简介
前文介绍了无锁并发栈的设计，本文继续介绍无锁队列的设计。队列和栈容器的难点稍微不同，因为对于队列结构，push()和pop()分别访问其不同部分，而在栈容器上，这两项操作都访问头节点，所以两种数据结构所需的同步操作相异。如果某线程在队列一端做出改动，而另一线程同时访问队列另一端，代码就要保证前者的改动过程能正确地为后者所见
单一消费者和生产者队列
我们实现一个简单的无锁队列，只应对一个生产者一个消费者的情况，便于我们理解
#include<atomic>
#include<memory>
template<typename T>
class SinglePopPush
{
private:
struct node
{
std::shared_ptr<T> data;
node* next;
node() :
next(nullptr)
{}
};
std::atomic<node*> head;
std::atomic<node*> tail;
node* pop_head()
{
node* const old_head = head.load();
// ⇽-- - 1
if (old_head == tail.load())
{
return nullptr;
}
head.store(old_head->next);
return old_head;
}
public:
SinglePopPush() :
head(new node), tail(head.load())
{}
SinglePopPush(const SinglePopPush& other) = delete;
SinglePopPush& operator=(const SinglePopPush& other) = delete;
~SinglePopPush()
{
while (node* const old_head = head.load())
{
head.store(old_head->next);
delete old_head;
}
}
std::shared_ptr<T> pop()
{
node* old_head = pop_head();
if (!old_head)
{
return std::shared_ptr<T>();
}
// ⇽-- -2
std::shared_ptr<T> const res(old_head->data);
delete old_head;
return res;
}
void push(T new_value)
{
std::shared_ptr<T> new_data(std::make_shared<T>(new_value));
// ⇽-- - 3
node* p = new node;
//⇽-- - 4
node* const old_tail = tail.load();
//⇽-- - 5
old_tail->data.swap(new_data);
//⇽-- - 6
old_tail->next = p;
//⇽-- - 7
tail.store(p);
}
};
上面的实现初看上去还不错。在同一时刻，如果只有一个线程调用push()，且仅有一个线程调用pop()，这份代码便可以相对完美地工作。
本例中的push()和pop()之间存在先行关系，这点很重要，它使队列的使用者可安全地获取数据。
tail指针的存储操作7与其载入操作1同步：按控制流程，在运行push()的线程上，原有的尾节点中的data指针先完成存储操作5，然后tail才作为指针存入新值7；
并且，在运行pop()的线程上，tail指针先完成载入操作1，原来的data指针才执行加载操作2，故data的存储操作5在载入操作1之前发生
（全部环节正确无误。因此这个单一生产者、单一消费者（Single-Producer Single-Consumer，SPSC）队列可以完美地工作。
不过，若多个线程并发调用push()或并发调用pop()，便会出问题。我们先来分析push()。如果有两个线程同时调用push()，就会分别构造一个新的空节点并分配内存3，而且都从tail指针读取相同的值4，结果它们都针对同一个尾节点更新其数据成员，却各自把data指针和next指针设置为不同的值5和6。这形成了数据竞争！
pop_head()也有类似问题，若两个线程同时调用这个函数，它们就会读取同一个头节点而获得相同的next指针，而且都把它赋予head指针以覆盖head指针原有的值。最终两个线程均认为自己获取了正确的头节点，这是错误的根源。给定一项数据，我们不仅要确保仅有一个线程可对它调用pop()，如果有别的线程同时读取头节点，则还需保证它们可以安全地访问头节点中的next指针。我们曾在前文的无锁栈容器中遇见过类似问题，其pop()函数也有完全相同的问题。
多线程push
解决多线程push的竞争问题。
一种方法是将data指针原子化，通过比较-交换操作来设置它的值。如果比较-交换操作成功，所操作的节点即为真正的尾节点，我们便可安全地设定next指针，使之指向新节点。若比较-交换操作失败，就表明有另一线程同时存入了数据，我们应该进行循环，重新读取tail指针并从头开始操作。
如果std::shared_ptr<>上的原子操作是无锁实现，那便万事大吉，否则我们仍需采取别的方法。一种可行的方法是令pop()返回std::unique_ptr<>指针（凭此使之成为指涉目标对象的唯一指针），并在队列中存储指向数据的普通指针。这样让代码得以按std::atomic
void push(T new_value)
{
std::unique_ptr<T> new_data(new T(new_value));
counted_node_ptr new_next;
new_next.ptr=new node;
new_next.external_count=1;
for(;;)
{
//⇽--- 1
node* const old_tail=tail.load();
T* old_data=nullptr;
//⇽--- 2
if(old_tail->data.compare_exchange_strong(
old_data,new_data.get()))
{
old_tail->next=new_next;
// 3
tail.store(new_next.ptr);
new_data.release();
break;
}
}
}
引用计数避免了上述的数据竞争，但那不是push()中仅有的数据竞争。只要我们仔细观察，便会发现其代码模式与栈容器相同：先载入原子指针1，然后依据该指针读取目标值2。
