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CppCon 2014 学习第4天:Transactional Language Constructs for C++ TS(未进入到标准)

news 来源：原创 2025/5/31 10:49:53

事务性编程

“Transactional Language Constructs for C++ TS”指的是在C++技术规范（Technical Specification, TS）中提出的一套用于支持**事务性编程（Transactional Programming）**的语言构造。

什么是事务性编程？

事务（transaction）是一组操作的原子单元，要么全部执行成功，要么全部不执行（回滚）。
事务广泛用于并发编程、数据库操作和多线程数据一致性保证。

C++中事务性语言构造的目标

简化并发和并行代码中对共享资源的访问控制。
提供一种语言级别的机制，保证代码块的“原子性”和“一致性”。
减少死锁、竞态条件等并发问题。

关键语言构造示例（设想）

transaction {// 事务性代码块shared_data.x += 1;shared_data.y += 2;
} // 事务结束，成功则提交，异常则回滚

transaction 代码块确保内部操作原子执行。
如果代码块中出现异常或冲突，自动回滚修改。
编译器或运行时负责管理事务的开始、提交和回滚。

当前状态

这是C++并发扩展的实验性提案，尚未成为C++标准的一部分。
相关研究和实现还在进行中，如Intel的Transactional Synchronization Extensions（TSX）硬件支持。
TS提出的事务语言构造，可能以关键字、库或属性的形式出现。

作用与意义

大幅提升多线程程序的安全性和可维护性。
简化复杂的同步代码，减少死锁等问题。
结合并行算法库，提升并发性能。

如果你想，我可以帮你写一个模拟事务性代码块的简单示例，或者介绍已有的事务内存（Transactional Memory）库和用法。需要吗？

事务内存（Transactional Memory, TM）的几个主要优点解释如下：

事务内存的优势

使用简单，像粗粒度锁一样容易

事务内存让开发者写多线程代码像使用一个大锁（粗粒度锁）一样简单，避免了复杂的锁管理和死锁问题。
扩展性好，性能接近细粒度锁

虽然用法像粗粒度锁，但事务内存可以在内部实现细粒度的冲突检测和并发控制，性能能达到或接近细粒度锁的水平，支持更高的并发度。
模块组合性（Composition）
- 安全且可扩展地组合软件模块
  
  事务内存允许多个模块的事务安全地组合在一起，无需担心模块间的锁交叉和死锁问题。
- 传统锁不具备这种组合性
  
  普通锁很难组合，不同模块使用不同锁很容易产生死锁，导致系统复杂且难维护。

总结

优势	说明
易用性	开发者不必精细管理锁，编写简单易懂的并发代码
高性能	内部实现支持高并发，扩展性好，避免了大锁带来的性能瓶颈
模块组合性	事务代码块可以安全组合，模块间不会因锁冲突产生死锁

事务内存是并发编程中一种兼顾简单性和性能的有力工具，是未来多核并行开发的关键技术之一。

在这里插入图片描述

该图展示了播放Ogg Vorbis音频文件的流程。核心组件是libvorbisfile，它负责处理Ogg文件并生成解码流。流程如下：

libogg 读取Ogg文件并提供原始流。
libvorbis 处理Vorbis流并解码为音频流。
解码后的流由libvorbisfile整合，输出为最终的解码流。
libalsa 接收解码流并将其播放。

图中用虚线分隔了软件处理（左侧）和硬件/音频输出（右侧）的部分，清晰地展示了从文件读取到音频播放的整个过程。

你这段内容是在说明**事务（transactions）**在并发编程的大框架（grand scheme）中的位置，以及并发领域的各种抽象和技术的关系。下面是对这段内容的整理和中文解释：

事务在并发体系中的位置

并发编程的几个重要抽象和概念：

抽象类别	作用/特点	举例/说明
异步代理（Asynchronous Agents）	独立运行的任务，彼此通过消息通信	GUI界面，后台打印，磁盘/网络访问
并发集合（Concurrent Collections）	对一组数据进行操作，利用数据和算法结构的并行性	树结构操作、快速排序、编译器中的并行处理
可变共享状态（Mutable Shared State）	避免竞态条件和使用同步对象管理共享内存中的数据	锁保护的数据（99%的情况）、无锁库（专家级）、原子操作（专家级）

关键指标和要求：

响应性（Responsiveness）
吞吐量（Throughput）
多核可扩展性（Many-core Scalability）
无竞态（Race-free）
无锁（Lock-free）
隔离性（Isolation）
低开销（Low Overhead）
可组合性（Composability）

当前的抽象实现：

线程（Threads）、消息传递（Messages）
线程池（Thread pools）、OpenMP
锁和锁层级（Locks, Lock hierarchies）

未来的抽象方向：

期望值（Futures）、活动对象（Active Objects）
任务（Chores）、并行STL（Parallel STL）、PLINQ（并行LINQ）
事务内存（Transactional Memory）：声明式的锁支持，用于简化共享状态管理，增强并发安全性

总结

事务（Transactional Memory）提供了一种高级抽象，帮助开发者写出安全、可组合且高效的并发代码。
事务内存在并发编程生态中，介于低级锁机制和更高层消息传递、任务异步等模型之间，目标是让共享状态管理更简单且更安全。

这段内容演示了事务内存（Transactional Memory）如何保证事务“看起来像是原子执行的”，并举了一个经典的例子来说明事务执行的正确与错误情况。

核心点总结

事务是原子的：事务中所有操作，要么全部执行成功，要么全部不执行，外界看到的执行结果好像事务是一次“整体”执行。
事务可以并发执行，但结果必须等价于某种顺序执行，即串行化一致性。
事务内存是乐观的并发机制：先假设事务间不冲突，运行中检测冲突，如果冲突则回滚重试。

例子详解

假设初始变量状态：

a = 1, b = 2, c = 3

有两个事务 T1 和 T2：

T1: atomic {a = 2;b = a + 1; // 3c = b + 1; // 4
}T2: atomic {r1 = a;r2 = b;r3 = c;
}

两种正确的执行顺序：

T2先执行，T1后执行
- T2 读取旧值
  r1 = 1, r2 = 2, r3 = 3
- T1 更新变量
  a = 2, b = 3, c = 4
T1先执行，T2后执行
- T1 更新变量
  a = 2, b = 3, c = 4
- T2 读取新值
  r1 = 2, r2 = 3, r3 = 4

错误的交叉执行（非法情况）：

T1                     T2r1 = 1   (读旧值)
a = 2;                  
b = 3;                  r2 = 3   (读新值)r3 = 3   (读旧值)
c = 4;

这里：

T2 读取 r1 是旧的 a（1），r2 是新的 b（3），r3 是旧的 c（3），数据不一致。
这种结果不可能出现在任何串行执行的顺序中，因此事务内存不允许这种结果发生。

总结

事务内存保证所有事务的并发执行结果和某种顺序执行结果相同，避免“脏读”和不一致的视图。
任何部分看到“中间状态”的情况都会被事务系统检测并避免。

这就是事务内存“看起来像原子执行”的含义。

你贴出的代码片段是关于 Lock Elision（锁消除） 和 synchronized 关键字的一个伪代码示例。让我帮你解释一下。

Lock Elision（锁消除）是什么？

锁消除是一种优化技术，目的是减少对锁的使用开销，提高多线程代码的性能。其核心思想是：

在某些情况下，锁其实是不必要的，或者说对锁的保护是多余的。
编译器或硬件可以“消除”锁操作，直接执行代码段，前提是保证这样做不会导致竞态条件。

这项技术有时结合**硬件事务内存（HTM）**来实现，比如Intel TSX，它允许硬件尝试以事务方式执行临界区代码，若无冲突则不真正获取锁。

代码示例分析

synchronized {node.next = succ;node.prev = pred;node.pred = node;node.next = node;
}

synchronized 表示一个临界区，进入时会自动加锁，退出时释放锁。
临界区内部是对 node 结构的几个指针成员进行赋值。

这段代码可能表示的是某种链表或双向链表节点的链接操作。

在锁消除环境下会发生什么？

如果硬件事务内存（HTM）支持，并且在运行时检测到没有冲突，事务执行成功，就会跳过真正的锁操作。
程序执行这段代码时，表面上看是加了锁的，但实际上硬件没有加锁，而是用事务保证操作的原子性和一致性。
如果事务失败（比如检测到冲突），才会回退并退化为传统的加锁执行。

