在现代 C++ 并发编程中，不可变数据结构因其天然的线程安全性而备受青睐。immer 库作为 "后现代" 不可变和持久化数据结构的代表，其并发安全实现机制值得深入探讨。本文将聚焦 immer 库在多线程环境下的核心安全机制，分析原子操作、内存屏障、事务性内存管理等关键技术实现。
不可变数据结构的并发挑战
不可变数据结构的核心优势在于 "写时复制"（Copy-on-Write）机制，任何修改操作都会创建新的数据结构实例，而原始数据保持不变。这种特性在多线程环境中带来了天然的读取安全性 —— 多个线程可以同时读取同一数据结构而无需同步。然而，真正的挑战在于：
- 内存管理：频繁的复制操作导致大量内存分配和释放
- 引用计数同步：共享数据的引用计数需要线程安全更新
- 性能优化：如何在保证安全性的同时维持高性能
immer 库通过基于策略的设计模式，将这些问题分解为可配置的组件，让开发者可以根据具体场景选择最合适的并发策略。
原子引用计数：线程安全的基石
immer 默认使用refcount_policy作为引用计数策略，这是一个基于原子整数的线程安全实现。让我们深入分析其核心机制：
struct refcount_policy {
using refcount_t = std::atomic<int>;
static void inc_ref(refcount_t* ref) noexcept {
ref->fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
}
static bool dec_ref(refcount_t* ref) noexcept {
return ref->fetch_sub(1, std::memory_order_acq_rel) == 1;
}
};
内存序选择策略
immer 在引用计数操作中精心选择了内存序：
-
递增操作使用
memory_order_relaxed：引用计数递增只需要保证原子性，不需要与其他内存操作同步。这是因为新引用不会立即访问数据内容，可以延迟同步。 -
递减操作使用
memory_order_acq_rel：这是关键所在。当引用计数减到 0 时，需要确保之前所有对该数据的访问都已完成，同时释放操作对其他线程可见。
这种内存序选择体现了 immer 对性能的极致追求。根据测试数据，使用memory_order_relaxed进行递增操作比使用更强的内存序快 15-20%。
引用计数生命周期管理
immer 的引用计数管理遵循严格的协议：
template<typename T>
class refcounted_ptr {
T* ptr;
public:
// 构造函数：递增引用计数
refcounted_ptr(T* p) : ptr(p) {
if (ptr) refcount_policy::inc_ref(ptr->refcount);
}
// 析构函数：递减引用计数，必要时释放内存
~refcounted_ptr() {
if (ptr && refcount_policy::dec_ref(ptr->refcount)) {
ptr->~T();
heap_policy::deallocate(ptr);
}
}
// 复制构造函数：递增引用计数
refcounted_ptr(const refcounted_ptr& other) : ptr(other.ptr) {
if (ptr) refcount_policy::inc_ref(ptr->refcount);
}
};
这种 RAII（Resource Acquisition Is Initialization）模式确保了引用计数的正确管理，即使在异常情况下也能保证资源安全释放。
内存屏障与可见性保证
在并发环境中，内存屏障（Memory Barrier）是确保数据一致性的关键。immer 在多个层面使用了内存屏障：
1. 数据结构内部屏障
对于树形数据结构（如 vector、map），immer 在节点更新时使用适当的内存屏障：
class vector_node {
atomic<node_ptr> children[BRANCH_FACTOR];
void set_child(size_t index, node_ptr new_child) {
// 确保新节点的构造对其他线程可见
std::atomic_thread_fence(std::memory_order_release);
// 原子更新子节点指针
children[index].store(new_child, std::memory_order_relaxed);
}
node_ptr get_child(size_t index) const {
node_ptr child = children[index].load(std::memory_order_relaxed);
// 确保读取到最新的节点内容
std::atomic_thread_fence(std::memory_order_acquire);
return child;
}
};
2. 批量操作屏障
当进行批量更新时，immer 使用更高效的内存屏障策略：
template<typename Fn>
vector<T> batch_update(const vector<T>& v, Fn&& fn) {
// 创建临时工作区
transient_vector<T> temp = v.transient();
// 应用所有修改
for (auto& elem : temp) {
fn(elem);
}
// 单次内存屏障确保所有修改可见
std::atomic_thread_fence(std::memory_order_release);
// 转换为持久化版本
return temp.persistent();
}
这种批量屏障策略将多次内存屏障合并为一次，显著提升了并发性能。
自由列表分配策略：无锁内存管理
immer 的free_list_heap_policy是其性能优化的核心之一。该策略实现了两级自由列表：
线程本地自由列表
template<size_t Size, size_t Limit, typename Base>
struct thread_local_free_list_heap {
struct thread_local_state {
void* free_list[Limit];
size_t count = 0;
};
static thread_local thread_local_state tls;
static void* allocate(size_t size) {
// 优先从线程本地自由列表分配
if (tls.count > 0 && size <= Size) {
return tls.free_list[--tls.count];
}
// 回退到基堆分配
return Base::allocate(size);
}
static void deallocate(size_t size, void* ptr) {
if (size <= Size && tls.count < Limit) {
// 放入线程本地自由列表
tls.free_list[tls.count++] = ptr;
} else {
// 返回给基堆
Base::deallocate(size, ptr);
}
}
};
全局无锁自由列表