另一线程有可能同时更新tail指针3，如果该更新在pop()内部发生，最终将导致删除尾节点。若尾节点先被删除，代码却依然根据指针读取目标值，就会产生未定义行为。
有一种方法能解决上面的问题，且该方法颇具吸引力：在尾节点中添加一外部计数器，与处理头节点的方法相同。不过队列中的每个节点已配备一个外部计数器，分别存储在对应前驱节点内的next指针中。
若要让同一个节点具有两个外部计数器，便需要改动引用计数的实现方式，以免过早删除节点。我们为了满足上述要求，可在节点的结构体中记录外部计数器的数目，外部计数器一旦发生销毁，该数目则自减，并且将该外部计数器的值加到内部计数器的值之上。对于任意特定节点，如果内部计数器的值变为零，且再也没有外部计数器存在，我们就知道该节点能被安全地删除.
template<typename T>
class lock_free_queue
{
private:
struct node;
struct counted_node_ptr
{
int external_count;
node* ptr;
};
std::atomic<counted_node_ptr> head;
//⇽--- 1
std::atomic<counted_node_ptr> tail;
struct node_counter
{
unsigned internal_count:30;
//⇽--- 2
unsigned external_counters:2;
};
struct node
{
std::atomic<T*> data;
//⇽--- 3
std::atomic<node_counter> count;
counted_node_ptr next;
node()
{
node_counter new_count;
new_count.internal_count=0;
//⇽--- 4
new_count.external_counters=2;
count.store(new_count);
next.ptr=nullptr;
next.external_count=0;
}
};
public:
void push(T new_value)
{
std::unique_ptr<T> new_data(new T(new_value));
counted_node_ptr new_next;
new_next.ptr=new node;
new_next.external_count=1;
counted_node_ptr old_tail=tail.load();
for(;;)
{
// 5
increase_external_count(tail,old_tail);
T* old_data=nullptr;
// 6
if(old_tail.ptr->data.compare_exchange_strong(
old_data,new_data.get()))
{
old_tail.ptr->next=new_next;
old_tail=tail.exchange(new_next);
// 7
free_external_counter(old_tail);
new_data.release();
break;
}
old_tail.ptr->release_ref();
}
}
};
tail指针(1处) 和head指针的型别均为atomic
该count成员也是一个结构体，内含internal_count变量和新引入的external_counters变量(2处) 。请注意，external_counters仅需使用两位，因为同一个节点最多只可能有两个外部计数器。因此，结构体count为它分配了一个两位的位域，而把internal_count设定为30位的整型值，从而维持了计数器32位的整体尺寸。
按此处理，内部计数器的取值范围仍然非常大，还保证了在32位或64位计算机上，一个机器字（machine word）便能容纳整个结构体。后文很快会解释，为了杜绝条件竞争，上述两种计数器必须合并，视作单一数据项，共同进行更新。只要把结构体的大小限制在单个机器字内，那么在许多硬件平台上，其原子操作就更加有机会以无锁方式实现。
节点经过初始化，其internal_count成员被置零，而external_counters成员则设置成2(4处)，因为我们向队列加入的每个新节点，它最初既被tail指针指涉，也被前一个节点的next指针指涉。
我们先调用一个新函数increase_external_count()令外部计数器的值增加（5处），再载入tail指针，进而读取尾节点的data成员并对它调用compare_exchange_strong()（6处），然后对原有的tail指针执行free_external_counter()（7处）。
我们画一下这个图
多线程pop
多线程pop实现和之前无锁栈类似，我们只要做外部引用计数的增加和内部引用计数的减少即可
template<typename T>
class lock_free_queue
{
private:
struct node
{
void release_ref();
//node的余下代码与代码清单7.16相同
};
public:
std::unique_ptr<T> pop()
{
// 1
counted_node_ptr old_head=head.load(std::memory_order_relaxed);
for(;;)
{
//2
increase_external_count(head,old_head);
node* const ptr=old_head.ptr;
if(ptr==tail.load().ptr)
{
//3
ptr->release_ref();
return std::unique_ptr<T>();
}
// 4
if(head.compare_exchange_strong(old_head,ptr->next))
{
T* const res=ptr->data.exchange(nullptr);
// 5
free_external_counter(old_head);
return std::unique_ptr<T>(res);
}
// 6
ptr->release_ref();
}
}
};
节点的弹出操作从加载old_head指针开始（1处），接着进入一个无限循环，并且令已加载好的指针上的外部计数器的值自增（2处）。若头节点正巧就是尾节点，即表明队列内没有数据，我们便释放引用（3处），并返回空指针。
