线程本地存储:thread local storage(简称TLS)。也叫线程特有存储:thread specific storage(简称TSS)或线程私有存储:thread private storage。名字太多,以下内容均简称为thread local。
顾名思义,就是在多线程编程的环境中给全局或静态的变量每个线程分配不同的存储空间互不干扰。
注意区分TLS不是SSL网络协议的那个TLS,切莫混淆。
不管是pthread还是C++的std::thread。多线程编程下,每个线程的执行逻辑都使用回调函数的方式赋给线程。如果一个变量仅仅是回调函数内使用(即局部变量),则不需要使用thread local,函数栈会保证多个线程执行同一个函数的时候,函数内的变量是不同的存储。如果是多线程需要共享变量,比如全局的资源计数器,这种是进程级别的变量也不需要thread local。
通常我们的多线程的回调函数内,不可能写一镜到底,还会调用多个函数,如果想让多个函数内共享一个变量。即一个变量要跨越多个函数的生命周期,并且不同线程需要不同的存储空间,那么需要thread local。
也就是回调函数中使用了『全局存储区』的某个变量(全局变量或函数内外静态变量)。简而言之,thread local就是要达到好似线程内的独有的全局变量的效果。
Unix编程接口的POSIX标准中定义的pthread_key_t
为代表的『线程特有存储』是最传统的线程本地存储,适用于所有Unix(含Mac)与Linux系统。
static pthread_key_t key;
static pthread_once_t key_once = PTHREAD_ONCE_INIT;
static void make_key() {
pthread_key_create(&key, NULL);
}
void* func(void* args) {
void *ptr = NULL;
pthread_once(&key_once, make_key);
if ((ptr = pthread_getspecific(key)) == NULL) {
ptr = malloc(OBJECT_SIZE);
...
pthread_setspecific(key, ptr);
}
...
}
phtread_key_t作为一个线程特有存储的标记key;phtread_key_create()
对key进行初始化,注意,一定要先初始化才能进行后续的存取操作;pthread_setspecific()
把key和一段堆存储区锚定;pthread_getspecific()
通过key来取出数据,不同的线程会得到不同的结果。
值得一提的是,phtread_key_create()并非幂等的函数,多次调用key会变化。要保证线程内key唯一(即幂等)的话,需要配合pthread_once()来实现。
这套API的缺点显而易见,就是太过复杂了,使用起来着实不便,另外就是容易造成内存泄露。
__thread
是GCC的关键字,非Unix编程或C语言标准,属于编译器自己实现。__thread只能修饰基础数据类型或者POD类型。
所谓POD就是C语言中传统的struct类型。即无拷贝、析构函数的结构体。
__thread也是只能用于全局存储区的变量,比如普通的全局变量或者函数内的**静态变量。**声明时的初始化并非必须的,但是最好如此!
#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
struct A {
int x;
};
__thread int count = 0;
void* add(void* arg) {
static __thread struct A a = {0}; // g++编译可去掉struct
int n = *(int*)arg;
count += n;
a.x += n;
printf("%lu:%d %d\n", pthread_self(), count, a.x);
return NULL;
}
int main() {
pthread_t pid1, pid2;
int n[] = {1, 2};
pthread_create(&pid1, NULL, add, (void*)n);
pthread_create(&pid2, NULL, add, (void*)(n+1));
pthread_join(pid1, NULL);
pthread_join(pid2, NULL);
return 0;
}
gcc编译需要加额外参数-pthread,比如:
gcc demo.cpp -pthread
输出:
140158795429632:1 1 140158787036928:2 2
显而易见的是__thread比pthread线程特有存储的用法更简洁,并且从资料来看性能更优!
但上面这两种API都是针对C语言的,所以__thread对C++的类并不支持(非POD),而自从C++11开始,C++也增加了自己的关键字thread_local用以支持线程本地存储,从而规避了__thread 不支持非POD类型的问题!
C++11给标准库补充了std::thread库。同时新增关键字thread_local
作为线程本地存储的修饰符!
在函数内使用的时候,是自动静态化的,示例:
#include <iostream>
#include <thread>
void add(int n) {
thread_local int count = 0;
// static thread_local int count = 0; // 两种写法等价!
