仓颉编程语言中的同步机制

在并发编程中，确保多个线程对共享资源的安全访问是至关重要的。仓颉编程语言为此提供了多种同步机制，以避免数据竞争和不一致的状态。本文将深入探讨仓颉语言中的三种主要同步机制：原子操作、可重入互斥锁和监视器。

原子操作

原子操作是一种基本的同步机制，确保在多线程环境下对数据的安全访问。仓颉语言支持对整数类型、布尔类型和引用类型的原子操作。对于整数类型，仓颉提供了以下操作：

以 AtomicInt8 类型为例，其原子操作的实现如下：

class AtomicInt8 {
    public func load(): Int8
    public func store(val: Int8): Unit
    public func swap(val: Int8): Int8
    public func compareAndSwap(old: Int8, new: Int8): Bool
    public func fetchAdd(val: Int8): Int8
    public func fetchSub(val: Int8): Int8
    // ... 其他操作
}

示例：计数器

以下是一个使用原子操作实现计数器的示例代码：

import std.sync.*
import std.time.*
import std.collection.*

let count = AtomicInt64(0)

main(): Int64 {
    let list = ArrayList<Future<Int64>>()
    
    // 创建1000个线程
    for (i in 0..1000) {
        let fut = spawn {
            sleep(Duration.millisecond) // 暂停1毫秒
            count.fetchAdd(1)
        }
        list.append(fut)
    }
    
    // 等待所有线程完成
    for (f in list) {
        f.get()
    }
    
    let val = count.load()
    println("count = ${val}")
    return 0
}

输出结果应为：

count = 1000

可重入互斥锁

可重入互斥锁 ReentrantMutex 允许同一线程在持有锁的情况下再次获取该锁，而不会造成死锁。这对于需要在多个函数中共享锁的情况非常有用。

主要成员函数

• lock(): 获取锁，如果锁不可用，则阻塞当前线程。
• unlock(): 解锁，如果有其他线程在等待该锁，则唤醒其中一个。
• tryLock(): 尝试获取锁，返回是否成功。

示例：计数器保护

以下是一个使用 ReentrantMutex 来保护全局计数器的示例：

import std.sync.*
import std.time.*
import std.collection.*

var count: Int64 = 0
let mtx = ReentrantMutex()

main(): Int64 {
    let list = ArrayList<Future<Unit>>()
    
    // 创建1000个线程
    for (i in 0..1000) {
        let fut = spawn {
            sleep(Duration.millisecond)
            mtx.lock()
            count++
            mtx.unlock()
        }
        list.append(fut)
    }
    
    // 等待所有线程完成
    for (f in list) {
        f.get()
    }
    
    println("count = ${count}")
    return 0
}

输出结果应为：

count = 1000

监视器

监视器是一种高级同步结构，它将互斥锁和条件变量结合在一起，允许线程在某些条件下阻塞自己，等待其他线程的通知。仓颉语言的 Monitor 类提供了如下方法：

• wait(timeout!): 阻塞当前线程，等待通知。
• notify(): 唤醒一个在监视器上等待的线程。
• notifyAll(): 唤醒所有在监视器上等待的线程。

示例：生产者-消费者

以下是一个使用监视器实现简单的生产者-消费者模型的示例：

import std.sync.*
import std.time.*

var mon = Monitor()
var buffer: Array<Int64> = Array<Int64>(10, { _ => 0 })
var count: Int64 = 0

func producer() {
    while (true) {
        synchronized(mon) {
            while (count == 10) {
                mon.wait() // 等待消费者消费
            }
            buffer[count] = count
            count++
            mon.notifyAll() // 通知消费者
        }
    }
}

func consumer() {
    while (true) {
        synchronized(mon) {
            while (count == 0) {
                mon.wait() // 等待生产者生产
            }
            count--
            mon.notifyAll() // 通知生产者
        }
    }
}

main(): Int64 {
    spawn { producer() }
    spawn { consumer() }
    return 0
}

仓颉语言的同步机制详解

原子操作（Atomic Operations）

原子操作是并发编程中至关重要的一部分。仓颉语言提供了多种原子操作，以确保对共享数据的安全访问。原子操作的特点是不可分割，即在执行过程中不会被其他线程打断，从而避免了数据竞争问题。

支持的原子操作

仓颉的原子操作主要针对整数、布尔和引用类型，具体包括：

• 整数类型：如 Int8, Int16, Int32, Int64, UInt8, UInt16, UInt32, UInt64。这些类型的原子操作支持基本的读、写、交换和算术运算。
• 布尔类型和引用类型的原子操作仅支持读、写和交换。