否则表明队列中存在数据，因此当前线程试图调用compare_exchange_strong()将其收归己有（4处）。以上调用会对比结构体head和old_head，其成员都包括外部计数器和指针，但均被视作一个整体。无论哪个成员发生了变化而导致不匹配，代码即释放引用（6处）并重新循环。
如果比较-交换操作成功，当前线程就顺利地将节点所属的数据收归己有，故我们随即释放弹出节点的外部计数器（5处），再将数据返回给pop()的调用者。若两个外部计数器都被释放，且内部计数器值变为0，则节点本身可被删除。有几个函数负责处理引用计数
下面是减少引用计数的函数
template<typename T>
class lock_free_queue
{
private:
struct node
{
void release_ref()
{
node_counter old_counter=
count.load(std::memory_order_relaxed);
node_counter new_counter;
do
{
new_counter=old_counter;
//1
--new_counter.internal_count;
}
//2
while(!count.compare_exchange_strong(
old_counter,new_counter,
std::memory_order_acquire,std::memory_order_relaxed));
if(!new_counter.internal_count &&
!new_counter.external_counters)
{
//3
delete this;
}
}
};
};
尽管我们在这里只改动位域成员internal_count(1处)，也必须按原子化方式更新整个计数器结构体。所以更新操作要用比较-交换函数配合循环实现（2处）。
当计数器internal_count完成自减后，如果内外两个计数器的值均为0，就表明调用release_ref()的是最后一个指涉目标节点的指针（代码清单pop （5 6两处）的ptr），我们应当删除节点（3处）。
接下来我们实现增加引用计数的操作
template<typename T>
class lock_free_queue
{
private:
static void increase_external_count(
std::atomic<counted_node_ptr>& counter,
counted_node_ptr& old_counter)
{
counted_node_ptr new_counter;
do
{
new_counter=old_counter;
++new_counter.external_count;
}
while(!counter.compare_exchange_strong(
old_counter,new_counter,
std::memory_order_acquire,std::memory_order_relaxed));
old_counter.external_count=new_counter.external_count;
}
};
increase_external_count()已改成了静态成员函数，需要更新的目标不再是自身固有的成员计数器，而是一个外部计数器，它通过第一个参数传入函数以进行更新。
针对无锁队列的节点释放其外部计数器
template<typename T>
class lock_free_queue
{
private:
static void free_external_counter(counted_node_ptr &old_node_ptr)
{
node* const ptr=old_node_ptr.ptr;
int const count_increase=old_node_ptr.external_count-2;
node_counter old_counter=
ptr->count.load(std::memory_order_relaxed);
node_counter new_counter;
do
{
new_counter=old_counter;
//⇽--- 1
--new_counter.external_counters;
//⇽--- 2
new_counter.internal_count+=count_increase;
}
//⇽--- 3
while(!ptr->count.compare_exchange_strong(
old_counter,new_counter,
std::memory_order_acquire,std::memory_order_relaxed));
if(!new_counter.internal_count &&
!new_counter.external_counters)
{
//⇽--- 4
delete ptr;
}
}
};
与free_external_counter()对应的是increase_external_count()函数，该函数对整个计数器结构体仅执行一次compare_exchange_strong()，便合并更新了其中的两个计数器(3处)，这与release_ref()中更新internal_count的自减操作类似。
计数器external_counters则同时自减(1处)。如果这两个值均变为0，就表明目标节点再也没有被指涉，遂可以安全删除（4处）。
为了避免条件竞争，上述更新行为需要整合成单一操作完成，因此需要用比较-交换函数配合循环运行。若两项更新分别独立进行，万一有两个线程同时调用该函数，则它们可能都会认为自己是最后的执行者，所以都删除节点，结果产生未定义行为。
优化
虽然上述代码尚可工作，也无条件竞争，但依然存在性能问题。一旦某线程开始执行 push()操作，针对 old_tail.ptr->data成功完成了compare_exchange_strong()调用(push代码6处)，就没有其他线程可以同时运行push()。若有其他任何线程试图同时压入数据，便始终看不到nullptr，而仅能看到上述线程执行push()传入的新值，导致compare_exchange_strong()调用失败，最后只能重新循环。这实际上是忙等，消耗CPU周期却一事无成，结果形成了实质的锁。第一个push()调用令其他线程发生阻塞，直到执行完毕才解除，所以这段代码不是无锁实现。问题不止这一个。若别的线程被阻塞，则操作系统会提高对互斥持锁的线程的优先级，好让它尽快完成，但本例却无法依此处理，被阻塞的线程将一直消耗CPU周期，等到最初调用push()的线程执行完毕才停止。这个问题带出了下一条妙计：让等待的线程协助正在执行push()的线程，以实现无锁队列。
