世界上最简单的无锁哈希表

无锁哈希表(Lock-Free Hash Table )可以提高多线程下的性能表现,但是因为实现一个无锁哈希表本身的复杂度不小。(ps:真正的复杂在于出错之后的调试,因为多线程下的调试本身就很复杂,引入无锁数据结构之后,传统的看堆栈信息和打印log都基本上没有意义了。堆栈中的数据可能被并发访问破坏,而打印log本身可能会改变程序执行时对数据访问的时序。一个比较可行的做法是实现一个无锁版本和一个传统数据结构+锁的版本,出错后通过替换来定位是无锁数据结构本身的bug还是其他逻辑的bug)。所以对一个项目而言,无锁数据结构基本上是一把双刃剑。

据我所知,第一个用于实际开发的无锁哈希表是 Dr. Cliff Click 为Java而写。在2007年他发布了这个无锁哈希表的源码并且在Google做了关于它G的报告(视频)。我承认,在我第一次看这个报告的时候,我对它的大部分内容都不理解。Dr. Cliff Click是这个领域的先驱。(Maged M. Michael 在IBM做了大量关于无锁数据结构的研究。这个是2002年的一篇论文,关于哈希表,http://www.research.ibm.com/people/m/michael/spaa-2002.pdf)

很幸运,6年时间足够我理解Dr. Cliff Click所做的研究。事实上,你不必做一些前沿的探索,去实现一个完美的无锁哈希表。在这里我将分享我实现的这个版本。我相信有使用C++进行多线程开发经验的程序员,可以通过这篇博客梳理以前的经验,并且完全理解它。

 

约束

作为一个程序员,平时我们实现一个数据结构会本能的尽可能通用。这不是一件坏事,但是当我们把通用当作一个更重要的目标时,它可能会阻碍我们。在这里我走向另一个极端,实现了一个尽可能简单的,仅用于一些特殊环境的哈希表,下面是它的设计约束:

  1. table 只接受类型为32位整数的key和value
  2. 所有key必须非零
  3. 所有的value必须非零
  4. table的最大数目固定且必须是2的幂
  5. 唯一可用的操作是SetItem和getItem
  6. 有没有删除操作

当然你掌握了这种算法实现机制之后,可以在此基础上进行扩展,而不受这些限制的约束。(rehash,删除和遍历,这些都会增加复杂度,而且有引发新的ABA问题的可能性)。

 

实现方法

有很多种方法来实现一个哈希表。这里我选择了用我以前的帖子中描述的ArrayOfItems类做一个简单的修改,(前置扩展阅读) A Lock-Free… Linear Search?

这个哈希表被我称为HashTable1,和ArrayOfItems一样,它采用了一个巨大的key-value pairs数组实现。

在hashtable1中,仅仅只有数组本身而没有使用链接来处理碰撞。数组全部初始化为0,key为0时对应的节点为空。插入时,会通过线性搜索找到一个空节点。

ArrayOfItems和HashTable1之间唯一的区别是,ArrayOfItems是从0开始做线性搜索,而HashTable1使用MurmurHash3′s integer finalizer算法得到一个hash值,然后以这个hash值为起点开始搜索()

当我们使用相同的key做参数调用SetItem或GetItem方法时,它会在相同的index开始做线性搜索,而使用不同的key时,会在不同的index开始搜索。通过这种方式,可以提高查找到对应key所在节点的速度,并且保证多线程并发调用SetItem或GetItem的安全性。

HashTable1采用环形的搜索,当搜索到尾部时,会从数组头部开始继续搜索。在数组满之前,每次搜索都可以保证返回对应key所在的节点,或者是一个空节点。这种技巧被称为open addressing with linear probing,,在我看来这无疑是对lock-free最友好的hash算法,事实上在Dr. Cliff Click为java实现的哈希表中也使用了相同的技巧。

 

代码

SetItem的实现。它会扫描整个数组并且将value保存在与key对应的节点或空节点。这段代码与ArrayOfItems:: SetItem几乎相同,唯一的区别是计算了hash值并且按位与,保证index在数组边界内。

GetItem的实现也同样和ArrayOfItems::GetItem有类似的改变。

 

上述功能都是线程安全的,无锁的ArrayOfItems出于同样的原因:对数组的元素采用原子操作,使用 cas 操作修改节点的key值(使用内存栅障保证线程安全,事实上就是重新排列了内存访问指令的执行次序)。在上一篇中有更详细的讨论。

最后,就像在以前的帖子中,我们可以优化SetItem,第一次判断是否可以避免使用CAS操作。如下这种优化,可以使示例应用程序运行快大约20%。

 

这个就是几乎可以精简的最简单的无锁哈希表,这里是它的代码链接: source and header

一个忠告:与ArrayOfItems一样,HashTable1上的所有操作都采用了relaxed memory ordering做限制。因此,当在HashTable1中设置标记,共享一些数据供其他线程访问时,必须事先插入release fence。同样访问数据的线程在调用GetItem前需要acquire fence。

 

简单样例

对HashTable1的一些测试对比,在上一篇帖子我做个一个类似的测试。它交替执行2个测试:一个采用2个线程,每个线程交替插入6000个key不同的item,另一个每个线程交替插入12000个key相同但是value不同的item。

 

代码放在github上,你可以自己编译和执行。编译说明见README.md

在HashTable1没有满时—少于80%时—HashTable1表现的很好,我也许应该为这个说法做一些基准测试。但是以以往的常规的哈希表作为基准,我敢肯定你很难实现出性能更好的无锁哈希表。这似乎奇怪,HashTable1基于ArrayOfItems,看起来会很低效。当然,任何哈希表中,总会有发生碰撞的风险,而降阶到ArrayOfItems的风险并不为0。但是使用一个足够大的数组和类似MurmurHash3这样的hash函数,这种情况出现的很少。

在实际的工作中,我已经使用了一个和这个类似的hash-table。这是一个游戏开发的项目,我的工作是解决使用内存分配跟踪工具(memory tracker)之后对一个读写锁激烈的争用。迁移到无锁哈希表的过程非常棘手。相对HashTable1需要更复杂的数据结构,key和value都是指针而不是简单的整数。因此有必要在哈希表内部插入memory ordering。最终在此模式下运行:最坏情况下游戏的帧率提高了4-10 FPS。

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关于作者:浅水清流

程序员 游戏开发 服务器(新浪微博:@浅水清流) 个人主页 · 我的文章

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