总结

这段代码用 synchronized 表示加锁的临界区。
锁消除优化会尽量用事务替代传统锁操作，从而加快执行速度。
对于简单指针赋值这类操作，硬件事务可以很高效地实现。

为什么要用事务内存（Transactional Memory, TM）：

为什么需要事务内存（TM）？

事务是一个原子操作序列
事务内存允许你将一组操作组合成一个“原子”执行的块，要么全部执行成功，要么全部不执行，避免了中间状态被其他线程看到。
事务内存旨在取代常用的锁机制
传统多线程编程中，锁（mutex）是最常见的同步手段，但锁容易导致死锁、优先级反转、性能瓶颈等问题。事务内存提供了一种更简洁、易用且安全的替代方案。
构建无锁数据结构的更好方式
目前主流的无锁编程技术，例如CAS（Compare-And-Swap）或LL/SC（Load-Linked/Store-Conditional），只能保证单个内存位置的原子操作，或者最多是一块连续内存的原子操作。
但是，CAS 等技术无法实现对多个不连续内存位置的原子修改
现实中的数据结构往往涉及多个内存位置，例如链表节点的多个指针字段，或者复杂对象的多个成员变量。需要原子地同时更新它们，但单个 CAS 无法覆盖这种场景。

总结

事务内存（TM）是为了解决以下问题：

希望将多个步骤组合成一个不可分割的原子操作序列。
传统锁存在的易错、复杂和性能问题。
传统无锁同步只能操作有限的内存区域，难以操作复杂结构。

TM通过硬件或软件支持，让程序员更简单地写出安全且高效的并发代码。

事务内存（Transactional Memory, TM）是一种并发控制机制，它借鉴了数据库中事务（transaction）的概念，用于在多线程程序中简化对共享内存的访问，并避免传统锁机制的复杂性和问题。

事务的 ACI(D) 属性

事务内存也遵循数据库事务的几个核心属性（称为 ACID，TM中通常关注 ACI）：

A - Atomic（原子性）

一个事务中的所有操作要么全部成功（称为“提交”commit），要么全部无效（称为“回滚”abort）。
程序员不用担心中途操作被其他线程看到 —— 要么全执行，要么全不执行。

C - Consistent（一致性 / 可串行化）

多个事务的执行结果，看起来就像是依次执行的某个顺序（而不是交错执行）。
这确保了线程间不会因为并发而破坏逻辑一致性。

I - Isolated（隔离性）

在事务执行过程中，它的中间结果对其他线程是不可见的。
其他线程只能看到事务“提交”之后的最终状态。

(可选) D - Durable（持久性）

在数据库系统中，Durable 意味着一旦事务提交，结果就会永久保存在磁盘上。
在内存中的事务内存里，通常不强调 Durability，所以这个属性常被忽略。

总结一句话：

事务内存使并发编程更容易，因为它保证了一组操作的原子性、隔离性和一致性，无需显式加锁。

“讨厌事务内存”的理由解释：

1. STM 可能效率低（这是最严重的问题）

STM = 软件事务内存（Software Transactional Memory）
运行时需要记录读写、检测冲突、可能要回滚，这些操作 开销较大。
这是批评 TM 的最常见理由。
不过，STM 的性能 正在快速改进，有些反对意见只是 FUD（恐惧、不确定和怀疑）。
标准委员会确实被要求关注和解决这个问题。

2. TM 永远不会流行起来，不如直接用函数式编程

函数式语言（如 Haskell）强调不可变性和无副作用，天然适合并发。
这些人认为：“与其用 TM 来让共享内存安全，还不如用函数式语言从根源上避免这些问题。”
但现实中，许多大型系统（尤其是 C++）已有大量面向对象、命令式代码，TM 是一种更实际的解决方案。

3. 共享内存注定失败，而 TM 正好让它更容易用，这反而是坏事

TM 让开发者更容易使用共享内存，从某些角度来说，这鼓励了一个有问题的模型。
有些人认为应该避免共享内存，比如转向 消息传递（如 actor 模型、channel 等）。

4. 并发软件没什么危机，我们现在用的（锁、原子操作）已经很好了

有人觉得当前的并发技术（例如 mutex、atomic 等）已经能满足需求。
但这些技术写起来复杂、容易出错、难以组合（composition）。

5. 现在用 TM 为时过早

事务内存技术还不够成熟：
- 缺乏工具链支持
- 编译器、调试器支持有限
- 缺少成功的工业案例
开发者不熟悉 TM 模型，需要学习成本。

6. TM 并不能让你的程序自动变并行

TM 简化了并发控制（同步），但不能自动并行化代码。
你仍然要自己设计多线程结构、划分任务、管理负载。

总结：

这些观点反映了 TM 在落地过程中遇到的现实挑战（性能、生态、习惯），但它的目标是：

让多线程编程更简单、更安全、更易组合。

事务内存（Transactional Memory，简称 TM）在技术发展过程中的“使命膨胀（mission creep）”和炒作周期（hype cycle）现象，下面为你逐条解释：

1. Mission Creep（使命膨胀）是什么意思？

原意是指某项技术或项目在初期有清晰的目标，但逐渐被赋予了越来越多原本不属于它的职责。

在事务内存中的体现：
TM 最初是为了简化多线程中的同步控制，替代手动加锁。
但后来人们对它的期待不断增加，例如：

“TM 能解决所有并发问题”
“TM 能彻底简化多核编程”
“TM 能自动并行化程序”等等

这种 不切实际的扩大期望 会让技术难以满足全部预期。

2. Hype Cycle（炒作周期）是什么意思？

由 Gartner 提出的技术成熟度模型，包括几个阶段：

技术触发点（初现）
期望膨胀峰值（被吹得很厉害）
幻灭低谷（实际表现不如宣传）
复苏阶段（理性看待并改进）
生产力平台期（成熟应用）

事务内存当前的位置：
TM 曾在学术界/工业界被大量宣传，但现实中落地困难、效率问题突出，正逐步从幻灭低谷走向理性回归。

3. 它能帮忙降低功耗吗？

这是一种过高的期望（mission creep 的例子）：

TM 本质上不是为节能设计的，而是为了简化并发控制。
有些人认为：“如果 TM 能自动并行化并减少锁等待，就可能提高能效”。
但实际中，STM 的运行时开销反而可能增加功耗。

**结论：**事务内存不是专门的省电工具，不应寄望于它优化能耗。

4. 能用于嵌入式设备吗？

也是 mission creep 的一个体现：

嵌入式系统通常资源（CPU、内存）有限，对效率和功耗要求更高。
事务内存在嵌入式上的实现非常受限：
- STM 太重，运行开销大
- HTM（硬件事务内存）需要芯片支持（如 Intel TSX、IBM Power）
目前 TM 在嵌入式设备中的应用仍然非常有限。

总结一句话：

“事务内存是一项有用的并发控制工具，但它不是万能药（panacea）。不要指望它能解决所有多核编程的问题，更不要过度宣传它的附加价值（节能、嵌入式适用性等）。”

为什么我们需要在 C++ 中引入事务内存（TM, Transactional Memory）语言支持，下面是详细解读：

为什么需要 TM 语言支持？

1. 事务内存不是“语法糖”，它需要语言级支持

TM 的核心目标是：让并发编程变得更简单、安全、自动化。
这不是库层（library）就能完全做到的，必须通过语言结构（例如 atomic, synchronized, transaction）来：
- 定义事务块的边界
- 控制变量的读写规则
- 与异常、取消等语言机制集成
类似于 try/catch 或 async/await，这些机制都需要编译器和运行时的支持，TM 也是如此。

2. 硬件已经准备好了

HTM（Hardware Transactional Memory） 已在许多处理器上提供：
- Intel TSX
- IBM Power8+
- AMD ASF（未正式发布）
这些硬件支持事务性并发控制，但仍然需要编译器或语言来暴露这个能力。
语言支持能让程序员优雅、安全地使用这些底层功能。

