Concurrent counter are part of almost every system, it is used to collect data, thread synchronization etc. Java has good support of heap based counter. There could be use case when you need counter that can be shared between processor. How to build inter process countersDatabaseThis is first option that comes to mind, database sequence is counter that can be used by multiple process. All concurre
ちょっと使うことがあったので、備忘録的にGCCの組込みアトミック命令の使い方についてまとめておきます。 前提知識 マルチスレッドプログラムにおいて、共有データを更新する際の定石は spin lock や mutex でデータを保護することです。 これらの道具は多くの場面において十分便利なのですが、例えば共有データが1個の int 変数のみであり、更に高頻度で更新が行われるといった場合にはやや同期のコストが高くついてしまいます。 そのような場合には、アトミック命令を用いることで同期オーバーヘッドを抑えることができます。 アトミック命令とは、複数のスレッドから実行されても、個々の命令が一つ一つ順番に適用されてゆくことが保証されている命令のことです。 (より正確には、個々の命令がとある順番で一つ一つ適用された時と同じ結果を得られることが保証されている命令のことです) 例えば、とある変数 X の値
Lock-free programming is a challenge, not just because of the complexity of the task itself, but because of how difficult it can be to penetrate the subject in the first place. I was fortunate in that my first introduction to lock-free (also known as lockless) programming was Bruce Dawson’s excellent and comprehensive white paper, Lockless Programming Considerations. And like many, I’ve had the oc
Given a piece of code, how do you know if it's lock-based or lock-free, and why do you care? Sounds like a trivial question – it's lock-based if it says, "lock a mutex", which is usually an OS service. If it doesn't say "lock" or "unlock", then it's lock-free. And we care because OS services like mutexes are expensive and if we don't use them, code runs faster. Which is all true, in a way, but it
データ構造とアルゴリズム再入門 はじめに ・並{行|列} & {Lock|Wait}Free ・ABA & ABA' ・volatile ＆ メモリバリア ・プリミティブ ・CAS ・MCAS ・STM ・メモリ管理:free & GC ・Toots List & Skiplist [単方向List] ・リスト ・細粒度リスト ・Lazyリスト ・Lock-Freeリスト ・Lock-Freeリスト2 [SkipList] ・スキップリスト ・Lazyスキップリスト ・Lock-freeスキップリスト [双方向List] Queue & PriorityQueue [UnBounded Queue] ・Queue ・CAS based Lock-Free Queue ・LL/SC based Lock-Free Queue [Unbounded Priority Queue] ・Heap
Load LinkedとStore Conditional命令 しかし、各プロセサがキャッシュを持っている場合は、話が複雑になる。1つのやり方として、Load Linkedという命令とStore Conditionalというペアの命令を用いる方法がある。この場合は、まず、札メモリをLoad Linked命令で読む。この命令は、指定されたアドレスのデータをキャッシュに読み込み、引き続き、ハードウェアでそのキャシュラインが他のプロセサからアクセスされるかどうかを監視する。そして、プログラムは、読まれた値がゼロの場合は札メモリに対してStore Conditional命令を発行する。この間に、他のプロセサからの札メモリへのアクセスが無ければ、Store Conditional命令は成功し、オペランドで指定されたデータをキャッシュラインに書き込む。 一方、スヌープにより他のプロセサからのアクセスが
Understanding Atomic Operations
Introduction Atomic operations are the building blocks of synchronization primitives and non-blocking algorithms. They guarantee that, when modifying a memory location, it will happen without any interference from other threads. They are required whenever writing applications for multiple-cores architectures. Consider this function: void NonAtomicAND(tS32* Value, tS32 Op) { *Value &= Op; } Which t
並列処理/並列化 マルチプロセッサ(マルチコア)とマルチスレッド マルチプロセッサ(multiprocessor), マルチコア(multi-core) 複数のプロセッサ(コア)を持つ計算機(ハードウェア) Pプロセッサ(コア)で、理想的にはP倍の高速化 共有メモリ型並列計算機 マルチプロセッサ(マルチコア)計算機上では、 複数のプロセッサ(コア)がそれぞれpcやレジスタ(spを含む)を持ち、 メモリについては共有して動作する。 共有されていないメモリでは， load命令などの実行によりあるアドレスの値を読み出す(read)と， store命令などの実行により最後にそのアドレスに書き込み (write)した値が読み出せる． 共有メモリ(shared memory)は， 非常におおざっぱにいうと: +------------+ +------------+ | processor | | p
Single Writer Principle
When trying to build a highly scalable system the single biggest limitation on scalability is having multiple writers contend for any item of data or resource. Sure, algorithms can be bad, but let’s assume they have a reasonable Big O notation so we'll focus on the scalability limitations of the systems design. I keep seeing people just accept having multiple writers as the norm. There is a lot
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