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帶你走進Linux內核源碼中最常見的數據結構之「mutex」


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小浪云 2025-01-02 90

1 定義

互斥鎖(mutex)是一種用于多線程編程的機制,用于防止多條線程同時對同一公共資源進行讀寫操作。

為了達到這個目的,互斥鎖將代碼劃分為臨界區域(critical section),這部分代碼涉及對公共資源的讀寫操作。一個程序、進程或線程可以擁有多個臨界區域,但并不一定都需要應用互斥鎖。

舉例來說,如果一條線程正在修改數據,而另一條線程被喚醒并嘗試讀取這些數據,那么就會導致數據的狀態不確定,甚至可能導致數據損壞。為了保護多個線程共享的數據,必須確保同一時間只有一個臨界區域處于運行狀態,其他的臨界區域必須被掛起并無法獲得運行機會。

互斥鎖實現多線程同步的核心思想是,當一個線程訪問公共資源時,這個線程會執行“加鎖”操作,阻止其他線程訪問該資源。訪問完成后,線程會執行“解鎖”操作,讓其他線程可以訪問資源。當多個線程競爭訪問資源時,只有最先執行“加鎖”操作的線程可以訪問資源。

在多個線程競爭訪問已被鎖定的公共資源時,其他線程只能等待資源解鎖,形成一個等待隊列。一旦資源被解鎖,操作系統會喚醒等待隊列中的線程,第一個獲得資源鎖的線程將開始訪問資源,而其他線程則繼續等待。

帶你走進Linux內核源碼中最常見的數據結構之「mutex」

mutex有什么缺點?

不同于mutex最初的設計與目的,現在的struct mutex是內核中最大的鎖之一,比如在x86-64上,它差不多有32bytes的大小,而Struct samaphore是24bytes,rw_semaphore為40bytes,更大的數據結構意味著占用更多的CPU緩存和更多的內存占用。

什么時候應該使用mutex?

除非mutex的嚴格語義要求不合適或者臨界區域阻止鎖的共享,否則相較于其他鎖原語來說更傾向于使用mutex

mutex與spinlock的區別?

帶你走進Linux內核源碼中最常見的數據結構之「mutex」

spinlock是讓一個嘗試獲取它的線程在一個循環中等待的鎖,線程在等待時會一直查看鎖的狀態。而mutex是一個可以讓多個進程輪流分享相同資源的機制
spinlock通常短時間持有,mutex可以長時間持有
spinlock任務在等待鎖釋放時不可以睡眠,mutex可以
看到一個非常有意思的解釋:

spinlock就像是坐在車后座的熊孩子,一直問”到了嗎?到了嗎?到了嗎?…“

mutex就像一個司機返回的信號,說”我們到了!“

2 實現

看一下Linux kernel-5.8是如何實現mutex的2 實現

struct?mutex?{ ??atomic_long_t????owner; ??spinlock_t????wait_lock; #ifdef?CONFIG_MUTEX_SPIN_ON_OWNER ??struct?optimistic_spin_queue?osq;?/*?Spinner?MCS?lock?*/ #endif ??struct?list_head??wait_list; #ifdef?CONFIG_DEBUG_MUTEXES ??void??????*magic; #endif #ifdef?CONFIG_DEBUG_LOCK_ALLOC ??struct?lockdep_map??dep_map; #endif }; 

可以看到,mutex使用了原子變量owner來追蹤鎖的狀態,owner實際上是指向當前mutex鎖擁有者的struct task_struct *指針,所以當鎖沒有被持有時,owner為NULL

/* ?*?This?is?the?control?structure?for?tasks?blocked?on?mutex, ?*?which?resides?on?the?blocked?task's?kernel?stack: ?*?表示等待隊列wait_list中進程的結構體 ?*/ struct?mutex_waiter?{ ??struct?list_head??list; ??struct?task_struct??*task; ??struct?ww_acquire_ctx??*ww_ctx; #ifdef?CONFIG_DEBUG_MUTEXES ??void??????*magic; #endif }; 

上鎖

當要獲取mutex時,通常有三種路徑方式

fastpath:通過 cmpxchg() 當前任務與所有者來嘗試原子性的獲取鎖。這僅適用于無競爭的情況(cmpxchg() 檢查 0UL,因此上面的所有 3 個狀態位都必須為 0)。如果鎖被爭用,它會轉到下一個可能的路徑。
midpath:又名樂觀旋轉(optimistic spinning)—在鎖的持有者正在運行并且沒有其他具有更高優先級(need_resched)的任務準備運行時,通過旋轉來獲取鎖。理由是如果鎖的所有者正在運行,它很可能很快就會釋放鎖。mutex spinner使用 MCS 鎖排隊,因此只有一個spinner可以競爭mutex。
MCS 鎖(由 Mellor-Crummey 和 Scott 提出)是一個簡單的自旋鎖,具有公平的理想屬性,每個 cpu 都試圖獲取在本地變量上旋轉的鎖,排隊采用的是鏈表實現的FIFO。它避免了常見的test-and-set自旋鎖實現引起的昂貴的cacheline bouncing。類似MCS的鎖是專門為睡眠鎖的樂觀旋轉而量身定制的(畢竟如果只是短暫的自旋比休眠效率要高)。自定義 MCS 鎖的一個重要特性是它具有額外的屬性,即當spinner需要重新調度時,它們能夠直接退出 MCS 自旋鎖隊列。這有助于避免需要重新調度的 MCS spinner持續在mutex持有者上自旋,而僅需直接進入慢速路徑獲取MCS鎖。
slowpath:最后的手段,如果仍然無法獲得鎖,則將任務添加到等待隊列并休眠,直到被解鎖路徑喚醒。在正常情況下它阻塞為 TASK_UNINTERRUPTIBLE。
雖然正式的內核互斥鎖是可休眠的鎖,但midpath路徑 (ii) 使它們更實際地成為混合類型。通過簡單地不中斷任務并忙于等待幾個周期而不是立即休眠,此鎖的性能已被視為顯著改善了許多工作負載。請注意,此技術也用于 rw 信號量。