以下是原子操作的一些常用方法：

示例代码

import std.sync.*

let count = AtomicInt64(0)

main(): Int64 {
    let list = ArrayList<Future<Int64>>()

    for (i in 0..1000) {
        let fut = spawn {
            sleep(Duration.millisecond) // sleep for 1ms.
            count.fetchAdd(1)
        }
        list.append(fut)
    }

    for (f in list) {
        f.get()
    }

    let val = count.load()
    println("count = ${val}")
    return 0
}

在这个示例中，多个线程同时对 count 进行加1操作，确保最终的结果为1000。

可重入互斥锁（ReentrantMutex）

可重入互斥锁是保护临界区的另一种有效机制。它允许一个线程多次获取同一个锁而不会导致死锁，确保在临界区的代码中，只有一个线程可以执行。

ReentrantMutex 的主要功能

• 加锁 (lock)：阻塞当前线程，直到锁可用。
• 解锁 (unlock)：释放锁，唤醒其他阻塞线程。
• 尝试加锁 (tryLock)：尝试获取锁，如果无法获取则返回 false。

使用示例

import std.sync.*

var count: Int64 = 0
let mtx = ReentrantMutex()

main(): Int64 {
    let list = ArrayList<Future<Unit>>()

    for (i in 0..1000) {
        let fut = spawn {
            sleep(Duration.millisecond)
            mtx.lock()
            count++
            mtx.unlock()
        }
        list.append(fut)
    }

    for (f in list) {
        f.get()
    }

    println("count = ${count}")
    return 0
}

这个例子中，多个线程对共享变量 count 进行加1操作，使用 ReentrantMutex 确保线程安全。

Monitor

Monitor 是一种结合了互斥锁和条件变量的同步机制，允许线程阻塞并等待其他线程的信号，以便安全地访问共享资源。

Monitor 的主要方法

• wait：阻塞当前线程并释放锁，等待通知。
• notify：唤醒一个等待线程。
• notifyAll：唤醒所有等待线程。

使用示例

import std.sync.*

var mon = Monitor()
var flag: Bool = true

main(): Int64 {
    let fut = spawn {
        mon.lock()
        while (flag) {
            println("New thread: before wait")
            mon.wait()
            println("New thread: after wait")
        }
        mon.unlock()
    }

    sleep(10 * Duration.millisecond)

    mon.lock()
    println("Main thread: set flag")
    flag = false
    mon.unlock()

    mon.lock()
    println("Main thread: notify")
    mon.notifyAll()
    mon.unlock()

    fut.get()
    return 0
}

在这个示例中，主线程和子线程通过 Monitor 进行同步，确保安全地共享和更新 flag 变量。

条件变量与 MultiConditionMonitor

MultiConditionMonitor 是一种更复杂的同步机制，允许在同一个监视器上创建多个条件变量，适合于复杂的线程间协作场景。

主要方法

• newCondition：创建新的条件变量。
• wait：在指定条件上等待。
• notify / notifyAll：唤醒等待在特定条件上的线程。

示例实现

import std.sync.*

class BoundedQueue {
    let m: MultiConditionMonitor = MultiConditionMonitor()
    var notFull: ConditionID
    var notEmpty: ConditionID
    var count: Int64 = 0
    var head: Int64 = 0
    var tail: Int64 = 0
    let items: Array<Object> = Array<Object>(100, { i => Object() })

    init() {
        synchronized(m) {
            notFull = m.newCondition()
            notEmpty = m.newCondition()
        }
    }

    public func put(x: Object) {
        synchronized(m) {
            while (count == 100) {
                m.wait(notFull)
            }
            items[head] = x
            head++
            if (head == 100) head = 0
            count++
            m.notify(notEmpty)
        }
    }

    public func get(): Object {
        synchronized(m) {
            while (count == 0) {
                m.wait(notEmpty)
            }
            let x: Object = items[tail]
            tail++
            if (tail == 100) tail = 0
            count--
            m.notify(notFull)
            return x
        }
    }
}

这个例子实现了一个有界的 FIFO 队列，保证了在多线程环境下的线程安全性。

线程局部变量（ThreadLocal）

线程局部变量允许每个线程都有独立的存储空间，以避免线程间的干扰。使用 ThreadLocal 类可以方便地创建和管理这些变量。

示例代码

import std.sync.*

main(): Int64 {
    let tl = ThreadLocal<Int64>()
    let fut1 = spawn {
        tl.set(123)
        println("tl in spawn1 = ${tl.get().getOrThrow()}")
    }
    let fut2 = spawn {
        tl.set(456)
        println("tl in spawn2 = ${tl.get().getOrThrow()}")
    }
    fut1.get()
    fut2.get()
    return 0
}

在这个示例中，每个线程设置并打印自己的局部变量，确保它们互不干扰。

通过以上的实现和示例，仓颉语言为并发编程提供了强大的同步工具和机制，能够有效解决数据竞争问题，确保多线程环境下的安全和效率。