自旋的后果

同一份计算任务，时间 (CPU cycles) 和空间 (内存占用) 会随处理器数量的增长而变化。

Scalability: 性能的新维度

严谨的统计很难

• CPU 动态功耗
• 系统中的其他进程
• 超线程
• NUMA
• ……

Benchmarking crimes by Gernot Heiser

自旋锁的使用场景

操作系统内核的并发数据结构 (短临界区)

• 临界区几乎不 “拥堵”，迅速结束

Kernel 里有 ~180K 个并发控制函数调用！

• 自旋锁当然不 scale
• An analysis of Linux scalability to many cores
  • 怎么办？

观察

许多操作系统内核对象具有 “read-mostly” 特点

例子

• 路由表
  • 每个数据包都要读
  • 网络拓扑改变时才变更
• 用户和组信息
  • 无时不刻在检查 (Permission Denied)
  • 但几乎从不修改用户

一个非常聪明的想法：Read-copy-update

Counter *c_current;

int get() {
    // Read
    Counter *c = c_current;
    return c->sum;
}

void increment() {
    SPIN_LOCKED {
        // Copy
        Counter *c = alloc_counter();
        c->sum = c_current->sum + 1;
        smp_wmb(); // Memory barrier

        // Update
        c_current = c;
    }
}

讨论

改写 = 复制

• 任何对象都可以复制！
  • (甚至可以只复制改变的部分)
  • 例子：链表
• 允许某一时刻，不同 CPU “看到” 不同版本

何时回收旧版本？

• 旧版本对象会存在一个 “graceful period”
• 直到某个时刻，所有 CPU read 都会访问到新版本
  • 怎么准确地找到这个时间点？

Linux 内核的复杂性 (不建议新手碰的原因)