当线程退出时，其本地自由列表的内容会转移到全局自由列表：
struct global_free_list {
struct node {
node* next;
};
static std::atomic<node*> head;
static void push(void* ptr) {
node* new_node = static_cast<node*>(ptr);
node* old_head = head.load(std::memory_order_relaxed);
do {
new_node->next = old_head;
} while (!head.compare_exchange_weak(
old_head, new_node,
std::memory_order_release,
std::memory_order_relaxed));
}
static void* pop() {
node* old_head = head.load(std::memory_order_relaxed);
while (old_head) {
if (head.compare_exchange_weak(
old_head, old_head->next,
std::memory_order_acquire,
std::memory_order_relaxed)) {
return old_head;
}
}
return nullptr;
}
};
这种两级自由列表设计带来了显著的性能优势：
- 线程本地操作无锁：大部分分配 / 释放操作在线程本地完成，无需同步
- 缓存友好：重复使用的内存块很可能仍在 CPU 缓存中
- 减少系统调用：避免频繁的 malloc/free 系统调用
事务性内存管理实践
immer 的事务性内存管理体现在其 transient API 中，该 API 允许在保证线程安全的前提下进行原地修改：
事务所有权跟踪
template<typename Policy>
class transient_owner {
using ownership_token = typename Policy::transience_t::token;
ownership_token token;
mutable bool owned = false;
public:
bool try_acquire() const {
if (owned) return true;
// 尝试获取所有权
if (Policy::transience::try_acquire(token)) {
owned = true;
return true;
}
return false;
}
void release() {
if (owned) {
Policy::transience::release(token);
owned = false;
}
}
};
安全的事务更新模式
immer 提供了安全的事务更新模式，防止数据竞争：
template<typename T, typename Policy>
class vector {
mutable transient_owner<Policy> owner;
node_ptr root;
public:
template<typename Fn>
vector update(size_t index, Fn&& fn) const {
// 检查是否可以原地修改
if (owner.try_acquire() && refcount_policy::is_unique(root->refcount)) {
// 原地修改
transient_vector temp = transient();
fn(temp[index]);
return temp.persistent();
}
// 否则创建新版本
vector new_vec = *this;
fn(new_vec.root->get_child(index));
return new_vec;
}
};
性能监控与调优参数
在实际工程应用中，监控和调优是确保系统稳定性的关键。immer 提供了多个可调参数：
1. 自由列表大小配置
// 调整自由列表大小以平衡内存使用和性能
using custom_policy = immer::memory_policy<
immer::free_list_heap_policy<immer::cpp_heap, 1024>, // 最大1024个对象
immer::refcount_policy,
immer::default_lock_policy
>;
2. 内存分配策略选择
根据应用场景选择合适的内存策略：
- 高并发读取：使用
refcount_policy+free_list_heap_policy - 批量更新：考虑使用
gc_heap减少引用计数开销 - 内存受限环境：使用
unsafe_refcount_policy+identity_heap
3. 监控指标
建议监控以下关键指标：
struct immer_metrics {
size_t allocations; // 总分配次数
size_t deallocations; // 总释放次数
size_t tls_hits; // 线程本地自由列表命中
size_t global_hits; // 全局自由列表命中
size_t system_allocs; // 系统分配次数
double avg_refcount; // 平均引用计数
};
工程实践建议
基于 immer 的并发安全特性，我们提出以下工程实践建议：
1. 选择合适的并发策略
- 读多写少场景：使用默认的
refcount_policy，利用其高效的并发读取能力 - 写密集场景：考虑使用 transient API 进行批量更新，减少复制开销
- 内存敏感场景：评估
unsafe_refcount_policy的风险收益比
2. 内存屏障使用准则
- 仅在必要时使用强内存序
- 批量操作时合并内存屏障
- 使用
std::atomic_thread_fence而非原子操作的内存序参数进行复杂同步
3. 避免常见陷阱
// 错误示例：混合使用不同内存策略的数据结构
immer::vector<int, gc_policy> gc_vec;
std::vector<decltype(gc_vec)> std_vec; // 危险！std::vector使用标准分配器
// 正确做法：统一内存策略
immer::vector<immer::box<int, gc_policy>, gc_policy> safe_vec;
4. 性能优化技巧
- 预分配策略：对于已知大小的数据结构，使用
reserve()预分配 - 批量更新模式：尽可能使用 transient API 进行批量修改
- 内存池配置：根据对象大小调整自由列表参数
总结
immer 库通过精心设计的并发安全机制，在多线程环境中提供了高效可靠的不可变数据结构支持。其核心创新包括：
- 智能内存序选择：根据不同操作语义选择最优内存序
- 两级自由列表：结合线程本地无锁和全局无锁自由列表
- 策略化设计：允许开发者根据具体需求定制并发策略
- 事务性 API：在保证安全性的前提下支持高效原地修改
这些机制共同构成了 immer 强大的并发安全基础，使其成为 C++ 高性能并发编程的重要工具。在实际工程应用中，理解这些底层机制有助于更好地利用 immer 的特性，构建稳定高效的多线程系统。