我们很清楚应该在这种方法中具体做什么：先设定尾节点上的next指针，使之指向一个新的空节点，且必须随即更新tail指针。由于空节点全都等价，因此这里所用空节点的起源并不重要，其创建者既可以是成功压入数据的线程，也可以是等待压入数据的线程。如果将节点内的next指针原子化，代码就能借compare_exchange_strong()设置其值。只要设置好了next指针，便可使用compare_exchange_weak()配合循环设定tail指针，借此令它依然指向原来的尾节点。若tail指针有变，则说明它已同时被别的线程更新过，因此我们停止循环，不再重试。
pop()需要稍微改动才可以载入原子化的next指针
template<typename T>
class lock_free_queue
{
private:
struct node
{
std::atomic<T*> data;
std::atomic<node_counter> count;
//⇽--- 1
std::atomic<counted_node_ptr> next;
};
public:
std::unique_ptr<T> pop()
{
counted_node_ptr old_head=head.load(std::memory_order_relaxed)；
for(;;)
{
increase_external_count(head,old_head);
node* const ptr=old_head.ptr;
if(ptr==tail.load().ptr)
{
return std::unique_ptr<T>();
}
// ⇽--- 2
counted_node_ptr next=ptr->next.load();
if(head.compare_exchange_strong(old_head,next))
{
T* const res=ptr->data.exchange(nullptr);
free_external_counter(old_head);
return std::unique_ptr<T>(res);
}
ptr->release_ref();
}
}
};
上面的代码进行了简单改动：next指针现在采用了原子变量（1处），并且（2处）的载入操作也成了原子操作。本例使用了默认的memory_order_seq_cst次序，而ptr->next指针原本属于std::atomic
新版本的push()相对更复杂，如下
template<typename T>
class lock_free_queue
{
private:
// ⇽--- 1
void set_new_tail(counted_node_ptr &old_tail,
counted_node_ptr const &new_tail)
{
node* const current_tail_ptr=old_tail.ptr;
// ⇽--- 2
while(!tail.compare_exchange_weak(old_tail,new_tail) &&
old_tail.ptr==current_tail_ptr);
// ⇽--- 3
if(old_tail.ptr==current_tail_ptr)
//⇽--- 4
free_external_counter(old_tail);
else
//⇽--- 5
current_tail_ptr->release_ref();
}
public:
void push(T new_value)
{
std::unique_ptr<T> new_data(new T(new_value));
counted_node_ptr new_next;
new_next.ptr=new node;
new_next.external_count=1;
counted_node_ptr old_tail=tail.load();
for(;;)
{
increase_external_count(tail,old_tail);
T* old_data=nullptr;
//⇽--- 6
if(old_tail.ptr->data.compare_exchange_strong(
old_data,new_data.get()))
{
counted_node_ptr old_next={0};
//⇽--- 7
if(!old_tail.ptr->next.compare_exchange_strong(
old_next,new_next))
{
//⇽--- 8
delete new_next.ptr;
new_next=old_next; // ⇽--- 9
}
set_new_tail(old_tail, new_next);
new_data.release();
break;
}
else // ⇽--- 10
{
counted_node_ptr old_next={0};
// ⇽--- 11
if(old_tail.ptr->next.compare_exchange_strong(
old_next,new_next))
{
// ⇽--- 12
old_next=new_next;
// ⇽--- 13
new_next.ptr=new node;
}
// ⇽--- 14
set_new_tail(old_tail, old_next);
}
}
}
};
由于我们确实想在(6处)设置data指针，而且还需接受另一线程的协助，因此引入了else分支以处理该情形(10处)。上述push()的新版本先在(6处)处设置好节点内的data指针，然后通过compare_exchange_strong()更新next指针(7处)，从而避免了循环。
若交换操作失败，我们便知道另一线程同时抢先设定了next指针，遂无须保留函数中最初分配的新节点，可以将它删除（8处）。
虽然next指针是由别的线程设定的，但代码依然持有其值，留待后面更新tail指针（9处）。更新tail指针的代码被提取出来，写成set_new_tail()函数（1处）。它通过compare_exchange_weak()配合循环来更新tail指针（2处）。
