什么是乱序执行

乱序执行 [1] ，简单说就是程序里面的代码的执行顺序，有可能会被编译器、CPU 根据某种策略调整顺序（俗称，“打乱”）——虽然从单线程的角度看，乱序执行不影响执行结果。

为什么需要乱序执行

主要原因是 CPU 内部采用 流水线技术 [2] 。抽象且简化地看，一个 CPU 指令的执行过程可以分成 4 个阶段：取指、译码、执行、写回。

这 4 个阶段分别由 4 个独立物理执行单元来完成。这种情况下，如果指令之间没有依赖关系，后一条指令并不需要等到前一条指令完全执行完成再开始执行。而是前一条指令完成取指之后，后一条指令便可以开始执行取指操作。

比较理想的情况如下图所示：指令之间无依赖，可以使流水线的并行度最大化。

在 按序执行 的情况下，一旦遇到指令依赖的情况，流水线就会停滞。比如：

指令 1: Load R3 <- R1(0)    # 从内存中加载数据到 R3 寄存器
指令 2: Add  R3 <- R3, R1   # 加法，依赖指令 1 的执行结果
指令 3: Sub  R1 <- R6, R7   # 减法
指令 4: Add  R4 <- R6, R8   # 加法

上面的伪代码中，指令 2 依赖指令 1 的执行结果。该指令 1 执行完成之前，指令 2 无法执行，这会让流水线的执行效率大大降低。

观察到，指令 3 和指令 4 对其它指令没有依赖，可以考虑将这两条指令”乱序“到指令 2 之前。

这样，流水线执行单元就可以尽可能处于工作状态。

总的来说，通过乱序执行，合理调整指令的执行顺序，可以提高流水线的运行效率，让指令的执行能够尽可能地并行起来。

Compiler Fence

在多线程的环境下，乱序执行的存在，很容易打破一些预期，造成一些意想不到的问题。

乱序执行有两种情况：

1. 在编译期，编译器进行指令重排。
2. 在运行期，CPU 进行指令乱序执行。

我们先来看一个编译器指令重排的例子：

#include <atomic>// 按序递增发号器
std::atomic<int> timestamp_oracle{0};// 当前处理的号码
int now_serving_ts{0};int shared_value;
int compute();void memory_reorder() {// 原子地获取一个号码int ts = timestamp_oracle.fetch_add(1);// 加锁：判断当前是否轮到这个号码，否则就循环等while (now_serving_ts != ts);// 临界区：开始处理请求shared_value = compute();// 编译器 memory barrierasm volatile("" : : : "memory");// 解锁：下一个要处理的号码now_serving_ts = ts + 1;
}

简单解释一下这段代码：

1. 这个程序通过维护一个“发号器 timestamp_oracle”，来实现按顺序处理每个线程的请求。
2. 每个线程先从“发号器”取一个号，然后不停判断当前是否轮到自己执行，类似自旋锁的逻辑。
3. 每个线程执行完，将“号码”切换到下一个。

在 O1 的编译优化选项下，编译出来的汇编指令没有被重排（通过左右两边的代码行背景色就可以看出来）。

在 O2 的编译优化选项下，出现了指令被重排了，并且这里的指令重排打破了程序的预期，先切换了 now_serving_ts，再更新 shared_value，导致 shared_value 可能被并发修改。

为了阻止编译器重排这两句代码的指令，需要在它们之间插入一个 compiler fence。

asm volatile("": : :"memory");

这个是 GCC 扩展的 compiler fence 的写法。这条指令告诉编译器（ GCC 官方文档 [3] ）：

1. 防止这条 fence 指令上方的内存访问操作被移到下方，同时防止下方的内存访问操作移到上面，也就是防止了乱序。
2. 让编译器把所有缓存在寄存器中的内存变量 flush 到内存中，然后重新从内存中读取这些值。

