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实用同步原语伸缩技术
如何设计高性能的锁定原语
原文:Scalability Techniques for Practical Synchronization Primitives 作者:Davidlohr Bueso, SUSE Labs 译者:Chen Jie
译之前言
随着多核的普及,程序越趋并发设计,并发间的同步效率问题逐渐突出。SUSE 实验室的 Davidlohr Bueso 最近总结了内核锁用到的伸缩性技术:Scalability Techniques for Practical Synchronization Primitives,本文为其翻译。
正文
在理想世界中,程序应随硬件扩充而自动伸缩。然在实践中,不仅未见伸缩,反而在扩充后常见性能退化。
性能和伸缩性 可以是个含糊不清的术语,但当问题集中于软件栈较底层时,它显得不是那么明显。这仅是因为评估某个性能退化问题时,需考虑的因素的数量。如此,在并发多线程程序中,例如操作系统内核、管理程序(hypervisors)以及数据库引擎,不合理地使用硬件资源可能会被坑得很惨。
这些对于软件栈上层的应用而言,表现为性能问题。一个明显的例子:为共享内存系统而设计和实现同步原语(锁)。锁通过互斥,为多线程并发执行提供安全正确的上下文。为实现串行化,通常需要硬件支持,例如 CAS (compare-and-swap),fetch-and-add 以及算数指令(arithmetic instructions)等原子操作。虽然此中细节在不同的缓存一致性架构上,表现各不相同,但原子操作会在内存总线上广播更新:更新共享变量在各核上缓存的副本,强制 cache-line 作废 —— 这会增加 cache-line 未命中的情形。软件工程师经常滥用这些原语,。
锁的正确性和性能依赖于其下硬件,故设计锁定算法时,要充分考虑伸缩性和硬件。糟糕的是,在实际编写软件中,很少这么做。
这年头,多核 NUMA(non-uniform memory access)系统越做越“大”,而实现不佳的锁便越显其衰。性能的衰退,不仅因锁设计不佳,更在于锁的使用上 —— 即供多数开发者直接操作的、数据串行访问的锁用案。这是个在数十年研究后的今天,已被周知的事实。虽说近期有些新技术,如锁省略(lock elision)和事务内存(transactional memory),对一线开发者而言,并发、并行编程及同步问题仍是极富挑战的课题10。
多说一句,事务内存系统,例如 TSX(Transactional Synchronization Extensions),在事务失败时,仍需跑一个使用普通锁的备选代码路径,故上述挑战绝不会短期内消失。另外,一个事务系统并不保证具体过程中不发生饿死,故在普通的锁定方案中,从来不是一个可行项。由此带来的复杂性,不仅会导致系统缺乏伸缩性,也在整体性能中存在瓶颈。先前工作告诉我们,用一个糟糕的、非伸缩的锁的实现,会在核数增加时付出怎样的代价2。性能的陡降可能很突然就开始了,就在某个点上加了一些核后。性能和伸缩性问题,不仅仅模拟负载和基准评测中有,现实软件同样有。
近期,在大型高端服务器上,Linux 内核的锁伸缩性问题,取得重大进展3。许多问题和解法,对类似系统软件有着借鉴意义。本文阐述通用的思路,及更宽系统语境下习得的经验,希望能有所帮助。当然,锁在任何共享内存的系统上都很重要,关注优化也不能忘了更重要的:如何用好锁,以及明白哪些数据需要串行化访问。
混搭锁模型和乐观旋等
锁定原语,在无法立即锁定时通常有两类行为:忙等待 或 阻塞。若锁定的时间很短,例如串行化引用计数操作,最好采用让 CPU 忙等待 而不是代价更大的 阻塞式。忙等待通常实现为循环执行 CAS 调用,直到条件成立。另一种阻塞式,则是进行阻塞,直到条件成立。该方式的开销和延时更高,并且通常的,严格依赖操作系统内核的调度器。于是,线程调度策略越来越在乎前次执行,位于软件栈哪一层,例如硬件,内核还是各个用户空间层。不同调度策略对锁的公平性和确定性有很大影响。
