无锁编程中的常见技术

一、读写锁（Read-Write Lock）

读写锁允许多个读取线程同时访问共享资源，只要没有线程试图对资源进行写操作。当有写操作时，所有的读取线程和写入线程都必须等待写入完成，然后才能继续操作。读写锁的方式比互斥锁的方式更有效，因为多个线程可以同时对共享资源进行读取操作。

下面是一个使用C++11中std::shared_mutex实现的简单读写锁：

#include 

std::shared_mutex rwlock;

void readData()
{
    std::shared_lock lock(rwlock);
    // 读取操作
}

void writeData()
{
    std::unique_lock lock(rwlock);
    // 写入操作
}

二、无锁队列（Lock-Free Queue）

无锁队列可以提高并发程序的性能，因为它允许多个线程同时读取和写入数据。在无锁队列中，每个线程都可以访问共享资源而不会被阻塞，因此无锁队列比锁的方式更有效。

下面是一个使用C++11中std::atomic实现的简单无锁队列：

#include 
#include 

template
class LockFreeQueue
{
private:
    struct Node
    {
        T data;
        std::atomic next;
    };
    std::atomic head;
    std::atomic tail;

public:
    LockFreeQueue()
    {
        Node* dummy = new Node();
        head.store(dummy);
        tail.store(dummy);
    }

    void enqueue(const T& data)
    {
        Node* newNode = new Node();
        newNode->data = data;
        newNode->next = nullptr;

        Node* prev = tail.exchange(newNode);
        prev->next = newNode;
    }

    bool dequeue(T& result)
    {
        Node* next = head.load()->next.load();
        while(next != nullptr)
        {
            if(head.compare_exchange_strong(next, next->next.load()))
            {
                result = next->data;
                delete next;
                return true;
            }
            next = head.load()->next.load();
        }
        return false;
    }
};

三、CAS算法（Compare and Swap）

CAS算法是无锁编程中的重要算法之一，它可以保证共享资源被多个线程同时访问时不会导致错误的结果。CAS算法包括三个参数：一个内存位置V、一个期望值A、一个新值B。如果当前内存位置的值等于期望值A，那么把这个位置的值修改为新值B。否则，将不会修改这个位置，返回当前内存位置的值。

下面是一个使用C++11中std::atomic实现的CAS算法：

template
class Atomic
{
private:
    std::atomic _value;

public:
    Atomic(T value)
    {
        _value.store(value);
    }

    T get()
    {
        return _value.load();
    }

    bool compareAndSet(T expect, T update)
    {
        return _value.compare_exchange_strong(expect, update);
    }
};

四、ABA问题及避免方法

在无锁编程中，一个常见的问题是ABA问题。当一个线程读取一个共享资源后，该资源被另一个线程修改，然后又被修改回原来的值，此时该资源的值与之前的值相同，但已经不是同一个对象。如果第一个线程再次写入该值，就会出现意想不到的错误。

为了避免ABA问题，可以使用标记（tag）来对共享资源进行版本控制，以确保写入的值与读取的值相同：

class AtomicReference
{
private:
    std::atomic<std::pair> _pair;

    uintptr_t incrementTag(uintptr_t tag)
    {
        return tag + 1;
    }

public:
    AtomicReference(T value, uintptr_t tag = 0)
    {
        _pair.store(std::make_pair(value, tag));
    }

    std::pair get()
    {
        return _pair.load();
    }

    bool compareAndSet(const std::pair& expect, const std::pair& update)
    {
        return _pair.compare_exchange_strong(expect, update);
    }

    bool compareAndSet(T expect, T update, uintptr_t expectTag)
    {
        std::pair expectPair(expect, expectTag);
        std::pair updatePair(update, incrementTag(expectTag));
        return compareAndSet(expectPair, updatePair);
    }
};

五、无锁计数器（Lock-Free Counter）

无锁计数器可以使多个线程同时累加计数器变量而不会导致不一致的结果。无锁计数器包括以下几个步骤：（1）读取计数器变量的值；（2）对读取的值进行累加操作；（3）将累加后的值与读取的值进行比较，如果相等，则将计数器变量的值更新为累加后的值。

下面是一个使用C++11中std::atomic实现的简单无锁计数器：

class LockFreeCounter
{
private:
    std::atomic _count;

public:
    LockFreeCounter()
    {
        _count.store(0);
    }

    void increment()
    {
        long long currentCount = _count.load();
        while(!_count.compare_exchange_weak(currentCount, currentCount + 1));
    }

    long long get()
    {
        return _count.load();
    }
};