这些记忆障碍有必要吗？

Question

我遇到了Singleton的get_instance函数的以下实现：

template<typename T>
T* Singleton<T>::get_instance()
{
    static std::unique_ptr<T> destroyer;

    T* temp = s_instance.load(std::memory_order_relaxed);
    std::atomic_thread_fence(std::memory_order_acquire);

    if (temp == nullptr) 
    {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(s_mutex);
        temp = s_instance.load(std::memory_order_relaxed);/* read current status of s_instance */
        if (temp == nullptr) 
        {
            temp = new T;
            
            destroyer.reset(temp);
            std::atomic_thread_fence(std::memory_order_release);
            s_instance.store(temp, std::memory_order_relaxed);
        }
    }
    
    return temp;
}

我想知道 - 在那里获取和发布内存障碍中是否有任何值？据我所知，内存屏障的目的是防止对2个不同变量之间的内存操作重新排序。让我们举一个经典示例：（

这全都在伪代码中 - 不要在语法上捕获）

# Thread 1
while(f == 0);
print(x)

# Thread 2
x = 42;
f = 1;

在这种情况下，我们要防止在线程2中重新排序2个商店操作，并重新排序2个加载操作在线程1中。因此，我们插入障碍：

# Thread 1
while(f == 0)
acquire_fence
print(x)

# Thread 2
x = 42;
release_fence
f = 1;

但是在上面的代码中，围栏的好处是什么？

编辑

这些情况之间的主要区别，因为我看到的是，在经典示例中，我们使用内存障碍，因为我们处理 2个变量 - 因此，我们具有线程2存储f 在存储x之前，或者在加载x的线程中具有危险，然后加载f。

但是在我的Singleton代码中，记忆障碍旨在预防的内存是什么？

请注意，

我知道还有其他方法可以实现这一目标，我的问题是出于教育目的 - 我正在学习记忆障碍，并且很好奇知道在这种特殊情况下它们是否有用。因此，这里的所有其他事情都与这种方式无关，请忽略。

Answer 1

该模式的复杂性（命名为双检查锁定或DCLP）是，数据同步可以以2种不同的方式发生（取决于时，读者访问singleton），并且它们有点重叠。<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< br>
但是，由于您要问栅栏，所以让我们跳过静音部分。

但是在我的单例代码中，记忆障碍旨在防止内存的内存是什么？

这与您的伪代码没有什么不同，您已经注意到获得和释放围栏是必要的，以保证42.
。
f用作信号变量，x最好不要重新排序。

在DCL模式中，第一个线程分配内存：temp = new T;
内存temp指向，其他线程将访问，因此必须同步（即其他线程可见）。
释放围栏然后是放松的商店，保证在商店之前订购新的操作，以便其他线程会观察到相同的订单。
因此，一旦将指针写入原子s_instance，而其他线程则从s_instance读取地址，他们也将对它指向的内存具有可见性。

收购栅栏做同样的事情，但顺序相反；它可以保证，在放松的负载和围栏（即访问内存）之后测序的所有内容都不会可见分配此内存的线程。
这样，将内存分配在一个线程中并在另一个线程中使用它不会重叠。

在另一个答案，，，我试图用图表来形象化这一点。

请注意，这些围栏总是成对的，尽管您也可以使用（和混合）围栏与释放/获取操作一起使用（并混合）栅栏，但释放围栏是毫无意义的。

s_instance.store(temp, std::memory_order_release); // no standalone fence necessary

DCLP的成本在于，每种用途（在每个线程中）都涉及一个负载/获取，至少需要未取代的负载（即来自L1 CACHE的负载）。
这就是为什么C ++ 11中的静态对象（可能使用DCLP实现）可能比C ++ 98（无内存模型）慢。

有关DCLP的更多信息，请检查本文来自Jeff Prehing。