ChatGPT 探讨内存屏障的意内存

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一、与 ChatGPT 探讨内存屏障的意内存

轻松的氛围,跟 ChatGPT 从内存屏障问题一直扯到CAP原理

我: 2023/4/14 17:48:09

那我可以理解为

{
shared_var = 1;
asm volatile ("sfence" ::: "memory");
asm volatile ("lfence" ::: "memory");
val = shared_var;
}

{
shared_var = 1;
asm volatile ("mfence" ::: "memory");
val = shared_var;
}

上面这两端代码等价吗

ChatGPT: 2023/4/14 17:48:41

这两段代码并不完全等价。

第一段代码是使用sfence和lfence指令来同步内存访问顺序。在写入共享变量shared_var后,sfence指令会将该写操作同步到主存中,避免缓存数据被重排或者过早地写回主存。而在读取共享变量时,lfence指令会确保所有之前的内存读取操作都已经完成,避免读取到脏数据。因此,这两个指令结合使用可以实现对共享变量的安全读写。

第二段代码则是使用mfence指令来同步内存访问顺序。mfence指令同时阻止CPU对读/写指令乱序执行,在写入共享变量和读取共享变量之间插入了一个屏障,确保写操作已经完成并写回内存后才能进行读操作。因此,这个指令可以实现对共享变量的安全读写。

虽然这两段代码的目的相同,都是为了实现对共享变量的安全读写,但它们的实现方式不同。使用sfence和lfence指令可以实现更细粒度的同步,避免了不必要的内存屏障,因此通常比mfence指令的执行效率更高。但需要注意的是,不同的CPU架构可能对这些指令的执行效果有所不同,因此在实际使用时需要进行测试和验证。

我:2023/4/14 17:50:05

从用户的角度看来一样的吧

ChatGPT:2023/4/14 17:50:22

从用户的角度来看,这两段代码确实可以实现相同的功能。它们都使用了不同的内存屏障指令来同步内存访问顺序,以避免出现并发访问共享变量时的问题。

然而,这两个指令的底层实现机制是不同的,并且在不同的CPU架构上可能会有所不同。使用sfence和lfence指令可以实现更细粒度的同步,并且在一些CPU架构上可能比mfence指令的执行效率更高。因此,在实际编程中需要根据具体情况来选择合适的内存屏障指令,以达到最优的性能和正确性。

以上是通过 ChatGPT 学习内存屏障的过程。

二、 解读与总结

也就说, asm volatile (“mfence” ::: “memory”); 这条内存读写屏障,之所以难以理解,是因为他把两种场景用到的两条指令合并成一条指令,从而导致晦涩难懂。

单独理解

asm volatile (“sfence” ::: “memory”);

asm volatile (“lfence” ::: “memory”);

就简单很多了。
首先,我们知道对于共享变量,线程用的内存包括,本地内存,主内存。

  • 如果,希望数据马上写穿 write through 到主内存,
    则写完之后执行

    asm volatile (“sfence” ::: “memory”);

  • 如果,希望数据重新到主内存读取最新值,
    则读之前执行

    asm volatile (“lfence” ::: “memory”);

  • 如果又是读,又是写

{
shared_var = 1;
asm volatile ("sfence" ::: "memory");
asm volatile ("lfence" ::: "memory");
val = shared_var;
}

即,等价于

{
shared_var = 1;
asm volatile ("mfence" ::: "memory");
val = shared_var;
}

现在回头再理解内存屏障指令,再结合对Java内存模型(java memory model) 就清晰多了吧。

asm volatile (“mfence” ::: “memory”);

这条指令无非就是考察我们是否认识 : “内存屏障”问题的本质就是“缓存同步”问题。

缓存同步,关注的是一致性与实时性之间的取舍(CAP原理)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-435130.html

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