实现可睡眠锁的另一要点,是避免“颠簸”现象。一线开发人员应当考虑,锁激烈竞争情形时的系统表现。忙等待式的名例,就是内存屏障(memory barriers)和自旋锁(spinlocks)。阻塞机制常常包含 信号量 和 监听者们。以 Linux 内核为例,有三种主要的睡眠信号量: mutexes(binary) 和另两种计数的信号量,后者的一个广泛使用的变种就是 读者和写者。
使用混搭模型,是一种取各型锁的优点,避其缺点的常见方式。其目标在于尽可能推迟阻塞,在此之前保持乐观忙等直到锁获得。判定何时进行阻塞影响着性能。判定算法需在各种工作负载下表现均衡,但各负载的受益点也许不同。换言之,对于明确需要睡眠锁的情况下,大部分情况下无需忙等太长才发现其实需要阻塞。另外,对于通用锁定原语而言,应确保使用者无法影响其算法行为。设计较差的锁定 APIs 可能导致之后不可预测,例如当锁被重度使用时。一个设计优异的锁接口应呈现简洁性。
Linux 内核有一个“锁的所有者”概念,即指向当前持有本锁的任务的指针。由此两重好处:作为关键数据决定何时停止旋等;同时有助调试,例如用于死锁检测。类似的策略可追溯到 1975 年,那时,锁所有关系的概念在数据库中被首次提出8。由于维护锁的所有关系有开销,实现者可以放弃可重入锁,该锁通常还需用到一个计数域15。
乐观旋等背后的基本原理是,若持有锁的线程正在运行,那么该线程大概会很快释放该锁。在实践中,Linux 内核中最常用的两类锁,mutex 和 rw_semaphore(读者-写者信号量),在获取锁过程中,依据当前状态,分为 3 路径12:
- 快速路径 Fastpath 。首先尝试原子指令(fetch_and_add 或 原子减),修改内部计数来获取锁。实现的逻辑与架构相关,x86-64 上的 mutex 的锁定和解锁操作的 fastpath 仅有两条指令,如下:
0000000000000e10 : e21: f0 ff 0b lock decl (%rbx) e24: 79 08 jns e2e 0000000000000bc0 : bc8: f0 ff 07 lock incl (%rdi) bcb: 7f 0a jg bd7
中间路径 Midpath (即乐观旋等)。锁的所有者运行期间,且无更高优先级任务就绪待运行,便进行旋等。旋等的线程们由 MSC 锁来安排排队,确保只有一个旋等线程能完成锁定。
慢路径 Slowpath 。作为最后一招,即前两招过后,仍然未取得锁,任务便进入等待队并睡眠,直至在解锁的代码路径中被唤醒。
混搭的锁仍可能阻塞,故上述这些原语只能用在可睡眠的上下文中。乐观旋等在操作系统内核 Linux 和 Solaris 中被证实有效。即便是今天,延后任何形式的阻塞开销,对系统软件仍有重大性能影响。在某个 Linux VFS(Virtual File System)create+unlink 微测试中性能完爆 mutexes —— 日常桌面系统上测得乐观旋等带来了 3.5 倍吞吐量提升。类似的,在 AIM7 负载中,采用混搭锁定的 rw_semaphores 带来了 1.8 倍吞吐量提升3。
Linux 内核中,rw_semaphores 和 mutexes 之间一个显著的差别在于如何处理锁的所有者。相比互斥锁,共享锁中的所有关系变得模糊不清。在既有读者也有写者的工作负载中,乐观旋等可能让写者旋等太久 —— 此时多个读者持有锁,故不是旋等单个“所有者”。解决的策略存在,例如使用启发式和魔数来决定何时停止旋等读者。读者的“所有关系”实现需要些小窍门,由此给乐观旋等的 fastpath 中带来了额外的开销和复杂性。更多的,在锁定原语实现中使用魔数,可能带来意外后果,故轻易不能用。启发式,正如其含义,正常情形下有损性能,只在特殊场景下起作用。伸缩性不是为 1% 情形进行优化,而不考虑此外 99% 情形。另外,解决竞争的实际来源是一个有效的替代方案,而不是把原语搞得特别复杂。
