
[2]用于无锁同步的内存回收性能,Thomas E. Hart等人,并行和分布式计算杂志,2007年。
[3]阅读副本更新,Paul E. McKenney等人,渥太华Linux研讨会,2002年。
[4]基于区间的内存回收,郝森文等,第23届ACM SIGPLAN并行编程原理与实践研讨会(PPoPP)论文集,2018。
谢谢你,非常有趣的主题!这看起来绝对像一个错误,但是这篇论文的一位作者断言,他们的Free()不是我们都生活在一起的正常的Free(),而是一些神奇的Free(),所以没有错误。太棒了。
见https://web.archive.org/web/20190905090735/http://blog.shealevy.com/2015/04/23/use-after-free-bug-in-maged-m-michael-and-michael-l-scotts-non-blocking-concurrent-queue-algorithm/
希望没有人在没有彻底分析的情况下将其投入生产。
在github上,您可以查看到存储库的流量,如下所示: 现在我的问题是关于克隆体和独特克隆体的巨大差异。如果我对此理解正确的话,那就意味着4919人创造了22.374个克隆人。为什么有些人会克隆一个存储库这么多次? 我的实际回购看起来不那么令人印象深刻,但差异仍然很大。(150ish克隆大约30个唯一克隆,所以每个克隆者取5个克隆)。 这让我想知道什么算克隆。如果它是相关的,那么它是针对go库的,
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