背景：

并发编程，多核、多线程的情况下，线程安全性问题都是一个无法回避的难题。虽然我们可以用到CAS,互斥锁，消息队列，甚至分布式锁来解决，但是对于锁的底层实现，这次课程，我们想更深入的来分析和探讨锁的底层原理，以便更好地理解和掌握并发编程。

大纲：

1.并发编程与锁
2.缓存和一致性协议MESI
3.CPU/缓存与锁

4.常见锁总结

1 并发编程与锁

我们写的各种应用系统，像网络编程，基本上都是并发编程，不论是多进程还是多线程，亦或是协程、队列的方式，也都是并发编程的范畴。并发编程中，在多核操作系统中，多线程的时候，就会出现**线程安全性**问题，有的也说**并发安全性**问题。这种问题，都是因为对共享变量的并发读写引起的数据不一致问题。所以，在并发编程中，就会经常用到锁，当然也可能使用队列或者单线程的方式来处理共享数据。
我们先来还原一下具体的问题，然后再用不同的方法来处理它们。

线程安全性问题1

并发编程与锁的底层原理 - 图1
代码中共享变量num是一个简单的计数器，main主线程启动了两个协程，分别循环一万次对num进行递增操作。正常情况下，预期的结果应该是1w+1w=2w，但是，在并发执行的情况下，最终的结果只有10891，离2w差的好多。
典型应用场景：

1 库存数量扣减
2 投票数量递增
并发安全性问题：
num+ +是三个操作（读、改、写），不满足原子性
并发读写全局变量，线程不安全

线程安全性问题2

代码中共享变量list作为一个数据集合，由两个协程并发的循环append数据进去。同样是每个协程执行一万次，正常情况下，预期的list长度应该是2w，但是，在并发执行下，结果却可能连1w都不到。
具体的原因，大家可以思考下，为什么并发执行的情况下，2个协程，竟然list长度还小于1w呢？
典型应用场景：
1 发放优惠券
2 在线用户列表
并发安全性问题：
append(list, i) 内部是一个复杂的数组操作函数
并发读写全局变量，线程不安全

问题修复

通过WaitGroup将两个协程分开执行，第一个执行完成再执行第二个，避免并发执行，串行化两个任务。

通过互斥锁，在数字递增的前后加上锁的处理，数值递增操作时互斥。

针对int64的数字指针递增操作，可以利用atomic.AddInt64原子递增方法来处理。
当然还会有更多的实现方法，但是内部的实现原理也都类似，原子操作，避免对共享数据的并发读写。

并发编程的几个基础概念
概念1：并发执行不一定是并行执行。
概念2：单核CPU可以并发执行，不能并行执行。
概念3：单进程、单线程，也可以并发执行。
并行是同一时刻的多任务处理，并发是一个时间段内（1秒、1毫秒）的多任务处理。
区别并发和并行，多核的并行处理涉及到多核同时读写一个缓存行，所以很容易出现数据的脏读和脏写；单核的并发处理中因为任务内部的中间变量，所以有可能存在脏写的情况。

锁的作用
避免并行运算中，共享数据读写的安全性问题。
并行执行中，在锁的位置，同时只能有一个程序可以获得锁，其他程序不能获得锁。
锁的出现，使得并行执行的程序在锁的位置串行化执行。
多核、分布式运算、并发执行，才会需要锁。

不用锁，也可以实现同样效果？
```
单线程串行化执行，队列式，CAS。
——不要通过共享内存来通信，而应该通过通信来共享内存
```
锁的底层实现类型
1 锁内存总线，针对内存的读写操作，在总线上控制，限制程序的内存访问
2 锁缓存行，同一个缓存行的内容读写操作，CPU内部的高速缓存保证一致性
锁，作用在一个对象或者变量上。现代CPU会优先在高速缓存查找，如果存在这个对象、变量的缓存行数据，会使用锁缓存行的方式。否则，才使用锁总线的方式。
速度，加锁、解锁的速度，理论上就是高速缓存、内存总线的读写速度，它的效率是非常高的。而出现效率问题，是在产生冲突时的串行化等待时间，再加上线程的上下文切换，让多核的并发能力直线下降。

2 缓存和一致性协议MESI
```
英文首字母缩写，也就是英文环境下的术语、俚语、成语，新人理解和学习有难度，但是，掌握好了既可以省事，又可以缩小文化差距。
另外就是对英文的异形化，也类似汉字的变形体，“表酱紫”，“蓝瘦香菇”，老外是很难懂得，反之一样。
```
MESI“生老病死”缓存行的四种状态
M: modify 被修改，数据有效，cache和内存不一致
E: exclusive 独享，数据有效，cache与内存一致
S: shared 共享，数据有效，cache与内存一致，多核同时存在
I: invalid 数据无效
F: forward 向前(intel)，特殊的共享状态，多个S状态，只有一个F状态，从F高速缓存接受副本
　　当内核需要某份数据时，而其它核有这份数据的备份时，本cache既可以从内存中导入数据，也可以从其它cache中导入数据(Forward状态的cache)。

四种状态的更新路线图

高效的状态： E, S
低效的状态： I, M
　　这四种状态，保证CPU内部的缓存数据是一致的，但是，并不能保证是强一致性。
　　每个cache的控制器不仅知道自己的读写操作，而且也要监听其它cache的读写操作。

缓存的意义
1 时间局部性：如果某个数据被访问，那么不久还会被访问
2 空间局部性：如果某个数据被访问，那么相邻的数据也很快可能被访问
局限性：空间、速度、成本
更大的缓存容量，需要更大的成本。更快的速度，需要更大的成本。均衡缓存的空间、速度、成本，才能更有市场竞争力，也是现在我们看到的情况。当然，随着技术的升级，成本下降，空间、速度也就能继续稳步提高了。