锁伸缩性差的原因
我们常会探究某个时刻下,锁性能太差的诸多因素。这些因素的影响,在每个系统及工作负载中千变万化。这些因素及锁的属性,可按照软件工程层级进行划分:实现者,设计和实现锁定原语;和用户,在并行和并发工作负载/算法中严谨地使用锁。
临界区的长度 。减少临界区的长度定能缓解锁的竞态。这当中锁实现采用什么样的原语,来串行化并发多线程访问,对性能而言至关重要。持有锁走在 slowpath 中,例如锁有竞争时的获取和释放操作,经常需要管理内部等待队列。该队列中的线程等着被唤醒,来进行下一步动作。这种情况下,实现者得保证临界区够短,以免不必要的内部竞争。例如,预检查和唤醒(对于睡眠的原语而言)能够很简单地实现为异步,无需额外串行化。最近,Linux 内核开发者进行了缩短 mutexes 和 SysV 信号量(以及其他形式的IPC)临界区的活动,性能上取得重要提升3,13。
锁的开销 。这是使用特定锁时,资源上的开销,这包括 尺寸 和 延时。例如,内嵌在结构体中的锁,会使结构体变大,这意味着更多的 CPU cache 和内存占用。故对一个系统各处常用的结构体而言,其尺寸是个关键。实现者增加某类型锁的尺寸,进行大修改后,应慎重考虑锁开销,因为这可能导致未预料位置的性能问题。例如,Linux 内核文件系统和内存管理方面的开发者,必须特别关注 VFS struct inode(index node)和 struct page 的尺寸,并竭力优化之4。两者相应代表了系统中每个文件的信息和物理页帧。由此,越多的文件/内存,越多的结构体实例需处理。常能见到在某些机器上有数千万缓存的 inodes,此时, inode 尺寸增加 4% 就会产生重大影响,够让一个良好平衡的工作负载,变成一个内存不堪容纳 inodes 的囧境。实现者必须时刻关注锁定原语的尺寸。
再来说说延时,忙等待原语因其简单,比更复杂的锁有延时上的优势。初始化调用,尤其是锁定和解锁调用,得开销少,即消耗最少的 CPU 周期。主导原语的内部逻辑,不应与其他影响调用延时的因素混淆。阻塞(或者说睡眠)锁预期开销会更大一些,因其必须经历将线程转入睡眠,及锁可用时将线程唤醒。其适用场合为保护较大临界区,或在例如内存分配等可能睡眠的上下文中。服务质量保证(QoS)是另一个选 忙等待 还是 阻塞 的考虑因素,尤其在实时系统上。而在更大的 NUMA 系统上,阻塞会导致根本上得不到资源而饿死系统。
另外,读者-写者原语,在共享和排斥路径上的延时可能不对称。这可不是一个理想状态,用户可能不得不考虑比如共享时的额外开销。更糟的是,用户可能都没意识到这种不对称,于是共享锁的使用拉低了性能。读与写操作的比例(后文提到)是决定读者锁的“共享锁定操作”是否值得引入额外开销的重要因素。一言蔽之,误选锁类型,会带来不必要开销从而严重损害性能。
锁的粒度 。粒度是指锁保护的范围,这是个 复杂度 和 性能 的取舍。较粗粒度,趋于简单化,使用更少的锁来保护大临界区。而细粒度为改进性能,引入一组锁的用案,尤其用在激烈竞争锁的情形下。设计并发算法时,粗粒度锁因其简单而可能被误用,特别是与细粒度锁相比,用起来更直接。同步中的问题,例如死锁、竞态条件、常规损坏,尤其难调试。仅出于对这些不确定性的担心,且“保护多了总比保护不够要好”,程序猿可能更喜粗粒度锁。
