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alwaysR9/lock_free_ds

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Lock-Free List

对比了单机多核环境下,支持多线程操作的数据结构,采用不同的同步方式,对性能的影响。数据结构采用有序链表实现的集合,支持插入,删除,查询,它们均是线程安全的。对比了以下同步方式:

  • 粗力度锁(coarse-grained lock)
  • 细力度锁(fine-grained lock)
  • 无锁(lock-free)
  • 无锁 + 垃圾回收(lock-free + rcu)

实验机器

8核,支持8线程

============================= 添加元素 ==============================

The Performance of Add

============================= 删除元素 ==============================

The Performance of Delete

====================== 40%插入,40%查询,20%删除 ======================

The Performance of 40% Add, 40% Loop up, 20% Delete

=============================== 总结 ================================

  1. 在并发情境下,完成相同的操作:
    • 无锁链表,运行时间最少; 可以充分利用多核(CPU利用率可达800%),并行度最高。
    • 粗粒度锁链表,运行时间较长; 只能利用一个核(CPU占用率100%)。
    • 细粒度锁链表,运行时间最长(甚至超过粗粒度锁链表,这是频繁的锁操作造成的); 可以利用多核,但不充分(CPU利用率最多约400%)。
  2. 对于无锁链表,进行垃圾回收:
    • 垃圾回收带来的性能损失,相比于加锁链表的运行耗时非常小。
    • 垃圾回收的主要时间开销在STL list操作和保证垃圾回收线程安全的全局锁。
  3. 测试
    • 包括:并发情境的正确性测试,性能测试,内存泄漏检查

============================ 重要参考资料 =============================

多种同步方式介绍(包括无锁数据结构的垃圾回收方法):
https://people.eecs.berkeley.edu/~stephentu/presentations/workshop.pdf
无锁链表:
https://www.cl.cam.ac.uk/research/srg/netos/papers/2001-caslists.pdf
无锁数据结构的批量垃圾回收方法:
https://en.wikipedia.org/wiki/Read-copy-update

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无锁链表vs加锁链表(性能对比)

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