如果其他线程试图通过push()压入新节点，计数器external_count就会发生变化，而上述新函数正是为了防止错失这一变化。但我们也要注意，若另一线程成功更新了tail指针，其值便不得再次改变。若当前线程重复更新tail指针，便会导致控制流程在队列内部不断循环，这种做法完全错误。
相应地，如果比较-交换操作失败，所载入的ptr指针也需要保持不变。在脱离循环时，假如ptr指针的原值和新值保持一致（3处）就说明tail指针的值肯定已经设置好，原有的外部计数器则需要释放（4处）。若ptr指针前后有所变化，则另一线程将释放计数器，而当前线程要释放它持有的唯一一个tail指针（5处）。
这里，若多个线程同时调用push()，那么只有一个线程能成功地在循环中设置data指针，失败的线程则转去协助成功的线程完成更新。当前线程一进入push()就分配了一个新节点，我们先更新next指针，使之指向该节点（11处）。假定操作成功，该节点就充当新的尾节点⑫，而我们还需另行分配一个新节点，为下一个压入队列的数据预先做好准备⑬。接着，代码尝试调用set_new_tail()以设置尾节点（14处），再重新循环。
官方案例的隐患
我们基于上面的案例执行下面的测试代码，发现程序崩溃
void TestCrushQue() {
crush_que<int> que;
std::thread t1([&]() {
for (int i = 0; i < TESTCOUNT*10000; i++) {
que.push(i);
std::cout << "push data is " << i << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
}
});
std::thread t2([&]() {
for (int i = 0; i < TESTCOUNT*10000;) {
auto p = que.pop();
if (p == nullptr) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
continue;
}
i++;
std::cout << "pop data is " << *p << std::endl;
}
});
t1.join();
t2.join();
}
我们看到崩溃在底层代码的原子变量交换这里
我们按照调用堆栈往上查找，发现是head和tail的ptr为空导致
解决这个问题比较简单，我们在队列的构造函数中添加head和tail的初始化即可。
memoryleak_que() {
counted_node_ptr new_next;
new_next.ptr = new node();
new_next.external_count = 1;
tail.store(new_next);
head.store(new_next);
std::cout << "new_next.ptr is " << new_next.ptr << std::endl;
}
我们也需要在析构函数里回收头尾节点，基本思路是依次出队，但是因为最后一个节点为tail，当head和tail相等时则停止回收，所以我们要额外回收头部节点(此时头部和尾部节点重合)
~memoryleak_que() {
while (pop());
auto head_counted_node = head.load();
delete head_counted_node.ptr;
}
为了测试内存泄漏，我们在栈中添加一个静态成员变量
class memoryleak_que{
public:
static std::atomic<int> destruct_count;
};
template<typename T>
std::atomic<int> lock_free_queue<T>::destruct_count = 0;
我们在release_ref和free_external_counter中删除指针时增加这个静态成员变量的数量，最后统计删除的数量和我们开辟的数量是否相等
void release_ref()
{
std::cout << "call release ref " << std::endl;
node_counter old_counter =
count.load(std::memory_order_relaxed);
node_counter new_counter;
do
{
new_counter = old_counter;
//1
--new_counter.internal_count;
}
//2
while (!count.compare_exchange_strong(
old_counter, new_counter,
std::memory_order_acquire, std::memory_order_relaxed));
if (!new_counter.internal_count &&
!new_counter.external_counters)
{
//3
delete this;
std::cout << "release_ref delete success" << std::endl;
destruct_count.fetch_add(1);
}
}
static void free_external_counter(counted_node_ptr& old_node_ptr)
{
std::cout << "call free_external_counter " << std::endl;
node* const ptr = old_node_ptr.ptr;
int const count_increase = old_node_ptr.external_count - 2;
node_counter old_counter =
ptr->count.load(std::memory_order_relaxed);
node_counter new_counter;
do
{
new_counter = old_counter;
//⇽--- 1
--new_counter.external_counters;
//⇽--- 2
new_counter.internal_count += count_increase;
}
//⇽--- 3
while (!ptr->count.compare_exchange_strong(
old_counter, new_counter,
std::memory_order_acquire, std::memory_order_relaxed));