更糟的是,这些问题轻易就造成整个系统不可靠 —— 几乎不可用的状态。即便是对锁有经验的程序猿,也可能未留意到伸缩问题,忽视了换成细粒度锁其实能带来潜在的性能提升,直到问题被报告出来。现已被替换的 BKL(Big Kernel Lock)大概就是 Linux 内核中最著名的粗粒度锁。在响应系统调用时,它串行化了进入内核空间的线程。这个锁保护了这么多数据,也被叫做巨锁。内核中另一处受粗粒度锁摧残的地方是 Futexes 。在一个链式哈希表(chained hash-table 译者:是指位筒是个链表)结构中,仅在哈希冲突发生时,保护链表的自旋锁才可能被激烈竞争。这时,简单地增加下哈希表的尺寸就好了。该方法能最高 8 倍地提升哈希表的访问吞吐量3。上述这种细粒度锁技术,也称作 锁剥离,即通过许多锁来串行化数组或链表中各个不同的独立元素的访问。
当然,粗粒度锁也有其用处。其中重要一个原因就是分成数个锁的开销,某些情况下,其多余的内存占用可能会抵消其缓解竞争的好处。滥用细粒度锁与滥用粗粒度锁一样会有害性能。另外,在极少数情况下,即当竞争不是一个问题,临界区锁定时间很短时,粗粒度锁非常适合。
在理论研究和实践中,结合粗和细的粒度能改善性能,虽然这样做挺复杂的。在 Hurricane 内核中,这种结合了各种粒度的混合锁策略被提出16。超过二十年的时间里,Linux 内核处理 semtimedop(2) 系统调用时,饱受 SysV 信号量实现的粗粒度锁拖累。针对调用中的常见情形,即任务等待操作信号量数组中的单个信号量,引入一个细粒度锁模型,测试显示吞吐量暴增 9 倍以上13。这种混合策略也直接影响了重要的 关系数据库系统(relational database management system)的负载,该负载内部严重依赖这些信号量来锁定,改进后竞争状况从约 85% 降至 7%。操作一个以上的信号量时,IPC(inter-process communication)中仍可能有粗粒度的锁定。锁的粒度必须一开始考虑周详,之后再改是个艰巨且易出错的事。
读与写的比例 。这是只读临界区域 与 之可修改区域的数量的比例。读者/写者锁,用于优化处理这些场景,即多个读者共同持有锁,或是写者排他性地持有锁来修改数据。许多研究和工程开发针对几乎全是读的情形进行优化,即读者方面的同步操作开销尽可能小,而写者方面的开销就通常要大些。其例子有 RCU(read-copy update)机制的各变种,序号锁(seqlocks),及 FreeBSD 中的 read-mostly 锁(rmlocks)。
一个著名的例子是 Linux 内核大量使用 RCU,无锁的读者可与写者共存。读者实际上并未持有某个锁,故免除了传统读者/写者锁所需开销,是个极快的机制。RCU 更新数据过程为:(1) 通过读写单个指针,来让更新对读者可见,从而确保修改前后的读者正常执行;(2)延后数据结构的销毁,直到所有读者离开其临界区,无读者引用待销毁的数据结构。类似垃圾收集的方式。RCU 在 2.5 版本期间被引入,即 21 世纪初的时候,内核中很多地方用了 RCU,例如 伸缩 dentry(directory entry)cache,NMI(onmaskable interrupt),及进程号处理11,这不是个巧合。最近,将 epoll 的控制接口从原来一个全局的 mutex 改进为 RCU,文件描述符的增加和移除可同时进行,狠狠改进了下性能。具体到应用,一些 HP 和 SGI 大型 NUMA 系统上的基于 Java 的重要工作负载,因此获得最多 2.5 倍的吞吐量提升。
公平 。公平最重要的意义在于防止等锁的任务挨饿。在竞争锁时,通过使用严格的法则来选择哪个等待的任务来取得锁。一个常见的、不公平的自旋锁是不管已有线程在排队等,任何线程都可获得锁,例如:总是同一个线程不断获得锁。不公平的锁似乎能最大化吞吐量,但产生了较高的调用延时。如果前述情形发展成为一种“病态”,任务饿得半死和进度不走 —— 这在现实软件中就是不可接受的。对此一个广泛使用的解法是采用排队自旋锁(ticket spinlocks)的不同变种。公平锁即针对饥饿问题,但会增加对抢占的敏感度1,6 —— 当抢占不可控时(例如用户空间的应用),公平锁偶尔会显得苍白。如果内核的 CPU 调度器 抢占了某个即将获得锁的任务,而锁此刻正好被释放,那么剩下等锁的线程不得不傻等被抢占的任务再次被调度。类似的,锁获取或释放的代价越大,排队时间巨长的概率也越大,导致性能低下。
