【C# 线程】 atomic action原子操作|primitive(基元、原语)

概念

原子操作(atomic action）：也叫primitive(原语、基元),它是操作系统用语范畴。指由若干条指令组成的，用于完成一定功能的一个过程。原语是由若干个机器指令构成的完成某种特定功能的一段程序，具有不可分割性·即原语的执行必须是连续的，在执行过程中不允许被中断。

操作系统只需在执行以下操作时暂时屏蔽全部中断:测试信号量、更新信号量以及在需要时使某个进程睡眠。由于这些动作只需要几条指令,所以屏蔽中断不会带来什么副作用。如果使用多个CPU,则每个信号量应由一个锁变量进行保护。

在.net中实现原子操作的类是 Interlocked类。CAS在.NET中的实现类是Interlocked

Interlocked类主要方法

interlocked是基于CAS操作

CAS操作基于CPU提供的原子操作指令实现。只能保证共享变量操作的原子:

对于Intel X86处理器，可通过在汇编指令前增加LOCK前缀来锁定系统总线，使系统总线在汇编指令执行时无法访问相应的内存地址。而各个编译器根据这个特点实现了各自的原子操作函数。

CAS是一种有名的无锁算法。无锁编程（指C#代码中不加锁，汇编代码会自动加锁），即不适用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有现成被阻塞的情况下实现变量的同步。

CompareExchange(ref a ,b,c)：比较吧a,c是否相等，如果相等，则用b替换a的值。
CompareExchange<T>(T, T, T) 比较两个指定的引用类型的实例 T 是否相等，如果相等，则替换第一个。好多原子操作都是基于这个函数实现的。
Decrement()：安全递减1,相当于 i--
Exchange()：安全交换数据,相当于 a = 30
Increment() ：安全递加1,相当于 i++
Add() ：安全相加一个数值,相当于 a = a + 3
Read() ：安全读取数值，相等于int a=b

案例：用5个线程从0数到1亿

using System.Diagnostics;

class Program

{

    static long counter = 1;

    /// <summary>

    /// 开5个线程 从0数到1亿

    /// </summary>

    /// <param name="args"></param>

    static void Main(string[] args)

    {

        Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();

        stopwatch.Start();

         Parallel.Invoke(f1, f1, f1, f1, f1);

       // f1();

        Console.WriteLine(stopwatch.ElapsedMilliseconds);

        Console.WriteLine(counter);

    }

    static void f1()

    {

        for (int i = 1; i <= 10_000_000; i++)

        {

          Interlocked.Increment(ref counter);

       //  counter++;

        }

    }

}

//5个线程花费时间  1608ms

//单线程 125 ms

本以为5个线程会更快，结果还不如一个线程快。这是什么问题？？？

因为Interlocked.Increment是采用CAS操作

CAS是一种有名的无锁算法。无锁编程(指编程语言方面)，即不适用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有现成被阻塞的情况下实现变量的同步。

CAS原理

CAS，是“Compare And Swap”的缩写，中文简称就是“比较并替换”。

在这个机制中有三个核心的参数：

主内存中存放的共享变量的值：V（一般情况下这个V是内存的地址值，通过这个地址可以获得内存中的值）
工作内存中共享变量的副本值，也叫预期值：A
需要将共享变量更新到的最新值：B

如上图中，主存中保存V值，线程中要使用V值要先从主存中读取V值到线程的工作内存A中，然后计算后变成B值，最后再把B值写回到内存V值中。多个线程共用V值都是如此操作。CAS的核心是在将B值写入到V之前要比较A值和V值是否相同，如果不相同证明此时V值已经被其他线程改变，重新将V值赋给A（自旋），并重新计算得到B，如果相同，则将B值赋给V。

值得注意的是CAS机制中的这步步骤是原子性的（从cpu指令层面提供的原子操作），所以CAS机制可以解决多线程并发编程对共享变量读写的原子性问题。

CAS的适用场景

读多写少：如果有大量的写操作，CPU开销可能会过大，因为冲突失败后会不断重试（自旋），这个过程中会消耗CPU

cas操作多出比较和写入内存，所以要耗费太多时间了。而单线程不用Interlocked 直接用缓存的数据进行累加，所以单线程更快。