3. 多个项目已经在扩展 C++ 来支持 TM

各大公司和研究机构已经开始在 C++ 上实现自己的 TM 扩展：
- Intel C++ Compiler
- Sun (Oracle)
- IBM XL C++
问题：每家实现不一样，程序无法跨平台共享。
解决方案：制定统一的语言规范（标准）。

4. 需要共同的 TM 语言扩展规范

为了让 TM 成为 C++ 的一等公民，业界启动了语言标准化进程：

年份	进展
2008	Intel、Sun、IBM 开始讨论 C++ 中 TM 的支持
2009	发布 Transactional C++ Draft v1.0
2011	发布 v1.1，修复异常处理等问题
2012	提案正式提交给 C++ 标准委员会的 SG1 小组（并发与并行）并成立专门的 SG5 小组（事务内存）
2013	基本完成了一个面向 C++ 技术规范（TS）的语言草案

为什么将 TM 添加到 C++ 中很难？

1. 与 C++0x 内存模型和原子操作冲突

C++11（曾称 C++0x）定义了详细的内存模型和原子操作（如 std::atomic），明确规定了多线程间的内存可见性和同步方式。
事务内存（TM）提供了一种“乐观并发控制”，这与传统的内存同步方式可能发生冲突（如事务中的原子操作是否还能按原语语义执行？）。

2. 支持成员初始化语法（member initializer syntax）

C++ 类的构造函数允许通过初始化列表（member = value）来初始化成员变量。
如果构造函数中用事务包装这些初始化操作，需要保证语义一致且不违反事务规则，这非常棘手。

3. 支持完整的 C++ 表达式

C++ 表达式可以非常复杂，包括函数调用、模板、操作符重载等。
TM 需要理解和追踪这些表达式中是否存在副作用，并确保它们在事务中可安全执行。

4. 与旧代码兼容（Legacy Code）

大量已有的 C++ 代码并没有考虑事务语义，比如依赖于锁、使用裸指针或不安全的共享状态。
让这些代码“无缝”支持事务，会引入巨大的技术挑战。

5. 支持结构化的嵌套块（Structured block nesting）

C++ 支持嵌套语句块（if、while、for等）。
如果将某个外层块声明为事务，TM 系统必须正确管理内部所有嵌套块的事务边界，防止逻辑错误。

6. 支持事务的多入口和多出口

在 C++ 中，一个函数/块可以有多个 return、异常抛出点，甚至是 goto。
TM 需要正确处理这些“提前退出”情况，比如在事务中途中 return 时需要回滚所有事务操作。

7. 多态（Polymorphism）

虚函数、多态调用在运行时才决定实际执行逻辑。
如果虚函数中有事务，必须保证在不同派生类中也能正确处理事务边界和回滚逻辑。

8. 异常处理（Exceptions）

异常机制本身就是控制流程的一种“非正常路径”。
如果事务中抛出异常，TM 系统必须确保状态一致性（比如事务要回滚，资源要释放，捕获逻辑不能漏处理）。

总结

将事务内存（TM）引入 C++ 不是单纯加个 atomic {} 语法块，而是要兼容现有语言特性、运行时行为和旧代码，牵一发动全身。每一个挑战都是在试图回答一个问题：

“如何让事务在 C++ 中既安全、易用，又不破坏语言已有的强大能力？”

这正是 SG5（C++ TM 小组）多年努力的方向。

这是对你提到的 Transactional Memory（TM）概览内容的详细解释：

Overview 概览

1. Use Cases：TM 最适合用在哪些场景？

事务内存最适合以下类型的并发编程问题：

复杂共享数据结构（例如：并发链表、红黑树、哈希表等），其中多个线程可能同时修改不同部分。
非阻塞操作，但又希望使用直观的顺序代码风格。
多步共享状态更新：例如你需要在多个变量间保持一致性，但这些变量可能在内存中不相邻。
高争用场景：传统锁容易导致性能瓶颈或死锁，而 TM 能乐观地“冲突后重试”。

示例：

atomic {x = y + 1;y = z + x;// 这些操作要么全部成功，要么一个都不生效
}

2. Usability：TM 是否比锁更容易？

答案通常是 “是的”，原因如下：

不需要手动 acquire/release 锁 → 减少死锁、优先级反转、忘记释放锁的问题。
代码更像串行代码 → 更好维护、更少错误。
组合性好：事务可以组合多个操作而不用暴露内部实现细节。

对比：

特性	使用锁	使用事务 TM
锁的顺序	你必须自己决定	不用手动管理锁顺序
死锁风险	高	低（系统自动检测冲突）
组合性（Composability）	差，很难组合多个锁操作	好，可以组合多个事务块
开发者负担	高（锁管理、边界条件）	相对低（更像顺序逻辑）

3. Performance：TM 是否够快？

这依赖于实现，但现实中：

现代硬件（如 Intel TSX）上的 HTM（硬件事务内存）已经很快，适合短小事务；
软件事务内存（STM）仍然存在一定开销，但通过优化、编译器辅助等方式持续改善；
适合读多写少的场景效果尤其好；
比细粒度锁更可扩展，尤其在多核系统上。

性能权衡：

低争用：TM 表现优异；
高争用：TM 性能下降，事务频繁失败重试；
事务中使用 I/O、系统调用：性能和行为不确定，不推荐。

总结

维度	结论
用例	多变量原子更新、并发数据结构、组合逻辑
可用性	高：比锁更容易写、更安全
性能	高：在低争用、多核系统下优于传统锁

“为什么锁不适合泛型编程（Generic Programming）” 的核心问题 —— 特别是当涉及回调函数、模板函数等未知类型操作时，无法明确预知或控制锁的使用顺序和范围，这会导致死锁和不安全行为。

问题背景：锁（mutex）是如何导致死锁的

基础死锁例子：

// Thread 1
m1.lock();
m2.lock();  // 如果 Thread 2 先锁了 m2，这里可能阻塞// Thread 2
m2.lock();
m1.lock();  // 如果 Thread 1 正好锁住 m1，也会阻塞

两个线程尝试以不同的顺序加锁，一旦碰上，就死锁了。

解决方法：“固定锁顺序”。

更复杂的例子 —— 泛型函数与不可预知的锁

template <class T> 
void f(T &x, T y) {unique_lock<mutex> _(m2);  // 明确加锁 m2x = y;                     // 问题出在这里：x = y 会干什么？
}

问题：`x = y` 会不会加锁？会加什么锁？

这取决于 T 的具体类型：

如果 T 是简单类型（比如 int），没问题；
但如果 T 是一个包含互斥锁（mutex）成员的类，比如：

struct SharedObject {std::mutex m;int data;SharedObject& operator=(const SharedObject& other) {std::lock_guard<std::mutex> lock(m);data = other.data;return *this;}
};

那么 x = y 可能内部加锁 x.m，而你之前加的是 m2（外部的锁）。

结果就像：

// Thread A
lock(m2);
x = y;       // 又去 lock(x.m)// Thread B
lock(x.m);
f();         // 又去 lock(m2)

死锁风险！

核心结论：锁与泛型编程不兼容

问题：

泛型编程中你无法预测模板参数的行为；
也无法保证在调用泛型代码时会遵循某种加锁顺序。

TM（Transactional Memory）更合适：

事务内存 不需要你显式地加锁；
能捕捉整个 x = y 这样的操作；
更适合泛型编程、回调、lambda、模板等抽象级别高的代码风格。

总结：

特性	使用锁时的问题	使用 TM 的优势
泛型函数对共享状态的赋值操作	隐式加锁，导致不可预知的行为	自动追踪事务中的冲突
多线程之间锁顺序不一致	死锁	自动回滚 + 冲突重试
无法组合多个通用组件（锁不可组合）	难以维护、调试	事务可以自由组合、嵌套
更高层抽象如模板、回调、泛型算法	不可控	更友好，行为明确