从实验来看,不公平锁在每核有一个以上线程时挺有用的,即在高度竞争情形下,比公平锁要好7。当然,由于线程们不得不等待更长时间来获得锁,该问题在 NUMA 系统上尤为突出,特别是当公平锁导致了要命的 cache-line 状况,后文详述之。
从统计来看,可在 NUMA 系统上实现不同级的公平。例如,考虑 CPU 节点的局部性,线程对本地内存节点上的锁可谓是“近水楼台先得月”。将各种忙等待锁改造为 NUMA 优化的原语,从而解决部分问题,这便是 cohort 锁(译者:直译过来叫同伴锁)。其思路为,写者锁在同一 NUMA 节点的各竞争线程间传递,而读者仍共享同一节点上的资源。
处理 读/写 锁时,“公平”呈现出另一种状况,具体取决于上下文、工作负载以及读者与写者的比例。有些情况下让读者优先,有些情况下则相反。不论哪种方式,锁实现者应当注意,不要让读者,或者写者线程挨饿致某些情况下表现很糟。一个可选的做法是对同一个读/写原语,实现带有不同的公平优先级的各变种,但这样做分的情形太多,易误用。基于性能考虑,Linux 内核引入一个 rw_semaphore的 “偷写者锁”概念,打破写者间严格的 FIFO(first-in first-out,先入先出)秩序,即后来的写者可插到队头,直接获得锁。
Cache-line 的不当处理 。在大型 NUMA 系统上执行底层锁定原语时,性能退化的两个最糟表现大概就是 cache-line 的“反复”(bouncing)和“竞争”。竞争锁时,任务会在某个密集的 CAS 循环中不断尝试加载锁的 cache-line。细看循环中的每一轮,通常是在原子上下文(atomic context)下,含有锁的那行数据在各 CPU cache 间移动。简单增加 CPU 个数,就能看到这种反复带来的性能退化 —— 不断消耗宝贵的内存和互联总线的带宽。更糟的是当受锁保护的数据也在同一个 cache line 时,会严重拖慢已获得锁的线程,从而延长锁的持有时间。
解决 cache-line 反复的一个直接做法,CCAS(compare compare-and-swap)技术,早在 30 年前就被提出14。思路就是简单读下锁的状态,仅在锁没人用时再进行 read-modify-write(读取-修改-写回) CAS 操作。Linux 内核中,mutexes 和 read/write 信号量进行排他性获取时(注意:共享方式获取锁时,不需 CAS),会检查内部计数,该操作即是基于 CCAS 技术。具体测试中,对于 mutexes ,在 16 插座共 240 核的系统上,某个基于 Java 的负载能看到最多 90% 的吞吐量提升3;AIM7 测试是一个大部分运行在内核空间的负载,该测试在 8 个节点,80 核心 的 Westmere 系统上也有最多 3 倍的吞吐量提升。对于读/写信号量,跑在 4 核桌面系统上的 pgbench 测试,使用 1GB 的 PostgreSQL 数据库,能看到有最多 40% 的性能改进。大多数 cache-line 反复 被显著改善的例子中,mmap_sem 是被高度竞争的,该锁有个作用是串行化对地址空间的并发操作。
总之, 实验显示 CCAS 技术能在 4 个及以上插槽或 NUMA 节点,这样高大上的系统中起作用。通常而言,非竞争时检查计数的开销也非常低,故对于小一点的系统,也不会过多拉低性能。性能优化工作中,必须总是确保在低端硬件上不产生退化,这对 Linux 内核尤为重要,谁让它有那么那么多的用户呢。