缓存行，64Byte的内容

缓存行的存储空间是64Byte（字节），也就是可以放64个英文字母，或者8个int64变量。
注意伪共享的情况——56Byte共享数据不变化，但是8Byte的数据频繁更新，导致56Byte的共享数据也会频繁失效。
解决方法：缓存行的数据对齐，更新频繁的变量独占一个缓存行，只读的变量共享一个缓存行。

3 CPU/缓存与锁
锁的底层实现原理，与CPU、高速缓存有着密切的关系，接下来一起看看CPU的内部结构。

CPU与计算机结构

内核独享寄存器、L1/L2，共享L3。在早先时候只有单核CPU，那时只有L1和L2，后来有了多核CPU，为了效率和性能，就增加了共享的L3缓存。
多颗CPU通过QPI连接。再后来，同一个主板上面也可以支持多颗CPU，多颗CPU也需要有通信和控制，才有了QPI。
内存读写都要通过内存总线。CPU与内存、磁盘、网络、外设等通信，都需要通过各种系统提供的系统总线。

CPU流水线

CPU流水线，里面还有异步的LoadBuffer,
Store Buffer, Invalidate Queue。这些缓冲队列的出现，更多的异步处理数据，提高了CPU的数据读写性能。
CPU为了保证性能，默认是宽松的数据一致性。

编译器、CPU优化

编译器优化：重排代码顺序，优先读操作（读有更好的性能，因为cache中有共享数据，而写操作，会让共享数据失效）
CPU优化：指令执行乱序（多核心协同处理，自动优化和重排指令顺序）

编译器、CPU屏蔽
优化屏蔽：禁止编译器优化。按照代码逻辑顺序生成二进制代码，volatile关键词
内存屏蔽：禁止CPU优化。防止指令之间的重排序，保证数据的可见性，store barrier, load barrier, full barrier
写屏障：阻塞直到把Store Buffer中的数据刷到Cache中
读屏障：阻塞直到Invalid Queue中的消息执行完毕
全屏蔽：包括读写屏障，以保证各核的数据一致性
Go语言中的Lock指令就是一个内存全屏蔽同时禁止了编译器优化。

x86的架构在CPU优化方面做的相对少一些，只是针对“写读”的顺序才可能调序。

加锁，加了些什么？
禁止编译器做优化（加了优化屏蔽）
禁止CPU对指令重排（加了内存屏蔽）
针对缓存行、内存总线上的控制
冲突时的任务等待队列

4 常见锁总结
```
最后，我们一起来看看常见的自旋锁、互斥锁、条件锁、读写锁的实现逻辑，以及在Go源码中，是如何来实现的CAS/atomic.AddInt64和Mutext.Lock方法的。
```
自旋锁

只要没有锁上，就不断重试。
如果别的线程长期持有该锁，那么你这个线程就一直在 while while while 地检查是否能够加锁，浪费 CPU 做无用功。
优点：不切换上下文；
不足：烧CPU；
适用场景：冲突不多，等待时间不长的情况下，或者少次数的尝试自旋。

互斥锁

操作系统负责线程调度，为了实现「锁的状态发生改变时再唤醒」就需要把锁也交给操作系统管理。
所以互斥器的加锁操作通常都需要涉及到上下文切换，操作花销也就会比自旋锁要大。
优点：简单高效；
不足：冲突等待时的上下文切换；
适用场景：绝大部分情况下都可以直接使用互斥锁。

条件锁

它解决的问题不是「互斥」，而是「等待」。
消息队列的消费者程序，在队列为空的时候休息，数据不为空的时候（条件改变）启动消费任务。
条件锁的业务针对性更强。

读写锁

内部有两个锁，一个是读的锁，一个是写的锁。
如果只有一个读者、一个写者，那么等价于直接使用互斥锁。
不过由于读写锁需要额外记录读者数量，花销要大一点。
也可以认为读写锁是针对某种特定情景（读多写少）的「优化」。
但个人还是建议忘掉读写锁，直接用互斥器。
试用场景：读多写少，而且读的过程时间较长，可以通过读写锁，减少读冲突时的等待。

无锁操作CAS
```
Compare And Swap 比较并交换，类似于将 num+ + 的三个指令合并成一个指令 CMPXCHG，保证了操作的原子性。
```
为了保证顺序一致性和数据强一致性，还需要有一个LOCK指令。
源码，参见 runtime/internal/atomic/asm_amd64.s

LOCK指令的作用就是禁止编译器优化，同时加上内存全屏障，可以保证LOCK指令之后的一个指令执行时的数据强一致性和可见性。

数字的原子递增操作 atomic.AddInt64
```
在原始指针数字的基础上，原子性递增 delta 数值，并且返回递增后的结果值。
源码1，参见 sync/atomic/asm.s
```
XADDQ 数据交换，数值相加，写入目标数据
ADDQ 数值相加，写入目标数据
在XADDQ之前加上LOCK指令，保证这个指令执行时的数据强一致性和可见性。
源码2，参见 runtime/internal/atomic/asm_amd64.s

互斥锁操作 sync.Mutex.Lock

源码，参见 sync/mutex.go
大概的源码处理逻辑如下：
1 通过CAS操作来竞争锁的状态 &m.state；
2 没有竞争到锁，先主动自旋尝试获取锁 runtime_canSpin 和 runtime_doSpin (原地烧CPU)；
3 自旋尝试失败，再次CAS尝试获取锁；
4 runtime_SemacquireMutex 锁请求失败,进入休眠状态,等待信号唤醒后重新开始循环；
5 m.state等待队列长度（复用的int32位数字，第一位是锁的状态，后31位是锁的等待队列长度计数器）；