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1moodycamel::ConcurrentQueue测试结果

 在c++开发中，无锁队列moodycamel::ConcurrentQueue使用较多，示意图如下：

从宏观来看moodycamel::ConcurrentQueue是MPMC队列，即多生产者，多消费者队列；从微观来看，是SPMC队列，即单生产者，多消费者队列。在ConcurrentQueue中，没个生产者都有自己对应的队列。这也引入了ConcurrentQueue的一个特点：

ConcurrentQueue只能保证单个生产者的FIFO特性，即对于一个生产者来说，元素出队的顺序和入队的顺序是一样的。如果考虑多个生产者，那么出队顺序和入队顺序可能是不一样的。这个特点也限制了ConcurrentQueue的应用场景。

moodycamel::ConcurrentQueue提供了两种无锁队列：ConcurrentQueue和BlockingConcurrentQueue，两者的区别是:后者的消费者和生产者事件有等待唤醒机制，前者没有。使用BlockingConcurrentQueue时 ，如果队列为空的时候，没有元素可以消费，那么消费者线程会等待，不会占用cpu，生产者生产元素的时候，会唤醒消费者；使用ConcurrentQueue，当队列为空的时候，消费者线程会一直轮询，不会让出cpu。

在实时linux系统中测试了多线程情况下，入队的最大延时，结果如下：

BlockingConcurrentQueue	70μs
ConcurrentQueue	55μs
ConcurrentQueue，固定大小	35μs

BlockingConcurrentQueue:默认情况下，可以动态申请内存。生产者入队时，还需要通过信号量唤醒消费者。

ConcurrentQueue：入队时，不需要通过信号量唤醒消费者。

默认情况下，队列支持动态扩展，动态扩展时会动态申请内存；也可以不支持静态扩展，在构造时，指定队列的大小。动态扩展比固定大小的最大延时大20μs。

2无锁队列实现

在实际开发中，使用较多的是有锁队列，有锁队列使用简单；当业务对实时性有要求较高的时候，才会考虑使用无锁队列。无锁队列并不是真正的无锁，在操作队列的过程中也需要同步机制，只不过同步的粒度变小了。在linux实时系统中进行测试，同样的用户代码，使用有锁队列的最大延时比无锁队列大一个数量级。

有锁队列的操作步骤如下，使用简单。

加锁

操作队列

无锁队列的操作步骤，是典型的三段式，分三个步骤，无锁队列减小的同步的粒度，如下3给 步骤中，只有第一步和第3部的时候，需要使用原子操作进行同步。

占位置

入队，或者出队

更新位置

2.1moodycamel::ConcurrentQueue实现

入队：

moodycamel::ConcurrentQueue本质上是一个SPMC类型的队列，每个生产者都有自己的对应的队列。

        template<AllocationMode allocMode, typename U>

        inline bool enqueue(U&& element)

        {

            //第一步：占位置

            index_t currentTailIndex = this->tailIndex.load(std::memory_order_relaxed);

            index_t newTailIndex = 1 + currentTailIndex;

            ...

            //第二步：Enqueue

            new ((*this->tailBlock)[currentTailIndex]) T(std::forward<U>(element));

            

            //第三步:更新索引

            this->tailIndex.store(newTailIndex, std::memory_order_release);

            return true;

        }

出队:

出队是多线程，要考虑多线程之间的同步。在moodycamel::ConcurrentQueue的实现中，多线程的同步，并没有使用cas类似的操作，而是使用了多个原子变量，这样减少了线程间的同步，可以提高性能。

出队实现比较复杂，可以参考坐着的博客，出队时要增加了两个计数dequeueOptimisticCount和dequeueOvercommit。

Detailed Design of a Lock-Free Queue

2.2dpdk无锁队列实现

dpdk中无锁队列的实现是典型的三段式。

以下是入队代码，出队代码和入队代码是类似的。

static __rte_always_inline unsigned int

__rte_ring_do_enqueue_elem(struct rte_ring *r, const void *obj_table,

        unsigned int esize, unsigned int n,

        enum rte_ring_queue_behavior behavior, unsigned int is_sp,

        unsigned int *free_space)

{

    uint32_t prod_head, prod_next;

    uint32_t free_entries;

   

    n = __rte_ring_move_prod_head(r, is_sp, n, behavior,

            &prod_head, &prod_next, &free_entries);

    if (n == 0)

        goto end;

    __rte_ring_enqueue_elems(r, prod_head, obj_table, esize, n);

    __rte_ring_update_tail(&r->prod, prod_head, prod_next, is_sp, 1);

end:

    if (free_space != NULL)

        *free_space = free_entries - n;

    return n;

}

无锁队列的生产者索引和消费者索引，均有两个索引来维护。如下是生产者索引的变化过程：

初始状态：生产者索引的head和tail指向同一个位置。

第一步：占位置，占位置的时候，只更新head，不更新tail。因为更新tail的时候，说明䛾已经入队成功，元素是可以消费的，这个时候不更新tail，是因为元素还没有入队。

第二步：元素入队

第三步：更新tail 

第一步：占位置，更新head

最终调用到如下函数，通过函数rte_atomic32_cmpset来进行多线程间的同步。

static __rte_always_inline unsigned int

__rte_ring_headtail_move_head(struct rte_ring_headtail *d,

        const struct rte_ring_headtail *s, uint32_t capacity,

        unsigned int is_st, unsigned int n,

        enum rte_ring_queue_behavior behavior,

        uint32_t *old_head, uint32_t *new_head, uint32_t *entries)

{

    unsigned int max = n;

    int success;

    do {

        /* Reset n to the initial burst count */

        n = max;

        *old_head = d->head;

        /* add rmb barrier to avoid load/load reorder in weak

         * memory model. It is noop on x86

         */

        rte_smp_rmb();

        /*

         *  The subtraction is done between two unsigned 32bits value

         * (the result is always modulo 32 bits even if we have

         * *old_head > s->tail). So 'entries' is always between 0

         * and capacity (which is < size).

         */

        *entries = (capacity + s->tail - *old_head);

        /* check that we have enough room in ring */

        if (unlikely(n > *entries))

            n = (behavior == RTE_RING_QUEUE_FIXED) ?

                    0 : *entries;

        if (n == 0)

            return 0;

        *new_head = *old_head + n;

        if (is_st) {

            d->head = *new_head;

            success = 1;

        } else

            success = rte_atomic32_cmpset(

                    (uint32_t *)(uintptr_t)&d->head,

                    *old_head, *new_head);

    } while (unlikely(success == 0));

    return n;

}

第二步：元素入队，在这一步不需要原子操作。

第三步:更新tail

static __rte_always_inline void

__rte_ring_update_tail(struct rte_ring_headtail *ht, uint32_t old_val,

        uint32_t new_val, uint32_t single, uint32_t enqueue)

{

    if (enqueue)

        rte_smp_wmb();

    else

        rte_smp_rmb();

    /*

     * If there are other enqueues/dequeues in progress that preceded us,

     * we need to wait for them to complete

     */

    if (!single)

        rte_wait_until_equal_32((volatile uint32_t *)(uintptr_t)&ht->tail, old_val,

            rte_memory_order_relaxed);

    ht->tail = new_val;

}

2.3SPSC和MPMC无锁队列实现的差异

单生产者单消费者，在一开始占位置的时候，更新head的时候不需要通过cas进行线程间同步，直接更新即可；在最后更新tail的时候，也不需要cas进行线程间同步，直接更新tail即可。