解决本段问题的另一个技术就是采用退避算法 - 针对旋等锁时昂贵的 CAS 操作下手,从而缓解 cache-line 反复和内存互联开销。同 CCAS 技术一样,思路也是延后密集循环中的 read-modify-write 调用。其主要差别在于锁定不成时,延时多少。大量研究试图从多个系统和负载中找到一个最佳的延迟参数。这间各种算法和启发方式可分成静态和动态两类。静态法,延后一个固定时间,对某个特定的负载有效,但必然负于通用情况。于是,更可行的是延后动态的时间,但启发式推断有额外开销,及推断错误会造成负面影响 - 线程不该退避太长时间,这会抵消退避本身所带来的好处。
退避算法中好的启发式会基于正在竞争锁的 CPU 数量,例如比例式和指数式的,类似以太网的二进制指数退避算法(CSMA 退避算法,carrier sense multiple access)。最佳的延迟时间,需要估算临界区长度,及锁持有者释放锁 到另一线程获取之的间隔6,15。不用说,现实中鲜有工作负载能带有这些信息。另外,退避算法也同普通的 CAS 和 CCAS 自旋锁一样,并未针对此情形:所有线程旋等同一个共享的地址,致每次成功获取锁以后,总有缓存一致协议流量。由此,很容易理解,Linux 内核为何不采用退避算法,即便排队自旋锁(ticket spinlocks)加上成比例退避策略(proportional backoff strategies)看起来很有前途5。
展示 Cache-line 竞争效应
锁定和并发的唯一目就是,通过正确地多线程并行执行,改善系统性能。即便是在单核、抢占调度的系统上,通过并发能够假装出一个 多任务系统。若锁定原语拖性能后腿,那它们就是残的,根本没弄好。不像正确性的问题,“残锁”只有在越大的硬件上才越凸显。
在一个现代的大型多核 NUMA 系统上,cache-line 竞争效应可能是一点点可接受的开销,也可能是服务器性能问题的罪魁祸首。表 1 展示了用做测试的三台高端 HP x64-64 服务器3。所有这些机器采用一个常见的 NUMA 拓扑,即将处理器核与内存资源平均分布到各节点上。故没有杀马特式的 NUMA 使用场景9。每个插座,或者说节点,有 15 个核,内存也同样被均分。在一个大型的 NUMA 系统上,一个简单的自旋锁微测试就足够展示 cache-line 竞争效应。本例中,使用基于 Linux 3.0 的自旋锁实现,将一个只做获取和释放锁的密集循环跑上 100 万遍,就像 rcutorture 之类的压力测试程序所做的那样。
虽然现实中不会有那么变态的情形,但它很好展示了例如竞争锁等理论问题。另外,现实中也有类似行为的软件,故其竞争也是蛮激烈的。通过线程数和循环次数,能计算出 N 个 CPUs 竞争 cache-line 时,每个 CPU 每秒能进行的平均操作数。这个操作数,就作为本测试的吞吐量。
全面了解 cache-line 竞争效应必须包含单槽的情形,不然,无法从结果中排除 NUMA 相关因素和互联开销因素。这样做还能提供受影响最小的性能指标,便于对比有槽间通信的测试结果。图 1 展示了单个槽内,伴随核数的增加,吞吐量下降。
显而易见,伴随核数增加性能平滑下降。当使用单个槽中全部核时(即乘 7),相比双核情形性能下降 91.8%。这与程序员最初直觉 —— “任性地增加核数,多少能增加些性能吧”,刚好相反(译者:吐个槽,比平均的吞吐量能算数吗?有本事比总吞吐量,不过总吞吐量好像也比不上,可见确实下降很多)。再进一步说,在按照 NUMA 拓扑划分逻辑的软件架构下,这 91.8% 的衰减可视作最大性能损失。这种常见的构架,能避免访问远程内存带来高延时,尤其是在大型机器上。
当然,上述状况才不会变好呢,事实上会更糟。表 2 比较了单个槽 和 两个槽上 cache-line 竞争所产生影响。最显著的,莫过于 15 到 30 个核心时,吞吐量跌幅超过 80%。
