多核並行編程的背景
在摩爾定律失效之前，提升處理器性能通過主頻提升、硬件超線程等技術就能滿足應用需要。隨着主頻提升慢慢接近撞上光速這道牆，摩爾定律開始逐漸失效，多核集成為處理器性能提升的主流手段。現在市面上已經很難看到單核的處理器，就是這一發展趨勢的佐證。要充分發揮多核豐富的計算資源優勢，多核下的並行編程就不可避免，Linux kernel就是一典型的多核並行編程場景。但多核下的並行編程卻挑戰多多。
多核並行編程的挑戰
目前主流的計算機都是馮諾依曼架構，即共享內存的計算模型，這種過程計算模型對並行計算並不友好。下圖是一種典型的計算機硬件體系架構。
這種架構中，有如下設計特點：
- 多個CPU核改善處理器的計算處理能力；
- 多級cache改善CPU訪問主存的效率；
- 各個CPU都有本地內存（NUMA（非一致性內存訪問）），進一步改善CPU訪問主存的效率；
- store buffer模塊改善cache write由於應答延遲而造成的寫停頓問題；
- invalidate queue模塊改善使無效應答的時延，把使無效命令放入queue后就立即發送應答；
- 外設DMA支持直接訪問主存，改善CPU使用效率；
這些硬件體系設計特點也引入很多問題，最大的問題就是cache一致性問題和亂序執行問題。
cache一致性問題由cache一致性協議MESI解決，MESI由硬件保證，對軟件來說是透明的。MESI協議保證所有CPU對單個cache line中單個變量修改的順序保持一致，但不保證不同變量的修改在所有CPU上看到的是相同順序。這就造成了亂序。不僅如此，亂序的原因還有很多：
- store buffer引起的延遲處理，會造成亂序；
- invalidate queue引起的延遲處理，會造成亂序；
- 編譯優化，會造成亂序；
- 分支預測、多流水線等CPU硬件優化技術，會造成亂序；
- 外設DMA，會造成數據亂序；
這種情況造成，就連簡單的++運算操作的原子性都無法保證。這些問題必須采用多核並行編程新的技術手段來解決。
多核並行編程關鍵技術
鎖技術
Linux kernel提供了多種鎖機制，如自旋鎖、信號量、互斥量、讀寫鎖、順序鎖等。各種鎖的簡單比較如下，具體實現和使用細節這里就不展開了，可以參考《Linux內核設計與實現》等書的相關章節。
- 自旋鎖，不休眠，無進程上下文切換開銷，可以用在中斷上下文和臨界區小的場合；
- 信號量，會休眠，支持同時多個並發體進入臨界區，可以用在可能休眠或者長的臨界區的場合；
- 互斥量，類似與信號量，但只支持同時只有一個並發體進入臨界區；
- 讀寫鎖，支持讀並發，寫寫/讀寫間互斥，讀會延遲寫，對讀友好，適用讀側重場合；
- 順序鎖，支持讀並發，寫寫/讀寫間互斥，寫會延遲讀，對寫友好，適用寫側重場合；
鎖技術雖然能有效地提供並行執行下的競態保護，但鎖的並行可擴展性很差，無法充分發揮多核的性能優勢。鎖的粒度太粗會限制擴展性，粒度太細會導致巨大的系統開銷，而且設計難度大，容易造成死鎖。除了並發可擴展性差和死鎖外，鎖還會引入很多其他問題，如鎖驚群、活鎖、飢餓、不公平鎖、優先級反轉等。不過也有一些技術手段或指導原則能解決或減輕這些問題的風險。
- 按統一的順序使用鎖（鎖的層次），解決死鎖問題；
- 指數后退，解決活鎖/飢餓問題；
- 范圍鎖（樹狀鎖），解決鎖驚群問題；
- 優先級繼承，解決優先級反轉問題 ；
原子技術
原子技術主要是解決cache和內存不一致性和亂序執行對原子訪問的破壞問題。Linux kernel中主要的原子原語有：
- ACCESS_ONCE()、READ_ONCE() and WRITE_ONCE()：禁止編譯器對數據訪問的優化，強制從內存而不是緩存中獲取數據；
- barrier()：亂序訪問內存屏障，限制編譯器的亂序優化；
- smb_wmb()：寫內存屏障，刷新store buffer，同時限制編譯器和CPU的亂序優化；
- smb_rmb()：讀內存屏障，刷新invalidate queue，同時限制編譯器和CPU的亂序優化；
- smb_mb()：讀寫內存屏障，同時刷新store buffer和invalidate queue，同時限制編譯器和CPU的亂序優化；
- atomic_inc()/atomic_read()等：整型原子操作；
嚴格來說，Linux kernel作為系統軟件，實現受硬件影響很大，不同硬件有不同的內存模型，因此，不同於高級語言，Linux kernel的原子原語語義並沒有一個統一模型。比如在SMP的ARM64 CPU上，barrier、smb_wmb、smb_rmb的實現與smb_mb都是一樣的，都是volatile ("" ::: "memory")。
另外，再多提一句的是，atomic_inc()原語為了保證原子性，需要對cache進行刷新，而緩存行在多核體系下傳播相當耗時，其多核下的並行可擴展性差。
無鎖技術
上一小節中所提到的原子技術，是無鎖技術中的一種，除此之外，無鎖技術還包括RCU、Hazard pointer等。值得一提的是，這些無鎖技術都基於內存屏障實現的。
- Hazard pointer主要用於對象的生命周期管理，類似引用計數，但比引用計數有更好的並行可擴展性；
- RCU適用的場景很多，其可以替代：讀寫鎖、引用計數、垃圾回收器、等待事物結束等，而且有更好的並行擴展性。但RCU也有一些不適用的場景，如寫側重；臨界區長；臨界區內休眠等場景。
不過，所有的無鎖原語也只能解決讀端的並行可擴展性問題，寫端的並行可擴展性只能通過數據分割技術來解決。
數據分割技術
分割數據結構，減少共享數據，是解決並行可擴展性的根本辦法。對分割友好（即並行友好）的數據結構有：
- 數組
- 哈希表
- 基樹（Radix Tree）/稀疏數組
- 跳躍列表（skip list）
使用這些便於分割的數據結構，有利於我們通過數據分割來改善並行可擴展性。
除了使用合適的數據結構外，合理的分割指導規則也很重要：
- 讀寫分割：以讀為主的數據與以寫為主的數據分開；
- 路徑分割：按獨立的代碼執行路徑來分割數據；
- 專項分割：把經常更新的數據綁定到指定的CPU/線程中；
- 所有權分割：按CPU/線程個數對數據結構進行分割，把數據分割到per-cpu/per-thread中；
4種分割規則中，所有權分割是分割最徹底的。
以上這些多核並行編程內容基本上涵蓋了Linux kernel中所有的並發編程關鍵技術。當然並行編程還有很多其他技術沒有應用到Linux kernel中的，如無副作用的並行函數式編程技術（Erlang/Go等）、消息傳遞、MapReduce等等。