if (!new_counter.internal_count &&
!new_counter.external_counters)
{
//⇽--- 4
destruct_count.fetch_add(1);
std::cout << "free_external_counter delete success" << std::endl;
delete ptr;
}
}
测试并发执行两个线程，最后assert断言删除节点数和开辟的节点数相等
void TestLeakQue() {
memoryleak_que<int> que;
std::thread t1([&]() {
for (int i = 0; i < TESTCOUNT ; i++) {
que.push(i);
std::cout << "push data is " << i << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
}
});
std::thread t2([&]() {
for (int i = 0; i < TESTCOUNT ;) {
auto p = que.pop();
if (p == nullptr) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
continue;
}
i++;
std::cout << "pop data is " << *p << std::endl;
}
});
t1.join();
t2.join();
assert(que.destruct_count == TESTCOUNT );
}
测试触发断言，说明存在内存泄漏。
经过调试我们发现其实是在pop头部节点时判断head和tail相等，直接返回空指针，但是引用计数没有做减少。这和栈的方式不同，栈的pop判断条件如果head节点的ptr指向空地址，说明这个节点为无效节点无需pop直接返回空指针，当有新数据插入时在头部插入新节点并更新head为新节点。这么做保证了即使最后那个无效节点引用计数怎么增加都无所谓。
但是队列不行，队列的操作方式是先开辟了head和tail节点，这两个节点最开始是无效的，但是当插入数据时，就将head的ptr指向的数据data更新为新的数据即可。这样head之前和tail相等时pop增加的引用计数如果不合理减少就会造成问题。
解决的思路也比较简单，如果head和tail相等说明为空队列，空队列减少该节点内部引用计数即可。
std::unique_ptr<T> pop()
{
counted_node_ptr old_head = head.load(std::memory_order_relaxed);
for (;;)
{
increase_external_count(head, old_head);
node* const ptr = old_head.ptr;
if (ptr == tail.load().ptr)
{
//头尾相等说明队列为空，要减少内部引用计数
ptr->release_ref();
return std::unique_ptr<T>();
}
// ⇽--- 2
counted_node_ptr next = ptr->next.load();
if (head.compare_exchange_strong(old_head, next))
{
T* const res = ptr->data.exchange(nullptr);
free_external_counter(old_head);
return std::unique_ptr<T>(res);
}
ptr->release_ref();
}
}
最后我们测试多线程pop和push的情况，目前稳定回收节点并且并发安全
void TestLockFreeQueMultiPushPop() {
lock_free_queue<int> que;
std::thread t1([&]() {
for (int i = 0; i < TESTCOUNT * 100; i++) {
que.push(i);
std::cout << "push data is " << i << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
}
});
std::thread t4([&]() {
for (int i = TESTCOUNT*100; i < TESTCOUNT * 200; i++) {
que.push(i);
std::cout << "push data is " << i << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
}
});
std::thread t2([&]() {
for (int i = 0; i < TESTCOUNT * 100;) {
auto p = que.pop();
if (p == nullptr) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
continue;
}
i++;
std::cout << "pop data is " << *p << std::endl;
}
});
std::thread t3([&]() {
for (int i = 0; i < TESTCOUNT * 100;) {
auto p = que.pop();
if (p == nullptr) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
continue;
}
i++;
std::cout << "pop data is " << *p << std::endl;
}
});
t1.join();
t2.join();
t3.join();
t4.join();
assert(que.destruct_count == TESTCOUNT * 200);
}
总结
本文介绍了无锁队列的实现，利用了引用计数的思想，实现了并发安全的无锁队列。
源码链接：
https://gitee.com/secondtonone1/boostasio-learn/tree/master/concurrent/day18-LockFreeQue
视频链接：
https://space.bilibili.com/271469206/channel/collectiondetail?sid=1623290