这就是为何在高层泛型编程中，锁变得不切实际，而事务内存提供了更自然的替代方式。

这段内容是在讨论多线程编程中一个非常现实且棘手的问题，特别是在使用锁（mutex）保护共享数据时，尤其是结合泛型编程（template）的场景下。你的问题是：

“`x = y` 会加锁哪些锁？”

详细理解：

x = y 的赋值操作依赖于类型 T
- 不同类型的赋值操作内部可能会加锁，也可能不会加锁。
- 例如，如果 T 是简单的基本类型，比如 int，赋值操作本身不涉及锁。
- 但如果 T 是复杂类型，比如 std::shared_ptr<TT>，赋值操作会调用拷贝构造或赋值操作符，可能会涉及对引用计数的操作，而引用计数的更新本身通常是线程安全的，内部会有锁或者原子操作。
作者编写 f() 函数时，不应该关心内部细节
- 函数模板 f 应该是模块化的：它不应该也不知道 T 的内部实现细节。
- 这保证了封装性和模块化设计原则，但也带来了并发安全分析的复杂性。
递归依赖锁的情况
- 如果 T 是 shared_ptr<TT>，TT 的析构函数可能也会涉及锁（因为析构时要减少引用计数）。
- TT 的成员析构函数可能又调用了其他锁，甚至可能是另一个 shared_ptr<TTT>，依此类推，形成锁的嵌套和递归。
- 你根本不可能完全知道所有涉及的锁。
这导致现实中“死锁”问题非常难避免
- 因为你不知道所有锁的顺序和持有情况，很难保证没有循环依赖（死锁）。
- 传统解决办法是“死锁避免策略”或“规定锁的顺序”，但在泛型代码和复杂依赖中很难实施。
- 现实中常见的是“先写代码后测试死锁”，即通过大量测试和修复来解决死锁问题。

总结

赋值语句 x = y 可能隐式地使用多个锁，具体依赖 T 的实现。
泛型函数 f 的作者不应也无法知道所有这些锁，导致 锁管理变得非常复杂且容易出错。
这体现了为什么在复杂的多线程环境下，使用锁来保证线程安全是非常困难和易错的。
这也是为什么像 事务内存（Transactional Memory, TM） 这样的新技术被提出来，尝试解决锁带来的复杂性和死锁问题。

template <class T> 
void f(T &x, T y) { 
unique_lock<mutex> _(m2); 
x = y; 
}

事务（Transactions）如何自然契合泛型编程模型，特别是在避免死锁和保证并发安全方面的优势。具体理解如下：

核心观点

事务是可组合的（Composable），不要求严格的锁获取顺序。
在事务里，代码块要么完全成功提交，要么完全失败回滚，避免了锁的显式管理。
这样，编写泛型代码时，不用担心锁的细节，也就避免了死锁。

代码示例解读

template <class T>
void f(T &x, T y) {transaction {x = y;}
}

f 是一个泛型函数模板，对任意类型 T，在一个事务块中执行赋值。
事务块会自动处理并发冲突和内存一致性，开发者不需要管理锁。
不管 T 的赋值操作内部会触发什么样的锁，事务保证了整个赋值的原子性。

class ImpT {ImpT& operator=(ImpT &rhs) {transaction {// handle assignment}}
};

类 ImpT 的赋值操作符实现也是在一个事务中。
这样即使赋值很复杂，内部可能涉及多个成员的修改，也能保证操作的原子性和隔离性。

为什么“Impossible to deadlock”（不可能死锁）

传统锁机制需要开发者自己管理锁顺序，容易因不同线程锁顺序不同产生死锁。
事务内存通过乐观并发控制，允许多个事务并行执行，只有在提交时检测冲突，冲突时自动回滚重试。
因此没有“锁顺序”这个问题，也就自然避免了死锁。

小结

事务使泛型代码写起来更安全，且无须关心底层锁细节。
事务提高了代码的可组合性和可维护性，消除了死锁等传统锁机制中的难题。
这正是事务内存被提倡和设计的重要原因之一。

问题所在

普遍观点：通过“强制锁的获取顺序”（locking ordering）可以避免死锁。
但是：在 C++ 模板编程中，这几乎不可能做到。
- 因为模板编程的复杂性和泛型特性，使得锁的顺序难以静态确定和维护。
而且，模板编程在 C++ 中非常普遍（例如 STL、智能指针、各种泛型库）。
因此，C++ 模板编程非常需要事务内存（TM）来解决死锁和并发问题。

具体理解

锁顺序死锁问题
死锁的一个经典避免方法是所有线程以同样顺序锁定资源。
但在模板编程中，T 是任意类型，无法在编写泛型代码时知道具体会锁哪些资源。
例如，你写一个模板函数给不同类型的对象赋值，不同类型的赋值操作可能锁不同的资源，顺序也不同，导致死锁。
模板编程的复杂性
- 代码是泛型的、模块化的、层层嵌套的。
- 不能预先硬编码锁顺序，因为具体调用时的类型不同，锁的数量和顺序都会变化。
- 这使得静态分析或代码设计很难保证锁顺序，死锁风险大。
为何需要 TM（事务内存）
- 事务内存用原子事务替代显式锁，避免死锁问题。
- 事务自动处理并发冲突，开发者不用管锁顺序。
- 这为模板代码提供了自然的并发安全保障。

小结

传统的锁顺序策略在模板泛型编程中基本行不通。
事务内存提供了对模板编程特别友好的并发控制机制。
因此，C++ 标准和库设计越来越关注把事务内存纳入语言支持。

事务内存（TM）在实际编程中的常见模式和典型应用场景，总结了四大主要用例：

TM 的四大典型用例

不规则结构且冲突频率低
- 例如：图、链表、树等数据结构，数据访问模式不规律，事务冲突发生的频率较低，事务内存可以较好地管理这些复杂结构的并发修改。
低冲突且高读共享、操作复杂的结构
- 读操作占多数且共享频繁，写操作少且复杂，事务内存可以通过乐观并发减少锁竞争，提高性能。
读多写少的结构，且大量读操作是只读的
- 这种结构适合利用事务内存的事务快照和版本控制特性，读操作几乎不冲突，写操作较少且可以自动回滚。
可组合的模块化结构和函数
- 事务内存支持模块之间的事务嵌套和组合，写出既可组合又线程安全的代码，避免死锁和复杂锁管理。

总结

事务内存特别适合处理复杂且难以用传统锁机制管理的并发场景，尤其是当数据结构不规则、读多写少、冲突少且需要模块化组合时，TM 提供了自然且高效的解决方案。

事务内存在“不规则结构且冲突频率低”场景中的优势和应用。

不规则结构（Irregular Structures）

定义：
不规则结构通常指数据结构的拓扑和访问模式不规则、不可预测，比如图结构、稀疏矩阵、树等。

例子：

图应用（graph applications）
最小生成森林（minimum spanning forest）
稀疏图（sparse graph）
VPR（可编程逻辑阵列相关工具）和 FPGA（现场可编程门阵列）设计中的数据结构

为什么事务内存适合这些场景？

低冲突频率
不规则结构往往使得不同线程访问不同部分的数据，事务冲突相对较少。
提高并发性
事务内存让多个线程能乐观地并行执行事务，冲突少时基本无阻碍。
避免死锁
传统锁机制往往需要复杂的锁顺序管理来避免死锁，事务内存自动处理冲突回滚，天然避免死锁问题。
易于编程
事务内存让程序员关注业务逻辑，无需操心锁管理和死锁，降低编程难度。

总结

事务内存对不规则数据结构是一种天然的、有效的并发控制手段，能够提高程序的并发效率和开发效率，同时减少死锁和错误。

在这里插入图片描述

该图解释了为什么不使用锁（Why Not Locks?）的原因，并展示了线程操作的实现方式。关键点包括：

问题：如果出现冲突，细粒度锁（fine-graining locking）可能导致死锁或性能下降。
实现方式：通过Thread 1和Thread 2的并行操作来避免锁。

图中：

Thread 1（绿色）处理图的一部分，涉及多个节点和边。
Thread 2（橙色）处理另一部分，涉及不同的节点和边。
蓝色圆圈表示Thread 1和Thread 2共享的冲突区域，显示了潜在的竞争点。