具體代碼調用鏈很長…

/*不可中斷的獲取鎖*/ void?__sched?mutex_lock(struct?mutex?*lock) { ????might_sleep(); ????/*fastpath*/ ????if?(!__mutex_trylock_fast(lock)) ????????/*midpath?and?slowpath*/ ????????__mutex_lock_slowpath(lock); }  __mutex_trylock_fast(lock)?->?atomic_long_try_cmpxchg_acquire(&lock->owner,?&zero,?curr)?->?atomic64_try_cmpxchg_acquire(v,?(s64?*)old,?new);  __mutex_lock_slowpath(lock)->__mutex_lock(lock,?TASK_UNINTERRUPTIBLE,?0,?NULL,?_RET_IP_)?->??__mutex_lock_common(lock,?state,?subclass,?nest_lock,?ip,?NULL,?false) ?? ?? /*可中斷的獲取鎖*/ int?mutex_lock_interruptible(struct?mutex?*lock); 

嘗試上鎖

int?__sched?mutex_trylock(struct?mutex?*lock) { ??bool?locked;  #ifdef?CONFIG_DEBUG_MUTEXES ??DEBUG_LOCKS_WARN_ON(lock->magic?!=?lock); #endif  ??locked?=?__mutex_trylock(lock); ??if?(locked) ????mutex_acquire(&lock->dep_map,?0,?1,?_RET_IP_);  ??return?locked; }  static?inline?bool?__mutex_trylock(struct?mutex?*lock) { ??return?!__mutex_trylock_or_owner(lock); } 

釋放鎖

void?__sched?mutex_unlock(struct?mutex?*lock) { #ifndef?CONFIG_DEBUG_LOCK_ALLOC ??if?(__mutex_unlock_fast(lock)) ????return; #endif ??__mutex_unlock_slowpath(lock,?_RET_IP_); } 

跟加鎖對稱,也有fastpath, midpath, slowpath三條路徑。

判斷鎖狀態

bool?mutex_is_locked(struct?mutex?*lock) { ??return?__mutex_owner(lock)?!=?NULL; } 

很顯而易見,mutex持有者不為NULL即表示鎖定狀態。

3 實際案例

實驗:

#include? #include?  #define?LOOP?1000000  int?cnt?=?0; int?cs1?=?0,?cs2?=?0;  void*?task(void*?args)?{ ????while(1) ????{ ????????if(cnt?>=?LOOP) ????????{ ????????????break; ????????} ????????cnt++; ????????if((int)args?==?1)?cs1?++;?else?cs2++; ????} ????return?NULL; }  int?main()?{ ????pthread_t?tid1; ????pthread_t?tid2; ????/*?create?the?thread?*/ ????pthread_create(&tid1,?NULL,?task,?(void*)1); ????pthread_create(&tid2,?NULL,?task,?(void*)2); ????/*?wait?for?thread?to?exit?*/ ????pthread_join(tid1,?NULL); ????pthread_join(tid2,?NULL);  ????printf("cnt?=?%d?cs1=%d?cs2=%d?total=%d ",?cnt,cs1,cs2,cs1+cs2); ????return?0; } 

輸出:

cnt?=?1000000?cs1=958560?cs2=1520226?total=2478786 

正確結果不應該是1000000嗎?為什么會出錯呢,我們可以從匯編角度來分析一下。

$>?g++?-E?test.c?-o?test.i $>?g++?-S?test.i?-o?test.s $>?vim?test.s ?? .file?"test.c" ??.globl??_cnt ??.bss ??.align?4 _cnt: ??.space?4 ??.text ??.globl??__Z5task1Pv ??.def??__Z5task1Pv;??.scl??2;??.type?32;?.endef __Z5task1Pv: ??... 

我們可以看到一個簡單的cnt++,對應

movl??_cnt,?%eax addl??$1,?%eax movl??%eax,?_cnt 

CPU先將cnt的值讀到寄存器eax中,然后將[eax] + 1,最后將eax的值返回到cnt中,這些操作不是**原子性質(atomic)**的,這就導致cnt被多個線程操作時,+1過程會被打斷。

加入mutex保護臨界資源

#include? #include?  #define?LOOP?1000000  pthread_mutex_t?mutex; int?cnt?=?0; int?cs1?=?0,?cs2?=?0;  void*?task(void*?args)?{ ????while(1) ????{ ????????pthread_mutex_lock(&mutex); ????????if(cnt?>=?LOOP) ????????{ ????????????pthread_mutex_unlock(&mutex); ????????????break; ????????} ????????cnt++; ????????pthread_mutex_unlock(&mutex); ????????if((int)args?==?1)?cs1?++;?else?cs2++; ????} ????return?NULL; }  int?main()?{ ????pthread_mutex_init(&mutex?,?NULL); ????pthread_t?tid1; ????pthread_t?tid2; ????/*?create?the?thread?*/ ????pthread_create(&tid1,?NULL,?task,?(void*)1); ????pthread_create(&tid2,?NULL,?task,?(void*)2); ????/*?wait?for?thread?to?exit?*/ ????pthread_join(tid1,?NULL); ????pthread_join(tid2,?NULL);  ????printf("cnt?=?%d?cs1=%d?cs2=%d?total=%d ",?cnt,cs1,cs2,cs1+cs2); ????return?0; }  輸出: cnt?=?1000000?cs1=517007?cs2=482993?total=1000000 

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