还有,使用两个槽时,访问位于远程内存中的锁,这很显然更糟,相比单槽跌幅会超过 90%。此时,测试的运行时间更让人揪心:完成百万次循环的时间从 2 秒 变成了 21 秒,后者访问的全是远程内存。
可见,评估竞争中,核的数目并不是唯一因素。如何分布也成了影响性能的关键因素,越少槽参与竞争 cache-line 性能越好3。随核数增加,FF(first fill)方法总是使用同个槽上的核,而 RR(round robin,循环)分布则会使用新槽上的核。
图 2 展示了“cache-line 之间” vs “cache-line 内部”的竞争概率,通过计算 100/槽数 来估算。在大型多槽系统上,随机挑选两核竞争同一 cache-line,槽越多,这两核同槽的几率就越低。
上图可见两槽和 16 槽的竞争情况完全不同,而两核不同槽对性能有毁灭性影响。这就是为啥较小系统上调优过的应用,不能直接放到扩充的硬件上 还期望性能“更好看”。如前述,增加 CPU 数,很可能带来 Linux 内部锁和 cache-line 的激烈竞争。
Queued/MSC:可伸缩的锁定
如前述,在大型硬件上,即便使用 CCAS 或 退避策略,忙等锁仍可能因 cache-line 激烈竞争而严重影响整体性能。在高度竞争时,其天生的非公平性带来了数量不定的 cache 未命中。而一个真正意义上的可伸缩锁,每每对其锁定,应有恒定数量的 cache 未命中 或 远程内存访问2,故不会有 不可伸缩锁上出现的、突然的性能暴跌。排队锁中,使线程旋等位于本地内存的锁,达到了真正的可伸缩性。此设计还保证了排队锁的公平:通常照 FIFO 顺序在排队等候的线程间传递锁的所有关系。排队锁的开销也很小,对于 n 线程 j 个锁,仅要求 O(n+j) 的空间占用15。作为对比,不可伸缩锁需要 O(nj)。绝大部分排队锁,例如有名的 MCS、K42 和 CLH,都维持着一个等候队列,每位旋等其在队列中的项。这些排队锁的区别在于如何维护队列,及必要的接口上的不同。
一个常见试验就是将普通的自旋锁(spinlock)替换为 MSC 锁2,3,在内核空间下(通常是 Linux 内核),总是产生很好的结果。图 3 展示了某个 MSC 实现原型的 AIM7 文件系统测试结果。该测试中,通过单个锁来串行化对各链表的并发操作。所有的 cache-line 竞争源自对这个全局锁的竞争。再引入未修改过的、 2.6 版本 Linux 中的自旋锁来对比看下。
随着工作负载中,用户数越来越多,原生自旋锁这边,吞吐量(每分钟做完的活)很快往下走平,而 MSC 锁稳稳地领先大约 2.4 倍。资源管理器中,也能看到类似情况,54% 的系统时间(system time)降至仅仅 2% 。性能瓶颈就这样被彻底解决了。这里并没用其他优化工作 诸如细粒度化锁,故可肯定地说,单靠 MSC 锁,就取得了巨大性能增益。而 MSC 锁做的仅是最小化槽间 cache-line 数据通信。
最终,MSC 锁被 Linux 内核愉快收录2,特别用在了睡眠信号量的自旋逻辑中:在 mutexes 中的应用,使得某个流行的 Java 工作负载提升 248%,测试的系统为 16 槽, 240 核 HP Converged-System 900 并搭载 SAP HAHA 数据库。下述代码显示了 MSC 锁一些接口:
struct mcs_spinlock { struct mcs_spinlock *next; int locked; }; void mcs_spin_lock(struct mcs_spinlock **lock, struct mcs_spinlock *node); void mcs_spin_unlock(struct mcs_spinlock **lock, struct mcs_spinlock *node);