通过避免使用锁，而是设计线程操作互不干扰的区域，可以减少死锁和性能问题。

任务：需要原子性地将元素1从左树移动到右树，同时将元素4从右树移动到左树，且两个移动操作之间不能有冲突。
图示：
- 左树和右树各有一个二叉树结构，节点为棕色。
- 左树底部有元素1、2、3、4（绿色），右树底部也有相同的元素。
- 箭头表示元素1从左树移到右树，元素4从右树移到左树。

这个挑战强调了在并发环境中，如何在不引入冲突的情况下，原子性地执行多结构更新，RCU技术可以用来解决这类问题。
在这里插入图片描述

低冲突数据结构，支持高读共享和复杂操作，如红黑树和AVL树。这些结构具有易于并行化、高并发、低缓存一致性流量和编程简单的优势。图表展示了一个树结构，进行只读遍历，其中不同节点由线程1（绿色）和线程2（橙色）更新，演示了无冲突的并发修改。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

该图展示了一个事务内存（Transactional Memory, TM）的使用示例，适用于树和图等数据结构。关键点如下：

适用场景：树、图等数据结构（E.g., trees, graphs）。
操作：支持未同步的操作（Unsynchronized operations），包括：
- void insert(Item &x);：插入一个元素。
- void delete(Item &x);：删除一个元素。

图中展示了一个树形结构，包含多个节点和边，表示TM可以用来管理这些数据结构的并发操作。TM通过事务的方式确保插入和删除操作的原子性，从而避免锁的使用，减少冲突和死锁问题。

在这里插入图片描述

该图展示了一个事务内存（Transactional Memory, TM）在低冲突场景下的使用示例，具体内容如下：

场景：并发操作在低冲突情况下执行，无需复杂的细粒度设计。
Thread 1：
- 执行操作：atomic_cancel { tree.insert(x); }
- 功能：原子性地向树中插入元素x。
- 图中标记为“Updated by Thread 1”（绿色节点）。
Thread 2：
- 执行操作：atomic_noexcept { tree.delete(y); }
- 功能：原子性地从树中删除元素y。
- 图中标记为“Updated by Thread 2”（橙色节点）。
图示：
- 树结构包含多个节点，蓝色节点表示只读遍历（Read-Only Traversal）路径。
- 绿色节点表示Thread 1插入的元素，橙色节点表示Thread 2删除的元素。
特点：通过TM，插入和删除操作以原子方式执行，避免了锁的使用，同时支持只读遍历，减少冲突。

总结：TM通过原子操作确保Thread 1和Thread 2的并发更新（插入和删除）在低冲突场景下高效执行，同时允许只读遍历操作。

在这里插入图片描述

该图展示了一个事务内存（Transactional Memory, TM）使用示例，强调了组合性和异常原子性（composability and except atomicity）。具体内容如下：

Thread 1：
- 执行操作：atomic_cancel { tree1.delete(x); tree2.insert(x); }
- 功能：原子性地从Tree 1删除元素x，并将其插入到Tree 2。
- 图中：x（绿色）从Tree 1移除，插入到Tree 2（标记为Updated by Thread 1）。
Thread 2：
- 执行操作：atomic_cancel { tree2.delete(y); tree1.insert(y); }
- 功能：原子性地从Tree 2删除元素y，并将其插入到Tree 1。
- 图中：y（橙色）从Tree 2移除，插入到Tree 1（标记为Updated by Thread 2）。
图示：
- Tree 1和Tree 2是两个树形结构，蓝色节点表示只读遍历（Read-Only Traversal）路径。
- 绿色节点表示Thread 1的操作，橙色节点表示Thread 2的操作。
特点：
- 组合性：多个操作（如delete和insert）组合成一个原子事务。
- 异常原子性：使用atomic_cancel确保即使发生异常，操作也能保持原子性。

总结：TM通过原子事务实现Thread 1和Thread 2在Tree 1和Tree 2之间的元素移动，支持组合性和异常安全，同时允许只读遍历路径。

事务内存（Transactional Memory, TM）最适合的几种情况：

事务内存的最佳适用条件

低内在冲突（Low inherent conflict）
- 事务间冲突少，TM可以充分发挥高并发能力
- 事务执行时较少回滚，提高效率
不规则结构和操作（Irregular structures and operations）
- 结构复杂、内存访问模式不规则，不容易用细粒度锁处理
- TM使用起来更简单，无需设计复杂锁机制
复合操作（Composite operations）
- 多个步骤组合成一个原子操作，TM可自动保证原子性
- 使用锁时，维护多个锁的顺序和嵌套较难，易死锁

理解

TM尤其适合复杂且并发冲突低的场景，它简化了并发控制的复杂性，让程序员更专注于业务逻辑而非锁的管理。锁在细粒度和组合操作上的管理复杂度往往较高，TM则能自动处理这些问题。

以读为主的结构，以及事务内存在这类结构中的优势。总结如下：

Read-Mostly Structures （读多写少的结构）

定义：
结构中大部分操作是读取（read-only），写操作较少。
典型例子：各种搜索结构，如搜索树、哈希表等。
优势：
- 高并发：大量读操作可以并行执行，几乎不互相干扰
- 避免不必要的写操作：读操作不会导致写缓存，从而减少缓存一致性开销
- 事务内存可以智能管理冲突：写操作时，TM保证原子性，读操作则可以无锁执行（或者开销很低）

理解

在读多写少的场景下，事务内存的优势尤为明显：

读操作无锁或低开销，提高程序整体吞吐量
写操作时自动处理冲突，保证数据一致性
传统锁可能会限制读写并发，导致性能瓶颈

事务内存（TM）在组合性和模块化设计中的优势，总结和理解如下：

Composition / Modularity（组合性和模块化）

背景：
在复杂系统里，代码往往由许多模块、函数组成，操作多个数据结构。
传统锁机制经常因为锁的粒度和顺序问题导致死锁或复杂的锁管理。
事务的优势：
事务内存支持原子执行一组操作，不论它们涉及多少个数据结构或模块。
你可以把多个操作组合成一个事务，事务会保证：
- 操作整体要么全部成功（commit），要么全部不生效（abort）
- 不用担心手动管理多个锁的顺序和依赖

代码示例理解：

__transaction {// 在结构A中搜索某个键K对应的条目，并移除它X = remove(A, K);  if (X != NULL) {// 根据X的值，计算出对应结构BB = f(X->Value);  // 将X插入到B中insert(B, X);}
}

这个事务：
- 组合了对不同数据结构（A、B）的操作
- 保证这些操作的原子性和一致性
- 编写简洁，避免了传统锁中可能遇到的死锁或锁管理问题
- 便于代码模块化和维护

总结

事务内存让多模块、多数据结构的复杂操作能够安全、简洁、模块化地进行，而不用手动编写复杂的锁策略。
这段内容介绍了事务内存在真实世界软件中的应用实例，具体理解如下：

Real-World STM Application（真实世界的STM应用）

研究主题：使用事务内存（Transactional Memory，尤其是软件事务内存STM）支持多玩家游戏的高效并行化，实现可扩展性和透明化。
作者团队：Daniel Lupei, Bogdan Simion, Don Pinto, Mihai Burcea, Matthew Misler, William Krick, Cristiana Amza
应用案例：SynQuake——一个模拟《Quake》战斗的多人游戏系统
技术：采用了软件事务内存（STM），也就是通过软件实现的事务内存机制，而不是依赖硬件事务内存
会议：成果发表于EuroSys 2010，欧洲系统研究领域的重要会议

重点理解

该项目通过STM实现了多人游戏中复杂并发操作的管理，使得代码可以并行执行且易于扩展，同时对程序员来说是“透明的”——不必显式管理锁，减少并发bug。
这是事务内存在高性能、多线程实际应用中的一个成功案例，显示了STM在现实复杂系统中的潜力和价值。

游戏交互 Game interactions

在这里插入图片描述

该图展示了游戏交互中的游戏地图。地图上分布着多个物体，包括医疗箱（带红十字标记）和弹药箱（棕色盒子）。玩家角色通过“行动边界框”与这些物体互动，框内包含玩家、医疗箱和弹药箱，指示玩家可以与之交互的区域。箭头表示玩家的移动方向，指向行动边界框内的物体。