count += n;
// 休眠n秒,防止输出时数据交错(Mac会出现)
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(n));
std::cout<<std::this_thread::get_id()<<":"<<count<<std::endl;
}
int main() {
std::thread td[2];
for (int i = 0; i < 2; i++) {
td[i] = std::thread(add, i+1);
}
for (int i = 0; i < 2; i++) {
td[i].join();
}
return 0;
}
同样,Linux下编译上述代码要加额外参数-pthread(g++ -std=c++11 -pthread .cpp),否则编译时虽过,但是运行时报错:Enable multithreading to use std::thread: Operation not permitted. Mac上无此问题。
除标准数据类型之外,thread_local也可以修饰C++的对象。
thread_local vector<int> v;
另外thread_local还可以修饰类中的成员变量,但只能是静态的成员变量,这个限制不难理解。
普通的static修饰的成员变量在实例化为多个对象的时候,存储区是共享的。而static thread_local修饰的时候又是另外一种情况:每个线程内共享,多个线程不共享的。
#include <iostream>
#include <thread>
class A {
public:
void dump() {
std::cout<<id<<":"<<count<<std::endl;
}
std::thread::id id;
static thread_local int count;
};
thread_local int A::count = 0;
void add(int n) {
A a;
a.id = std::this_thread::get_id();
a.count += n;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(n));
a.dump();
A aa;
aa.dump(); // aa 和 a 中的count在同一个线程内相同。
}
int main() {
std::thread td[2];
for (int i = 0; i < 2; i++) {
td[i] = std::thread(add, i+1);
}
for (int i = 0; i < 2; i++) {
td[i].join();
}
return 0;
}
和普通static成员变量一样,static thread_local的变量也需要在类外进行初始化,并且带着thread_local关键字。
在C++还没有std::thread以及thread_local的年代,boost库用自己的方式实现了适合C++使用的线程本地存储:thread_specific_ptr
模板(其实对于Unix/Linux系统而言,也是封装的pthread特有存储啦),可以将各种类型的变量转化为线程本地存储的变量。官方demo:
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <boost/thread/tss.hpp>
#include <cassert>
boost::thread_specific_ptr<int> value;
void increment() {
int* p = value.get();
++*p;
}
void thread_proc() {
value.reset(new int(0)); // initialize the thread's storage
for (int i=0; i<10; ++i) {
increment();
int* p = value.get();
assert(*p == i+1);
(void)(p);
}
}
int main() {
boost::thread_group threads;
for (int i=0; i<5; ++i) {
threads.create_thread(&thread_proc);
}
threads.join_all();
}
thread_specific_ptr 的源码定义在线阅读:https://www.boost.org/doc/libs/1_59_0/boost/thread/tss.hpp
不知道大家有没有读过之前这篇文章:
高山仰之可极,谈半同步/半异步网络并发模型在这篇文章中介绍了半同步/半异步
以及半同步/半反应堆
的网络模型。当然这些模型可以用多进程也可以用多线程来实现。通常来说多线程的实现会更轻量一些。在以brpc为代表的这种基于M:N协程的RPC框架出现之前,很多Linux上的后台服务都是使用的多线程(线程池)的半同步/半反应堆
模式。使用了thread local的。当其中会用到一个IO线程、一组工作线程和一个用于中间传导数据的队列。一次请求最后会落到一个线程内去处理。而正是因为一个工作线程内一次只处理一个请求,所以这种模式下thread local有大量的使用使用。
所以在这种情况下,一次请求处理的生命周期中中,变量可以区分出三种类型:
你可能会联想到单例模式,对于进程级的数据可以用单例(比如全局词典对象,全局数据库连接对象、Redis连接对象等)。但是对于第二种情况,则不然。因为单例是全局唯一,不符合每个线程有自己一份实例的要求。
对于第二种,就是线程本地存储的使用场景。如果这类性质的变量十分繁多,可以封装进一个结构体中,然后用将整个结构体定义成线程本地存储(可以直接使用thread_local
关键字)。
本节的讨论都是基于一个请求在一个线程内处理的网络模型,对于基于brpc的在线服务未必适用,因为我们可以基于bthread,将请求处理过程分为多个task,由于work stealing的存在,一次请求可能跨越多个pthread来处理。
这里强调网络编程中的设计模式,是因为这里提到的职责链模式和传统的面向对象的职责链模式并不等价,但是其思想却是和普通的职责链模式相通的,只是网络编程中的职责链模式在更高一层的业务架构逻辑抽象中。
回顾上节的半同步/半反应堆
模型,最终一次请求会在一个线程中得到处理。对于一个大型的系统而言,这一次处理可不是几十几百行代码能写完的,有时可能几千甚至几万。此时用类似职责链模式的思想来进行逻辑抽象,就是比较常见的解决方案了。将一次请求中业务逻辑的处理过程划分为多个不同的阶段,让请求在多个阶段的处理类中进行传递。这种事件传递的思想,在Android系统中也有很多应用,比如Android系统的事件分发机制以及有序广播功能。
每个阶段用一个类来封装,可以采用单例模式,初始化时给每个阶段的类生成唯一对象。线程的回调函数依次调用这些对象的处理函数,来处理请求数据,封装返回数据。彼时线程本地存储就有两种了:
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