大体看下:当某个线程需竞争锁时,以无等待方式加入到队列,加入时将本地节点作为参数,然后旋等自己的 cache line(即 node->locked ),直至轮到它来持锁。当前持锁的线程,释放时将锁传给链表中下一 CPU,从而造就了先来先得的公平性。该算法的有个缺点:任务加入队列的过程是将自己的本地节点的指针,写到上家的“->next 域”,这样上家释放锁时,可能有额外开销。
MSC 锁虽好,但也有忧桑,它用在普通的排队自旋锁(ticket spinlocks)中,会增大尺寸。而内核随处都用的自旋锁,不能超过 32位 字长。到头来,当前排队系统(ticketing system)用了其他有效的排队锁定方式17。
总结
心系性能来设计锁定原语,不仅是个广义上的好习惯,更能缓解将来的一些问题。本文内容源自大型化服务器上的经验及困扰 Linux 用户的现实问题。虽然 Donald E. Knuth 说过“不成熟的优化是万恶之源”,在锁定原语的实践中却得到了完全不同的说法。经验数据和实验告诉我们,误用锁 或是 无视锁的底层硬件行为 会付出沉重代价。另外,锁的用户和实现者,应特别关注锁是怎么用的,及锁的生命周期中,特别的设计会产生怎样的效果,例如不同程度的竞争。
在未来,随着计算机系统的演进,其处理能力的增加,锁定原语的理论和实践也要跟上,最终更好地利用硬件构架。即便现在,仍有非常专门的锁,例如 cohort 和 各种层次原语(hierarchical primitives),HCLH 正是后者的一种,在拥有基于队列的锁之优点同时,对内存局部性做优化,解决基于退避锁的公平性问题。
当然,改善锁定性能和伸缩性没有单一秘诀,还有更多与之相关的专题可供读者深入,例如无锁的数据结构,解决专有系统上的特殊限制 —— 例如优先级反转和实时环境的那些特点。类似的文章,应至少灌输一些意识,给那些挑灯夜战在大型系统上,苦逼面对伸缩问题的猿们。
致谢
Linux 内核中的伸缩方面的工作,是整个团队共同努力的成果,这中包括惠普(Hewlett-Packard)的 Linux 性能工作组,还有上游内核社区的宝贵意见和有趣讨论。特别感谢 Scott J. Norton,没有他的分析和实验数据,很难找出糟糕实现的原语之深刻内在。Paul E. Mckenney 的支持,还有 Samy Al Bahra 仔细审稿并给提建议,让本文更好了,我欠你们一杯。感谢 Jim Maurer 及 ACM Queue 小组其他人的支持和反馈。
法律声明
本文仅代表作者观点,未必是 SUSE LLC 官方观点。Linux 是 Linus Torvalds 注册的商标。其他公司,产品和服务的名称,可能也是他人的商标或服务商标。
参考
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译者小絮
许多许多年以前,刚踏入开源教堂,那时还相信着 x11 窗口系统设计如何优雅,以至于用了几十年都不嫌旧。如今知道 x11 老矣,只是牵扯太复杂,重塑代价忒大。
最近也见新闻言Offset2lib攻击绕过64位Linux内核防护,似乎 Linux 内核到系统软件组合出来的安全机制脆脆的。
有人指出开发者社区的自大,像是历史上的天朝的感觉。只是有时如汉唐,令人拜服,正如本文所呈现那些精采;有时如晚清,令人叹讽。
没有什么是绝对完美的,甚至都算不上带着小瑕疵的完美。所以,开源不是信奉社区和项目,不是拜 Linux 教。开源应是置身于其中,带着独立思考,又在实际工作中或妥协或坚持,从而使世界更加美好了一些。
套用老罗去年的名言,“他们不是 Linux 的粉丝,他们是某种信念、某种价值观、某种理想、某种人生态度的粉丝,他们参与 Linux 社区,是因为能从中感受到这些东西”。
最后,再套用翻译中看到的一句话:本段仅代表本人观点,不代表泰晓官方。
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