游戏中的碰撞检测

在这里插入图片描述

该图展示了游戏中的碰撞检测机制。游戏地图上分布着医疗箱（带红十字标记）和弹药箱（棕色盒子）。玩家角色通过“行动边界框”移动，框内包含玩家和多个物体。红圈标记了与玩家可能发生碰撞的物体，包括弹药箱和医疗箱，指示了碰撞检测的范围和目标。箭头表示玩家的移动方向。

游戏中玩家动作冲突的情景

在这里插入图片描述

该图展示了游戏中玩家动作冲突的情景。游戏地图上有两个玩家（T1和T2），他们各自的行动边界框内包含医疗箱和弹药箱。两个边界框重叠的部分（红圈标记）表示玩家T1和T2可能同时尝试与同一物体（如医疗箱）交互，导致冲突。图中标注“需要同步”，表明需要同步机制来协调玩家动作，避免冲突。

玩家在游戏中的复合动作

在这里插入图片描述

该图展示了玩家在游戏中的复合动作。玩家沿着路径（红线）移动，依次与健康包（healthpack）和弹药（ammo）交互，然后冲锋并射击（move, charge weapon, and shoot）。这些动作构成一个复合动作，图中强调需要整个游戏动作的“一致性和原子性”（consistency and atomicity），以确保动作按顺序正确执行，不被中断或冲突。

保守锁定

保守锁定（Conservative locking）策略是在游戏动作（GAME ACTION）开始时，一次性获取所有需要的锁（Lock 1, Lock 2, Lock 3），执行所有子操作（Subaction 1, 2, 3），然后一次性释放所有锁。

问题：
这种方式会导致锁的持有时间过长，即使某些子操作之间可能没有真正冲突，锁也一直被占用，造成不必要的冲突时间（conflict duration）。这降低了并发性能和系统响应能力。

简单来说，保守锁定虽然避免了死锁（因为提前拿齐所有锁），但牺牲了并行度和效率。

Conservative locking（保守锁定）在动作开始时，估计影响范围（impact range）并锁定所有相关对象。

问题2：
由于采用保守估计，往往会锁定比实际操作需要的更多对象，导致锁定对象数量过多。

这带来的后果是：

增加锁竞争和冲突概率
降低系统整体并发度
资源浪费

换句话说，为了安全起见，一开始锁了太多东西，即使某些对象根本不需要被修改或访问。

所以保守锁定的两个主要问题是：

锁持有时间过长（conflict duration长）
锁对象数量过多（锁范围过大）

这些都会限制并行性能。

在这里插入图片描述

Fine-grained locking（细粒度锁）的做法是：

针对每个子动作（subaction）分别加锁、解锁，锁的范围很小，锁持有时间短。

示意：

Lock 1，执行子动作1，Unlock 1
Lock 2，执行子动作2，Unlock 2
Lock 3，执行子动作3，Unlock 3

问题：
这样做无法保证整个动作（GAME ACTION）的原子性（atomicity）。

具体来说，细粒度锁虽然减少了锁竞争，提高并发，但如果中间某个子动作失败或被中断，或者其他线程介入，整体动作的逻辑状态可能不一致，容易导致数据不一致和错误。

总结：

策略	优点	缺点
保守锁定	保证动作原子性	锁时间长，锁范围大，性能差
细粒度锁	锁时间短，提升并发	无法保证整体动作的原子性，易出错

另一种细粒度锁策略：

在执行多个子动作时，先依次加锁（Lock 1, Lock 2, Lock 3），
等所有锁都获得后再执行子动作（Subaction 1, 2, 3），
最后一起释放所有锁（Unlock 1, 2, 3）。

问题：

死锁（Deadlocks）
因为多个线程可能会尝试按不同顺序获取锁，比如线程A先锁1再锁2，线程B先锁2再锁1，容易产生循环等待导致死锁。
不一致视图（Inconsistent view）
如果不能成功获得所有锁，就无法保证操作的原子性和一致性，可能看到中间状态，数据不一致。

总结：

一起拿所有锁才能保证动作原子性，但这会带来死锁风险。
逐个加锁又难以保证操作的整体原子性。

这就是为什么细粒度锁“Not possible!” —— 传统锁机制难以兼顾高并发、原子性和死锁避免。

STM（软件事务内存）的核心思想：

STM作为并行化的新范式
不用显式加锁，而是把游戏中的“动作”当作一个个事务来执行。
访问跟踪与冲突检测
STM 会自动跟踪事务中对共享数据和私有数据的读写访问，检测是否发生了冲突。
自动保证一致性和原子性
- 如果事务执行过程中没冲突，事务就提交（commit），结果生效。
- 如果发生冲突，事务会回滚（rollback），撤销所有改动，重试执行。

这种方式的优点：

不用人为管理锁，避免死锁问题。
提高并发度，多个事务只要不冲突就能同时进行。
程序更易编写和维护。

STM（软件事务内存）中同步的过程，具体是：

游戏动作（GAME ACTION）被封装为一个事务（Transaction）
事务开始（BEGIN Transaction），执行多个子操作（Subaction 1, 2, 3），然后提交（COMMIT Transaction）。
解决的问题
- 死锁（Deadlocks）：传统锁机制可能导致死锁，而STM自动检测冲突并重试，避免死锁。
- 原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败，保证一致性。
自动处理
事务的开始、冲突检测、提交或回滚都由STM系统自动管理，开发者无需显式管理锁。

简而言之，STM 让开发者用“事务”来组织并发代码，系统帮你自动搞定同步、死锁和一致性问题。比传统锁机制更直观，也更安全。

STM 同步机制中的冲突检测优化：

核心思想：渐进式冲突检测（Incremental Collision Detection）

传统做法的问题：
在整个事务执行完成后再做冲突检测，可能会浪费大量计算资源（如果最后才发现冲突，需要回滚全部操作）。

优化方案：

将游戏动作（action）拆分为多个子动作（subactions）
每执行一个子动作，就进行一次冲突检测
- 如果此时发生冲突，可以立刻中止事务，避免继续浪费资源。
- 如果没有冲突，就继续执行下一个子动作。

优点：

提高效率
- 避免在冲突不可避免时继续执行无效的后续操作。
更及时的冲突检测
- 越早发现冲突，回滚代价越小。
适合高交互、高并发的游戏环境
- 游戏中很多操作涉及共享资源（玩家位置、状态、物品），需要高效检测与处理并发访问。

总结： 通过将事务分解为子事务并逐步检测冲突，STM 提供了一种既高效又自动的并发控制机制，非常适合如多人游戏这样复杂而动态的场景。
在这里插入图片描述

事务内存（Transactional Memory, TM）的几个关键优势，尤其是与传统锁机制的对比：

事务内存的优势：

1. 像粗粒度锁（coarse-grain locks）一样易于使用

程序员不需要手动管理复杂的加锁/解锁逻辑。

写起来简单直观：

transaction {shared_data = new_value;
}

2. 像细粒度锁（fine-grain locks）一样具备良好的扩展性（scalability）

TM 自动处理冲突检测和回滚，可以让多个线程并发执行而不会互相阻塞，前提是它们访问的数据不冲突。
类似于手动使用细粒度锁那样可以获得较高的并发性，但无需管理复杂的锁粒度。

3. 支持模块组合（composition）

安全且可扩展地组合多个模块：
- 你可以把多个操作组合在一个事务中，而不必担心死锁或组合失败。
- 举个例子：在一个事务中，可以“从容器 A 移除元素并插入到容器 B”，保证要么两个操作都成功，要么都不做，避免状态不一致。

对比：锁不支持组合

锁机制中，模块之间无法安全组合，因为锁的获取顺序和依赖关系难以协调，会导致死锁或竞态条件。
模块之间使用不同的锁策略，组合在一起时容易产生不可预测的问题。

总结

事务内存结合了粗粒度锁的“易用性”与细粒度锁的“扩展性”，并且天然支持安全组合多个操作或模块，这使得它特别适合现代复杂并发程序，尤其是那些需要模块化、可重用的场景。

