Datenlord | Rust 语言无锁数据结构的内存管理 rust

无锁数据结构内存管理
正如大家所熟知的，无锁数据结构在并发访问中往往具有更好的访问效率和并发度。无锁数据结构的性能优势主要来自于以下两点：
1、数据结构的锁设计往往比较粗粒度，在很多可以并发访问的情况下，访问者被锁阻塞，无法实现并发访问。
2、无锁数据结构访问不需要进行上下文切换，有锁数据结构在并发度高的时候往往会触发操作系统上下文切换。
但是无锁数据结构也带来了新的问题，即内存管理问题。举个例子：当线程 A 读取一块数据的时候，线程 B 要释放该数据块。在有锁数据结构中，这两个操作被串行了起来；无锁数据结构由于缺乏锁的保护，这两个操作可能同时进行。为了保证线程 A 访问数据的正确性，线程 B 的释放操作必须要延后执行，直到 A 完成了读取操作。为了达到上述延后释放内存的目的，大家一般采用下列的几种方法：
1、语言本身的 GC 支持，如带有虚拟机 runtime 的语言，如 Java。
2、引用计数（Reference Count)。
3、基于代际的内存释放机制（Epoch-Based Reclamation)，本文之后简称EBR。
语言本身的 GC 机制一方面有语言的限制，另外一方面全局的 GC 往往会造成一定的性能损失，程序执行Latency不稳定。引用计数本身的性能开销不可忽视，特别是在读取操作较多的场景下，仅仅为了保护数据安全，每次读取都需要进行计数增加，读完了再进行计数减少，高并发的情况下效率不乐观。EBR则规避了上述问题，一方面不需要语言层面的规约，另外一方面执行效率也相对更好。这里为大家简单介绍一下 EBR, 更加详细的解释请参见论文《 Practical lock-freedom 》。
Epoch-Based Reclamation
在 EBR 的概念中有代际（Epoch）的概念，Epoch 为数字，其代表了当前处于第几世代，该数字单调递增。全局具有一个Global Epoch, 代表全局当前是第几世代。每个线程的每次数据结构的访问都包含一个Epoch，即Local Epoch，表示当前线程处在第几代。有了这些概念我们来看一下下面的例子，就能够理解 EBR 的工作原理了。
如下图中的例子，线程 A 和 B 并发地访问无锁数据中的内存块，自上而下为时间的流逝方向。在时间点 1 之前 Global Epoch 为 0。

文章图片

时间节点1：线程 A 发现没有其他线程正在发给访问该数据结构，将Global Epoch 加 1，变成 1。同时线程 A Local Epoch 设置为 1.
时间节点2：线程 B 删除数据块 M，因为 B 发现只有线程 A 在访问数据结构，且 A 的Epoch 和 Global Epoch相等，都是1。线程 B 将 Global Epoch 再加 1，变成 2。B 线程 Local Epoch 和 Global Epoch 同步，也为 2. 由于 Epoch 的删除操作是延后的，需要放到一个收集器里，于是数据块 M 被放到收集器中，标记为 Epoch 1，意味着这个数据只有可能在Epoch 1中被使用，从 Epoch 2 开始数据结构中在没有数据块M（被线程 B 删除）。
时间节点3：线程 B 访问数据块 N，发现 Global Epoch 为2，线程 A 的 Epoch 为 1，则 B 标记自己的 Local Epoch 为2，与 Global Epoch 一致。
时间节点4 和 5：线程 A 和 B 都表示自己已经结束了数据访问，不再被数据结构追溯。
时间节点6：线程 A 也开始访问数据块 N，当前 Global Epoch 为 2，且没有其他线程访问该数据块，则线程 A 增加 Global Epoch 到 3，标记自己Local Epoch 为 3。同时线程 A 发现收集器中有一个 Epoch 为 1 的数据块 M，比当前Global Epoch相差了两个世代，可以被删除，数据块 M 被释放。
时间节点7：线程 A 表示自己结束了数据访问，不再被数据结构追溯。
通过上面的例子我们不难发现，被访问的数据只可能存在于两个 Epoch 中，一个为当前 Epoch，即 Global Epoch，另一个为前一个 Epoch，即（Global Epoch - 1）。所有被标记了更早 Epoch 的数据都可以被删除，即收集器中被标记为小于（Global Epoch - 1）的数据块。
分析一下 EBR 的算法，我们能够发现其性能优越性的根本原因在于数据回收的粗粒度管理。在 Reference Count 的方法中，并发度越高，对 Counter 的修改就越密集，竞争越大，性能越差。在 EBR 中，并发度高会造成几乎所有线程都处于一个 Epoch，并不需要对 Global Epoch 进行修改，也就避免了这方面的竞争，性能也就更好。当然 EBR 也存在其自身的问题，当某些原因导致一个访问操作无法结束时，则 Global Epoch 永远无法向前推进，也就永远无法触发垃圾回收，内存泄露就不可避免了。
综上所述，即使存在一些缺陷，EBR 极好的性能优势使其成为了高性能无锁数据结构实现的首选。
Rust 语言实现 EBR
通过上述对 EBR 的分析，我们不难看出， EBR 需要知道数据访问起始点，配合起始点控制 Epoch 的迭代。其他语言有自己的封装和实现方法，而 Rust 的生命周期的概念则从语言层面提供了帮助。基于这个优势，Rust 语言天生适合实现EBR，并且已经有了一个成熟的实现版本，即 crossbeam epoch。这里不会对该实现做源码级的分析，而是会尝试将框架 API 和 EBR 的相关概念进行对应，帮助大家理解。这里是示范代码，是无锁数据结构使用 epoch 最简单的方法：

{ let guard = epoch::pin(); guard.defer(move || mem.release()); }

第一行表示当前线程开始访问访问该数据结构，可能是读取可能是写入。第二行表示，延迟释放一块内存，具体何时释放，由 EBR 算法来决定。当整个代码块执行完成，表示退出数据结构访问，guard 的 drop 方法会将当前线程从监测的队列中注销。
再例如，Datenlord 中实现和使用的无锁Hashmap, cuckoohash，其接口为:

{ let guard = pin(); let value = https://www.it610.com/article/map.get(&key, &guard); /// ... Use the value }

第一行和前面的例子类似，第二行的语义为从 map 中寻找 key 对应的 value，获取 value 的引用，其生命周期不超过 guard 的生命周期。通过生命周期的方法，我们限定了 value 引用的使用范围为 guard 的存活范围。
总结
【Datenlord | Rust 语言无锁数据结构的内存管理】本文简单介绍了 Epoch-Based Reclamation 内存管理方法，并且从接口层面介绍了 Rust 的实现和使用。同时本文也分析了 EBR 在性能上的优越性，以及 Rust 语言从语言实现的优势。之后我们还会从 crossbeam epoch 的实现细节给大家带来深入的 Rust EBR 实现的分析。