对于第 2 点，有时候我们只需要刷新部分变量。刷新所有寄存器并不一定完全符合我们的预期，并且会引入不必要的开销。GCC 支持指定变量的 compiler fence。

write(x)
asm volatile("": "=m"(y) : "m"(x):)
read(y)

中间的内联汇编指令告诉编译器不要把 write(x) 和 read(y) 这两个操作乱序。

CPU Fence

先来看一个例子：

int x = 0;
int y = 0;int r0, r1;// CPU1
void f1()
{x = 1;asm volatile("": : :"memory");r0 = y; 
}// CPU2
void f2()
{y = 1;asm volatile("": : :"memory");r1 = x;
}

上面的例子中，由于 compiler fence 的存在，编译器不会对函数 f1 和函数 f2 内部的指令进行重排。

此时，如果 CPU 执行时也没有乱序，是不可能出现 r0 == 0 && r1 == 0 的情况的。不幸的是，由于 CPU 乱序执行的存在，这种情况是可能发生的。看下面这个例子：

#include <iostream>
#include <thread>int x = 0;
int y = 0;int r0 = 100;
int r1 = 100;void f1() {x = 1;asm volatile("": : :"memory");r0 = y;
}void f2() {y = 1;asm volatile("": : :"memory");r1 = x;
}void init() {x = 0;y = 0;r0 = 100;r1 = 100;
}bool check() {return r0 == 0 && r1 == 0;
}std::atomic<bool> wait1{true};
std::atomic<bool> wait2{true};
std::atomic<bool> stop{false};void loop1() {while(!stop.load(std::memory_order_relaxed)) {while (wait1.load(std::memory_order_relaxed));asm volatile("" ::: "memory");f1();asm volatile("" ::: "memory");wait1.store(true, std::memory_order_relaxed);}
}void loop2() {while (!stop.load(std::memory_order_relaxed)) {while (wait2.load(std::memory_order_relaxed));asm volatile("" ::: "memory");f2();asm volatile("" ::: "memory");wait2.store(true, std::memory_order_relaxed);}
}int main() {std::thread thread1(loop1);std::thread thread2(loop2);long count = 0;while(true) {count++;init();asm volatile("" ::: "memory");wait1.store(false, std::memory_order_relaxed);wait2.store(false, std::memory_order_relaxed);while (!wait1.load(std::memory_order_relaxed));while (!wait2.load(std::memory_order_relaxed));asm volatile("" ::: "memory");if (check()) {std::cout << "test count " << count << ": r0 == " << r0 << " && r1 == " << r1 << std::endl;break;} else {if (count % 10000 == 0) {std::cout << "test count " << count << ": OK" << std::endl;}}}stop.store(true);wait1.store(false);wait2.store(false);thread1.join();thread2.join();return 0;
}

上面的程序可以很轻易就运行出 r0 == 0 && r1 == 0 的结果，比如：

test count 56: r0 == 0 && r1 == 0

为了防止 CPU 乱序执行，需要使用 CPU fence。我们可以将函数 f1 和 f2 中的 compiler fence 修改为 CPU fence：

void f1() {x = 1;asm volatile("mfence": : :"memory");r0 = y;
}void f2() {y = 1;asm volatile("mfence": : :"memory");r1 = x;
}

如此，便不会出现 r0 == 0 && r1 == 0 的情况了。

总结

指令乱序执行主要由两种因素导致：

1. 编译期指令重排。
2. 运行期 CPU 乱序执行。

无论是编译期的指令重排还是 CPU 的乱序执行，主要都是为了让 CPU 内部的指令流水线可以“充满”，提高指令执行的并行度。

上面举的插入 fence 的例子都是使用了 GCC 的扩展语法，实际上 C++ 标准库已经提供了类似的封装： std::atomic_thread_fence [4] ，跨平台且可读性更好。

一些无锁编程、追求极致性能的场景可能会需要手动在合适的地方插入合适 fence，这里涉及的细节太多，非常容易出错。原子变量操作根据不同的 memory order 会自动插入合适的 fence，建议优先考虑使用原子变量。