SG5 TM Language in a Nutshell（事务内存语言简述）

1. 关键字：`transaction_safe`

用于函数或函数指针声明。
必须是关键字，因为它影响函数的类型系统行为（例如是否可以在事务中安全调用）。
作用类似于：
```
transaction_safe void my_func();
```

2. 属性：`[[transaction_unsafe]]`

用于标记函数不安全、不能在事务中使用。
是一个属性（attribute），因为它主要用于静态检查和性能优化建议，不改变函数类型。

例如：

[[transaction_unsafe]] void legacy_func();

如果你在事务中调用这个函数，编译器就会发出警告或报错。

3. 事务构造语句（Compound Statement）

支持两种事务类型的语法结构：

事务块语法（类似于语言级 try 块）：

atomic_noexcept {// 事务体，不允许抛出异常
}

atomic_commit {// 事务体，保证提交行为
}

atomic_cancel {// 显式取消事务的语义块
}

另一种语法：`synchronized` 块

synchronized {// 用于将事务表达得更接近于传统同步块
}

更强调语义上的“同步行为”，语法风格接近 Java 的 synchronized。

小结

元素	用途	类型
`transaction_safe`	标记函数可以在事务中安全调用	关键字
`[[transaction_unsafe]]`	标记函数不可在事务中使用	属性
`atomic_* {}`	不同类型的事务语句块	构造语法
`synchronized {}`	可替代事务语句块的同步构造	语法糖

Transaction statement 是 C++ 中关于事务性内存（Transactional Memory, TM）语言提案的一部分，主要来自 SG5 的技术规范草案（TS），但这些目前并未正式纳入 C++ 标准。

基本概念

这些语句的目的是在 事务上下文中执行一段代码，并自动处理并发冲突、回滚或提交，避免使用传统的锁机制。

语句形式解析

语句形式	含义
`atomic_noexcept { ... }`	表示不抛异常的原子事务。最优化执行路径，用于确定性代码。
`atomic_commit { ... }`	明确意图为提交事务，可以在某些 TM 实现中手动控制事务边界。
`atomic_cancel { ... }`	强制取消事务并回滚，表示此事务块不会生效。主要用于错误处理。
`synchronized { ... }`	表示自动同步的事务代码块，语义类似于 Java 的 `synchronized`，但在 TM 中用于简洁标识一个事务。

示例对比

atomic_noexcept {x++;y = x + 5;
}

如果没有冲突：代码成功提交。
如果发生冲突：事务会回滚并重试（可能依赖于 TM 实现）。
不能抛出异常：这块代码不能包含抛异常的逻辑。

atomic_cancel {// 逻辑中止或条件不满足时，事务无效return;
}

synchronized {x++;if (x > 10)y = x * 2;
}

语义简洁，适合写事务性模块化代码，通常等价于某种 atomic_commit。

理解总结

特性	atomic_noexcept	atomic_commit	atomic_cancel	synchronized
支持异常	不支持	支持	支持	支持
常用于	高性能路径	显式提交逻辑	显式中止逻辑	通用 TM 编程
TM 语义	自动回滚、重试	显式事务控制	手动取消事务	简洁事务控制

适用场景

atomic_noexcept：数据结构中纯内存操作（无异常抛出）。
synchronized：高层结构体、模板函数中简洁的并发控制。
atomic_commit/cancel：更细粒度的事务控制逻辑。

注意

这些事务语法目前并非正式标准，只在 SG5 的 TM 技术规范中提出，需要特定编译器支持或实验性扩展（如 GCC 的 TM 扩展）。

理解请求关于 `atomic_cancel` 和 `synchronized` 的事务语义，这段内容主要阐明了两种不同事务类型在 C++ TM 模型中的行为差异。以下是逐点解析和总结，帮助你清晰理解：

1. `atomic_cancel` 的特点

atomic_cancel {x++;if (cond)throw 1;
}

语义要点：

事务语义：原子性保证
- 在没有冲突时，atomic_cancel 中的操作会作为一个原子事务整体执行。
- 所有事务似乎按某个串行顺序执行（即：serializability）。
可取消（可以显式回滚）
- 事务可以失败，例如遇到异常（throw）或内部条件（如 cond 为真）。
- 一旦取消，该事务对共享内存的修改将被全部撤销。
对代码内容有严格限制：
- 禁止使用不安全语句（比如：I/O、系统调用、不可追踪的资源访问）。
- 异常（如 throw）要小心使用，因为可能触发回滚。
数据竞态行为未定义：
- 如果多个事务或线程对同一内存位置进行未同步访问（即竞态），则程序行为是 undefined behavior。

2. `synchronized` 的特点

synchronized {x++;print(x);
}

语义要点：

语义更宽松，但仍有事务特性：
- 事务是原子执行的（即：一整个事务不可中断，执行结果要么全有要么全无）。
- 和 atomic_cancel 不同的是，它 不能取消（no aborts/rollbacks）。
- 更适合含有副作用的事务，如打印、日志、I/O 等。
允许更自由的操作：
- 可以包含任意类型语句，包括 I/O、函数调用等。
适用于模块组合和高层事务封装：
- 开发者可用于大型模块或泛型代码，不用担心事务中使用了“非纯函数”或副作用逻辑。

比较总结表

特性	`atomic_cancel`	`synchronized`
原子性	是	是
可取消	是（异常/冲突可回滚）	否
允许异常	是（触发回滚）	是
允许 I/O、副作用语句	否	是
编程限制	严格（只能纯语句）	宽松
推荐用途	纯内存修改、结构操作等	泛型、带副作用的逻辑、模块组合

理解重点

atomic_cancel 是“纯事务块”，追求性能和可控性，适合 数据结构并发修改；
synchronized 是“宽松事务块”，更适合 含副作用的模块化代码或顶层逻辑；
二者都保证事务性的执行（看起来像是串行发生的），但对中途取消和代码内容的约束差异很大。

“Function Call Safety” 是 C++ 中事务性内存（Transactional Memory, TM）模型中一个重要概念，它解决了一个核心问题：

“在事务（atomic block）内部调用哪些函数是安全的？”

核心：3种函数安全机制（Function Call Safety）

为了控制哪些函数可以在事务中被调用，C++ TM 模型定义了以下三种机制：

1. `transaction_safe`

含义：该函数在事务中调用是 安全的。
用法：用于函数声明或定义中，说明它不会产生副作用（如 I/O）、不会引发不可控的竞争条件。

transaction_safe void safe_func();  // 明确声明这个函数是事务安全的

特点：
- 可以在 atomic_cancel, atomic_noexcept, synchronized 中被调用。
- 编译器可执行静态检查，确保函数内部不含“事务不安全”内容（如 I/O、不可追踪全局状态修改）。

🔹 2. `transaction_unsafe` (attribute)

含义：标注函数为事务不安全，不允许在事务中调用。
用法：适用于具有副作用或不符合 TM 要求的函数。

void dangerous() [[transaction_unsafe]];

目的：
- 强化编译器检查：禁止该函数在 atomic_cancel 或 atomic_noexcept 中调用。
- 减少运行时错误，提高代码安全性。

🔹 3. 隐式安全函数（implicitly transaction_safe）

定义：如果一个函数未明确标注为 unsafe，同时：
- 它只调用了其他 transaction_safe 函数，或
- 只使用了事务安全的语言构造（无 I/O、无全局状态更改等），
- 则编译器可以自动认为它是事务安全的。

int add(int a, int b) {return a + b;  // 无副作用，隐式事务安全
}

优势：简化事务安全代码的编写；无需手动为每个小函数添加 transaction_safe。

为什么要这么做？

因为在事务内部：

你希望保证原子性（一组操作要么全部执行，要么全部不执行）；
一旦事务中出现了不可回滚操作（如 print() 或写文件），就违背了事务的设计目标；
所以要 明确规范哪些函数可以/不可以在事务中使用 —— 这正是这三种机制提供的功能。

实践中，组合效果

函数属性	在 `atomic_cancel` 中能否调用	在 `synchronized` 中能否调用
`transaction_safe`	可以	可以
`transaction_unsafe`	不可以	可以
隐式安全函数	可以（如果符合条件）	可以

