世界上最简单的无锁哈希表

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我是靠谱客的博主天真往事，最近开发中收集的这篇文章主要介绍世界上最简单的无锁哈希表，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

英文原文：preshing，感谢@浅水清流的热心翻译。如果其他朋友也有不错的原创或译文，可以尝试推荐给伯乐在线。以下是译文。

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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：

table 只接受类型为32位整数的key和value
所有key必须非零
所有的value必须非零
table的最大数目固定且必须是2的幂
唯一可用的操作是SetItem和getItem
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。

struct Entry
{
mint_atomic32_t key;
mint_atomic32_t value;
};
Entry *m_entries;

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()

inline static uint32_t integerHash(uint32_t h)
{
h ^= h >> 16;
h *= 0x85ebca6b;
h ^= h >> 13;
h *= 0xc2b2ae35;
h ^= h >> 16;
return h;
}

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。

void HashTable1::SetItem(uint32_t key, uint32_t value)
{
for (uint32_t idx = integerHash(key);; idx++)
{
idx &= m_arraySize - 1;
uint32_t prevKey = mint_compare_exchange_strong_32_relaxed(&m_entries[idx].key, 0, key);
if ((prevKey == 0) || (prevKey == key))
{
mint_store_32_relaxed(&m_entries[idx].value, value);
return;
}
}
}

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

uint32_t HashTable1::GetItem(uint32_t key)
{
for (uint32_t idx = integerHash(key);; idx++)
{
idx &= m_arraySize - 1;
uint32_t probedKey = mint_load_32_relaxed(&m_entries[idx].key);
if (probedKey == key)
return mint_load_32_relaxed(&m_entries[idx].value);
if (probedKey == 0)
return 0;
}
}

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％。

void HashTable1::SetItem(uint32_t key, uint32_t value)
{
for (uint32_t idx = integerHash(key);; idx++)
{
idx &= m_arraySize - 1;
// Load the key that was there.
uint32_t probedKey = mint_load_32_relaxed(&m_entries[idx].key);
if (probedKey != key)
{
// The entry was either free, or contains another key.
if (probedKey != 0)
continue;
// Usually, it contains another key. Keep probing.
// The entry was free. Now let's try to take it using a CAS.
uint32_t prevKey = mint_compare_exchange_strong_32_relaxed(&m_entries[idx].key, 0, key);
if ((prevKey != 0) && (prevKey != key))
continue;
// Another thread just stole it from underneath us.
// Either we just added the key, or another thread did.
}
// Store the value in this array entry.
mint_store_32_relaxed(&m_entries[idx].value, value);
return;
}
}

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。

// Shared variables
char message[256];
HashTable1 collection;
void PublishMessage()
{
// Write to shared memory non-atomically.
strcpy(message, "I pity the fool!");
// Release fence: The only way to safely pass non-atomic data between threads using Mintomic.
mint_thread_fence_release();
// Set a flag to indicate to other threads that the message is ready.
collection.SetItem(SHARED_FLAG_KEY, 1)
}

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。

英文原文：preshing，感谢@浅水清流的热心翻译。如果其他朋友也有不错的原创或译文，可以尝试推荐给伯乐在线。

译文链接：http://blog.jobbole.com/39186/

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转自：http://blog.jobbole.com/39186/