总结理解重点

transaction_safe: 明确声明函数可以用于事务块中。
transaction_unsafe: 明确拒绝事务中使用（如带副作用的函数）。
隐式事务安全：符合条件的普通函数会自动被视为安全。

截至目前（2025年），C++ 标准并未正式引入事务性内存（Transactional Memory, TM）支持，即便 SG5（Study Group 5）曾为此做出大量设计和提案。

当前标准状态（C++20 / C++23）

没有在 C++20 或 C++23 中正式包含事务性内存语言特性。
事务性内存曾以 技术规范（Technical Specification, TS） 的形式存在，但未进入主线标准。

事务性内存历史：SG5 & TS 计划

时间	事件
2008-2011	Intel、IBM、Sun 等提出 C++ 的 TM 扩展需求，初步规范形成。
2012	SG5 成立，专注于 TM 的语言支持。
2013	SG5 准备进入 TS（技术规范）阶段，起草关键字如 `transaction_safe`、`atomic_commit` 等。
2014	发布早期草案，但由于业界兴趣下降和实现复杂性等问题，TS 进展停滞。
之后	SG5 活动逐渐减少，未能推动 TM 成为 C++ 标准的一部分。

为什么没进入标准？

实现难度高：
- 和 C++ 的现有内存模型（尤其是 C++11 引入的原子和 memory_order）冲突。
- 涉及异常处理、指针别名、内联、模板实例化等核心语言机制。
缺乏广泛实现支持：
- GCC 和 Clang 曾有原型，但并未成为主线。
- Intel 一度有支持，但后续资源转向其他并行技术。
产业兴趣转移：
- GPU 编程（CUDA、SYCL）、异步编程（co_await）、并行算法库（std::execution）更受关注。
- TM 更适合系统级开发，但主流 C++ 用户不迫切需要。

现状：可以在哪里用 TM？

GCC：
- 支持一个实验性扩展：__transaction_atomic 和 __transaction_relaxed
- 但不是标准的一部分，只在特定版本中启用。
Clang / MSVC：
- 暂无对语言级 TM 的正式支持。

替代方案（推荐使用的现代并发方式）

方法	描述
`std::mutex` + `std::lock_guard`	传统锁机制，稳定可靠
`std::atomic`	原子类型，适合低级并发
`std::async` / `std::future`	异步任务管理
并行算法（C++17起）	`std::for_each(std::execution::par, ...)` 等并行 STL 算法
`co_await` / `std::generator`（C++20）	协程与异步编程
第三方库（如 TBB）	Intel TBB 提供任务并行和图并行模型

总结：

事务性内存在 C++ 标准中尚未引入，SG5 的提案停留在草案阶段。
实际开发中推荐使用现代并发工具（如 std::mutex, std::atomic, 协程等）来管理并行性和共享状态。

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事务性编程

什么是事务性编程？

C++中事务性语言构造的目标

关键语言构造示例（设想）

当前状态

作用与意义

**事务内存（Transactional Memory, TM）**的几个主要优点解释如下：

事务内存的优势

总结

事务在并发体系中的位置

并发编程的几个重要抽象和概念：

关键指标和要求：

当前的抽象实现：

未来的抽象方向：

总结

这段内容演示了事务内存（Transactional Memory）如何保证事务“看起来像是原子执行的”，并举了一个经典的例子来说明事务执行的正确与错误情况。

核心点总结

例子详解

两种正确的执行顺序：

错误的交叉执行（非法情况）：

总结

Lock Elision（锁消除）是什么？

代码示例分析

在锁消除环境下会发生什么？

总结

为什么要用事务内存（Transactional Memory, TM）：

为什么需要事务内存（TM）？

总结

事务的 ACI(D) 属性

A - Atomic（原子性）

C - Consistent（一致性 / 可串行化）

I - Isolated（隔离性）

(可选) D - Durable（持久性）

总结一句话：

“讨厌事务内存”的理由解释：

1. STM 可能效率低（这是最严重的问题）

2. TM 永远不会流行起来，不如直接用函数式编程

3. 共享内存注定失败，而 TM 正好让它更容易用，这反而是坏事

4. 并发软件没什么危机，我们现在用的（锁、原子操作）已经很好了

5. 现在用 TM 为时过早

6. TM 并不能让你的程序自动变并行

总结：

事务内存（Transactional Memory，简称 TM）在技术发展过程中的**“使命膨胀（mission creep）”和炒作周期（hype cycle）**现象，下面为你逐条解释：

1. Mission Creep（使命膨胀）是什么意思？

2. Hype Cycle（炒作周期）是什么意思？

3. 它能帮忙降低功耗吗？

4. 能用于嵌入式设备吗？

总结一句话：

为什么我们需要在 C++ 中引入事务内存（TM, Transactional Memory）语言支持，下面是详细解读：

为什么需要 TM 语言支持？

1. 事务内存不是“语法糖”，它需要语言级支持

2. 硬件已经准备好了

3. 多个项目已经在扩展 C++ 来支持 TM

4. 需要共同的 TM 语言扩展规范

为什么将 TM 添加到 C++ 中很难？

1. 与 C++0x 内存模型和原子操作冲突

2. 支持成员初始化语法（member initializer syntax）

3. 支持完整的 C++ 表达式

4. 与旧代码兼容（Legacy Code）

5. 支持结构化的嵌套块（Structured block nesting）

6. 支持事务的多入口和多出口

7. 多态（Polymorphism）

8. 异常处理（Exceptions）

总结

这是对你提到的 Transactional Memory（TM）概览内容 的详细解释：

Overview 概览

1. Use Cases：TM 最适合用在哪些场景？

2. Usability：TM 是否比锁更容易？

3. Performance：TM 是否够快？

总结

“为什么锁不适合泛型编程（Generic Programming）” 的核心问题 —— 特别是当涉及回调函数、模板函数等 未知类型操作 时，无法明确预知或控制锁的使用顺序和范围，这会导致死锁和不安全行为。

问题背景：锁（mutex）是如何导致死锁的

更复杂的例子 —— 泛型函数与不可预知的锁

问题：x = y 会不会加锁？会加什么锁？

核心结论：锁与泛型编程不兼容

问题：

TM（Transactional Memory）更合适：

总结：

这段内容是在讨论多线程编程中一个非常现实且棘手的问题，特别是在使用锁（mutex）保护共享数据时，尤其是结合**泛型编程（template）**的场景下。你的问题是：

“x = y 会加锁哪些锁？”

事务内存（Transactional Memory, TM）的几个主要优点解释如下：

事务内存（Transactional Memory，简称 TM）在技术发展过程中的“使命膨胀（mission creep）”和炒作周期（hype cycle）现象，下面为你逐条解释：

这是对你提到的 Transactional Memory（TM）概览内容的详细解释：

“为什么锁不适合泛型编程（Generic Programming）” 的核心问题 —— 特别是当涉及回调函数、模板函数等未知类型操作时，无法明确预知或控制锁的使用顺序和范围，这会导致死锁和不安全行为。

问题：`x = y` 会不会加锁？会加什么锁？

这段内容是在讨论多线程编程中一个非常现实且棘手的问题，特别是在使用锁（mutex）保护共享数据时，尤其是结合泛型编程（template）的场景下。你的问题是：

“`x = y` 会加锁哪些锁？”

事务（Transactions）如何自然契合泛型编程模型，特别是在避免死锁和保证并发安全方面的优势。具体理解如下：

Fine-grained locking（细粒度锁）的做法是：

事务内存（Transactional Memory, TM）的几个关键优势，尤其是与传统锁机制的对比：

1. 关键字：`transaction_safe`

2. 属性：`[[transaction_unsafe]]`

另一种语法：`synchronized` 块

理解请求关于 `atomic_cancel` 和 `synchronized` 的事务语义，这段内容主要阐明了两种不同事务类型在 C++ TM 模型中的行为差异。以下是逐点解析和总结，帮助你清晰理解：

1. `atomic_cancel` 的特点

2. `synchronized` 的特点